estimacion de la demanda de naranja 2010

8/16/2019 estimacion de la demanda de naranja 2010

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Estimación de la demanda de Naranja en el Perú 2000-2010

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO PUNO

ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ECONÓMICA

FACULTAD ACREDITADA DE INGENIERIA ECONOMICA

“estimación del modelo de la función consumo”

DOCENTE: MSc. ESPINOZA CALSIN Julio Jesus

CURSO: ECONOME !IA I

PRESENTADO POR: MAMANI "INOJOSA Julio Cesa#

SEMESTRE: $ $E!ANO

P%NO & PE!'()*+

- 1-


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INTRODUCCION

La na#an,a se o#i-ino ace unos () millones de a/os en el sudeste asi0tico. 1esde

entonces asta a o#a an suf#ido nume#osas modificaciones de2idas a laselección natu#al 3 a i2#idaciones tanto natu#ales como 4#oducidas 4o# el om2#e5como las o#i-inadas 4o# 4at#ones 3 4o# in,e#tos 4a#a 6ue las es4ecies se 4on-anm0s #esistentes a 4la-as 3 enfe#medades5 a dife#entes ti4os de clima5 suelos noa4tos 4a#a el culti7o5 ent#e ot#as cosas5 es 4o# eso 6ue se decidió estima# la4#oducción nacional de este 4#oducto utili8ando 4a6uetes como E9cel 3 el E $ie;s4a#a sa2e# el com4o#tamiento de este 4#oducto con las dem0s 7a#ia2les delmodelo 6ue se 4lateó.

5 t5 !(5 las7a#ian8as 3 las 4#o2a2ilidades 6ue se desa##ollo en el a7ance del cu#so deEconomet#=a I.

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ESTIMACION DE LA DEMANDA DE LA NARANJA (2000 – 2010)

Se desea estima# la #e-#esión de la P#oducción Nacional de la Na#an,a f#ente aot#as 7a#ia2les 6ue a continuación se detallan:1onde:

PN?P#oducción Nacional otal5 en miles de .M. 4o# a/o

PC"?P#ecio de Na#an,a en C ac#a @S . B-

!EN1?!endimiento de la na#an,a en miles de @D- a .

CN?Consumo Nacional de la Na#an,a en miles de @unid D-

E PO?E94o#tación de la Na#an,a en miles de @D- a .

Ui= Término de error del modelo. El modelo económico a estima# 4a#a la función de demanda de Na#an,a se#0 el si-uiente:

PN = β1 + β2 PCH + β3 REND + β4 CN + β5 EXPO + Ui

Los datos se muest#an a continuación de la si-uiente ta2la:

NF AGOS

P!O1%CCIHNNAC. O AL

P!ECIONA!ANJA@C"AC!A

!EN1IMIEN OEN MILES 1E

@B "A .CONS%MONACIONAL

E PO! ACIHNEN MILES@%NI1 B

())) (( (*K ). * **(K * . * *.())* ( )* ). K *** ( * *)+(())( ( ). K *) * . K ))())K ( (* ). ) *( ) () ). (+)()) ( (K+* ).K *K) (** .+ + ))()) K) ). ( *K + (*K .* ()())+ KK)K ( ).K *K + * .( ())()) KK ). * *K K ()( . * (()) K K K ). ( *K * ( ++.* * ++()) K (+ ). K *K( + * . (K) *()*) K ). * *+ ( (*. ( ()+

>%EN E: INEI5 C!P5 MIN A !IC%L %!A.Con esta info#mación estimamos 4o# MCO el modelo lineal de 4#oducción

de Na#an,as 6ue inclu3a como #e-#eso#es una constante 3 las del modelo:

EN E$IEQS:

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Los datos al se# im4o#tados 6uedan de la si-uiente mane#a:

Estimation Command:?????????????????

PN C PC" !EN1 CN E PO

- 5-


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Sustitu3endo los 7alo#es a las 7a#ia2les del modelo:????????????????????????????????????????????????

PN = + K* .() ) . * PCH + *+. K( REND +* . K+ * CN + (. K( EXPO + Ui

INTERPRETACIÓN DE LAS ESTIMACIONES DE LA FUNCIÓN

! "? + K* .() nos indica 6ue a medida 6ue inc#ementa la 4#oducciónNacional de Na#an,a5 la cantidad demandada de este aumenta#0 en 4#omedio de+ K* .() miles de M 4o# a/o5 manteniendo constante los dem0s 7a#ia2les del

modelo.

! # ? ) . * si-nifica 6ue a medida 6ue se inc#ementa el P#ecio enc ac#a5 la P#oducción Nacional de Rste en disminui#0 en ) . * en S .B-. Po# a/o5 siem4#e 6ue manten-amos constante los dem0s 7a#ia2les del modelo.

- 6-


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! $ ? *+. K( Indica 6ue a medida 6ue se inc#ementa el !endimiento de laNa#an,a5 la P#oducción Nacional aumenta#0 en la misma cantidad 4o# a/o5siem4#e 6ue manten-amos constante los dem0s 7a#ia2les del modelo.

! % ? * . K+ *5 nos dice 6ue un inc#emento en el Consumo Nacional de laNa#an,a %nid B-5 aumenta#a en la misma 4#o4o#ción5 manteniendo constante losdem0s 7a#ia2les.

! & ? (. K( 5indica 6ue un aumento en la E94o#tación de la Na#an,a5causa#0 una un aumento de Rste en (. K( de B- a con #es4ecto a la4#oducción.

1e mane#a alte#nati7a la >!M 4uede estima#se la función en 2ase a los ! " ' ! # estimados (Prod)**i n N,*ion,l - el Pre*io en C ,*r,/ 0con el 4#ime# tR#mino de e##o# delos #esultados de la si-uiente mane#a:

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1∧

β = ( )5*)K. ))

2∧

β = (*.+ )

%i ? )( .

FRM : PN? ( )5*)K. )) (*.+ )%i

El -#afico de la P#oducción Nacional con #es4ecto a las dem0s 7a#ia2lesutili8ando la o4ciónResids 6ueda de la si-uiente mane#a:

- 8-

Y FRM : PN? ( )5*)K. )) (*.+ )%i(Prod Nac)

*5 ) 5 .K*

( )5*)K.

. @P#ecio c ac#a


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am2iRn 4odemos 7isuali8a# el -#afico de la P#oducción Nacional de Na#an,autili8ando >o#ecast 4a#a 7isuali8a# las medias5 7a#ian8a 3 co7a#ian8a de los **a/os estimados en el modelo:

- 9-


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%tili8ando los #esultados de la mat#i85 4a#a alla# la dete#minante con#es4ecto a la 4#oducción nacional de na#an,a.

1et? (. )) *(E *

Nos indica 6ue a4#o9imadamente el (. de la 4#oducción nacional dena#an,as en miles de M 4o# a/o 6ue aumenta#a la 4#oducción con#es4ecto a cada a/o 3a 6ue este indicado# es mu3 fa7o#a2le 3a 6ue losdem0s 7a#ia2les #e-#esionan de una mane#a 4ositi7a 3 o4tima tanto en la4#oducción como en el consumo de na#an,as.

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!A AJAN1O EN E CEL PA!A "ALLA! !ES%L A1OS:

N A!OS

P"#$%&&i'N &* T# ,

- = (-.X/) = ( . /) -2 - = ( . )2 = ( .

)2 2 = ( . /)2 ( )2=( . /)2

())) (( (*K ** . * +K . ( ( *K ( (* +. ). +)5() . ))) KK)5 . ))) *) 5 5K 5)K).( K)) K + 5 *5 *

())* ( )* ** . * . ( ( *K ( (* +. ) (( ). +)5() . ))) K)K5* . ))) *5 (K5 (5 *).( (K ) +)* + 5 *5 *K5

())( ( ** . * (). ( ( *K ( (* +. K . +)5() . ))) K) 5 +). ))) (5+ +5* +5)+).( ( (*) ++ + 5 *5 *K5

())K ( (* ** . * ( K . ( ( *K ( (* +. K(* * +. +)5() . ))) ( *5 . ))) 5 * 5 * 5*K(.( ( K. + 5 *5 *K

()) ( (K+* ** . * *K()+. ( ( *K ( (* +. * ( + ( . +)5() . ))) (+ 5 +. ))) *5 *5 5 +(.( * * + .K + 5 *5 *K

()) K) ** . * * .( ( ( K *K ( (* +. ((( + (. * +)5() . ))) ( 5 ). ))) + 5 5) +5 ).( K ( .*+ ( + 5 *5 *K5

())+ KK)K ( ** . * ( .( ( K *K ( (* +. ( * K+(K .( +)5() . ))) (( 5 . ))) (5 KK5 )5 ).( +* (+)* .+ + 5 *5 *K5

()) KK ** . * ( ( .( ( K *K ( (* +. K )* K KK.( +)5() . ))) (( 5 *(. ))) )5 +5*K(5+ +.( K+ *) . + 5 *5 *K5

()) K K K ** . * ( *.( ( K *K ( (* +. + +* +. +)5() . ))) ()+5K+ . ))) (5 5 5 (.( (KK)** * + 5 *5 *K5

()) K (+ ** . * K + .( ( K *K ( (* +. )+* *. +)5() . ))) (* 5 ). ))) +5+K)5( 5 ).( * +KK *) + 5 *5 *K5

()*) K ** . * ) .( ( K *K ( (* +. ( ) +)5() . ))) * )5(K). ))) K(5 K5)KK5*K).( K+ K + + 5 *5 *K5

TOTAL 3361245 *( K .* (.K( K*E *) * () K ( (.* E )+ +*+(( (. (5 )*5)K . )) ) K 5++(5 ()5+ . ) + + ( .* *K5( 5

ME1IA: K) + . (S!C? K 5++(5 ()5+ .S C ? ) + + ( .*SEC ? *K5( 5 (5 )).

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1. COEFICIENTE DE DETERMINACION R2!Con los datos o2tenidos calculamos ! (:

0.9774 44.187904675682

2,400.57713,255,552 ===STC

SEC R

Indica 6ue la l=nea de #e-#esión estimada tiene una 2ondad de a,uste del . T5 la 7a#ia2le inde4endiente @PN6ue es4ecificamos en el modelo e94lica el . T de 7a#ia2ilidad de los @PC" P#ecio de C ac#a5 @!EN1 de

#endimiento en miles de B-5 el @CN f#ente al consumo nacional 3 las E94o#tación en miles de B- a5 6uie#e deci# 6ue ldatos o2se#7ados est0n en un 2uen a,uste en la muest#a.

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2. VARIAN"A # ERROR ESTANDAR DE LOS ESTIMADORES MINIMOSCUADRADOS$

El modelo 4o2lacional de la 4#oducción nacional de na#an,as es:

PN ? U* U( PC" UK !EN1 U CN U E PO %i

En los #esultados en e9cel tenemos:

3,440.79122,610,45 5-110,644.75735,662,722

==−

=∧

k n

SRC σ

V 9( ? * () K (

1ON1E: U(?V U( PC" UK !EN1 U CN U E PO

Entonces el modelo se#0 del si-uiente modo:

PN ? U* U( i %iLue-o la 7a#ian8a 3 el e##o# est0nda# de 2

∧

β :

61.801520993725

3,440.79122,610,45 =)2Var( =

∧

β

3 978.880.61=)2e.e.( =∧

β

Calculo de la 7a#ian8a 3 e##o# est0nda# de 1∧β :

3,440.79122,610,45 5-110,644.75735,662,722

==−

=∧

k n

SRC σ

,878.4913,487,149 79.401226104534*)1520993725)(11(

1840402407 =)1Var( =

∧

β

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3 189.116134,878.4913,487,149 =)1e.e.( =∧

β

3. INERVALO DE CONFIAN"A PARA LOS COEFICIENTES DE REGRESION%2& %3& %4 # %5

a Pa#a la 4#oducción de na#an,a 5 emos encont#ado el si-uiente inte#7alo deconfian8a al T 4a#a U( 7e#dade#o

-90779.412

y87632.142e.e.el2.447,t0.025=2t=

==

β β α

0.95!778.1236632.59Pr"-3052220.05-1635.14)(2.447)(87--90779.412635.14)(2.447)(87-41Pr"-90779.

=≤≤

=≤≤

β β

I'(e)*)e(+,i-'$ U( 7e#dade#o esta#0 ent#e K). (((. 3 *(K++K. conun T de confian8a o con un T de 4#o2a2ilidad.

2 Pa#a la 4#oducción de na#an,a 5 emos encont#ado el si-uiente inte#7alo deconfian8a al T 4a#a UK 7e#dade#o

16.83242

y4782.7523e.e.el2.447,t0.025=2t=

==

β β α

0.95!22.11720256Pr"-11686.0.05-182.752)(2.447)(47-16.8324382.752)(2.447)(47-Pr"16.8324

=≤≤

=≤≤

β β

I'(e)*)e(+,i-'$ UK 7e#dade#o esta#0 ent#e **+ + 3 ** ().(( con un Tde confian8a o con un T de 4#o2a2ilidad.

c Pa#a la 4#oducción de na#an,a 5 emos encont#ado el si-uiente inte#7alo deconfian8a al T 4a#a U 7e#dade#o

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15.43694

y17.55864e.e.el2.447,t0.025=2t=

==

β β α

0.95!4029.584Pr"-27.5590.05-1.5586)(2.447)(17- 15.43694.5586)(2.447)(17- Pr"15.4369

=≤≤

=≤≤

β β

I'(e)*)e(+,i-'$ U 7e#dade#o esta#0 ent#e ( . 3 . )( con un Tde confian8a o con un T de 4#o2a2ilidad.

d Pa#a la 4#oducción de na#an,a 5 emos encont#ado el si-uiente inte#7alo deconfian8a al T 4a#a U 7e#dade#o

2.89435

y 0.52895e.e.el2.447,t0.025=2t

=

==

β

β α

0.95!792726.35Pr"1.20380.05-15289)(2.447)(0.-2.894355289)(2.447)(0.-Pr"2.8943

=≤≤

=≤≤

β β

I'(e)*)e(+,i-'$ U 7e#dade#o esta#0 ent#e *.()K 3 K. ( (+ con un Tde confian8a o con un T de 4#o2a2ilidad.

4. PRUE A DE SIGNIFICANCIA GLO AL DE LA REGRESION$ ANALISISDE VARIAN"A ANOVA!

En el estudio de la 4#oducción nacional de na#an,as en miles de M4o# a/o en nuest#o 4a=s @Pe#W 5 la i4ótesis nula 6ue se 4lantea es:

UTILI ANDO PRUE A 67

" ) : U( ? UK ? U ? U ? )

Con la salida del E $ie;s se encont#ó 6ue > calc ? + .)

Pa#a un ni7el de si-nificancia del T @X?).) 5 con 3 + -.l.Entonces el > c#=tico es: . K

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#aficando los #esultados o2tenidos:

Inte#4#etación:Como > calc ? + .) Y > c#=tico? . K5 entonces #ec a8amos la "). Seconclu3e 6ue la 4#ue2a > es si-nificati7a es deci# las 7a#ia2les e94licato#ias@P#ecio de Na#an,a en C ac#a5 !endimiento5 Consumo Nacional de la Na#an,a en miles de@unid D- 3 la E94o#tación de la Na#an,a en miles de @D- a0con,untamente e94licansi-nificati7amente la 7a#ian8a de la P#oducción Nacional otal5 en miles de

.M. 4o# a/o.Como el 7alo# P@?).)))) [X?).) 5 entonces #ec a8amos la ") es deci# selle-a a la misma conclusión.

UTILI ANDO PRUE A DE HIPOTESIS MEDIANTE 7

Planteando la si-uiente 4#ue2a de i4ótesis:

" ) : U( ? UK ? U ? U ? )" *: U* \ U( \ UK \ U \ U \ )

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4.53 # 65.09

f (F)


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C,l*)l,ndo 1,r, PCH1.0359-

87632.14-90779.31

=calc-t ==

Nos indica 6ue 2∧

β 5 6ue se mantiene dent#o de *.)K e##o#es est0nda#

del 7alo# “ce#o”

C,l*)l,ndo 1,r, REND

3.519 4.78275216.83249

=calc-t ==

Nos indica 6ue 3∧

β 5 6ue se ale,a de en K. * e##o#es est0nda# del 7alo#

“ce#o”

C,l*)l,ndo 1,r, CN

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0.879 17.5586815.43691

=calc-t ==

Nos indica 6ue 4∧

β 5 6ue se mantiene dent#o de ). e##o#es est0nda# del

7alo# “ce#o”.

C,l*)l,ndo 1,r, EXPO

5.47 0.5289852.894324

=calc-t ==

Nos indica 6ue 5∧

β 5 6ue se ale,a en . e##o#es est0nda# del 7alo# “ce#o”.

#aficando estos 7alo#es en la 4#ue2a “t” 4a#a un X?).) 3 + -.l. 4a#a una 4#ue2ade dos colas:

Como t calc Y t c#itico @solo en2∧

β 3 5∧

β 5 #ec a8amos ") 3 ace4tamos 6ue

2∧

β \ 5∧

β \ ) 3 am2as 7a#ia2les son si-nificati7amente dife#ente de ce#o5 es

deci# el #e-#eso# !EN1 3 E PO e94lica#=an si-nificati7amente las7a#iaciones de PN.

Mient#as 6ue t calc Y t c#itico @solo en3∧

β 3 4∧

β 5 Como t calc Y t c#itico

@solo en 3∧

β 3 4∧

β 5 ace4tamos ") 3 #ec a8amos 6ue 3∧

β \ 4∧

β \ ) 3 am2as

7a#ia2les no son si-nificati7amente dife#ente de ce#o5 es deci# el #e-#eso# PC" 3 CN no e94lica#=an si-nificati7amente las 7a#iaciones de PN.

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-2.447 -1.03 0.87 + 2.447 3.5 5.4 t


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Pa#a la info#mación mac#oeconómica de la 4#oducción nacional de na#an,as enmiles de M 4o# a/o #eali8amos la 4#ue2a de los #esiduos de Ja#6ue e#amediante la salida en E $ie;s:

Como Ja#6ue e#a ? ).) K((5 este -ene#a un $alo# P de ). K() 6ue esma3o# a ).) @X?).) 5 4o# lo 6ue se ACEP A "o en ot#os tR#minos se#ec a8a los #esiduos 4o# 6ue no est0n dist#i2uidos no#malmente de modo6ue las 4#ue2as t 3 > son confia2les.

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ENFO/UE MATRICIAL EN EL MODELO DE REGRESION LINEAL

%tili8ando E9cel5 4a#a com4#o2a# los #esultados o2tenidos mediante E $ie;stenemos los si-uientes #esultados:

? 7a#ia2les de PC"5 !EN15 CN 3 E PO


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UTITILI"ANDO EL CONTRASTE DE FARRAR 0 GLAU ER$

A4licando 4a#a 7e# si en el modelo e9iste multicolinealidad en las 7a#ia2les de laP#oducción Nacional de Na#an,as en miles de M.

%tili8ando el E9cel la dete#minante de esta mat#i8 es: ).*K ( 5 lo cual

nos indica 6ue a3 una 4#esencia mu3 4oco indicati7o de multicolinealidad.

PREDICCION DE LA PRODUCCION DE NARANJA PARA LOS AÑOS DE 2011 -

2012

$% do%de o&t' *o+ lo+ dato+ a%ter ore+ co% +'+ re+ ect a+ red cc o%e+, a co%t %'ac %

+e re+e%tar el /r co re+ ect o

- 22-


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- 23-


24/24


CONCLUSIONES # RECOMENDACIONES

- Se conclu3e5 6ue en el si-uiente t#a2a,o se dio a conoce# elcom4o#tamiento de la P#oducción Nacional de Na#an,as en miles de Mcon 7a#ia2les e94licato#ias tales como El P#ecio en C ac#a5 #endimiento5consumo 3 la e94o#tación de este 4#oducto utili8ando los 4a6uetes de cómoE9cel 3 E $ie;s 4a#a conoce# los #esultados de la estimación del 4#oductoen el Pe#W 3 los datos se o2tu7ie#on5 4a#a este t#a2a,o de las 40-inas ;e2sde: INEI5 C!P5 MIN A !IC%L %!A.

- Po# lo cual se 4uede deci# 6ue de acue#do a los #esultados o2tenidos indica

6ue a4#o9imadamente el (. de la 4#oducción nacional de na#an,as en milesde M 4o# a/o 6ue aumenta#0 la 4#oducción con #es4ecto a cada a/o 3a6ue este indicado# es mu3 fa7o#a2le 3a 6ue los dem0s 7a#ia2les#e-#esiones de una mane#a 4ositi7a 3 o4tima tanto en la 4#oducción comoen el consumo de na#an,as 3a 6ue si esto continua en los 4#ó9imos a/os else tend#0 una ma3o# 4#oducción 3 consumo de esta mane#a su#-iendo unaumento en el P I de nuest#o 4a=s.

- Se #ecomienda inclui# m0s facto#es 6ue afecten a la 4#oducción nacional dena#an,as 3a 6ue los #e-#esa#es de los #esultados o2tenidos es mu3si-nificati7o 3a 6ue e94lican con,untamente la 7a#ian8a de la 4#oducciónnacional en el Pe#W5 esto con la finalidad de 4a#a estima# el modelo 4a#a6ue sea muc o mas com4leto.

I LIOGRAFÍA

• A4untes de clase de Economet#=a I• u,a#ati.

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