FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Carrera de International Business
IMPACTO EN LA PRODUCCIÓN DE PALTA PERUANA
GENERADO POR SU EXPORTACIÓN DENTRO DEL
PERIODO 2007 – 2017
Trabajo de Investigación para optar el Grado Académico de
Bachiller en International Business
CAROLINA VANESSA JUAN DE DIOS VERA
LUIS ROMERO CAFFO
Lima – Perú
2020
INDICE
Resumen .................................................................................................................................... 1
Abstract ...................................................................................................................................... 2
Introducción ................................................................................................................................ 3
Método ....................................................................................................................................... 8
Tipo y diseño de investigación .................................................................................................... 8
Tipo de investigación .................................................................................................................. 8
Diseño de Investigación .............................................................................................................. 8
Modelo Econométrico ................................................................................................................. 9
Muestra....................................................................................................................................... 9
Instrumentos de la investigación ............................................................................................... 10
Procedimientos de recolección de datos ................................................................................... 11
Plan de análisis ......................................................................................................................... 15
Resultado ................................................................................................................................. 15
Discuciones .............................................................................................................................. 30
Referencias .............................................................................................................................. 31
INDICE DE GRÁFICOS
Gráfico 1 Análisis Estadístico de las variables .................................................................................... 15
Gráfico 2 Análisis estadístico de la producción ................................................................................... 16
Gráfico 3 Análisis estadístico de la balanza comercial ....................................................................... 17
Gráfico 4 Análisis estadístico del tipo de cambio ................................................................................ 18
Gráfico 5 Análisis estadístico de la exportación de palta ................................................................... 19
INDICE DE TABLAS
Tabla 1 Base de datos ............................................................................................................................. 11
Tabla 2 Análisis Estadístico de las variables ....................................................................................... 20
Tabla 3 Tabla de Regresión Lineal ........................................................................................................ 21
Tabla 4 Test de White .............................................................................................................................. 22
Tabla 5 Matriz de Covarianza ................................................................................................................. 23
Tabla 6 Test de Multicolinealidad .......................................................................................................... 23
Tabla 7 Test de Durbin - Watson ........................................................................................................... 24
Tabla 8 Test de Dickey Fuller a la variable de Balanza Comercial .................................................. 25
Tabla 9 Test de Dickey Fuller a la variable Exportación de palta ..................................................... 26
Tabla 10 Test de Dickey Fuller a la variable Producción Nacional de Palta ................................... 27
Tabla 11 Test de Dickey Fuller a la variable Tipo de Cambio ........................................................... 29
1
RESUMEN
El trabajo de investigación analizó como la palta ha impactado positivamente en el sector
agropecuario entre los años 2007 y 2017, ya que desde el 2007 se ha venido presentando
crecimientos constantes en el volumen total de las exportaciones de palta, lo cual nos ha
permitido ocupar el segundo lugar a nivel mundial en producción de palta. Es así que para
identificar el crecimiento de las exportaciones de palta se usaron las variables como la balanza
comercial, exportaciones e importaciones, con lo cual se logró encontrar información muy
relevante que nos permitió profundizar en el tema del incremento de las exportaciones y
producción de palta en el Perú. Es por eso que se logró identificar que, gracias a las buenas
prácticas, como también una mayor organización de los pequeños agricultores con los gobiernos
regionales y varias entidades del estado se ha podido concretar con éxito la entrada de la palta
peruana a nuevos mercados. Por último, las exportaciones de palta alcanzaron una cifra record
de US$748 millones en el año 2019, para seguir con esta tendencia en el aumento de exportación
de palta recomendamos que el gobierno junto con sus ministerios y organismos deben seguir
colaborando con los agricultores, dándoles capacitaciones constantes, acceso a créditos, entre
otras facilidades, así como asesorarlos en el cumplimiento de todos los requisitos en la
exportación, fijando altos estándares de calidad para que puedan ser más competitivos a nivel
mundial.
2
ABSTRACT
The research work analyzed how avocado has had a positive impact on the agricultural sector
between 2007 and 2017. Because since 2007 there has been constant growth in the total volume
of avocado exports, which has allowed us to occupy the second place worldwide in avocado
production. To identify the growth of avocado exports, variables such as the trade balance,
exports and imports were studied, which allowed us to find very relevant information that allowed
us to deepen the issue of increased exports and avocado production in Peru. That is why it was
possible to identify that, thanks to good practices, as well as a greater organization of small
farmers with regional governments and several state entities, the entry of Peruvian avocado into
new markets has been successfully achieved. Finally, avocado exports reached a record US $
748 million in 2019, to continue this trend in increasing avocado exports we recommend that the
government along with its ministries and agencies should continue to collaborate with farmers,
giving them constant training, access to credits, among other facilities, as well as advise them on
the fulfillment of all export requirements, setting high quality standards so that they can be more
competitive worldwide.
3
INTRODUCCIÓN
El presente trabajo busca conocer cuál es el impacto que genera las exportaciones de palta en
el sector agropecuario del Perú, en donde se ha visto un aumento significativo en la exportación
de palta debido a las nuevas tendencias por alimentos más saludables, la palta ha venido
ganando un amplio terreno en muchos mercados mundiales, donde su demanda presenta una
tendencia sostenida al incremento.
La investigación por medio de métodos cuantitativos, estadísticos y apoyado en la teoría
económica se enfoca en medir el impacto del crecimiento de las exportaciones de palta y cuánto
representa la exportación de palta en la balanza comercial del Perú durante el periodo 2007 a
2017. Mediante el estudio se dará a conocer los grandes beneficios económicos de la exportación
de palta, asimismo la investigación está dirigida a todo aquel que quiera información relevante
acerca del impacto en las agroexportaciones y cual es valor total de las exportaciones de palta.
El Perú como exportador de palta ha estado escalando posiciones en el ranking mundial, hasta
convertirse en el tercer exportador mundial de paltas frescas, es así como este estudio parte de
los grandes potenciales agropecuarios que tenemos como país productor y exportadores de
palta, para que los productores y toda persona relacionada con esta actividad o que esté
pensando en iniciarse en la exportación de palta, sean conscientes de los grandes beneficios
micro y macro económicos que genera la palta como producto de exportación.
Según el MINAGRI (2015), la Persea americana variedad Mill, conocida como la palta o aguacate
tiene su origen en América Central. En el año 2018 logro ser el producto principal de las
exportaciones agrarias del Perú llegando a superar a los espárragos, bananos, etc. Las
exportaciones tradicionales en el Perú han venido registrando records históricos de exportación,
es así como de los varios tipos de productos agrícolas que el Perú exporta, hay una que sobre
sale entre todos, “la palta peruana “este producto ha venido año tras año superando sus cifras
históricas en valor de exportación, además ha tenido una gran aceptación en el mercado global,
estando actualmente en los mercados más importantes del mundo.
Por ello, en el trabajo de López Córdova & Ruiz Córdova (2016), realizaron la tesis, “Propuesta
de un plan de exportación a las asociaciones productoras de palta hass del distrito de Motupe –
Lambayeque hacia el mercado de Ámsterdam - Holanda 2015- 2016”. El cual busca determinar
4
la viabilidad de una propuesta de exportación de palta Hass con destino al mercado de
Ámsterdam - Holanda. Se usó un diseño descriptivo. 100 productores de palta del Distrito de
Motupe -Provincia y Departamento de Lambayeque fueron usados como muestra. Se usaron
encuestas como instrumento. Se concluyó que durante muchos años y hasta hace poco la palta
Hass era completamente desconocida para la mayoría de los holandeses, pero gracias a
diversas campañas de promoción elaboradas por empresas peruanas e internacionales, el
consumo de la misma ha crecido y, además, la venta directa de palta al consumidor no está
restringida.
Por otro lado, según Tomaylla Deza and Zumaeta Campos (2019) en la investigación” Contar
con Alianzas Estratégicas en los Mercados Internacionales y su Influencia en la Exportación de
Paltas en Perú - Periodo 2000-2017”, en la cual estudiaron a las principales empresas
agroexportadoras y organismos de apoyo a las empresas para entender el progreso de las
exportaciones de palta. Al final del trabajo se llegó a la conclusión que se debe contar con Aliados
comerciales para que las agroexportadoras tengan un crecimiento continuo asimismo las
empresas exportadoras de palta deben tener alianzas con los productores, estas relaciones
deben ser de mucha confianza para que sean de un éxito duradero.
Además, Troncoso, Aguirre, Manríquez & Mundigo (2008), realizaron un artículo de investigación
acerca de la influencia del calibre, mercado de destino y mes de comercialización en el precio de
exportación de la palta Hass. Se tuvo como objetivo estimar el impacto del calibre, mercados de
destino y mes de comercialización, en el precio de exportación de palta H̔ass̓ de Chile. Se usó
un diseño descriptivo. De acuerdo con los resultados obtenidos, los mercados de destino tuvieron
el impacto más importante en el precio, seguido por el mes de comercialización y el calibre.
Asimismo, el objetivo de este trabajo es informar a los agricultores, así como a los gobiernos
centrales de cada región donde exista un potencial para la producción de palta, para promover
el cultivo y exportación de palta, ya que hay un gran potencial en el Perú para la exportación de
palta, para que se tome conciencia del beneficio económico que genera la palta en el sector
agropecuario.
Vidal Gómez (2010), en su tesis, “Estudio de pre-factibilidad para la exportación de palta Hass a
Estados Unidos”. Tuvo como objetivo general demostrar que se puede brindar un producto de
calidad, creando una marca en el consumidor y llevando a cabo las normas requeridas, de tal
5
manera que prefieran adquirir la palta peruana. Se usó un diseño descriptivo. Se pudo concluir
que los consumidores norteamericanos tienden a preferir una alimentación más saludable, este
proyecto es considerado como una extraordinaria oportunidad de negocio. Las variables
macroeconómicas y el aumento paulatino de las importaciones de palta Hass, son un claro
indicador de lo expuesto anteriormente.
Sumado a esto, en un estudio de Avendaño Alegre, Mercado Méndez, Soriano Valerio &
Villamonte Fernández (2018), en su tesis, “Plan de negocios para la comercialización de la palta
fuerte de los Valles de la Provincia de Lima”. Se tuvo como objetivo general demostrar la
factibilidad económica, financiera, estratégica y de mercadeo de un modelo de negocios que
permita la comercialización de la palta fuerte de los valles de Huarochirí de la Provincia de Lima.
Se utilizó un diseño descriptivo. La muestra fueron los representantes de las principales cadenas
de supermercados, restaurantes y hoteles de la ciudad de Lima. Como instrumento se usaron
las entrevistas. Se pudo concluir que el canal físico, bajo la estrategia del Go to Market, y el canal
virtual son los canales adecuados para la comercialización de la palta fuerte, además, se halló
que la oferta actual de palta fuerte asciende en temporada alta a 69 toneladas y en temporada
baja a 56 toneladas.
Según la Cámara de Comercio de Lima la palta peruana está presente en 35 mercados
internacionales, además en el año 2018 la palta logro una cifra record de exportación de casi 800
millones de dólares siendo nuestros principales destinos Holanda con 275.9 millones de dólares,
Estados Unidos con 191 millones de dólares, España con 111 millones de dólares entre otros.
Lo más importante a resaltar en este producto tradicional es que su demanda no está dada por
una moda pasajera, sino tiene una tendencia a continuar con un creciendo sostenido, según
datos históricos el precio promedio mundial de la palta en los últimos 10 años ha ido
incrementado, puesto que paso de 1.43 dólares por kilogramo en el 2008, a 2.24 dólares por
kilogramos en el 2018.
Si bien la palta peruana tiene una gran demanda en distintos mercados extranjero gracias a su
alto valor nutricional y a los beneficios asociados a su consumo, la palta también se exporta para
usarlos en diferentes procesos industriales, ya que se obtienen subproductos que son necesarios
para grandes industrias como las, farmacéuticas, cosméticas o de la salud.
6
Las exportaciones de palta han logrado un gran crecimiento comparando los años 2008 y 2018,
el total de crecimiento ha sido de 842.2%, es por eso que las exportaciones de palta pasaron de
84.8 millones de dólares en el 2008, a alcanzar la cifra de los 800 millones de dólares en el 2018.
Es por eso que entre esos años las exportaciones de palta se expandieron a mas mercados
como: China (30.6 millones de dólares), Costa Rica (5.2 millones), Corea del Sur (4.3 millones),
Bélgica (4.3 millones), Rusia (3.2 millones), Australia (2.6 millones), Portugal (556 mil dólares),
Nueva Zelanda (503 mil dólares), Emiratos Árabes Unidos (298 mil dólares) e India (277 mil
dólares).
El Perú debe aprovechar las grandes oportunidades comerciales, así como los tratados de
comercio para llegar a más mercados, este año se prevé entrar a mercados como Colombia,
Tailandia, Filipinas y Malasia, con estos nuevos mercados la palta peruana se puede consolidar
como el principal producto de agro exportación. El acceso a todos estos nuevos mercados, así
como la colocación de la palta peruana en el mercado mundial se debió gracias a las medidas
adoptadas por los gobiernos locales, y regionales, así como la intervención de distintos órganos
como el del Servicio Nacional de Sanidad Agraria (SENASA),que entre los años 2015 y 2016
implementaron protocolos fitosanitarios para el acceso de nuestra palta a los distintos mercados,
es así como se logró el importante ingreso al mercado chino, el cual tiene un gran potencial ya
que involucra un mercado de 1400 millones de consumidores. Es gracias a esta suscripción del
protocolo sanitario que nuestro país logro ser el proveedor del 14% de la palta importada por
China en el 2016.
Se podría definir a la balanza comercial como el registro de todas las exportaciones e
importaciones de bienes y servicios de un país en un periodo específico. Para hallar el resultado
de esta se deberá restar el total exportado menos el total de importados. Para hallar la balanza
se tiene que realizar la siguiente fórmula:
Donde:
BC = Balanza Comercial
X = Exportaciones
M = Importaciones
BC = X - M
7
El resultado de esta resta puede interpretar de dos maneras: Un Superávit o Déficit comercial
Según el BCRP (2019), es el registro de flujos comerciales que realiza un país con el resto del
mundo mediante operaciones de importación y exportación. Se debe tener en cuenta que los
valores que se registran están expresados en precios FOB1, lo que quiere decir que no se
incluyen los costos de seguro, flete y transporte, ya que se encuentran registrados en la balanza
de pagos dentro del rubro de servicios2.
Para Duran y Álvarez (2008), es el balance del comercio en un periodo especifico y es la
demostración del flujo comercial neto dentro del comercio de un país. También, sirve como un
indicador para analizar el nivel de diferentes socios comerciales, grupos de productos y regiones.
Esto con el fin de reconocer cuales son aquellos productos o socios con los cuales se tenga una
desventaja competitiva.3
El tipo de cambio se podría definir como el precio de una divisa ante otra. Este tipo de
transacciones se usan generalmente para intercambios comerciales entre diferentes países. Esto
quiere decir, cuantas monedas de un país necesito para poder obtener el mismo valor en
monedas de otro país.
Según Becerra (2015), el tipo de cambio es aquel valor de una divisa extranjera frente a la
moneda del país local, la cual es reflejada en unidades de monedas extranjeras. Estas unidades
se han de fijar por la interacción de la oferta y demanda de la divisa en el país que se desea
calcular. 4
Según Krugman (2011), el tipo de cambio, dentro del comercio internacional generalmente se da
en dos tipos de monedas el dólar o el euro que suelen ser las divisas más usadas a la hora de
hacer cualquier tipo de transacción en el extranjero. En el Perú, el Banco central de reserva del
Perú, se encarga de mantener la estabilidad económica, mediante intervenciones para evitar los
1 FOB: FREE ON BORD Vargas Acuache, C. (2014). XXXIII SEMINARIO DE DERECHO ADUANERO 2 Guía metodológica de la nota semanal. (2019) 3 Duran Lima, J., & Alvarez, M. (2008). 4 Becerra Rodriguez, L. (2015). Determinación del tipo de cambio peso-dólar.
8
cambios bruscos del mercado, y así poder dar un tiempo para que los exportadores e
importadores se adecuen a los nuevos tipos de cambio. 5
Para facilitar las exportaciones la mayoría de países firma acuerdos y tratados para acceder de
una forma más rápida a un mercado específico en el extranjero, ya que el intercambio de
productos entre estos no estará sujetos al pago de aranceles o a las posibles barreras de
comercio, es así como la integración económica entre varios países permite dinamizar la
economía mundial, facilitando las exportaciones de cualquier tipo de producto, siempre y cuando
se cumpla con los estándares y registros del país de destino
MÉTODO
1. Tipo y diseño de investigación
1. 1. Tipo de investigación
La investigación estadística se ha desarrollado mediante un modelo lineal en donde la variable
dependiente es la producción nacional de palta la cual está en función a variables independientes
como la balanza comercial, índice de variación del tipo de cambio y el valor exportado del
producto agrícola. En la presenta investigación será de carácter correlacional causal, ya que su
propósito principal es hallar si existe un impacto significativo en la producción agrícola del Perú
debido a las exportaciones de palta durante el periodo 2007 al 2017 mediante de análisis de
datos cuantitativos.
1. 2. Diseño de Investigación
El diseño de investigación a utilizar es no experimental transversal correlacional causal, debido
a que la presente investigación tiene como propósito determinar el nivel de relación existente
entre dos variables o más. Las variables no serán manipuladas, ya que se obtienen datos exactos
de entidades nacionales e internacionales sin intención de ser modificados y comprenden un
periodo de tiempo entre los años 2007 al 2017.
5 Krugman, P. (2011). Economía internacional (7th ed.). Pearson Educación de México, S.A. de C.V.
9
1. 3. Modelo Econométrico
En el modelo econométrico que se usará en la presente investigación será en base de la siguiente
función:
ProdPalta = F (Export; TC; BC)
En donde la producción agrícola estará en función de 3 variables como la exportación, el tipo de
cambio y la balanza comercial.
ProdPalta = β0 + β1 + β2 + β3 + Ꜫ
En donde B0 es una constante y Ꜫ son todas aquellas variables que no se están considerando
en el modelo.
ProdPalta = a0 + a1Exp + a2TC + a3BC + Ꜫ
1. 4. Muestra
1. 4. 1. Definición y estructura de la muestra
Para el presente trabajo de investigación la muestra tendrá términos de temporalidad la cual
abarcará desde el primer mes del año 2007, año en el cual la exportación de la palta comienza
a tomar más presencia en el mercado internacional, hasta finales del año 2017. Por ello, se
tendrá 120 datos por cada variable para que sean regresionadas por un software econométrico,
ya que así se puede hallar la relación que existe entre dichas variables.
Variable dependiente:
Producción mensual de palta a nivel nacional
Variable independiente:
Exportación mensual de palta en miles de dólares.
Balanza comercial mensual del Perú en miles de dólares.
Índice de variación bilateral del tipo de cambio mensual
10
1. 5. Instrumentos de la investigación
El modelo formado por la recolección de datos sigue la estructura de series de tiempos, ya que
se evalúan las variables en un rango de años con la finalidad de analizar su comportamiento. Por
ello, se usará un modelo econométrico logarítmico lineal (long – lin).
Ficha 1 Instrumento de Producción Nacional de Palta
Variable Producción Nacional de Palta
Fuente de Información Instituto Nacional Estadística Informática
Tipo de Variable Variable Endógena
Tipo de Escala Escala Ordinal
Unidad de Medición Toneladas
Ficha 1 Instrumento de Variación del Tipo de Cambio Bilateral
Variable Variación del Tipo de Cambio Bilateral
Fuente de Información Banco Central de la Reserva
Tipo de Variable Variable Exógena
Tipo de Escala Escala Ordinal
Unidad de Medición Unidad
Ficha 3 Ficha 2 Instrumento de Balanza Comercial
Variable Balanza Comercial
Fuente de Información TradeMap
Tipo de Variable Variable Exógena
Tipo de Escala Escala Ordinal
Unidad de Medición Miles de dólares
Ficha 3 Instrumento de Exportación de Palta
Variable Exportación de Palta
Fuente de Información TradeMap
Tipo de Variable Variable Exógena
Tipo de Escala Escala Ordinal
Unidad de Medición Miles de dólares
11
1.6 Procedimientos de recolección de datos
La recolección y verificación de datos mensuales para la presente investigación se realizó por
medio de diferentes páginas de instituciones gubernamentales de los años 2007 al 2017. En
primera instancia, se extrajo información del Banco Central de Reserva del Perú para extraer
información sobre el Índice de variación del tipo de cambio. Por otro lado, se extrajo información
sobre la balanza comercial y la exportación de palta de la base de datos de TRADEMAP. Por
último, en la página del Instituto Nacional de Estadística Informática se encontró la producción
nacional mensual de palta. Para que el modelo econométrico usado en la investigación sea
eficiente se realizaran pruebas de Heterocedasticidad, Test de Durbin Watson y Test de
multicolinealidad.
Tabla 1 Base de datos
Variable Producción
Nacional de Palta
Balanza Comercial
Variación del Tipo de
cambio
Exportación de palta
Medición Toneladas Miles de dólares
Miles de dólares
Tipo de variable
Variable
Endogena Variable Exogena
Variable Exogena
Variable Exogena
Tipo de Escala
Escala Ordinal
Escala Ordinal
Escala Ordinal
Escala Ordinal
Fechas
Ene07 6564 309.402 3.1925 260000
Feb07 7526 542.38 3.1903 1219000
Mar07 13170 694.784 3.18561364 1748000
Abr07 14405 647.781 3.17828947 3929000
May07 16544 659.417 3.16752273 12557000
Jun07 14468 922.445 3.1702 11512000
Jul07 12772 953.173 3.16090909 9286000
Ago07 9778 554.716 3.15818182 4841000
Sep07 6483 843.253 3.135975 1260000
Oct07 8044 633.28 3.01986364 63000
Nov07 6226 586.715 3.001 8000
Dic07 5739 1156.15 2.980775 130000
Ene08 7292 363.191 2.95031818 647000
Feb08 7780 601.444 2.9055 2239000
12
Mar08 13859 572.813 2.81092105 4363000
Abr08 15711 382.367 2.74786364 9251000
May08 21487 398.748 2.80457895 15834000
Jun08 16366 50.2533 2.89161905 11164000
Jul08 13933 252.311 2.84842857 14456000
Ago08 11904 405.711 2.89230952 12498000
Sep08 6136 -131.51 2.96584091 2384000
Oct08 7680 30.9032 3.09188889 2000
Nov08 7125 42.9227 3.113775 2000
Dic08 8543 -141.68 3.151125 1323000
Ene09 9777 274.214 3.236125 3028000
Feb09 14535 392.453 3.17477273 5751000
Mar09 20762 115.431 3.085025 11913000
Abr09 23110 668.57 2.99405 12058000
May09 20283 525.741 2.99047619 10699000
Jun09 13697 595.533 3.0125 10252000
Jul09 11259 594.12 2.95054762 8226000
Ago09 7856 676.792 2.90965909 158000
Sep09 8571 628.438 2.871775 69000
Oct09 9983 704.621 2.8845 139000
Nov09 9039 1025.6 2.87747368 620000
Dic09 8869 364.273 2.85645 1525000
Ene10 8745 775.378 2.853975 1795000
Feb10 18240 429.952 2.83928261 4451000
Mar10 25430 443.266 2.83985 15867000
Abr10 26244 302.944 2.8455 11323000
May10 21622 859.307 2.83805 18546000
Jun10 19394 496.554 2.82281579 17043000
Jul10 16192 456.724 2.80202381 11987000
Ago10 8939 613.959 2.79063636 2242000
Sep10 9398 507.025 2.791475 43000
Oct10 9761 651.57 2.80559524 5000
Nov10 11535 1086.81 2.815675 18000
Dic10 10068 250.332 2.78704762 64000
Ene11 10855 795.928 2.770525 764000
Feb11 19389 849.357 2.7793913 3422000
Mar11 28211 282.596 2.81563158 15719000
Abr11 31217 875.034 2.77495238 26572000
May11 29390 962.53 2.76407143 26100000
Jun11 22340 1153.93 2.74131579 25041000
13
Jul11 15357 1096.47 2.73938095 47087000
Ago11 10731 785.158 2.74384091 17154000
Sep11 10737 780.835 2.731825 2439000
Oct11 13905 1290.16 2.69626316 37000
Nov11 12849 744.169 2.69265909 624000
Dic11 14203 962.732 2.68352381 2277000
Ene12 26209 787.589 2.671 7531000
Feb12 33166 38.0073 2.65702778 20300000
Mar12 42392 163.542 2.66927273 18741000
Abr12 39802 640.868 2.670575 34094000
May12 30490 367.277 2.63504762 31826000
Jun12 18737 198.874 2.61597619 16820000
Jul12 9467 703.158 2.6028 2995000
Ago12 12547 322.921 2.5876 1361000
Sep12 12970 442.068 2.598625 26000
Oct12 17736 86.3564 2.57805263 1528000
Nov12 26677 478.133 2.59394737 8595000
Dic12 45155 -285.44 2.5975 26300000
Ene13 53996 -250.25 2.64438636 29517000
Feb13 47521 141.962 2.7475 36088000
Mar13 36016 -315.65 2.77671429 44037000
Abr13 22551 240.836 2.8017381 32739000
May13 13338 208.926 2.77857143 5781000
Jun13 13577 -108.52 2.76911905 275000
Jul13 12546 41.1442 2.798125 60000
Ago13 12657 717.768 2.78525 98000
Sep13 13797 -676.27 2.80893182 517000
Oct13 14276 360.336 2.81265 3188000
Nov13 27043 -89.808 2.80638095 11401000
Dic13 52871 -443.19 2.794375 26142000
Ene14 65504 -360.27 2.78697619 59935000
Feb14 65144 -68.706 2.7942381 82518000
Mar14 35703 -195.83 2.78609524 65251000
Abr14 23625 -23.427 2.81447619 43217000
May14 12095 -0.1463 2.86395455 10043000
Jun14 11810 -192.43 2.90604545 1581000
Jul14 13065 -100.63 2.925075 277000
Ago14 14384 280.908 2.9615 195000
Sep14 15451 -431.16 3.005525 408000
Oct14 16048 -134.6 3.078525 2835000
14
Nov14 29029 -540.07 3.09168182 12802000
Dic14 46512 -610.9 3.1199525 35450000
Ene15 69076 -359.93 3.15045 63231000
Feb15 81836 -91.184 3.1612381 73731000
Mar15 42301 -286.96 3.18125 70701000
Abr15 26686 -110 3.23835714 34911000
May15 13205 -384.09 3.21861364 8409000
Jun15 10867 3.25739 3.248375 1004000
Jul15 11492 -255.46 3.33664286 40000
Ago15 14098 284.641 3.38266667 257000
Sep15 16130 -505.06 3.437325 1324000
Oct15 15295 -129.06 3.50590476 5260000
Nov15 35421 6.79851 3.40738095 21611000
Dic15 54780 58.5425 3.30154762 55796000
Ene16 89711 92.5419 3.33372727 80983000
Feb16 108590 -184.16 3.31657143 98515000
Mar16 48035 592.113 3.29873684 79102000
Abr16 32323 91.3527 3.33304545 44881000
May16 17112 84.452 3.38229545 8976000
Jun16 11824 368.995 3.38595238 42000
Jul16 12872 390.279 3.40289474 14000
Ago16 13301 1086.54 3.39535714 79000
Sep16 15368 327.656 3.34 974000
Oct16 16649 735.864 3.259825 5175000
Nov16 30285 118.132 3.26373913 17669000
Dic16 52201 162.657 3.24736111 71984000
Ene17 96061 376.649 3.27286364 137647000
Feb17 107637 803.487 3.2678 133192000
Mar17 52115 242.572 3.24892105 131427000
Abr17 36702 562.73 3.24143182 76998000
May17 16110 1082.2 3.24616667 4987000
Jun17 13361 382.755 3.25104545 122000
Jul17 13149 664.983 3.24052381 1000
Ago17 15158 1239.83 3.24618421 1054000
Fuente: Elaboración propia
15
1.7. Plan de análisis
Se realizará una búsqueda de información sobre variables que influirán en la variable
dependiente del trabajo de investigación. Por ello, se seleccionaron variables independientes que
han de dar una mejor explicación de la variable dependiente. Esta data fue recolectada de
diferentes fuentes gubernamentales confiables las cuales parten del primer mes del año 2007 al
último mes del año 2017. Se usará como variable dependiente los niveles de producción.
Asimismo, la balanza comercial, exportaciones de palta y variación del tipo de cambio como las
independientes. Con la data encontrado se procederá a estimar mediante un modelo de mínimos
cuadrado ordinarios en el software Eviews en el cual se realizarán diferentes test estadísticos.
RESULTADOS
Gráfico 1 Análisis Estadístico de las variables
0
4
8
12
16
20
-1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0
Series: RESID
Sample 2007M01 2017M08
Observations 128
Mean -1.48e-15
Median 0.016612
Maximum 1.214223
Minimum -1.176322
Std. Dev. 0.445323
Skewness 0.212356
Kurtosis 2.883928
Jarque-Bera 1.033883
Probability 0.596342
Fuente: E-views
En el presente gráfico, se puede deducir con el test de Jarque-bera nos muestra que el modelo
sigue una distribución mesocúrtica ya que el p-value es mayor a 0.05. Asimismo, la Kurtosis es
de 2.884 por lo que se encuentra dentro el rango aceptado en donde el gráfico tiene forma de
una campana. Por otro, otros datos estadísticos como la media o promedio de todos los datos
estadísticos son de -1.48e-15. La mediana, el cual es el punto medio tiene un valor de 0.016612
y la asimetría tiene un valor de 0.212. La desviación estándar es de 0.445 este número representa
que tan alejados están los datos respecto a la su media. Por último, el máximo y el mínimo del
presente histograma es de 1.214 y -1.176 respectivamente.
16
Gráfico 2 Análisis estadístico de la producción
0
2
4
6
8
10
12
14
16
9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5
Series: LOGPROD
Sample 2007M01 2017M08
Observations 128
Mean 9.803124
Median 9.630782
Maximum 11.59533
Minimum 8.655040
Std. Dev. 0.673891
Skewness 0.724402
Kurtosis 2.915650
Jarque-Bera 11.23278
Probability 0.003638
Fuente: E-views
En el presente gráfico, se trató de controlar la distribución de la variable con logaritmo. Por ello,
se puede deducir con el test de Jarque-bera nos muestra que el modelo no sigue una distribución
mesocúrtica ya que el p-value es menor a 0.05. Asimismo, la Kurtosis es de 2.916 por lo que se
encuentra dentro el rango aceptado en donde el gráfico tiene forma de una campana.
Por otro, otros datos estadísticos como la media o promedio de todos los datos de producción de
9.803124. La mediana, el cual es el punto medio tiene un valor de 9.630782 y la asimetría tiene
un valor de 0.724402. La desviación estándar es de 0.673891 este número representa que tan
alejados están los datos respecto a la su media. Por último, el máximo y el mínimo de producción
de palta del presente histograma es de 11.59533 y 8.655040 toneladas respectivamente.
17
Gráfico 3 Análisis estadístico de la balanza comercial
0
2
4
6
8
10
12
-600 -400 -200 0 200 400 600 800 1000 1200
Series: BC
Sample 2007M01 2017M08
Observations 128
Mean 345.2813
Median 368.1362
Maximum 1290.158
Minimum -676.2722
Std. Dev. 439.0516
Skewness -0.106800
Kurtosis 2.388648
Jarque-Bera 2.236676
Probability 0.326822
Fuente: E-views
En el presente gráfico, se puede deducir con el test de Jarque-bera nos muestra que el modelo
sigue una distribución mesocúrtica ya que el p-value es mayor a 0.05. Asimismo, la Kurtosis es
de 2.388648 por lo que se encuentra dentro el rango aceptado en donde el gráfico tiene forma
de una campana.
Por otro, otros datos estadísticos como la media o promedio de todos los datos de la balanza
comercial son de 345.2813 de miles de USD. La mediana, el cual es el punto medio tiene un
valor de 368.1362 y la asimetría tiene un valor de -0.106800. La desviación estándar es de
439.0516 este número representa que tan alejados están los datos respecto a la su media. Por
último, el máximo y el mínimo del presente histograma es de 1290.158 y -676.2722
respectivamente.
18
Gráfico 4 Análisis estadístico del tipo de cambio
0
2
4
6
8
10
12
14
2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5
Series: TC
Sample 2007M01 2017M08
Observations 128
Mean 2.975026
Median 2.905773
Maximum 3.505905
Minimum 2.578053
Std. Dev. 0.241797
Skewness 0.278694
Kurtosis 1.848393
Jarque-Bera 8.730030
Probability 0.012714
Fuente: E-views
En el presente gráfico, se puede deducir con el test de Jarque-bera nos muestra que el modelo
no sigue una distribución normal ya que el p-value es menor a 0.05. Asimismo, la Kurtosis es de
1.848393 por lo que se encuentra dentro el rango aceptado en donde el gráfico tiene forma de
una campana.
Por otro, otros datos estadísticos como la media o promedio de todos los datos del tipo de cambio
son de 2.975026. La mediana, el cual es el punto medio tiene un valor de 2.905773 y la asimetría
tiene un valor de 0.278694. La desviación estándar es de 0.241797 este número representa que
tan alejados están los datos respecto a la su media. Por último, el máximo y el mínimo del
presente histograma es de 3.505905 y 2.578053 respectivamente.
19
Gráfico 5 Análisis estadístico de la exportación de palta
0
10
20
30
40
50
60
70
50.0000 2.5e+07 5.0e+07 7.5e+07 1.0e+08 1.3e+08
Series: EXP01
Sample 2007M01 2017M08
Observations 128
Mean 18285961
Median 5766000.
Maximum 1.38e+08
Minimum 1000.000
Std. Dev. 28426548
Skewness 2.300451
Kurtosis 8.360783
Jarque-Bera 266.1669
Probability 0.000000
Fuente: E-views
En el presente gráfico, se puede deducir con el test de Jarque-bera nos muestra que el modelo
no sigue una distribución normal ya que el p-value es menor a 0.05. Asimismo, la Kurtosis es de
8.360783 por lo que se encuentra dentro el rango aceptado en donde el gráfico tiene forma de
una campana.
Por otro, otros datos estadísticos como la media o promedio de todos los datos estadísticos son
de 18285961 miles de dólares. La mediana, el cual es el punto medio tiene un valor de 5766000
y la asimetría tiene un valor de 2.300451. La desviación estándar es de 28426548 este número
representa que tan alejados están los datos respecto a la su media. Por último, el máximo y el
mínimo del presente histograma es de 1.38e+08 y 1000 respectivamente.
20
Tabla 2 Análisis Estadístico de las variables
Fuente: E-views
Elaboración: propia
El modelo presenta una significancia de 71.94%, es decir que las variables exógenas explican
en ese mismo porcentaje a la variable endógena. Por otro lado, la probabilidad en todas las
variables arroja un valor que se encuentra dentro de los rangos permitidos el cual es 0.05, por lo
que son valores significativos.
Dependent Variable: LOGPROD
Method: Least Squares
Date: 10/25/19 Time: 14:49
Sample: 2007M01 2017M08
Included observations: 128
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 10.50965726409378 0.4059275599778829 25.89047480458436 7.640312269072751e-52
BC -
0.0003005903535946983 7.487852020926931e-05 -
4.014373584769213 0.0001024837771708456
EXP01 1.907235119813801e-08 1.168904698109324e-09 16.31642958488154 1.165048606537062e-32
TC -0.3198296128731035 0.1358727761394526 -2.35389032270046 0.02015011073562598
R-squared 0.7194308421371666 Mean dependent var 9.803123794208422
Adjusted R-squared 0.7126428786404851 S.D. dependent var 0.6738906832452161
S.E. of regression 0.3612438268577216 Akaike info criterion 0.8322241121255148
Sum squared resid 16.18164070290863 Schwarz criterion 0.9213500578730028
Log likelihood -49.26234317603295 Hannan-Quinn criter. 0.8684364389051178
F-statistic 105.9862567747877 Durbin-Watson stat 0.6640933618370436
Prob(F-statistic) 4.566377665157213e-34
21
Tabla 3 Tabla de Regresión Lineal
Dependent Variable: LOGPROD
Method: Least Squares
Date: 10/25/19 Time: 14:49
Sample: 2007M01 2017M08
Included observations: 128
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 10.50966 0.405928 25.89047 0.0000
BC -0.000301 7.49E-05 -4.014374 0.0001
EXP01 1.91E-08 1.17E-09 16.31643 0.0000
TC -0.319830 0.135873 -2.353890 0.0202
R-squared 0.719431 Mean dependent var 9.803124
Adjusted R-squared 0.712643 S.D. dependent var 0.673891
S.E. of regression 0.361244 Akaike info criterion 0.832224
Sum squared resid 16.18164 Schwarz criterion 0.921350
Log likelihood -49.26234 Hannan-Quinn criter. 0.868436
F-statistic 105.9863 Durbin-Watson stat 0.664093
Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: E-views
Elaboración: propia
El nivel de confianza para el presente trabajo es de 71.94%, ya que como se puede apreciar en
el cuadro el R-squared es de 0.719431. Asimismo, el resultado de Durbin-Watson es de 0.664093
lo que significa que es muy pequeño y se encuentra dentro de la zona de auto correlación
positiva.
22
Tabla 4 Test de White
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.241685 Prob. F (9,118) 0.2765
Obs*R-squared 11.07350 Prob. Chi-Square (9) 0.2707
Scaled explained SS 7.982265 Prob. Chi-Square (9) 0.5359
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 10/25/19 Time: 14:50
Sample: 2007M01 2017M08
Included observations: 128
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -1.923018 2.528869 -0.760426 0.4485
BC^2 1.40E-08 6.30E-08 0.221753 0.8249
BC*EXP01 -6.74E-13 1.38E-12 -0.489814 0.6252
BC*TC 1.15E-05 0.000142 0.081065 0.9355
BC -4.59E-05 0.000433 -0.106094 0.9157
EXP01^2 3.52E-17 1.59E-17 2.220329 0.0283
EXP01*TC -3.29E-09 3.10E-09 -1.060258 0.2912
EXP01 8.16E-09 9.08E-09 0.898191 0.3709
TC^2 -0.228332 0.276307 -0.826371 0.4103
TC 1.371528 1.674804 0.818918 0.4145
R-squared 0.086512 Mean dependent var 0.126419
Adjusted R-squared 0.016839 S.D. dependent var 0.157304
S.E. of regression 0.155974 Akaike info criterion -0.803351
Sum squared resid 2.870689 Schwarz criterion -0.580536
Log likelihood 61.41448 Hannan-Quinn criter. -0.712820
F-statistic 1.241685 Durbin-Watson stat 1.627851
Prob(F-statistic) 0.276456
Fuente: E-views
Elaboración: propia
En el cuadro se puede observas que la probabilidad es de 0.05 por lo que se deduce que no
existe heterocedasticidad, lo que quiere decir que la varianza de los errores es constante en las
observaciones.
23
Tabla 5 Matriz de Covarianza
LOGPROD BC TC EXP01
LOGPROD 0.450581 -100.1850 0.011270 15606438
BC -100.1850 191260.3 -14.11523 -2.48E+09
TC 0.011270 -14.11523 0.058009 1341206.
EXP01 15606438 -2.48E+09 1341206. 8.02E+14
Fuente: E-views
Elaboración: propia
Tabla 6 Test de Multicolinealidad
Variance Inflation Factors
Date: 11/18/19 Time: 11:55
Sample: 2007M01 2017M08
Included observations: 128
Coefficient Uncentered Centered
Variable Variance VIF VIF
C 0.164777 161.6241 NA
BC 5.61E-09 1.707484 1.051837
EXP01 1.37E-18 1.522636 1.074507
TC 0.018461 161.3217 1.050439
Fuente: E-views
Elaboración: propia
El test de multicolinealidad es aquel que demuestra la existencia de una correlación fuerte entre
variables. Al aplicar dicho test se puede demostrar que no existe correlación fuerte alguna, ya
que los valores de Centered VIF salen menor a 10.
24
Tabla 7 Test de Durbin - Watson
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic 37.51757 Prob. F (3,121) 0.0000
Obs*R-squared 61.68521 Prob. Chi-Square (3) 0.0000
Test Equation:
Dependent Variable: RESID
Method: Least Squares
Date: 10/25/19 Time: 14:52
Sample: 2007M01 2017M08
Included observations: 128
Presample missing value lagged residuals set to zero.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.233242 0.297710 -0.783453 0.4349
BC 8.48E-05 5.55E-05 1.527803 0.1292
EXP01 -1.65E-09 9.78E-10 -1.688057 0.0940
TC 0.079423 0.100042 0.793895 0.4288
RESID(-1) 0.759618 0.089334 8.503162 0.0000
RESID(-2) -0.007594 0.111889 -0.067870 0.9460
RESID(-3) -0.125547 0.090784 -1.382915 0.1692
R-squared 0.481916 Mean dependent var -9.30E-16
Adjusted R-squared 0.456226 S.D. dependent var 0.356952
S.E. of regression 0.263220 Akaike info criterion 0.221482
Sum squared resid 8.383454 Schwarz criterion 0.377452
Log likelihood -7.174837 Hannan-Quinn criter. 0.284853
F-statistic 18.75879 Durbin-Watson stat 1.917887
Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: E-views
Elaboración: propia
Para realizar el Test de Durbin se tuvo que realizar tres regresiones con el fin de que el modelo
no presente autocorrelación. Por ello, el resultado del estadístico Durbin Watson es de 1. 917887
por lo que ya se encuentra dentro de la zona de aceptación.
25
Tabla 8 Test de Dickey Fuller a la variable de Balanza Comercial
Null Hypothesis: D(BC) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob. *
Augmented Dickey-Fuller test statistic -15.37415 0.0000
Test critical values: 1% level -4.033108
5% level -3.446168
10% level -3.148049
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(BC,2)
Method: Least Squares
Date: 11/18/19 Time: 12:04
Sample (adjusted): 2007M04 2017M08
Included observations: 125 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D (BC (-1)) -2.275273 0.147993 -15.37415 0.0000
D (BC (-1),2) 0.440851 0.083188 5.299465 0.0000
C -37.29677 55.84536 -0.667858 0.5055
@TREND("2007M01") 0.657450 0.751254 0.875137 0.3832
R-squared 0.825804 Mean dependent var 3.379550
Adjusted R-squared 0.821485 S.D. dependent var 717.1206
S.E. of regression 302.9910 Akaike info criterion 14.29676
Sum squared resid 11108227 Schwarz criterion 14.38727
Log likelihood -889.5475 Hannan-Quinn criter. 14.33353
F-statistic 191.2063 Durbin-Watson stat 2.013757
Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: E-views
Elaboración: propia
La prueba de Dickey Fuller tiene como función determinar si existe o no raíces unitarias dentro
de una serie de tiempo. Para ello, se tomará el H0 como la existencia de raíces unitarias y el H1
para la no existencia de raíces unitarias. Cuando la probabilidad es menor de 0.05 se rechaza el
H0 y se deduce que la variable es estacionaria.
Al aplicar la prueba en esta variable, arroja como resultado una probabilidad de 0.000, por lo que
se deduce que la variable es estacionaria.
26
Tabla 9 Test de Dickey Fuller a la variable Exportación de palta
Null Hypothesis: D(EXP01) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 9 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -10.87893 0.0000
Test critical values: 1% level -4.038365
5% level -3.448681
10% level -3.149521
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(EXP01,2)
Method: Least Squares
Date: 11/18/19 Time: 11:59
Sample (adjusted): 2007M12 2017M08
Included observations: 117 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(EXP01(-1)) -5.335038 0.490401 -10.87893 0.0000
D(EXP01(-1),2) 4.153153 0.421555 9.851980 0.0000
D(EXP01(-2),2) 3.773078 0.376676 10.01676 0.0000
D(EXP01(-3),2) 3.479409 0.351345 9.903109 0.0000
D(EXP01(-4),2) 2.809823 0.327040 8.591667 0.0000
D(EXP01(-5),2) 2.309362 0.270787 8.528322 0.0000
D(EXP01(-6),2) 1.994520 0.216961 9.192999 0.0000
D(EXP01(-7),2) 1.633805 0.187746 8.702189 0.0000
D(EXP01(-8),2) 0.955076 0.162336 5.883314 0.0000
D(EXP01(-9),2) 0.381909 0.119854 3.186452 0.0019
C -990784.1 1707697. -0.580187 0.5630
@TREND("2007M01") 45473.87 22714.35 2.001989 0.0479
R-squared 0.775172 Mean dependent var 9470.085
Adjusted R-squared 0.751619 S.D. dependent var 16204901
S.E. of regression 8076179. Akaike info criterion 34.74365
Sum squared resid 6.85E+15 Schwarz criterion 35.02695
Log likelihood -2020.504 Hannan-Quinn criter. 34.85867
F-statistic 32.91124 Durbin-Watson stat 2.024178
Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: E-views
Elaboración: propia
27
La prueba de Dickey Fuller tiene como función determinar si existe o no raíces unitarias dentro
de una serie de tiempo. Para ello, se tomará el H0 como la existencia de raíces unitarias y el H1
para la no existencia de raíces unitarias. Cuando la probabilidad es menor de 0.05 se rechaza el
H0 y se deduce que la variable es estacionaria. Al aplicar la prueba en esta variable, arroja como
resultado una probabilidad de 0.000, por lo que se deduce que la variable es estacionaria.
Tabla 10 Test de Dickey Fuller a la variable Producción Nacional de Palta
Null Hypothesis: D(LOGPROD) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 9 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob. *
Augmented Dickey-Fuller test statistic -11.96011 0.0000
Test critical values: 1% level -4.038365
5% level -3.448681
10% level -3.149521
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(LOGPROD,2)
Method: Least Squares
Date: 11/18/19 Time: 12:02
Sample (adjusted): 2007M12 2017M08
Included observations: 117 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D (LOGPROD (-1)) -5.028591 0.420447 -11.96011 0.0000
D (LOGPROD (-1),2) 3.855611 0.357044 10.79871 0.0000
D (LOGPROD (-2),2) 3.519189 0.317904 11.06998 0.0000
D (LOGPROD (-3),2) 3.128155 0.299609 10.44080 0.0000
D (LOGPROD (-4),2) 2.514405 0.257015 9.783096 0.0000
D (LOGPROD (-5),2) 2.244666 0.220752 10.16826 0.0000
D (LOGPROD (-6),2) 1.593231 0.183963 8.660626 0.0000
D (LOGPROD (-7),2) 1.402150 0.145366 9.645684 0.0000
D (LOGPROD (-8),2) 0.865528 0.125345 6.905170 0.0000
D(LOGPROD (-9),2) 0.413949 0.091695 4.514421 0.0000
C 0.070272 0.037456 1.876118 0.0634
@TREND("2007M01") -0.000307 0.000483 -0.635392 0.5266
28
R-squared 0.787603 Mean dependent var 0.003405
Adjusted R-squared 0.765351 S.D. dependent var 0.362689
S.E. of regression 0.175688 Akaike info criterion -0.543294
Sum squared resid 3.240976 Schwarz criterion -0.259994
Log likelihood 43.78271 Hannan-Quinn criter. -0.428278
F-statistic 35.39601 Durbin-Watson stat 2.118553
Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: E-views
Elaboración: propia
La prueba de Dickey Fuller tiene como función determinar si existe o no raíces unitarias dentro
de una serie de tiempo. Para ello, se tomará el H0 como la existencia de raíces unitarias y el H1
para la no existencia de raíces unitarias. Cuando la probabilidad es menor de 0.05 se rechaza el
H0 y se deduce que la variable es estacionaria. Al aplicar la prueba en esta variable, arroja como
resultado una probabilidad de 0.000, por lo que se deduce que la variable es estacionaria.
29
Tabla 11 Test de Dickey Fuller a la variable Tipo de Cambio
Null Hypothesis: D(TC) has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.442929 0.0000
Test critical values: 1% level -4.032498
5% level -3.445877
10% level -3.147878
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(TC,2)
Method: Least Squares
Date: 11/18/19 Time: 12:03
Sample (adjusted): 2007M03 2017M08
Included observations: 126 after adjustments
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
D(TC(-1)) -0.620953 0.083429 -7.442929 0.0000
C -0.007199 0.006874 -1.047299 0.2970
@TREND("2007M01") 0.000116 9.32E-05 1.247280 0.2147
R-squared 0.310528 Mean dependent var 6.24E-05
Adjusted R-squared 0.299317 S.D. dependent var 0.044829
S.E. of regression 0.037525 Akaike info criterion -3.704099
Sum squared resid 0.173199 Schwarz criterion -3.636569
Log likelihood 236.3583 Hannan-Quinn criter. -3.676664
F-statistic 27.69865 Durbin-Watson stat 1.918488
Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: E-views
Elaboración: propia
La prueba de Dickey Fuller tiene como función determinar si existe o no raíces unitarias dentro
de una serie de tiempo. Para ello, se tomará el H0 como la existencia de raíces unitarias y el H1
para la no existencia de raíces unitarias. Cuando la probabilidad es menor de 0.05 se rechaza el
H0 y se deduce que la variable es estacionaria.
Al aplicar la prueba en esta variable, arroja como resultado una probabilidad de 0.000, por lo que
se deduce que la variable es estacionaria.
30
DISCUSIONES
Al finalizar el presente trabajo de investigación se puede concluir que las exportaciones de palta
sí impactan positivamente en el tipo de cambio, en las exportaciones y en la balanza comercial.
Es por eso que nuestros resultados guardan relación con otros estudios de investigación como
Miyagusuku (2011) donde concluyó que para poder seguir incrementando las exportaciones de
palta se tienen que hacer tratados donde se eliminen las barreras arancelarias los cuales
representan un obstáculo para los exportadores peruanos cuando quieren ingresar a nuevos
mercados. Es de suma importancia que el estado peruano se encargue de buscar nuevos
mercados para poder crear nuevas alianzas con otros países, donde exista potencial para poder
exportar la palta, es por eso que en nuestra investigación encontramos que los TLC son muy
necesarios para garantizar el aumento de las exportaciones, ya que nos reduce
considerablemente las barreras no arancelarias para poder ingresar de una manera más fácil a
nuevos mercados.
A nivel mundial las exportaciones de palta siguen creciendo y hay países que están aumentando
su producción, es por eso que el Perú a través de sus gobiernos regionales debería fomentar
programas de cultivo de palta y organizar a los agricultores para ser más competitivos. Por ello,
el Ministerio de Agricultura debería promover programas, ya que las exportaciones tradicionales
en el Perú tienen un mayor potencial y experiencia del cual se debería para ser más competitivos.
Después de realizar los diferentes test para analizar el comportamiento de las variables, se puede
deducir que tienen un nivel de significancia de casi el 72% y que el modelo econométrico utilizado
para la presente investigación ayudo a determinar dicha significancia. Con la información se ha
podido determinar la validez de la hipótesis específica y determinar cómo las diferentes variables
afectan de diferente manera a la variable endógena de la ecuación.
31
REFERENCIAS
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