IMPACTO EN LA PRODUCCIÓN DE PALTA PERUANA...

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


Unidad de Medición Unidad

Ficha 3 Ficha 2 Instrumento de Balanza Comercial

Variable Balanza Comercial

Fuente de Información TradeMap



Unidad de Medición Miles de dólares

Ficha 3 Instrumento de Exportación de Palta

Variable Exportación de Palta

Fuente de Información TradeMap



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



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



Fuente: E-views


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



Fuente: E-views


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



Fuente: E-views


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


Date: 10/25/19 Time: 14:49

Sample: 2007M01 2017M08



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







Prob(F-statistic) 0.000000

Fuente: E-views


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


Date: 10/25/19 Time: 14:50

Sample: 2007M01 2017M08



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



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



Fuente: E-views


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


Tabla 6 Test de Multicolinealidad

Variance Inflation Factors

Date: 11/18/19 Time: 11:55

Sample: 2007M01 2017M08


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


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


Date: 10/25/19 Time: 14:52

Sample: 2007M01 2017M08


Presample missing value lagged residuals set to zero.


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







Fuente: E-views


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)


Date: 11/18/19 Time: 12:04

Sample (adjusted): 2007M04 2017M08

Included observations: 125 after adjustments


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




Sum squared resid 11108227 Schwarz criterion 14.38727




Fuente: E-views


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



t-Statistic Prob.*



5% level -3.448681

10% level -3.149521



Dependent Variable: D(EXP01,2)


Date: 11/18/19 Time: 11:59




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


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




Fuente: E-views


27




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



t-Statistic Prob. *



5% level -3.448681

10% level -3.149521



Dependent Variable: D(LOGPROD,2)


Date: 11/18/19 Time: 12:02




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








Fuente: E-views





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



t-Statistic Prob.*



5% level -3.445877

10% level -3.147878



Dependent Variable: D(TC,2)


Date: 11/18/19 Time: 12:03




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







Fuente: E-views





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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IMPACTO EN LA PRODUCCIÓN DE PALTA PERUANA...

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