Modelo explicativo de la rentabilidad económica del cultivo de durazno en la provincia de Pamplona, Colombia

Abstract

En Colombia, el departamento de Norte de Santander, en el cual se ubica la Provincia de Pamplona, es el segundo mayor productor de durazno del país posicionándose como un cultivador de vocación frutícola. El objetivo de esta investigación fue determinar un modelo econométrico explicativo de la rentabilidad económica para veintisiete fincas productoras de durazno con la finalidad de evaluar cómo las variables costo de producción, rendimiento, ingresos y edad del cultivo afectan la rentabilidad económica de estos cultivadores. La investigación se basó en un estudio de campo, metodología de corte transversal, se utilizó una encuesta estructurada y se efectuaron pruebas de validez. Los resultados mostraron que las variables propuestas explican la variación en la rentabilidad económica, y que el modelo no presenta problemas de normalidad, colinealidad, heteroscedasticidad y autocorrelación.

Regression analysis of the factors affecting economic profitability of banana passion fruit production

“…As a result, according to the proposed econometric it is evident that, with respect to the explanatory variables, their estimated coefficients were significantly different from zero at a 5% significance level, consistent with hypothesized signs and, as expected, production cost was negatively related to economic profitability, and P, Q and TR presented a positive relationship. These findings confirm those of Flórez and Miranda (2017) and Cancino, Cancino-Escalante and Quevedo-García (2018) who in their studies identified that, for crops such as camu camu and peach, production costs also presented a negative impact on profitability suggesting therefore, that farmers should focus on cost reduction strategies through, for example, innovative practices. Furthermore, it can be argued that the model passed all statistic diagnostic checks where the ADF, PP and the KPSS tests indicated the presence of stationarity.…”

Un modelo Box Jenkins ARIMA para modelar y pronosticar la producción de mora de castilla en Colombia

“…Even though there are many studies on the biological and agricultural aspects of blackberry production, forecast analysis has received very little attention in the literature, most probably because in many countries the data on the quantity of production is inaccurate or lacking (Cancino, Cancino & Cancino, 2021). Nonetheless, this methodology has been widely employed in other fruit crops to forecast production, consumption, imports and exports.…”

Modelo econométrico para el cultivo de mora de castilla (Rubus glaucus) en los municipios de Pamplona y Chitagá, Norte de Santander, Colombia.

“…La formalización del modelo econométrico que aquí se propone, se fundamenta en el planteado por [27] y [28], con algunas modificaciones. En este sentido, el modelo propuesto se basa en el método de los mínimos cuadrados ordinarios (MCO) expresado por la ecuación que se presenta a continuación 3 β2 = Coeficiente asociado a los costos de producción agrícola (CPA).…”

“…No obstante, indicadores como la rentabilidad económica han sido ampliamente empleados, tal es el caso de los trabajos de [24], cuyo objetivo fue analizar la influencia del rendimiento, edad del cultivo y densidad de siembra sobre la rentabilidad económica del cultivo de camu camu. Asimismo, [25] calcularon la rentabilidad económica de la producción de jitomate bajo condiciones de invernadero; [26] examinaron la rentabilidad económica del cultivo de la mandioca por medio del costo de producción y el ingreso; [27] determinaron a través de un modelo econométrico, cómo los costos de producción, rendimiento, ingresos y edad del cultivo afectan la rentabilidad económica del cultivo de durazno. Finalmente [28], propusieron un método para evaluar la rentabilidad económica de los cereales alto andinos en Perú.…”