Factores que influyen en la rentabilidad del cultivo de arroz en la región San Martín periodo 2012 - 2016

• Autor: Loja Rodríguez, Waldomero
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de San Martin - Tarapoto
• Repositorio: UNSM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsm.edu.pe:11458/3227
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/11458/3227
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Rentas Agrícolas, Cosecha, Rendimiento Agronómico, Precios Agrícolas, Costos de Producción, Producción de Cultivos, Productividad Agrícola, Capacitación Agrícola.; Agricultural Income, Harvest, Agronomic Performance, Agricultural Prices, Production Costs, Crop Production, Agricultural Productivity, Agricultural Training

El presente trabajo de investigación fue desarrollado en la región San Martín. El objetivo principal de este estudio, fue identificar los factores que han tenido mayor influencia en la rentabilidad del cultivo de arroz en la Región San Martín durante el periodo 2012 – 2016. Por tal motivo se planteó la hipótesis: "Los costos de producción, la productividad y el precio son factores determinantes que influyen en los índices de rentabilidad del cultivo de arroz en la Región San Martín periodo 2012 – 2016”. Para realizar las pruebas estadísticas se utilizaron los programas Excel y Econometric Views 5.0; así mismo con la finalidad de mejorar la significancia de la Productividad en el modelo, se insertó la variable ficticia “DUMMY” (D1), variable que representa la “Capacitación” y como no conocíamos los valores que podrían tomar CP, P, PP y D1 para que B/C sea igual a 1; se optó por realizar una simulación usando el programa @risk 7.5. Al correr el modelo se obtuvo los principales indicadores como el T-Student, F-Statistic, que muestran altos niveles de significancia al 5.00%. Se concluyó que los factores que influyen en los índices de rentabilidad del cultivo de arroz en la Región San Martín periodo 2012 – 2016; está explicado en un 96.31% por los costos de producción, la productividad de las parcelas cosechadas y los precios en chacra que obtienen los agricultores al momento de la venta de su producción; mientras que el 3.69% muestra la influencia de variables que no están incluidas en el modelo.