INTRODUCCIÓN
La
caficultura se enfoca en el cultivo el café que debe reunir algunas
características especiales con un cuidado especifico, este grano es uno de los
productos primario que permite el empleo a miles de personas desde su cultivo
para llegar a los hogares ecuatorianos. Así mismo, el cultivo del cacao se da
en los bosques húmedos tropicales sobre un clima cálido con protección de la
sombra de los árboles de otras especies; el grano de la cosecha es usado
principalmente en la elaboración de confitería, la industria cosmética.
El
café, en el Ecuador, es un cultivo de gran importancia económica, ya que cuenta
con 199. 215 ha cultivadas, el 68% de esta área corresponde a la especie Coffe
arábica y el 32% a Coffe canephora (Pro Ecuador, 2013). (Venegas et al., 2018).
La
actividad agro productiva del café presenta varios factores que afectan la
productividad de la calidad del grano, por repercusiones como la inestabilidad
de los precios en el mercado mundial, (Ponce et al., 2016).
El
cacao es uno de los principales productos de exportación de Ecuador. El sector
cacaotero empleó al 5% de la población rural económicamente activa,
constituyendo así una base fundamental de la economía familiar de la costa, los
andes y el área amazónica. Involucra a cerca de 150,000 familias. La mayoría de
ellos, aproximadamente el 70%, son pequeños productores, 20% son medianos
productores y 10% son grandes productores. El total de exportaciones de Ecuador
en años recientes se ha elevado de 235,000 toneladas en 2014 a 315,000
toneladas en 2018 (ANECACAO, 2020) y la tendencia continúa al alza con un
promedio de 8% por año. Actualmente, Ecuador está entre el tercer y cuarto
lugar entre exportadores mundiales de cacao (después de Costa de Marfil y
Ghana, y empatado con Indonesia). Woroldwide, (2024).
El
cacao representa un de los productos más importantes en las exportaciones hacia
el mundo desde Ecuador; los campos de producción se concentran por provincias
en un 80% entre la región Costa en provincias como Esmeraldas, Manabí, Guayas,
Los Ríos, El Oro y Santa Elena mientras que el 20% restante en las provincias
de Pichincha, Cotopaxi, Chimborazo, Bolívar, Azuay, Sucumbíos, Napo, Orellana y
Zamora Chinchipe (Soledispa y Negrete, 2023).
En
Ecuador, los diversos ecosistemas que permiten que los cultivos tanto del cacao
como del café se den a lo largo y ancho del país ecuatorial en las regiones
Costa, Sierra y Amazonía, llegando inclusive a cultivarse en la Islas Galápagos
en baja escala; en este sentido, no existe una relación proporcional entre estos
dos cultivos por ello “ocupan un puesto en las grandes cadenas agro productivas
priorizadas en el Gran Minga Nacional Agropecuaria” (Abad et al., 2019).
La
producción ecuatoriana principalmente proviene de variedades, el Nacional
Arriba (para cacao fino de aroma) y el CCN-51 (para cacao convencional), se
produce en 21 provincias que se agrupan en 4 zonas de producción, siendo las
provincias de Los Ríos, Manabí, Guayas y Esmeraldas, las principales provincias
productoras. (Jiménez y Cedeño, 2022).
La
“pepa de oro” ecuatoriana se sitúa entre las principales del mundo, alcanzando
el cuarto lugar en exportaciones. La mazorca se cultiva en 21 de las 24
provincias del territorio ecuatoriano, acaparando casi 601.000 hectáreas.
Cobos, (2021).
Existen
dos caminos en la comercialización del cacao en Ecuador: El cacao que va
pasando por una cadena de intermediarios hasta llegar al exportador que
denominamos el mercado interno y el segundo camino es el que se vende
directamente al exterior, actividad que la realizan muy pocas empresas. (Pico
et al., 2021).
Este
trabajo investigativo, es de vital importancia porque se requiere de una
estructuración de información sobre la cadena de valores tanto del café como
del cacao para poder determinar estrategias y recomendaciones que apoyen al
incremento de la matriz productiva nacional y la ayuda a las personas que viven
en los sectores rurales de su cultivo; buscando reducir la brecha del costo de
producción con el costo de venta hacia los distribuidores. Además, existe la
necesidad de analizar retrospectivamente las cifras y tendencias de los dos
granos para revitalizar y mejorar la producción, la calidad y ubicarse con
ventaja competitiva en el un mercado cada vez más globalizado y cambiante.
Es
por ello, que se incentiva la actividad agropecuaria en la sociedad para que se
sientan motivados a seguir trabajando la tierra y hacer llegar el alimento a
los hogares así lo afirma (Mena et al., 2021).
El
estudio que hemos realizado tiene como objetivo principal, analizar el Impacto
del COVID-19 en la Cadena de valor del Cacao y del Café en Ecuador, se
consideró el análisis de las variables dentro de los indicadores económicos de
la exportación de los productos del Cacao y del Café ( Exportaciones, Canasta
familiar vital, Canasta Básica, IPC, IPP, Inflación, Balanza comercial, PIB)
así se estudia el precio de los productos del cacao y del Café en el Ecuador,
y se finaliza realizando un análisis de forma cuantitativa de variables que
inciden en el precio del Cacao y del Café en Ecuador.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se
llevo a cabo una investigación que es el método adecuado para enfocar y tener
una dirección para el desarrollo del proyecto de investigación, el método
seleccionado es el enfoque descriptivo que se orienta en el comportamiento de
las variables socioeconómicas y su impacto que tiene en el sector cafetero y
cacaotero, Se obtienen un estudio de los datos a utilizar de diferentes fuentes
de información secundarias como INEC, MAGAP y BCE.
Considerando
el estudio planteado, teniendo como consistencia examinar el impacto del
Covid-19 y la variabilidad de cómo es el comportamiento de las variables
socioeconómicas y su efecto en el sector cacaotero y cafetero durante el
periodo de tiempo comprendidos entre los años 2015 y 2024, obteniendo una
base de datos con una agrupación en periodos mensuales, trimestrales y
anuales, se indago con elección cada uno de los resultados obtenidos para
formar una matriz con diferentes clasificaciones concretas, y así obtener
información nueva y relevante que nos ayuda a verificar como se ha ido
incrementando o disminuyendo la exportación del cacao y del café.
También
se toma en cuenta las diferentes características equilibradas a dichos
patrones. Ya teniendo la información de los datos recopilados, por
consiguiente, analizamos las herramientas a utilizar como el software Excel
versión 2021, SPSS versión 27 y Statgraphics versión 16 para la acumulación y
concentración, y consecutivamente se establece un estudio analítico de la
información recopilada para hacer una evidencia de la autenticidad de los datos
reales.
Aplicamos
los estudios de lineamiento
El
estudio de investigación tiene los siguientes lineamientos que comprende los
enfoques de estudio: cuantitativo, descriptivo, correlacional y longitudinal,
establecidas en cuatro grupos: 1) Estadística descriptiva, 2) Series de Tiempo
3) Modelos de regresión lineal. 4) Modelo de Regresión lineal Múltiple
Fase 1. Estadística Descriptiva
Como
punto primordial de este caso es analizar a nivel nacional las variables
dependientes de los productos del café y del cacao que corresponde al valor que
adquiere el productor en dólares americanos, Datos Últimos de Exportación de
sacos de cacao en USD, Datos Últimos de exportación de sacos de café en USD,
Exportación de Cacao Elaborado en Miles en USD, Exportación de café Elaborado
en Miles en USD En relación con las variables independientes, que se refiere al
tiempo. Seleccionamos la herramienta que nos permite reducir de manera segura
la repartición o distribución de los datos, proporcionando un estudio
clasificado de las características de beneficio del estudio. Las variables que
está en estudio que es, datos últimos de exportación en sacos de cacao en USD,
Exportación de Cacao Elaborado en Miles en USD, Datos últimos de exportación en
sacos del café en USD, Exportación de café Elaborado en Miles en USD se
establece lo siguiente: un análisis estadístico descriptivo.
También
se detalla el cálculo de los intervalos de confianza y los coeficientes de las
variables de manera mensual en el periodo de tiempo del año 2015 hasta el
periodo de tiempo del año 2024 (ciento trece meses), clasificando los periodos
tiempos en tres grupos de análisis: antes, durante y después del COVID-19. Se
estable, elaborando por periodos y productos el diagrama de cajas y bigotes y
así detallar las variables de los productos en exportación del café y el cacao.
Se
aplica la herramienta llamado diagrama de caja (también llamado boxplot o
diagrama de caja y bigotes) podemos graficar en la herramienta utilizando la
estadística descriptiva y así representamos el conjunto de distribución de los
datos en forma visual:
Como
primera parte tenemos los datos resumidos mostrando principalmente la
información estadística, como podemos observar, la mediana los cuartiles y los
valores extremos. Johanna (2020).
En
segunda parte tenemos la visualización de la dispersión: se puede observar la
variabilidad de los datos mediante el diagrama de caja, que nos ayuda a
verificar que tan dispersos están los datos. (Carmona et al., 2019).
Identifica
outliers: las líneas o “bigotes” se dispersan desde la caja pueden mostrar
valores extremos. Cuando los puntos están fuera, muestran los valores llamados
atípicos (outliers). (Badillo et al., 2023).
Fase 2. Serie de Tiempo
Para
una aproximación al conocimiento de fenómenos como la pandemia del COVID-19 fue
propicio la aplicación de las series de tiempos. Mediante los patrones que
cambiaron progresivamente dentro de la propia serie se logró identificar las
tendencias. El propósito de la investigación fue tener una base de datos
mensuales rurales. (Badillo et al.,
2023)
(Box,
et al 2015) - Time Series Analysis: Forecasting and Control. Este libro es un clásico en el campo del
análisis de series de tiempo y presenta el enfoque afirma. (Brockwell, 2016) -
Introduction to Time Series and Forecasting. Un texto que cubre tanto teoría
como aplicaciones de series de tiempo. Por consiguiente, afirma (Box, et al.,
2015). Este clásico en análisis de series de tiempo sigue siendo una referencia
fundamental. La edición más reciente incluye mejoras en los modelos afirma y
nuevos capítulos sobre modelos multivariados y técnicas más modernas de
pronóstico.
El
comportamiento previo es utilizado para pronosticar el valor de la serie, su
rendimiento y volatilidad. Y ello debe considerar que pronosticar con las
técnicas tradicionales tiene riesgos de imprecisión, por lo que es necesario
hacerlo con modelos econométricos por su robustez y precisión, también
conocidos como modelos uní variados de series de tiempo Wilfredo, (2020).
Se
realizo un estudio de medias móviles para apreciar la variación histórica del
precio al productor de leche cruda nacional de forma mensual. Mediante este
indicador de tendencia fue posible visualizar y comprender las fluctuaciones de
la línea del precio entre los tres periodos de la pandemia (Enríquez y Teneda,
2022; Noguez, 2023).
Fase 3. Modelo de regresión lineal
Para
que la regresión lineal simple sea válida y sus resultados sean confiables, se
deben cumplir ciertos supuestos fundamentales. En primer lugar, la relación
entre las variables debe ser verdaderamente lineal. Además, los residuos o
errores deben distribuirse normalmente con una media de cero y una varianza
constante. Aldaz, (2024).
Se
selecciono el diseño para realizar la regresión lineal para analizar y estudiar
el comportamiento que tienen la relación entre variables de las Datos últimos
de exportación en sacos de cacao en USD, Exportación de Cacao Elaborado en
Miles en USD y los datos Últimos de Exportación en sacos de Café en USD,
Exportación de Café Elaborado en Miles de USD también se procede a realizar la
regresión lineal de las siguientes variables y el costo destallado en los
diferentes periodos que son seleccionados dentro del estudio (2015- 2024). Se
compruebe las variables aplicando líneas de tendencia. Con el análisis de esta
herramienta nos permite diagnosticar el futuro y el cambio que se puede dar en
los valores de las exportaciones de los productos del cacao y del café,
arrojando una amplia información de interpretación en desarrollo.
Tenemos
como datos de estudio la modelo línea, entre las variables dependientes, datos
últimos de exportación en sacos del café, y datos últimos de exportación en
sacos de cacao (X) y las variables independientes, el valor de la canasta
básica, valor de la canasta familiar vital, IPC, (Y). como resultado aplicamos
la ecuación de la forma.
Los
factores que intervienen en un experimento pueden ser cuantitativos o
cualitativos. Un factor cuantitativo es aquel cuyos niveles pueden asociarse
con puntos en una escala numérica, como la temperatura, la humedad relativa, la
conductividad eléctrica, la presión o el tiempo. Los factores cualitativos son
aquellos cuyos niveles no pueden ordenarse por magnitud (Carrasquilla-Batista
et al., 2016).
Fase
4. Modelo de regresión lineal múltiple
El
Análisis de regresión lineal múltiples una técnica estadística utilizada para
estudiar la relación entre variables en una amplia variedad de situaciones y
predecir fenómenos diversos (Álvarez et al., 2019).
El
análisis de RLM es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación
entre un conjunto de más de dos variables independientes (VI), el cual tiene el
propósito de averiguar en qué medida la variable dependiente (VP) puede
explicarse por las VI (Morantes et al., 2020).
Se
cuantificó el grado de la asociación mediante el cálculo de coeficiente de
correlación (R) (Teneda y Valverde, 2024). Se realizo algunos pasos para ver la
relación entre las variables del modelo en estudio que es el modelo de
regresión Lineal múltiple con planteamiento del coeficiente de correlación (R) poniendo
en práctica lo estudiado que 0 indica una correlación nula y 1 se lo describe
como una correlación perfecta, para el primer modelo se estableció la variable
datos Últimos de exportación en sacos de Cacao en (USD), datos Últimos de
exportación en sacos de Café en Miles de (USD). Y las variables independientes
con las variables, canasta básica y la canasta familiar Vital nacional, también
están en estudio las variables como tenemos, Exportación de Cacao Elaborado en
Miles de (USD) y para el segundo modelo tenemos Exportación de Café Elaborado
en Miles de (USD) con las variables independientes Canasta Básica y la canasta
Familiar Vital, a nivel nacional desde el año 2015 al 2024.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Al
realizar el análisis descriptivo que es un conjunto de técnicas estadísticas y
matemáticas, utilizamos para resumir y organizar los datos tomando en cuenta el
enfoque que se utilizó para analizar el precio de exportación del producto del
cacao en sacos en miles de dólares, y exportación den café en sacos en miles de
dólares a nivel del Ecuador. Y así tenemos el objetivo de describir sus
principales características de manera clara y comprensibles. Cuando aplicamos
este análisis no se puede realizar datos con predicciones sin obtener las
conclusiones más allá de los datos actuales, tenemos como propósito únicamente
proporcionar una visión clara y precisa de lo que los datos muestran.
Aplicando
estos métodos estadísticos para realizar el análisis de los datos que incluyen
las medidas de tendencia como tenemos la media. Mediana, moda. Conjuntamente
con las medidas de dispersión que son la varianza, desviación estándar y el
rango y la distribución de frecuencias como última parte la graficas.
Nos
concentramos en el periodo de tiempo que fue de enero del 2015 a mayo 2024 (113
meses en estudio), como resultado más descriptivo del estudio de estableció en
tres periodos relacionados el COVID-19 detallando los intervalos de confianza y
también se aplicó el diagrama de caja y bigotes arrojando los resultados
siguientes:
Ecuador
establece el primer periodo que es antes del covid-19 con las siguientes fechas
establecidas por el ministerio de Salud Pública y la Organización Mundial de la
Salud que se dio desde enero 2015 hasta 11 de marzo de 2020 fecha que fue
declarado oficialmente que el Covid-19 es una pandemia. INEC, (2022).
En
el segundo periodo se proyecta el comportamiento de las variables mediante el
periodo de pandemia del covid-19 que fueron establecidas por el ministerio de
salud púbica del ecuador las fechas 12 de marzo del 2020. En la tercera parte
es la es las fechas de finalización de la pandemia con las fechas establecidas
por el ministerio de salud pública del ecuador en el mes de mayo del 2023.
En
este primer periodo tendremos la visualización del valor que arroja los datos
examinados sobre las exportaciones de los productos del café y del cacao, con
las siguientes variables.
Datos
Últimos de exportación de sacos del Cacao en miles de USD que fue de 2824,044
con una desviación estándar de 1181,991 y con un coeficiente de variación de
41,85 también se analizó la variable que está en estudios sobre Datos Ultimo de
exportación de sacos de Café en miles de USD con un valor 145,737 tenemos una
desviación estándar de dichos datos que son 40,406 y a la vez nos arroja los
siguientes datos sobre el coeficiente de variación 27.73%.
Exportación
de Cacao Elaborado en Miles de (USD) con el valor de 10585,88 con la desviación
estándar 2684,29 y con el valor del coeficiente de variación de 25,36, La
exportación de Café en miles de (USD) tiene el valor de 7926,58, desviación
estándar 3066,89 y el coeficiente de variación 38,69%.
Figura 1. Datos Últimos de exportación
de sacos del Cacao y de Café en miles de USD.
Figura 2. Exportación de Cacao y Café
Elaborado en Miles de (USD).
Con los datos en estudio tenemos los resultados de las siguientes
variables, Datos Últimos de exportación de sacos del Cacao en miles de USD
tenemos como resultados los siguientes cuartiles: Primer cuartil (Q1) con el valor
de 2340, y en segundo cuartil (Q2) es el valor de 2535, y como tercer cuartil
(Q3) con un valor de 2940.
Por
consiguiente, realizamos el análisis de la variable Datos Últimos de
exportación de sacos del Café en miles de USD. Primer Cuartil (Q1) con el
siguiente valor de 118,38, el segundo cuartil (Q2) con el siguiente valor de
129,8, y el tercer cuartil (Q3) tenemos un resultado de 169,2.
Tenemos
como resultado e información del estudio de la variable: Exportación de Cacao
Elaborado en Miles de (USD) con los datos de los cuartiles, primer cuartil (Q1)
8862,013, tenemos el valor en el segundo cuartil (Q2) de 10238,687, y el valor
del tercer cuartil (Q3) es de 11782,354.
Tenemos
información de la siguiente variable em estudio: Exportación de Café Elaborado
en Miles de (USD), como primer cuartil (Q1) con el valor de 5472,047, en el
segundo cuartil (Q2) con el valor de 7975,857, y por último el valor del tercer
cuartil (Q3) es de 10225,378.
Con
los datos obtenidos se realiza el análisis de las series con las variables de
estudio, Datos Últimos de exportación de sacos del Cacao y Datos Últimos de
exportación de sacos del Café en miles de USD, como primera fase tenemos el
periodo que corresponde a las fechas del 1 de enero del año 2015 al 11 de
marzo del 2020 antes de la pandemia, como segunda parte es el comportamiento de
las variables en el lapso de la pandemia, con las fechas correspondientes hasta
el 15 de mayo del 2023, declaradas por el ministerio de salud pública del
Ecuador y como tercera fase tenemos el periodo con fechas, mayo 2023 hasta la
fecha del mes de mayo 2024.
Figura 3. Serie de tiempo Datos Últimos
de exportación de sacos del Cacao y de Café en miles de USD.
Proyectamos
los datos ya analizados de las variables, Exportación de Cacao y de Café
Elaborado en Miles de dólares en los tres periodos (antes, durante y después)
del covid-19 en la fase de tiempo del año 2015 al año 2024. Tenemos como
resultado una variación de los precios de los productos del Cacao y del Café,
la serie de tiempo nos ayuda a identificar el incremento o discusión de la
exportación que el Ecuador ha realizado en el periodo mencionado.
Figura 4. Serie de tiempo Exportación de
Cacao y Café Elaborado en Miles de (USD).
Los
datos puestos en estudio en el modelo lineal, analizamos para luego determinar
las variables dependientes y las variables independientes, como variables
dependientes tenemos, Datos Últimos de Exportación en sacos del Cacao, y Datos
Últimos de exportación en sacos de Café que corresponden al eje de las (X) y al
eje de la (Y) van las variables independientes que corresponden a la, Canasta
Familiar, Canasta Básica vital y al IPC.
Modelo de regresión lineal múltiple de la
cadena productiva del cacao.
YX
= β0 + β1X1 + β2 X2 + β3
X3 + Ɛ
YX
= Datos Últimos de Exportación de sacos de Cacao en miles de dólares.
X1
= canasta básica
X2
= canasta familiar vital
X3=
IPC
YX
= Exportación de Cacao elaborado en miles de dólares.
X1
= canasta básica
X2
= canasta familiar vital
X3=
IPC
Modelo de regresión lineal múltiple de la
cadena productiva del café
YX
= β0 + β1X1 + β2 X2 + β3
X3 + Ɛ
YX
= Datos Últimos de Exportación de sacos de Café en miles de dólares.
X1
= canasta básica
X2
= canasta familiar vital
X3
= IPC.
YX
= Exportación de Cacao elaborado en miles de dólares.
X1
= canasta básica
X2
= canasta familiar vital
X3
= IPC
En
esta parte se proyecta las dos variables del Cacao y del café que están puesto
en estudio para una mejor visualización, tenemos una comparación como se ha ido
comportando las exportaciones de los productos del cacao y del café (antes,
durante y después) del Caovid-19.
Con
este modelo de regresión lineal múltiple tenemos la variable datos últimos de
exportación de cacao y café en miles de dólares hecho las comparaciones con las
variables independientes como son la canasta básica, canasta familiar vital y
el IPC. El objetivo del modelo es cuantificar cómo los diferentes factores de
la cadena productiva afectan el rendimiento o los ingresos, se utiliza para
entender y predecir cómo diferentes factores influyen en el resultado final,
nos ayudando a mejorar la toma de decisiones en todas las fases de la
producción.
Modelo de regresión lineal múltiple del cacao
y del café
Tabla 1
Modelización en las cadenas productivas del cacao y del café.
|
Prod.
|
Modelos
|
R
|
|
Cacao
|
Ultm.Exp Ccao Sacos = -15402,09 -
28,10 C B + 53,99 C F + 102,00 IPC + Ɛ
|
0,81
|
|
Exp Ccao Elabor Miles Sacos = -
60879,16 - 62,80 C B + 65,95 C F + 782,10 IPC + Ɛ
|
0,88
|
|
Café
|
Ultm Exp Café Sacos = -891,76 -
1,64 C B + 2,56 C F + 8,58 IPC + Ɛ
|
0,87
|
|
Ultm Exp Café Sacos = -891,76 -
1,64 C B + 2,56 C F + 8,58 IPC + Ɛ
|
0.89
|
Para
obtener los resultados de la variables en estudio procedemos a realizar las
gráficas de los modelos de regresión lineal múltiple, las variables
dependientes son: Últimos datos de exportación de Cacao en sacos en miles de
dólares, Últimos datos de exportación de café de sacos en miles de dólares, se
izó el análisis con las variables independientes que llevan el nombre de,
Canasta Básica, y Canasta familiar Vital, como segundo grupo en estudio tenemos
las variables dependientes que corresponden a los nombres de Exportación de
Cacao Elaborado en Miles de dólares y Exportación de Café Elaborado en Miles de
dólares. Para obtener mejor el resultado se izó la comparación con las
variables independientes que llevan el nombre de Canasta Básica y la Canasta
Familiar Vital. Se los representa en figuras tridimensional para descubrir las
superficies y tendencias de las variables. Y así se procede a proyectar cada
uno de los casos planteados con anterioridad para obtener un específico
resultado y poder analizar como el comportamiento de las exportaciones del café
y del cacao en el periodo de tiempo que seleccionamos para nuestro estudio que
son desde el año 2015 al año 2024, un periodo considerable y complejo del cual
obtuvimos datos para un estudio representativo.
Figura 5. Ajustes del modelo de
regresión para las variables, Datos Últimos de Exportación en sacos del Cacao
en miles de dólares, Canasta Básica y Canasta Familiar Vital.
En
el primer modelo en el cual tenemos las variables dependientes (Z) Datos Últimos
de exportación de Cacao en sacos en miles de dólares, la variable independiente
(X) es la Canasta Básica y la segunda variable independiente (Y) es Canasta
Familiar Vital.
R= 0,8375
Tenemos
el coeficiente de correlación aplicado el este primer modelo de 0,8375.
Figura 6. Ajustes del modelo de
regresión para las variables, Datos Últimos de Exportación en sacos del Cacao
en miles de dólares, Canasta Básica y Canasta Familiar Vital.
En
el primer modelo en el cual tenemos las variables dependientes (Z), Exportación
de Cacao Elaborado en Miles de dólares, la variable independiente (X) es la
Canasta Básica y la segunda variable independiente (Y) es Canasta Familiar
Vital.
R= 0,8249
Tenemos
el coeficiente de correlación aplicado el este primer modelo de 0,8249.
Figura 7. Ajustes del modelo de
regresión para las variables, , Exportación de Cacao Elaborado en Miles de
dólares, Canasta Básica y Canasta Familiar Vital.
En
el primer modelo en el cual tenemos las variables dependientes (Z), Datos
Últimos de Exportación en sacos del Café en miles de dólares, la variable
independiente (X) es la Canasta Básica y la segunda variable independiente (Y)
es Canasta Familiar Vital.
R= 0,903
Tenemos
el coeficiente de correlación aplicado el este primer modelo de 0,903.
Figura 8. Ajustes del modelo de regresión
para las variables, Exportación de Café Elaborado en Miles de dólares, Canasta
Básica y Canasta Familiar Vital.
En
el primer modelo en el cual tenemos las variables dependientes (Z), Exportación
de Café Elaborado en Miles de dólares, la variable independiente (X) es la
Canasta Básica y la segunda variable independiente (Y) es Canasta Familiar
Vital.
R= 0,8213
Tenemos
el coeficiente de correlación aplicado el este primer modelo de 0,8213.
CONCLUSIONES
Obtenemos
la conclusión del proyecto en estudio teniendo en claro que el cacao y el café
son cultivos de gran importancia de oportunidades económicas y beneficio para
la salud, también enfrentan desafíos relacionados con la sostenibilidad
ambiental, las condiciones sociales y las presiones del mercado global. La
innovación, la educación de los productores y las políticas del comercio justo
son claves para mejorar las condiciones en la cadena de valor.
En
el presente trabajo de investigación tenemos como resultado al observar que en
el primer caso que son las variables Datos Últimos de Exportación en sacos del
Cacao en miles de dólares junto con las variables expuestas en estudio Canasta
Básica y la canasta Familiar Vital, como segundo caso de nuestro proyecto
tenemos a las siguientes variables. Datos Últimos de Exportación en sacos del
Café en miles de dólares como variable (y), y la Canasta Básica junto con la
variable Canasta Familiar Vital correspondientes a la variable Y). el tercer
caso que se analizó para verifica el comportamiento de las variables de,
Exportación de Cacao Elaborado en Miles de dólares que va al eje de la (Y)
conjuntamente con las variables independientes correspondiente el eje de las
(X) cuales son, Canasta básica y la Canasta Familiar Vital. Y como cuarto y
último caso de estudio dentro de nuestro proyecto tenemos a la variable,
Exportación de Café Elaborado en Miles de dólares que son colocadas en el eje
de las (Y) y las variables socioeconómicas de estudio son las Canasta Básica y
la Canasta Familiar Vital que se colocan en el eje de las (X).
Con
las variables en estudio y las pertinentes faces que hemos realizados, y los
resultados obtenidos mediante el análisis de datos a través de las herramientas
estadísticas las variables tienen significancia para proceder a tener una
discusión técnica, con resultados que el cacao en los años después de la
pandemia ha tenido un incremento superior, al periodo antes de la pandemia del
COVID 19.
En
la pandemia del cavid-19, los preciso se comportaron inestables, esperando que
haya incremento en las exportaciones de los productos del Cacao y del Café, son
productos de crecimiento en la economía y desarrollo de la zona rural y en todo
el Ecuador.
En
la primera parte de nuestro trabajo en la parte de estadística descriptiva
resumimos los datos para una fácil comprensión aplicando esta técnica que nos
ayuda a interpretar la información cuantitativa relacionada con estos
productos. En este proceso tenemos las mediada de tendencia tenemos la Media,
desviación estándar y el coeficiente de correlación teniendo un resultado de
discusión favorable.
En
la distribución de frecuencias. En esta identidad se agrupan los datos en
intervalos para obtener las frecuencias con que se exportan ciertas cantidades
de café y de cacao en un periodo de tiempo.
posteriormente
tenemos la presentación de gráficas en las cuales visualizamos como se han ido
dando las exportaciones de estos productos, presentados en gráficas de tiempos,
el conjunto de años que hemo puesto en análisis es del 2015 al 2024. Separados
en tres periodos (antes, durante y después de la pandemia) del covid-19.
Aplicamos
una serie de tiempo. Este tipo de serie puede mostrar cómo han variado las
exportaciones en función de diferentes periodos, revelando tendencias, patrones
o irregularidades. Antes del civid-19: Este periodo abarca los años previos a
la pandemia (2015-2020). Aquí se analizó cómo se dieron las exportaciones de
café y cacao en condiciones económicas más estables y sin las restricciones que
provocó el virus. Durante el covid-19: Incluye el periodo de la pandemia
(2020-2023). En este intervalo, se observarían los efectos de la pandemia en
las exportaciones, como disminuciones debido a cierres de fronteras, problemas
logísticos, cambios en la demanda global y la reducción de la producción debido
a las restricciones sanitarias. Después del covid-19: Cubre el periodo
post-pandemia, probablemente desde 2023 en adelante. Este tramo de la serie
mostraría cómo las exportaciones comenzaron a recuperarse o si siguieron
afectadas por las secuelas económicas y logísticas de la pandemia.
Los
modelos de regresión lineal se utilizan para analizar y predecir el
comportamiento de variables económicas, como las exportaciones del cacao y del
café, a lo largo del tiempo. Para el análisis de las exportaciones antes,
durante y después de la pandemia de COVID-19, estos modelos permiten
identificar tendencias y cuantificar el impacto de factores específicos, como
la pandemia, en el volumen y valor de las exportaciones.
Durante
este período, un modelo de regresión lineal puede ayudar a establecer una línea
de base que refleje el comportamiento "normal" de las exportaciones
de cacao y café. Para este análisis, se utilizarían datos históricos, como el
volumen de exportación, los precios internacionales, la demanda en mercados
clave, y otras variables socioeconómicas. Durante la pandemia la regresión la
regresión lineal se puede usar para identificar los efectos que el COVID-19
tuvo en las exportaciones. Después de la pandemia, la regresión lineal proyecta
una notable recuperación en las explotaciones que cada isa se va teniendo un
incremento de exportación significativa tanto para el sector del cacao y del
café, teniendo cifras significativas de incremento de exportaciones y un
reconociendo que se ha tenido con una escala elevada en estos productos.
Tenemos
como cuarto paso que hemos aplicado en nuestro proyecto de investigación, En el
caso que mencionas, el modelo de regresión lineal múltiple para las
exportaciones de café y cacao en Ecuador durante los periodos antes, durante y
después de la pandemia de COVID-19, implicaría identificar cómo diferentes
factores que impactaron en las exportaciones de estos productos. Las variables
que hemos aplicados últimos datos de exportación del Caco y del café en sacos
en miles de dólares, exportaciones de café y cacao elaborados en sacos en miles
de dólares con juntamente con las variables socioeconómicas, canasta básica y
canasta familiar vital y el IPC, tenemos una excelente correlación para poder
aplicar el modelo y tener resultados favorables mediante estas variables. Que
estos productos han tenido un incremento de alto desarrollo el sector cacaotero
y cafetero a nivel nacional.
CONTRIBUCIÓN DE LOS AUTORES
La
presente investigación ha sido realizada gracias al aporte de los
investigadores involucrados: Jorge Mauricio Ojeda Tustón y William Fabián
Teneda-Llerena. Durante el desarrollo del estudio, Jorge Mauricio Ojeda Tustón
desempeñó un papel al encargarse de la recolección de datos y llevar a cabo
todos los estudios estadísticos. Por su parte, William Fabián Teneda-Llerena es
el mentor de la investigación y su metodología y quién asumió la
responsabilidad de la revisión y supervisión de todo el proceso de investigación,
su rigurosidad y experiencia fueron fundamentales para garantizar la calidad y fiabilidad
de los resultados obtenidos.
AGRADECIMIENTOS
Agradecimiento
a la Universidad Técnica de Ambato, Dirección de Investigación y Desarrollo
(DIDE). Este artículo es parte de los resultados del proyecto de investigación
titulado: Evaluación del Impacto del COVID-19 en la Cadena de valor del cacao
en la Zona 3, aprobado mediante la Resolución No UTA-CONIN-2023-0191-R, código
PFCA20.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Abad, A., Acuña, C., & Naranjo, E. (2019).
El cacao en la Costa ecuatoriana: estudio de su dimensión cultural y económica.
Revista Internacional de Administración(No. 7), 59-83. doi:DOI:
https://doi.org/10.32719/25506641.2020.7.3
Cobos, E. (11 de 03 de 2021).
https://revistagestion.ec/economia-y-finanzas-analisis/ecuador-tiene-en-el-cacao-una-oportunidad-de-oro.
Obtenido de https://revistagestion.ec/economia-y-finanzas-analisis/ecuador-tiene-en-el-cacao-una-oportunidad-de-oro
Duque-Aldaz, F. J. (01 de 07 de 2024).
Predicción del Contenido de humedad en el proceso de secado del cacao mediante
regresión lineal simple. INQUIDEIngeniería Química y Desarrollo, Vol. 06(Nº
02), 20. doi:https://orcid.org/0000-0001-9533-1635
George E. P. Box, Gwilym M Jenkins, Gregory C
Reinsel, & Greta M Ljung. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and
Control, 5th Edition. España: weyli.
George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C.
Reinsel, & Greta M. Ljung. (Marzo de 2016). Time Series Analysis:
Forecasting and Control,5th Edition. vol. 37, 712. doi:DOI: 10.1111/jtsa.12194
Jiménez, J. O., & Cedeño Coll, E. P.
(2022). Producción y exportación del cacao ecuatoriano y el potencial del cacao
fino de aroma. Latindex, Vol. 2(Núm. 1), 8-15.
doi:https://doi.org/10.54942/qantuyachay.v2i1.17
Johanna, N. L. (2020). Evaluación de enmiendas
orgánicas: efectos en la producción y fitosanidad del cacao (theobroma cacao
l.) cultivar ccn-51. UTMACH, 19-50. Obtenido de
http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/16142
Méndez Parra, R. M., Carmona Tabares, P. C.,
& Oscar Emilio Molina Díaz, O. E. (05 de 08 de 2019). EVALUACIÓN DEL EFECTO
DE TRES NIVELES DE TOSTIÓN EN LA CALIDAD EN TAZA DE ALGUNAS VARIEDADES DE CAFÉ.
Revista de Investigaciones de la Universidad del Quindío, Vol 31, 54-61.
doi:DOI: https://doi.org/10.33975/riuq.vol31n1.277
MORANTES-QUINTANA, G. R., RINCÓN-POLO, G.,
& Narciso Andrés PÉREZ SANTODOMINGO, N. A. (2020). MODELO DE REGRESIÓN
LINEAL MÚLTIPLE PARA ESTIMAR CONCENTRACIÓN DE PM. Revista internacional de
contaminación ambiental, vol.35 (no.1), 180-194.
doi:https://doi.org/10.20937/rica.2019.35.01.13
Peter J Brockwell, & Richard A Davis.
(2016). Introduction to Time Series and Forecasting. Third Editorial .
Pico Pico, B., García Briones, A., &
Jaimez, R. (2021). La cadena de producción del Cacao en Ecuador: Resiliencia en
los diferentes actores de la producción. Revista Digital Novasinergia, vol.4
(no.2). doi:https://doi.org/10.37135/ns.01.08.10
Ponce Vaca, L. A., Orellana Suarez, K. D.,
& Acuña Velázquez, I. R. (2016). Diagnóstico y propuesta de un sistema de
innovación tecnológica cafetalera en Ecuador. Revista Cubana de Ciencias
Forestales, Vol. 4(Nº. 2), 129-129. doi:https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5768631
Salud, I. C. (2022). Efectos de la pandemia
por COVID-19 en la salud. Quito .
Teneda Llerena William Fabián, & Enriquez
Álvarez Andrea Nicole. (20 de 12 de 2022). Liderazgo y desarrollo sostenible en
la cadena de valor del cacao del cantón Pangua, Ecuador. Universidad Técnica de
Ambato. Facultad de Ciencias Administrativas. Carrera de Empresas, vol. 8(No.
1), 104-113. doi:doi.org/10.33386/593dp.2023.1-1.1636
Teneda Llerena, W. F., Santamaría Freire, E.
J., & Badillo Lema, K. D. (03 de 2023). El comportamiento de los precios de
venta del cacao (theobroma cacao. L) en la Provincia de los Ríos-Ecuador.
Universidad Técnica de Ambato, vol. 6(No. 1), 1-12.
doi:doi.org/10.33386/593dp.2023.2.1656
Venegas Sánchez, , S., Orellana Bueno, D.,
& Pérez Jara, P. (2018). La realidad Ecuatoriana en la producción de café.
Científica Mundo de la Investigación y el Conocimiento, Vol. 2(Nº. 2), 72-91.
doi:https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6732775
Vilà Baños, R., Torrado Fonseca, M., &
Reguant Álvarez, M. (2019). Análisis de regresión lineal múltiple con SPSS: un
ejemplo práctico. REIRE Revista d'Innovació Recerca en Educació, Vol. 12 (No
2). doi:DOI: https://doi.org/10.1344/reire2019.12.222704
Wagner Rampani Valverde Tigse, W. R., &
Teneda Llerena, W. F. (2024). COVID-19 y su impacto socioeconómico en el sector
lácteo Ecuatoriano. Revista Multidisciplinaria, vol. 6(N0. 1). Obtenido de
https://www.researchgate.net/publication/378179815_COVID-19_y_su_impacto_socioeconomico_en_el_sector_lacteo_Ecuatoriano
Wilfredo, B. R. (Junio de 2020). Fundamentos
para pronosticar una serie de tiempo. Revista Industrial Data, vol. 23(núm. 1),
207-228. doi:DOI: http://dx.doi.org/10.15381/idata.v23i1.16504
William Fabián Teneda Llerena, Karla Dayana
Badillo Lema, & Edwin Javier Santamaría Freire. (20 de 01 de 2023). El
comportamiento de los precios de venta del cacao. Digital Publisher, Vol. 8(No
2), 5-17. doi:doi.org/10.33386/593dp.2023.2.1656