La vainilla (Vanilla planifolia) es uno de los aromáticos más demandados en la industria culinaria y refresquera, y entre los cultivos lícitos es de los más rentables, solo después del azafrán. En 2017 la producción en México fue 505.32 toneladas, ubicándolo como el cuarto productor mundial después de Madagascar, Indonesia y China. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de pronóstico para la producción anual de vainilla en México (PVAINI). Los datos fueron del periodo 2000 a 2016 y se utilizó la metodología Box-Jenkins de procesos autorregresivos integrados de medias móviles (ARIMA). Los parámetros de los modelos se estimaron con el método de máxima verosimilitud con el paquete de cómputo Statistical Analysis System. Un modelo basado en la serie PVAINI se adaptó para el periodo 2000 a 2016 y se validó con los datos de los años 2016 y 2017. El mejor modelo estimado fue ARIMA (1, 1, 1) e indicó que los PVAINI se explican con la producción ocurrida 4 años previos. Los valores pronosticados para 2017 fueron cercanos a los valores observados. El modelo ARIMA representó con cierta precisión el PVAINI en el próximo año y proporcionó información para planificar y tomar decisiones para los próximos seis años.

This systematic determination of morphological and phytochemical data was conducted with the purpose of conserving and identifying the phylogenetic relationship among the Vanilla species of the Totonacapan region in Mexico to increase awareness of the genetic biodiversity. Samples of Vanilla planifolia, V. planifolia cv. "oreja de burro", V. pompona, V. insignis, and V. inodora, are distributed across 19 municipalities of the State of Veracruz and 19 municipalities of the State of Puebla. Morphological data parameters were determined in situ and included leaf length, leaf width, leaf thickness, stem diameter, stem thickness, node distance, stem texture degree, flower colour intensity, and fruit length. Similarly, alkaloids, tannins, saponins, phenols, flavonoids, and terpenes were determined by specifically phytochemical tests and quantified by thin layer chromatography. Both, morphological and phytochemical data parameters, were successfully used in assembling dendrograms by using the Euclidian distance method and by principal component analysis.