Creación de un modelo econométrico, para pronóstico de la producción de las principales frutas de la región Piura

• Autores: Robles Medina, Kenny Franco, Semillan Rosales, Yerson Paul
• 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/237
• Enlace del recurso: http://repositorio.unf.edu.pe/handle/UNF/237
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo SARIMA; Modelo ARIMA; Box Jenkins; Tendencia; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01

La industria agrícola de la región Piura ha visto un incremento en su producción desde el 2005 hasta el 2019, sin embargo, en el 2017 la producción de las principales frutas de la región disminuyó como consecuencia de la conocida ocurrencia del niño que perjudicó a varios hogares de escasos recursos. El objetivo principal de este estudio es encontrar el mejor modelo econométrico que pueda anticipar la producción de las principales frutas cultivadas en la región Piura, incluyendo banano orgánico, limones, mangos y papayas. En consecuencia, poder ofrecer juicios fundados sobre futuras estrategias medioambientales y económicas. Utiliza una metodología cuantitativa y una estrategia de investigación aplicada longitudinal y no experimental. En cuanto a las previsiones realizadas utilizando la metodología de la caja de Jenkins, las conclusiones del estudio fueron las siguientes: El mejor modelo ideal, ARIMA (1,1,1), que mostró que sus probabilidades son inferiores al 5%, demostrando una propensión a aumentar en el futuro, fue seleccionado para pronosticar la producción de banano orgánico. El modelo SARIMA, que para los años siguientes muestra una tendencia de variaciones consistentes, fue seleccionado para estimar la producción de limón. La producción de mango se pronosticó utilizando el método Box-Jenkins, y se descubrió que un modelo SARIMA, que muestra una tendencia cíclica en los años proyectados y tiene en cuenta que el mango se recoge estacionalmente al principio y al final del año, es el que mejor se ajusta a los datos. La proyección para la papaya, que se modificó utilizando el modelo ARIMA y representa un patrón futuro de crecimiento, es nuestra última proyección.