Applied Econometric Modeling and forecasts of exportable levels for the barraganete banana in the province of Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador
Keywords:
Correlation, agricultural economics, econometrics, agricultural statistics, exportation
Abstract
The main objective of this research is the implementation of innovative techniques for applied econometric modeling and forecasts of exportable levels of barraganete banana (Musa balbissiana, AAB) for Ecuador. Within the study, a quantitative, correlational and predictive methodology is used, with the use of various econometric random variables: sales, monthly expenses, sale price and number of exported boxes of bananas, taking into account the export levels for Chile, the United States and Spain. The company FAVAYE S.A. was taken as a case study, collecting data for the period November 2019 to July 2022. Through the application of multiple linear regression and the integrated moving average autoregressive model of Box and Jenkins, a high correlation of the regressor variables is evidenced; monthly costs, sales price and number of exported boxes based on sales in thousands of dollars. The stochastic modeling presented a high stationary connection, discovering a reliable modeling with the validations of the assumptions. The partial results show that the econometric analysis through linear regression presented a close correlation and by default, the monthly costs are taxed more heavily on sales, and with a lower proportion the number of boxes exported and the sale price of the banana. The ARIMA stochastic technique indicates a high stationary correlation, an appropriate Bayesian index and the parameters of the ARIMA model generated an optimistic trend, for the forecasts of sales, monthly costs, price and number of exported boxes of bananas until the end of the year 2023. It is concluded, the presence of appropriate scenarios and suitable indicators for increments in exportable levels of bananas for Ecuador.
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References
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Published
2022-12-28
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