Análisis de los factores que determinan la producción de maíz amarillo duro de la región Piura, periodo 2000-2020

• Autores: Ramírez Dioses, Kenny Jean Pool, Jiménez Valdivia, Martin Manuel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional de Frontera
• Repositorio: UNFS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unf.edu.pe:UNF/289
• Enlace del recurso: http://repositorio.unf.edu.pe/handle/UNF/289
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Zea mays L; Producción; Temperatura; Precipitación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01

El maíz amarillo duro o Zea mays L, es clave para la cadena de alimentación de los animales de consumo humano, sobre todo para el desarrollo de aves, además del ganado porcino y vacuno debido a que brinda una serie de beneficios nutricionales, aporta vitaminas, concentra almidón, aporte de grasas necesarias para el engorde de estos animales, por ello es vital para la industria de alimentos balanceados. La presente investigación tuvo como objetivo, analizar los factores que determinan la producción de maíz amarillo duro de la región Piura, periodo 2000-2020. Para lograrlo, se empleó el Modelo Autorregresivo de Rezagos Distribuidos y Corrección del Error. Los datos estadísticos fueron adquiridos de Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología, Banco Central de Reserva del Perú, International Trade Centre, Instituto Nacional de Estadísticas e Informática y Ministerio de Agricultura y Riego. Los resultados muestran que, la producción de maíz amarillo duro de la región tiene un comportamiento estacional, con mayores niveles de producción en el tercero y cuarto trimestre de cada año, y una producción promedio trimestral de 15 693 toneladas; sumado a ello, tanto el PBI de Perú como la producción nacional de carne de ave tienen una tendencia creciente a lo largo del periodo analizado; asimismo, se muestra que existe una relación directa entre la temperatura máxima y el rendimiento regional por hectárea de maíz amarillo duro, mientras que hay una ligera relación inversa con la temperatura mínima y el nivel de precipitaciones.