Proyeccin de la Recaudacin Aduanera1. Objetivo

Plantear un modelo que permita proyectar la recaudacin aduanera del estado.

2. Definicin de Variables

Sean:Y = Recaudacin Aduanera (millones Bs)X1 = Precio del Gas Natural ($us/MPCS)X2 = Precio del Estao ($us/TM)X3 = Precio de la Soya ($us/TM) 3. Presentacin de InformacinYX1X2X3

AoRecaudacin Aduanerap Gas Naturalp Estaop Soya

millones bs$us/MPCS$us/TM$us/TM

1996476.921.36167.4261.37

1997614.831.25660.8253.27

1998731.171.05550.7208.40

1999638.530.95493.3172.64

2000639.881.65435.9183.00

2001572.591.74489.4168.75

2002602.721.54061.0188.75

2003566.162.04889.7233.25

2004626.772.18480.9276.83

2005794.493.07385.3223.17

2006920.744.08754.9217.42

20071116.944.514495.4317.25

20081407.156.818466.6453.33

20091178.935.113602.7378.49

20101325.835.920367.3384.95

Fuente. Elaborado en base a informacin de la Aduana Nacional de Bolivia e INE

4. Definicin y Seleccin del ModeloPara determinar el mejor modelo economtrico, se emplear el mtodo de Mnimos Cuadrados Ordinarios, probndose variantes del modelo lineal.

A continuacin presentamos los reportes obtenidos en el software Eviews 7.0:

LinealExponencial

LogartmicoPotencial

Realizando la comparacin entre los anteriores, el mejor modelo es el LINEAL, pues todos sus parmetros estimados son significativos (al 10% de nivel de significancia), el modelo es globalmente significativo y presenta el mejor coeficiente de determinacin (0,940).El modelo es:Y = 351.358 + 87.622 X1 + 0.024085 X2

5. Adicin de la variable precio de la soyaConsideramos que hemos omitido el precio de la soya.Representamos el modelo asi:

La dcima es la siguiente:H0: 3 = 0 No existen Variables omitidas en el modeloH1: 3 0Si existen Variables omitidas en el modeloEl resultado de la prueba es:

Como el p-value es mayor al nivel de significancia (5%) en todas las pruebas, aceptamos la hiptesis nula y se concluye que la variable Precio de la Soya es irrelevante y nodebe ser considerada en el modelo.Asi pues, si introdujsemos la variable X3, obtendriamos:

Donde la variable precio de la soya no es significativa (5%).Pero como mencionamos anteriormente, la variable X2 es significativa al 10%, pero no al 5% de nivel de significancia, por lo que pasamos a preguntarnos se deberamos omitir esta variable.

6. Eliminacin de la variable precio del estaoPor lo tanto estudiamos el modelo:

La dcima es la siguiente:H0: 2 = 0 No existen Variables omitidas en el modeloH1: 2 0Si existen Variables omitidas en el modeloEl resultado de la prueba es:

Se tienen dos escenarios: Segn la prueba F-statistic, el p-value es mayor al nivel de significancia (5%), y se debera aceptar la hiptesis nula, ignorando el precio del estao. Segn la prueba de Razon de Verosimilitud, el p-value es menor al nivel de significancia (5%) y no se puede rechazar la hiptesis nula, aceptando la relevancia del precio del estao. Ante esta disyuntiva, elegiremos entre un modelo y otro en funcin del coeficiente de determinacin ajustadoVolvindose a obtener:

Volvemos a elegir el modelo que incluye el precio del estao, ya que este tiene mayor R2 ajustado y menores criterios de Akaike , Schwarz y Hannan-Quinn que el modelo que no incluye el precio del estao:Y = 351.358 + 87.622 X1 + 0.024085 X27. Conclusiones

Se logr obtener un modelo que permita proyectar la recaudacin aduanera del estado, en funcin de los precios internacionales de nuestros principales productos de exportacin: el gas natural y el estao.El mismo cuenta con todas las variables significativas, el modelo es globalmente significativo y el coeficiente de determinacin ajustado es aceptable.