Resumen de Modelización econométrica aplicada y pronósticos de niveles exportables para el plátano barraganete en la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador

Mikel Ugando Peñate, Ángel Ramón Sabando García, Reinaldo Armas Herrera, Ángel Alexander Higuerey Gómez, Antonio Villalón Peñate

• español

  La presente investigación tiene como objetivo principal la puesta en práctica de técnicas innovadoras de modelación econométrica aplicada y pronósticos de niveles exportables del plátano barraganete (Musa balbissiana, AAB) para Ecuador. Dentro del estudio se utiliza una metodología cuantitativa, correlacional y predictiva, con el uso de diversas variables aleatorias econométricas: ventas, gastos mensuales, precio de venta y número de cajas exportadas de plátano, teniendo en cuenta los niveles de exportación para Chile, Estados Unidos y España. Se tomó como caso de estudio a la empresa FAVAYE S.A., recolectando datos para el período noviembre del 2019 hasta julio del 2022. A través de la aplicación de la regresión lineal múltiple y el modelo autorregresivo integrado de media móvil de Box y Jenkins se evidencia una alta correlación de las variables regresoras; gastos mensuales, precio de venta y número de cajas exportadas en función de las ventas en miles de dólares. La modelación estocástica presentó una alta correlación estacionaria, generando una modelación confiable con las validaciones de los supuestos. Los resultados parciales muestran: el análisis econométrico mediante la regresión lineal, presentó una estrecha correlación, y por defecto, los gastos mensuales tributan con mayor fuerza a las ventas, y con una menor proporción el número de cajas exportadas y el precio de venta del plátano. La técnica estocástica ARIMA indica una alta correlación estacionaria, un índice bayesiano apropiado; y los parámetros del modelo ARIMA generaron una tendencia optimista, para los pronósticos de las ventas, gastos mensuales, precio y número de cajas exportadas de plátano hasta el cierre del año 2023. Se concluye, la presencia de escenarios apropiados e indicadores idóneos para incrementos de niveles exportables del plátano para Ecuador.

• English

  The main objective of this research is the implementation of innovative techniques for applied econometric modeling and forecasts of exportable levels of barraganete banana (Musa balbissiana, AAB) for Ecuador. Within the study, a quantitative, correlational and predictive methodology is used, with the use of various econometric random variables: sales, monthly expenses, sale price and number of exported boxes of bananas, taking into account the export levels for Chile, the United States and Spain. The company FAVAYE S.A. was taken as a case study, collecting data for the period November 2019 to July 2022. Through the application of multiple linear regression and the integrated moving average autoregressive model of Box and Jenkins, a high correlation of the regressor variables is evidenced; monthly costs, sales price and number of exported boxes based on sales in thousands of dollars. The stochastic modeling presented a high stationary connection, discovering a reliable modeling with the validations of the assumptions. The partial results show that the econometric analysis through linear regression presented a close correlation and by default, the monthly costs are taxed more heavily on sales, and with a lower proportion the number of boxes exported and the sale price of the banana. The ARIMA stochastic technique indicates a high stationary correlation, an appropriate Bayesian index and the parameters of the ARIMA model generated an optimistic trend, for the forecasts of sales, monthly costs, price and number of exported boxes of bananas until the end of the year 2023. It is concluded, the presence of appropriate scenarios and suitable indicators for increments in exportable levels of bananas for Ecuador.