Modelamiento matemático predictivo y su influencia en el comportamiento de exportación del espárrago: una revisión de la literatura científica entre los años 2010 y 2020

• Autor: Ruiz Sanchez, Gustavo Alonso
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/27089
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/27089
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Agroindustria; Exportaciones; Espárragos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.00

La presente investigación se realizó con el objetivo de determinar en qué medida los factores internos y externos afectan al comportamiento de exportación bajo un modelamiento matemático predictivo. El objetivo de esta investigación es la realización de una revisión sistemática del Modelamiento matemático predictivo del comportamiento de exportación del espárrago del Perú frente a las condiciones de factores internos y externos siendo una revisión de la literatura científica del 2007 hasta el 2019, así ayuda a identificar que tanto afecta los factores internos y externos al comportamiento de exportación de esta dicha hortaliza bajo un modelamiento predictivo, para poder dar acabo las revisiones de las literaturas información de artículos científicos y tesis de las siguientes bases de datos: Redalyc, Scielo, etc. También se identificó criterios de selección de como: debe presentar IMRD, periodo de antigüedad especificado, español-inglés y que presentaran las variables de estudio. Posteriormente, al realizar la investigación y análisis detallado respectivo de las investigaciones recolectadas se extrajeron diversas informaciones de diferentes autores y se categorizaron según la relevancia de sus aportes. Se seleccionaron aproximadamente 15 artículos científicos que cumplen con los criterios de selección, también es importante mencionar que existen pocos estudios que presenten las variables de estudio Finalmente, se logró identificar que existe un efecto o influencia de los factores internos y externos en el comportamiento de exportación bajo un modelamiento predictivo. Sirviendo como apoyo en los procesos de planeación y planificación de las empresas que se dediquen a la agroexportación de estos alimentos