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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Carrera de Administración
LA EXPORTACIÓN PERUANA DE UVA FRENTE A LA DEMANDA EXTERNA DE UVA DE ESTADOS
UNIDOS
Trabajo de Investigación para optar el Grado Académico de
Bachiller en Administración
NATALY SAMANTA DOLORES ARIAS
CASSIA ALMENDRA RAMOS LULICHAC
Lima – Perú
2020
I
Resumen Ejecutivo
El presente trabajo de investigación buscó comprobar si las exportaciones
peruanas de uvas frescas durante el periodo 2010 – 2019 aumentaron en términos de
valor FOB por la demanda externa de uvas frescas de Estados Unidos. Se realizaron
pruebas estadísticas a las series trimestrales, expresadas en valor FOB, de las
exportaciones peruanas de uva a nivel mundial y las importaciones estadounidenses
de uva en Perú, Chile -su principal proveedor y competencia directa de Perú en la
región- y el mercado internacional. Mediante el método de Mínimos Cuadrados
Ordinarios se demostró que las importaciones estadounidenses en el mercado
internacional y las importaciones estadounidenses desde Perú tuvieron un impacto
positivo en las exportaciones peruanas de uvas frescas a nivel mundial. La
investigación no incluye otras variables externas, sin embargo, permite observar el
nivel de dependencia que muestra el Perú respecto al mercado de Estados Unidos.
Palabras claves: uvas frescas, importaciones, exportaciones, mercado mundial
Abstract
This research work sought to verify whether Peruvian exports of fresh grapes
during the 2010-2019 period increased in terms of FOB value due to the external
demand for fresh grapes from the United States. Statistical tests were performed on
the quarterly series, expressed in FOB value, of Peruvian grape exports worldwide and
US grape imports in Peru, Chile - its main supplier and direct competition from Peru in
the region - and the international market. Using the Ordinary Least Squares method, it
was shown that US imports in the international market and US imports from Peru had a
positive impact on Peruvian grape exports worldwide. The research does not include
other external variables; however, it allows observing the level of dependence that
Peru shows with respect to the United States market.
Keywords: fresh grapes, imports, exports, world market
2
Introducción
La uva fresca o de mesa es una de las frutas más populares del mundo.
El valor de su mercado tuvo un crecimiento anual promedio de 2.2% durante el
periodo 2007 – 2018, siguiendo una tendencia relativamente estable y con
fluctuaciones menores. Debido al aumento de la demanda en todo el mundo,
se preveía un crecimiento sostenido dentro de los siguientes 7 años, según el
reporte ‘World – Grape – Market Analysis, Forecast, Size, Trends and Insights’
de Indexbox.
El volumen de importación de uva creció a una tasa anual promedio de
2,3% durante el periodo 2007 – 2018, mientras que el volumen de exportación
lo hizo a una tasa anual promedio de 2,0%. En el mercado mundial los cinco
principales importadores son Estados Unidos, Países Bajos, Reino Unido,
Alemania y China. En contraste, los cinco principales exportadores son China,
Chile, Países Bajos, Estados Unidos y Perú.
Estados Unidos, además de ser el principal importador de uva, es el
segundo consumidor más importante (7,4 M de Tm), solo por debajo de China
(14 M de Tm). Sus principales proveedores son Chile (41,5% del total en 2019),
México (33,3%) y Perú (23,4%). La participación de Chile ha descendido un
48,19% desde su punto más alto en 2006 (80,1%), mientras que la
participación de Perú mantiene un crecimiento estable desde 2001, con
excepción de los años 2003, 2012 y 2013.
3
Problema de Investigación
Planteamiento del Problema.
Con un 12% de participación, la uva se convirtió en el principal producto
de agro exportación nacional en 2018, superando a productos tradicionales
como el café, los espárragos, el mango y el cacao (Ministerio de Agricultura y
Riego, 2019). La creciente popularidad de los alimentos saludables viene
incentivando su demanda en China, Rusia y la Unión Europea (Alemania,
Países Bajos e Inglaterra). No obstante, el principal destino de exportación
continúa siendo Estados Unidos, país que llega a consumir 3 millones de cajas
de uva en una semana.
Perú ha conseguido posicionarse como el tercer país exportador de uva
hacia el país del norte, alcanzando un incremento de 35,5% en 2018 (Ministerio
de Agricultura y Riego, 2019). La demanda de Estados Unidos sería uno de los
factores que favoreció el desarrollo de la producción nacional de uva, la cual
registró un crecimiento de 497% desde el 2000 hasta el 2018, con una tasa
promedio anual de 11%. Su importancia económica se refleja en el Valor Bruto
de la producción al 2018, S/ 910,9 millones (precios en soles del 2007) o el
4,6% del Valor Bruto de la Producción agrícola, lo que convierte a la uva en el
quinto producto más importante de la agricultura nacional (Ministerio de
Agricultura y Riego, 2019).
El presente trabajo de investigación analiza el efecto de Estados Unidos
en el total de las exportaciones peruanas de uva durante el periodo 2010 –
2019, debido a la importancia de ese país en el mercado internacional y en las
agro exportaciones peruanas. El objetivo fue determinar si la evolución de la
demanda externa estadounidense aumentó las exportaciones peruanas de uva
4
a nivel mundial en términos de valor FOB. Con ello se pretende informar de
forma relevante y actualizada a productores, exportadores y estudiantes
interesados en el tema, pues no hay mucha información disponible hasta la
fecha.
Formulación del Problema.
Problema General.
¿Qué efectos experimentaron las exportaciones peruanas de uva a nivel
mundial durante el periodo 2010 – 2019, respecto a la demanda externa de uva
de EEUU?
Problemas Específicos.
• ¿La evolución de las importaciones estadounidenses de uva en el mercado
internacional influyó en el crecimiento de las exportaciones peruanas de
uva a nivel mundial durante el periodo 2010 – 2019?
• ¿El declive de las importaciones estadounidenses de uva chilena guarda
relación con el aumento de las exportaciones peruanas de uva a nivel
mundial durante el periodo 2010 – 2019?
• ¿El aumento de las importaciones estadounidenses de uva peruana influyó
en el incremento de las exportaciones peruanas de uva a mundial durante
el periodo 2010 – 2019?
Justificación de la Investigación.
La uva es el producto de agro exportación más dinámico de la última
década. Sin embargo, Fernandez-Stark, Bamber y Gereffi (2016, 40-43)
señalan que el sector agro exportador de uva presenta grandes debilidades,
entre ellas un bajo nivel de productividad (en términos de fuerza laboral y
5
tecnología), la deficiente red nacional de transporte y las barreras burocráticas.
Para poder sostener su crecimiento es necesario el diseño de un plan
estratégico con enfoque holístico, para el cual se requiere información
relevante y actualizada como la presentada en esta investigación.
Del mismo modo, es muy importante conocer el grado de dependencia
que tiene la industria agroexportadora nacional con el mercado
estadounidense. Los datos recopilados pueden usarse para evaluar la
necesidad de acciones de inteligencia comercial, como la diversificaron de
mercados, o la elaboración de planes de contingencia ante eventos que afecten
gravemente los precios, volúmenes y tiempos de entrega de los cargamentos.
El fenómeno de El Niño Costero, por ejemplo, ocasionó un descenso
importante en las exportaciones del 2018, debido al deterioro de la fertilidad del
suelo y la infraestructura de riego en la costa. Acontecimientos internacionales
como la guerra comercial entre Estados Unidos y China también traen
condiciones poco favorables para las exportaciones y, si bien la tensión entre
ambos países ha disminuido, la crisis mundial provocada por el coronavirus
podría cambiar el rumbo del comercio internacional, intensificando las
restricciones fitosanitarias, el proteccionismo y el dumping (venta a pérdida) en
países en vías de desarrollo.
Marco Referencial
Antecedentes.
Antecedentes Internacionales.
En enero de 2015 Muhammad A., Zahniser S. y Fonsah E. G.,
publicaron en la revista International Journal of Trade and Global Markets, Vol.
8 Nº4, el artículo “A dynamic analysis of US banana demand by source: A focus
6
on Latin American suppliers”. Uno de sus objetivos, relevante para esta
investigación, fue examinar los factores que determinaron la cartera
estadounidense de proveedores de plátano fresco en el periodo 1991 – 2010.
Para ello se desagregó por país la demanda estadounidense de plátano
utilizando el modelo de demanda de Rotterdam. El resultado revela que todos
los proveedores fueron afectados positivamente por su historial de
exportaciones pasadas hacia Estados Unidos.
En enero de 2016 Fernandez-Stark, K., Bamber, P. y Gereffi, G.
publicaron el reporte “Peru in the Table Grape Global Value Chain:
Opportunities for Upgrading” para el Centro de Globalización, Gobernanza y
Competitividad de la Universidad de Duke. Los autores estudiaron el rol de
Perú en la cadena de valor global de la uva, con el objetivo de encontrar
oportunidades de mejora. Su investigación fue de tipo cualitativo descriptivo-
explicativo, en donde mencionan como las ventajas competitivas de Perú (buen
clima, moderna industria agroexportadora, mano de obra barata, apertura
comercial) propiciaron el auge de sus exportaciones de uva.
En 2017 Alarco G. publicó en la revista Economía UNAM Vol. 14 la
investigación “Tratados de libre comercio, crecimiento y producto potencial en
Chile, México y Perú”. Su objetivo fue estimar si los tratados comerciales con
Estados Unidos afectaron el crecimiento del PBI de las tres economías en el
periodo 1990-2013. El autor indica en una de sus conclusiones que Chile y
Perú mantuvieron sus canastas exportadoras sin cambios significativos, pues
enviaron mayores volúmenes de materias primas y bienes de consumo no
duradero después de la entrada en vigor de sus respectivos acuerdos. Perú
incrementó sus exportaciones a comparación de otras décadas.
7
En 2019 Laborde, D. y Piñeiro, V. publicaron para Instituto Internacional
de Investigación sobre Políticas Alimentarias el artículo “Trade tensions:
Implications for Latin America and the Caribbean”. El objetivo de los autores fue
estimar el impacto de las tensiones comerciales entre Estados Unidos y China
en las economías de América Latina y El Caribe, para lo cual modelaron cuatro
escenarios. Su conclusión fue que la región de estudio tiene ventajas a corto
plazo para reemplazar las exportaciones de Estados Unidos o China en su
mercado recíproco, mientras que en el largo plazo convendría establecer
alianzas internas que la protejan contra prácticas de dumping (venta a pérdida)
de los exportadores estadounidenses. Si China aplica medidas arancelarias
más duras, Estados Unidos disminuiría el volumen de sus exportaciones de
uva hacia ese país, elevándose su oferta interna y disminuyendo los precios. Si
ello se vuelve un fenómeno sostenido, Perú tendría que aumentar sus envíos a
China y negociar con otros mercados.
En junio de 2019 Sandoval K. & Avila D. publicaron en la revista
CIMEXUS Vol. XIV el artículo “La competitividad del comercio de uva en el
mercado internacional y en Estados Unidos: el caso de México y Perú”. Su
objetivo fue medir la competitividad de estos países en el comercio de uva con
Estados Unidos. Se usaron como indicadores las Cuotas de exportación (CMX)
y el Índice de Ventaja Comparativa Revelada (IVCR), así como el método de
Análisis de Participación Constante en el Mercado (CMS). La conclusión revela
que México no es competitivo, a pesar de ser uno de los principales
proveedores de alimentos de Estados Unidos, mientras que Perú se posiciona
como un proveedor importante de uva gracias al mejoramiento de la viticultura
nacional.
8
Antecedentes Nacionales.
En 2014 López L. J. presentó a la Universidad Nacional Mayor de San
Marcos la tesis de maestría “Evolución y Análisis de la Producción y
Exportación de Uvas de Mesa: 2000-2012”, cuya finalidad fue determinar si una
adecuada política económica facilitó el ingreso de la uva peruana a los
mercados internacionales. Su investigación fue de tipo cualitativo descriptivo-
explicativo, con una metodología de carácter no experimental longitudinal. El
autor ratifica su hipótesis en la conclusión, al comprobar que la política
económica ejerce un rol fundamental en el desarrollo agrario y la apertura
comercial, lo cual incentiva el intercambio comercial con los mercados de uva
más dinámicos del mundo.
En 2017 Aldave, B. C. presentó a la Universidad de Ciencias Aplicadas
la tesis de pregrado "Factores críticos de éxito que impulsaron el incremento de
las exportaciones peruanas de palta Hass a EEUU durante los años 2011-
2016". Su objetivo fue comprobar si el aumento de las áreas de cultivo, los
precios internacionales, la baja en la producción a causa del clima y el auge de
la alimentación saludable afectaron las exportaciones de palta Hass a Estados
Unidos. Su investigación fue de tipo cualitativo descriptivo-explicativo y utilizó
un cuestionario dividido en seis categorías para entrevistar a tres segmentos de
nueve expertos del sector público y privado. De las conclusiones se extrae que
la anulación del requisito de tratamiento al frío (que propició una mayor
extensión de cultivos) y el auge de la alimentación saludable fueron relevantes
para el aumento de las exportaciones. El primer factor incluso agilizó las
negociaciones con otro mercado importante, el chino.
9
En junio de 2018 Azabache M. presentó en la Universidad Peruana del
Norte (UPN) la tesis de maestría “El Tratado de Libre Comercio con Estados
Unidos y su impacto en las exportaciones de uvas frescas, 2006 – 2017”. El
objetivo de su investigación fue descubrir de qué manera este tratado impactó
en las exportaciones peruanas de uva, mediante una prueba estadística con las
series de exportaciones del periodo descrito y un análisis documental.
Concluyó que el tratado de libre comercio influyó considerablemente en las
exportaciones de uva desde 2006, las cuales reflejaron un crecimiento del 51%
en términos de volumen y 90% en términos de valor FOB.
En 2018 Colonia Z. presentó al Departamento Académico de Economía
y Planificación de la Universidad Agraria La Molina la tesis “Factores que
determinan la demanda de mango fresco peruano en los Estados Unidos,
Periodo 2000 – 2016”, cuyo objetivo fue analizar los factores productivos y
económicos que determinaron la demanda de mango fresco peruano en
Estados Unidos. Se aplicó un método descriptivo-explicativo y un diseño
econométrico de regresión múltiple de tipo log-log, en el cual intervinieron como
variables la cantidad demandada de mango, el precio del mango, el precio de
un bien complementario (naranja), el precio de un bien sustituto (melón) y el
ingreso per cápita (IGP). Su conclusión fue que la demanda de mango en
Estados Unidos depende del IGP y del grado de madurez y frescura de la fruta,
más no de su precio, lo que la convierte en un bien de lujo en ese mercado.
En enero de 2019 Martinez J. & Pinedo A. presentaron en el Programa
Académico de Administración y Negocios Internacionales de la Universidad de
Ciencias Aplicadas (UPC) la tesis “Principales factores que contribuyeron al
incremento de las exportaciones peruanas de uvas frescas, sub partida
10
arancelaria 0806.10.00.00, a Estados Unidos durante los años 2002-2017.”
Como indica su título, la investigación tuvo como principal objetivo determinar
los factores que intervinieron en el incremento de las exportaciones de uva a
Estados Unidos, por lo que se llevó a cabo un análisis cuantitativo de tipo
correlacional con la data semestral del 2002 hasta el 2017 de la producción
nacional de uva peruana, el precio FOB de las exportaciones de uva a Estados
Unidos (en Tm, toneladas métricas) y el PBI de Estados Unidos. Llegaron a la
conclusión de que la producción nacional y el precio FOB tenían una relación
estadísticamente significativa y directa con el aumento de las exportaciones de
uva. Se reveló además que otro factor importante fue la entrada en vigencia del
Tratado de Libre Comercio con Estados Unidos.
Objetivos
Objetivo General.
Determinar si las exportaciones peruanas de uvas frescas durante el
periodo 2010 – 2019 aumentaron en términos de valor FOB por la demanda
externa de uvas frescas de Estados Unidos
Objetivos Específicos.
a) Analizar la evolución de las exportaciones peruanas de uva a nivel
mundial en el periodo 2010 – 2019.
b) Analizar la evolución de las importaciones estadounidenses de uva en el
mercado internacional, peruano y chileno en el periodo 2010 – 2019.
c) Determinar si hay una relación entre el aumento de las importaciones
estadounidenses de uva peruana y el incremento de las exportaciones
peruanas de uva en el mercado mundial.
11
Metodología
Tipo y Diseño de Investigación
Tipo de Investigación.
La presente investigación es de tipo no experimental, es decir, una
búsqueda empírica y sistemática en la que el investigador no posee control
directo de las variables independientes, debido a que los hechos ya han
ocurrido o no son manipulables (Kerlinger y Lee, 2002). Los fenómenos se
estudian tal y como ocurren de forma natural, razón por la que se utiliza
principalmente en una investigación aplicada.
Diseño de Investigación.
Los diseños elegidos son el transversal correlacional – causal y el
longitudinal. Según Cesar A. Bernal (2010), el diseño correlacional – causal
permite medir el grado de relación que existe entre las variables dependientes
e independientes. Las principales fuentes de información son las relacionadas
con la unidad de análisis y los documentos de toda índole que contengan
información válida sobre el caso.
El diseño longitudinal estudia la evolución de categorías, conceptos o
variables, en este caso las relacionadas a la uva fresca, a lo largo de un
periodo de tiempo. El diseño longitudinal de evolución de grupo examina los
cambios a través del tiempo en grupos específicos, también llamados cohortes
(Hernández, 2014).
12
Participantes
La investigación utiliza únicamente información secundaria, en la forma
de series estadísticas históricas. La base de datos fue extraída del portal Trade
Map, una herramienta del International Trade Center (ITC) que a su vez
recopila las estadísticas del Instituto Nacional de Estadística e Informática
(INEI) y el US Census Bureau.
Definición y Estructura de la Muestra.
La muestra está conformada por datos expresados en millones de
dólares, que abarcan los trimestres entre los años 2010 y 2019. En total son 40
observaciones por cada una de las 4 variables: Exportaciones peruanas de uva
a nivel mundial (variable dependiente), Importaciones estadounidenses de uva
a nivel mundial, Importaciones estadounidenses de uva desde Perú e
Importaciones estadounidenses de uva desde Chile (variables independientes).
13
Tabla 1
Variables – Definición Conceptual.
N.º Nombre largo Nombre
corto Definición Conceptual
1 Exportaciones peruanas
de uva a nivel mundial EPM
Registro de la venta al exterior de
bienes o servicios realizada por una
empresa residente dando lugar a una
transferencia de la propiedad de los
mismos (efectiva o imputada).
2
Importaciones
estadounidenses de uva
a nivel mundial
IEM
Adquisición de bienes o servicios
procedentes de otro país. El registro
puede aplicar también a capitales o
mano de obra, etc. Registro de la
compra del exterior de bienes o
servicios realizados.
Acto legal de introducir productos a
Estados unidos procedentes de
cualquier país del mundo.
3
Importaciones
estadounidenses de uva
desde Perú
IEP
Adquisición de bienes de consumo
procedentes de Perú. Registro de la
compra de bienes o servicios realizados.
Acto legal de introducir productos a
Estados unidos procedentes de Perú.
4
Importaciones
estadounidenses de uva
desde Chile
IEC
Adquisición de bienes de consumo
procedentes de Chile. Registro de la
compra de bienes o servicios realizados.
Acto legal de introducir productos a
Estados unidos procedentes de Chile.
Nota: Adaptado del glosario de términos económicos del Banco Central de Reserva del
Perú (BCRP).
14
Tabla 2
Variables – Definición operacional.
N.º Nombre largo Nombre
corto Definición operacional
1
Exportaciones
peruanas de uva
a nivel mundial
EPM
• Tipo de variable en el modelo
econométrico: Dependiente
• Unidad de medida: En millones de dólares
• Frecuencia original de los datos/frecuencia
definitiva de los datos: Anual / Trimestral
• Fuente de los datos: Trade Map
2
Importaciones
estadounidenses
de uva a nivel
mundial
IEM
• Tipo de variable en el modelo
econométrico: Independiente
• Unidad de medida: En millones de dólares
• Frecuencia original de los datos/frecuencia
definitiva de los datos: Anual / Trimestral
• Fuente de los datos: Trade Map
3
Importaciones
estadounidenses
de uva desde
Perú
IEP
• Tipo de variable en el modelo
econométrico: Independiente
• Unidad de medida: En millones de dólares
• Frecuencia original de los datos/frecuencia
definitiva de los datos: Anual / Trimestral
• Fuente de los datos: Trade Map
4
Importaciones
estadounidenses
de uva desde
Chile
IEC
• Tipo de variable en el modelo
econométrico: Independiente
• Unidad de medida: En millones de dólares
• Frecuencia original de los datos/frecuencia
definitiva de los datos: Anual / Trimestral
• Fuente de los datos: Trade Map
Nota: Elaboración propia
Instrumentos
Los datos históricos de las variables mencionadas se obtuvieron a través
del análisis documental de fuentes secundarias. La ficha de registro de datos
se utilizó como instrumento de investigación cuantitativa.
15
Procedimiento
Las series estadísticas de las cuatro variables planteadas se ordenaron
y agruparon de manera ascendente en Excel, para luego exportarse al
programa E-Views, donde se analizó cada una de forma individual y luego en
conjunto como modelo. En primera instancia se analizó con el test de Jarque
Bera la normalidad de las series para determinar si se pueden realizar
pronósticos en el tiempo con dichas variables. Asimismo, se estimó el test de
Dickey Fuller Aumentado indicando si las variables son estacionarias y
determinando el grado de integración de cada uno.
A continuación, se presenta un cuadro resumen del procesamiento de los
datos con el programa E-Views:
Tabla 3
Procesamiento de los Datos – E-Views
Variable Codificación Unidad Frecuencia Grado de
Integración
Logaritmo de las Exportaciones peruanas de
uva a nivel mundial LEPM
Millones de US$
Trimestral I(1)
Logaritmo de las Importaciones
estadounidenses de uva a nivel mundial
LIEM Millones de
US$ Trimestral I(1)
Logaritmo de las Importaciones
estadounidenses de uva desde Perú
LIEP Millones de
US$ Trimestral I(1)
Logaritmo de las Importaciones
estadounidenses de uva desde Chile
LIEC Millones de
US$ Trimestral I(1)
Nota: Elaboración propia.
16
Análisis de datos
La investigación busca proporcionar información confiable, por tal razón,
los resultados de la investigación deben seguir una serie de estimación, de
forma individual y en conjunto, para considerarse confiables. En este punto, se
plantea la siguiente ecuación inicial:
𝐄𝐏𝐌 = 𝜷𝟏 + 𝜷𝟐 ∗ 𝐈𝐄𝐌 + 𝜷𝟑 ∗ 𝐈𝐄𝐏 + 𝜷𝟒 ∗ 𝐈𝐄𝐂
Donde:
- EPM = Exportaciones peruanas de uva a nivel mundial.
- IEM = Importaciones estadounidenses de uva a nivel mundial.
- IEP = Importaciones estadounidenses de uva desde Perú.
- IEC = Importaciones estadounidenses de uva desde Chile.
A continuación, se detallan los pasos a seguir dentro del análisis de datos:
I. Análisis de los estadísticos descriptivos de las series.
Las series del modelo de regresión lineal deben evaluarse mediante la
prueba de hipótesis del test de Jarque-Bera, dando como resultado una
distribución normal por parte de cada serie presentada en la
investigación.
II. Análisis de la estacionalidad de las series.
Las series de la investigación deben cumplir una condición
indispensable, no presentar raíz unitaria, esto es determinado mediante
el p-valor en la estimación del test de Dickey-Fuller Aumentado.
17
III. Análisis de la causalidad de las series.
El test de Granger permite señalar la relación causal de las variables,
con lo cual se puede comprobar qué modelo es el adecuado para la
estimación de los resultados de la investigación. En este caso es el
modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios, MCO.
IV. Análisis de la significancia individual de los parámetros del modelo.
De acuerdo con la prueba de hipótesis, el test de significancia individual
determina si los coeficientes calculados en el modelo de MCO son
estadísticamente significativos con relación a la variable dependiente.
V. Análisis de la significancia global de los parámetros del modelo.
Esta prueba es similar a la prueba de hipótesis del test de significancia
individual, pero con la diferencia que asume la significancia estadística
de todos los coeficientes del modelo MCO.
VI. Análisis de la bondad de ajuste del modelo.
Mediante este análisis se conocerá el grado de precisión del modelo
MCO, teniendo que ser superior al 50% para determinar datos
confiables.
VII. Análisis de los supuestos del modelo.
Según Larios, Gonzales & Álvarez (2016), el modelo MCO debe
presentar 3 supuestos indispensables para que los resultados sean
fiables:
• Test de Normalidad de Jarque-Bera
• Test de Autocorrelacion de Breusch-Godfrey
• Test de Heterocedasticidad de ARCH
18
Adicionalmente también se realizaron los test de Heterocedasticidad de
Breusch-Pagan-Godfrey, Harvey, Glejser y White. Al terminar de realizar todas
las estimaciones se pudo identificar el tipo de relación que presentan las
variables independientes con respecto a la variable dependiente.
19
Resultados
Presentación de resultados
En primer lugar, se realiza la estimación de los estadísticos descriptivos,
con el fin de identificar la normalidad de las series. Todas presentan una
desviación estándar elevada, generando dispersión entre los datos.
Tabla 4
Estadísticos descriptivos
Variables Promedio Desviación Estándar
Jarque-Bera
Probabilidad
EPM 137429.7 167048 6.0749 0.0480
IEM 376382.1 324391.9 4.1265 0.1270
IEP 51840.27 76659.04 42.1404 0.0000
IEC 215301.3 252747.4 6.6020 0.0368
Nota: Elaboración propia.
La probabilidad asociada al estadístico de Jarque-Bera indica que solo la
serie IEM sigue una distribución normal. Por lo tanto, se aplica logaritmo a las
series para reducir la dispersión de los datos y evaluar la prueba de hipótesis
con el test de normalidad de Jarque-Bera. La nueva ecuación es entonces:
𝐋𝐄𝐏𝐌 = 𝟗, 𝟖𝟓𝟏𝟏𝟖𝟓𝟏 + 𝟎, 𝟕𝟖𝟔𝟕𝟒𝟗𝟏 ∗ 𝐃(𝐋𝐈𝐄𝐌) + 𝟎. 𝟑𝟖𝟐𝟖𝟐𝟕𝟖 ∗ 𝐃(𝐋𝐈𝐄𝐏) + (−𝟎. 𝟐𝟕𝟑𝟗𝟕𝟕𝟖) ∗ 𝐃(𝐋𝐈𝐄𝐂)
Donde:
- LEPM = Logaritmo de exportaciones peruanas de uva a nivel mundial.
- LIEM = Logaritmo de importaciones estadounidenses de uva a nivel
mundial.
- LIEP = Logaritmo de importaciones estadounidenses de uva desde
Perú.
- LIEC = Logaritmo de importaciones estadounidenses de uva desde
Chile.
20
Tabla 5
Estadísticos descriptivos – Logaritmo
Variables Promedio Desviación Estándar
Jarque-Bera
Probabilidad
LEPM 9.894309 2.744348 3.450594 0.17812
LIEM 11.97471 1.760631 5.550581 0.062331
LIEP 7.814703 4.13454 4.394725 0.111096
LIEC 9.644413 4.391663 9.245362 0.009826
Nota: Elaboración propia.
Luego de aplicar logaritmo a las series se puede observar un cambio
positivo en la desviación estándar; asimismo, las probabilidades asociadas al
estadístico de Jarque-Bera presentan mejoras. Por consiguiente, se puede
determinar que las series LEPM, LIEM y LIEP siguen una distribución normal,
dado que presentan una probabilidad superior al nivel de confianza de 5%, a
diferencia de la serie LIEC.
En segunda instancia, la investigación requiere analizar la
estacionariedad de las series, por lo que se hizo uso del test de Dickey-Fuller
Aumentado. Este se debe estimar en el nivel, 1era diferencia y 2da diferencia
de cada serie, para determinar, según el p-valor asociado al estadístico T, si la
serie presenta raíz unitaria; es decir, problema de estacionariedad.
Tabla 6
Test de Estacionariedad de Dickey-Fuller Aumentado
Variable Exógena Rezago Estadístico
T P-Valor Integración Grado
LEPM Ninguna 3 -4.2726 0.0001 1era Diferencia I(1)
LIEM Ninguna 2 -43.9447 0.0000 1era Diferencia I(1)
LIEP Ninguna 6 -7.2229 0.0000 1era Diferencia I(1)
LIEC Ninguna 2 -32.5074 0.0000 1era Diferencia I(1)
Nota: Elaboración propia.
21
Todas las series muestran problemas de raíz unitaria en su nivel, al
presentar un p-valor superior al nivel de confianza de 5%. En su primera
diferencia muestran un p-valor de 0.0000 (excepto la serie LEPM, cuyo p-valor
fue 0.0001), por lo que todas integran en orden uno.
Posteriormente se estima la causalidad de Granger, conociendo el orden
de integración de las series para evitar problemas en el modelo de la
investigación.
Tabla 7
Test de Causalidad de Granger
Causalidad Criterio de
información Rezago F-Statistic Prob. Tipo
DLIEC no causa a LEPM
AIC - SC - HQ
3 5.31533 0.0048
Unilateral LEPM no causa a DLIEC
AIC - SC - HQ
3 0.62664 0.6036
DLIEM no causa a LEPM
AIC - SC - HQ
3 6.49996 0.0017
Unilateral LEPM no causa a DLIEM
AIC - SC - HQ
3 0.4952 0.6884
DLIEP no causa a LEPM
SC 2 28.0312 9.00E-08
Bilateral LEPM no causa a DLIEP
SC 2 53.5277 6.00E-11
Nota: Elaboración propia.
Tras analizar el rezago óptimo de la relación causal antes señalada,
mediante los criterios de información de Akaike (AK), Schwards (SC) y Hannan-
Queen (HQ), se puede determinar que existe una causalidad unilateral por
parte de LEPM – DLIEC y LEPM – DLIEM, dado que solo una probabilidad
asociada al estadístico presenta un valor menor al nivel de confianza de 5%.
22
Al procesar los criterios de información para la relación causal de LEPM
– DLIEP, se presentan dos rezagos óptimos, siendo SC de rezago 2 y AIC –
HQ de rezago 3. Sin embargo, el criterio de SC muestra una probabilidad
asociada al estadístico menor al nivel de confianza de 5% entre ambas
variables, demostrando la existencia de una causalidad bilateral.
Tabla 8
Estimación del modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)
Variable dependiente LEPM
Variables independientes Coeficientes Std. Error Prob.
C 9.8512 0.2523 0.0000
D(LIEM) 0.7867 0.3473 0.0298
D(LIEP) 0.3828 0.0703 0.0000
D(LIEC) -0.2740 0.1590 0.0936
R-Cuadrado 0.7033 F-statistic 27.6549
R-Cuadrado Ajustado 0.6779 Prob (F-statistic) 0.0000
Nota: Elaboración propia.
Para comenzar el análisis de la estimación se debe analizar el test de
significancia individual de los parámetros. En la estimación se observa que
dicha prueba de hipótesis se cumple con las variables D(LIEM), D(LIEP) y la
constante de la regresión. Sin embargo, la variable D(LIEC) presenta un valor
superior al nivel de significancia de 5%, siendo su coeficiente no significativo
individualmente.
Luego se analiza el test de significancia global de los parámetros,
indicando que, según la probabilidad del estadístico F, todos los coeficientes
son estadísticamente significativos en la estimación, debido a que dicha
probabilidad es menor al nivel de confianza de 5%. Asimismo, para determinar
la precisión de la estimación o la bondad de ajuste del modelo, se calcula el
23
valor del R-Cuadrado Ajustado, dando como resultado un 67.79% de confianza.
Después de conocer dicha información, se da paso a la estimación de los
supuestos del modelo.
Tabla 9
Auto correlación de Durbin-Watson
Auto correlación de Durbin-Watson
Durbin-Watson stat 2.122
Durbin-Watson (Lower) 1.328
Durbin-Watson (Upper) 1.658
Nota: Elaboración propia.
Se analiza el estadístico de Durbin-Watson, donde se tiene que
determinar los valores de Durbin-Watson Lower y Upper (límite inferior y
superior), mediante su tabla de datos calculando k-1 y n=39, el número de
variables y el número de observaciones en la regresión. De tal forma se
comprueba que no existe auto correlación de orden uno, pues el estadístico es
mayor al límite superior.
Tabla 10
Test de Correlación Serial Breusch-Godfrey LM
Test de Correlación Serial Breusch-Godfrey LM
F-statistic 0.8598 Prob. F (1,34) 0.3603
Obs*R-Cuadrado 0.9619 Prob. Chi-
Cuadrado (1) 0.3267
Nota: Elaboración propia.
Para complementar la estimación de problemas de auto correlación en la
estimación, se utiliza el test de Breusch-Godfrey, donde se tiene un p-valor de
0.3267, siendo este valor mayor al nivel de confianza de 5%, indicando que no
existe auto correlación de orden uno según el test.
24
Tabla 11
Test de Heterocedasticidad ARCH
Test de Heterocedasticidad ARCH
F-statistic 0.367948 Prob. F (1,36) 0.5479
Obs*R-Cuadrado 0.38446 Prob. Chi-Cuadrado
(1) 0.5352
Nota: Elaboración propia.
Dado que no se presentan problemas de auto correlación, se procede a
estimar el test de heterocedasticidad de los errores de ARCH, dando como
resultado un p-valor de 0.5352, indicando que los errores del modelo son
homocedásticos, dado que dicho valor es mayor al nivel de confianza de 5%.
Tabla 12
Otros Tests de Heterocedasticidad
Test Rezago Prob. Chi-Cuadrado
Resultados
Breusch-Pagan-Godfrey
3 0.4094 Errores Homocedásticos
Harvey 3 0.9326 Errores Homocedásticos
Glejser 3 0.7491 Errores Homocedásticos
White 9 0.616 Errores Homocedásticos
Nota: Elaboración propia.
De acuerdo a la estimación de los test de heterocedasticidad de
Breusch-Pagan-Godfrey en rezago 3, el test de Harvey en rezago 3, el test de
Glejser en rezago 3 y el test de White en rezago 9, se confirma que los errores
del modelo son homocedásticos, al presentar una probabilidad Chi-cuadrado
superior al nivel de significancia de 5%.
25
Tabla 13
Test de Jarque-Bera
Test de Jarque-Bera
Jarque-Bera 1.26144
Probabilidad 0.532206
Nota: Elaboración propia.
Finalmente, se estima el test de normalidad de los errores de Jarque-
Bera, donde se puede observar un valor de 1.26144 y una probabilidad del
estadístico de 0.532206, siendo superior al nivel de confianza de 5%. Por lo
tanto, se comprueba que los errores del modelo siguen una distribución normal
y que la regresión no presenta ningún problema de los supuestos requeridos.
Discusión
Los resultados señalan que las exportaciones peruanas de uva a nivel
mundial deberían su aumento en términos de valor FOB a las importaciones
estadounidenses de uva en el mercado internacional. Esta relación se
justificaría por el mayor poder adquisitivo del segmento que consume fruta
importada y las tendencias de alimentación saludable, que también han
beneficiado a otros productos de agro exportación peruanos (Aldave, 2017;
Colonia, 2018). Se entiende que el valor de las exportaciones peruanas
aumentó conforme lo hizo la demanda externa de Estados Unidos; sin
embargo, esta suposición difiere con la información sobre el consumo de uvas
frescas en libras que, según datos del Departamento de Agricultura de Estados
Unidos recogidos por Statista (2019), viene descendiendo desde hace 20 años.
26
Por otro lado, el aumento de las exportaciones peruanas no coincidiría
con el descenso de las importaciones de uva chilena por parte de Estados
Unidos. Muhammad A., Zahniser S. y Fonsah E. G. (2015) ya adelantaban que
los socios comerciales del país norteamericano son afectados por su historial
de exportaciones, indicando que un país puede aprovechar su desempeño
pasado y la competencia de precios para sustituir a otros proveedores. Chile
tiene un acuerdo comercial con Estados Unidos desde 2003 y, al igual que
Perú, incrementó los volúmenes de su canasta exportadora a partir de su
entrada en vigor (Alarco, 2017). Actualmente continúa siendo el líder del
mercado de uva estadounidense, a pesar de que Perú es cada vez más
competitivo en términos de calidad (Ministerio de Agricultura y Riego, 2019, p.
11).
Por último, el incremento de las importaciones estadounidenses de uva
peruana habría aumentado las exportaciones peruanas de uva en el mercado
mundial. Esto se explica por la política económica implementada (López, 2014),
la cual permitió el mejoramiento de la viticultura nacional (Sandoval & Avila,
2019) y la apertura comercial que posibilitó el Tratado de Libre Comercio, el
que a su vez permitió la entrada al mercado de Estados Unidos sin pago de
aranceles (Azabache, 2018; Alarco, 2017). La decisión de cambiar a las
variedades Red Globe, Thompson Seedless y Flame Seedless hizo que la
oferta peruana de uva fresca fuera más atractiva para Estados Unidos y otros
países (Ministerio de Agricultura y Riego, 2019, p. 43). El mejoramiento del
sector agroexportador causó que las hectáreas de cultivo aumentaran de 10.3
mil en el 2000 a 29.8 mil en el 2017 y activó un crecimiento productivo de 497%
durante el periodo 2000 – 2018 (Ministerio de Agricultura y Riego, 2019, p. 39).
27
Tales volúmenes de producción ingresaron a Estados Unidos con pocas
restricciones, coincidiendo con el aumento del precio promedio FOB por
tonelada métrica (Martinez & Pinedo, 2019). El tamaño de mercado de las
asociaciones exportadoras de uva aumentó, ocasionando que desde 2010 las
exportaciones de este bien crecieran un 466%, con una tasa promedio anual de
21% (Ministerio de Agricultura y Riego, 2019, p. 43).
Conclusiones
Con una bondad de ajuste del 67.79 %, la investigación demostró que
las variables en la regresión presentan una significancia estadística. Dos
variables independientes tienen un impacto positivo en la exportación peruana
de uvas a nivel mundial, las importaciones estadounidenses en el mercado
internacional (IEM) y las importaciones estadounidenses provenientes de Perú
(IEP).
La influencia de IEM se comprobó al observarse un efecto parcial de
78.6749% entre DLIEM y LEPM. Lo mismo sucedió con IEP, pues la relación
entre DLIEP y LEPM presentó un efecto parcial de 38.2828%. Dicho en otras
palabras, el aumento de una unidad en DLIEM y DLIEP generaría un impacto
positivo en LEPM.
Finalmente, la mayor importación estadounidense de uva peruana no
tiene relación con la menor importación estadounidense de uva chilena (IEC),
dado que el coeficiente en la regresión tuvo un impacto negativo. Con un efecto
parcial de -27.3978%, el aumento de una unidad en DLIEC disminuiría el valor
de LEPM.
28
Recomendaciones
Como comentario final, se deben reconocer que persisten limitaciones
en la investigación, por haberse dado atención únicamente a los Estados
Unidos y no incluir a otros mercados importantes a modo de control. Se
recomienda para futuros estudios incluir las importaciones chinas de uvas
peruanas para analizar las consecuencias de las relaciones de Estados Unidos
y China en las exportaciones peruanas de uva, especialmente en los
escenarios pre y post − coronavirus.
29
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1%7c1
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c152%7c%7c080610%7c%7c%7c8%7c1%7c1%7c1%7c2%7c2%7c1%7c
1%7c1
Anexo 1: Base de datos
EFECTO EN LAS EXPORTACIONES PERUANAS DE UVA
EPM = Exportaciones peruanas de uva a nivel mundial
IEM = Importaciones estadounidenses de uva a nivel mundial
IEP = Importaciones estadounidenses de uva desde Perú
IEC = Importaciones estadounidenses de uva desde Chile
TRIMESTRE EPM IEM IEP IEC
1 61711 656846 32188 623706
2 245 656314 100 215601
3 285 48004 0 268
4 122356 103401 23106 48865
5 93465 562296 41989 519921
6 1713 469541 1026 179735
7 697 13882 0 35
8 204928 155124 51360 64233
9 117518 561365 41697 519089
10 71 520168 180 152332
11 1044 16603 0 17
12 235004 105733 44992 36446
13 129620 679741 45914 633451
14 129 566326 337 229882
15 545 16563 0 137
16 319596 102081 46931 44297
17 229512 684874 77760 606839
18 2092 566508 574 210803
19 7924 5539 135 109
20 403672 94301 56604 34828
21 224209 825058 108983 715595
22 1953 543934 645 205917
23 7732 5182 0 0
24 456485 151909 117562 30449
25 193272 866528 133178 732261
26 2025 589940 443 183234
27 11237 2999 139 0
28 439785 211755 121376 87727
29 228606 885059 207458 675291
30 3437 704783 1093 182324
31 6219 4866 0 0
32 415188 125437 91649 26337
33 245878 977755 305091 667818
34 2456 644400 1344 225142
35 7960 10029 1551 146
36 506848 116118 95157 10958
37 291471 812993 291224 518309
38 2207 796336 1272 220465
39 14411 39694 832 0
40 503682 155299 129721 9483
Anexo 2. Estadísticos Descriptivos
Anexo 3. Gráficos de tendencia
Anexo 4. Estadísticos Descriptivos - Logaritmo
Anexo 5. Gráficos de tendencia – Logaritmo
Anexo 6. Test de Dickey Fuller Aumentado D(LEPM)
Anexo 7. Test de Dickey Fuller Aumentado D(LEPM)
Anexo 8. Test de Dickey Fuller Aumentado D (LIEP)
Anexo 9. Test de Dickey Fuller Aumentado D(LIEC)
Anexo 10. Lag optimo – LEPM - DLIEC
Anexo 11. Lag optimo – LEPM - DLIEM
Anexo 12. Lag optimo – LEPM - DLIEP
Anexo 13. Causalidad LEPM - DLIEM
Anexo 14. Causalidad LEPM - DLIEC
Anexo 15. Causalidad LEPM - DLIEP
Anexo 16. Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)
Anexo 17. Test de Breusch Godfrey
Anexo 18. Test de ARCH
Anexo 19. Otros Test de Heterocedasticidad
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
F-statistic 0,93272 Prob. F(3,35) 0,4352
Obs*R-squared 2,88713 Prob. Chi-Square(3) 0,4094
Scaled explained SS 2,07865 Prob. Chi-Square(3) 0,5562
Heteroskedasticity Test: Glejser
F-statistic 0,13205 Prob. F(3,35) 0,9403
Obs*R-squared 0,4365 Prob. Chi-Square(3) 0,9326
Scaled explained SS 0,36467 Prob. Chi-Square(3) 0,9474
Heteroskedasticity Test: Harvey
F-statistic 0,37552 Prob. F(3,35) 0,7712
Obs*R-squared 1,21618 Prob. Chi-Square(3) 0,7491
Scaled explained SS 0,96384 Prob. Chi-Square(3) 0,81
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 0,72987 Prob. F(9,29) 0,6783
Obs*R-squared 7,20249 Prob. Chi-Square(9) 0,616
Scaled explained SS 5,1856 Prob. Chi-Square(9) 0,8178
Anexo 20. Test de Jarque Bera
Anexo 21. Correlograma del modelo MCO
