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Título : Factores relevantes de la producción de soya en Ecuador
Autor : DT - Morales Carrasco, Lilián Victoria
Oña Zapata, Edson Josue
Palabras clave : FACTORES RELEVANTES
ECONOMÍA AGRARIA
PRODUCCIÓN
RENTABILIDAD
Fecha de publicación : mar-2023
Resumen : El interés por analizar la relación entre la producción de soya y sus factores relevantes, nace porque es importante para la economía agraria en Ecuador, por esta razón, el propósito de esta investigación es analizar la relación de las variables con la producción de este cultivo. La población objeto de estudio está representada por los datos que existen en Ecuador referentes a la producción total, superficie cultivada, superficie con riego, aplicación de fertilizantes, crédito público agropecuario y población rural. Se trata de una Investigación bibliográfica documental basado en datos secundarios, de carácter descriptiva y correlacional. Las matrices elaboradas para datos secundarios sirvieron de instrumento para el análisis del modelo de regresión lineal múltiple usando el método de mínimos cuadrados ordinarios con corrección de heterocedasticidad y el modelo de datos de panel estimado por efectos fijos. Como principal hallazgo de la investigación, se logró evidenciar que todos los modelos presentan coeficientes de determinación superiores al 75 por ciento. Finalizada la investigación, se concluye que las que los factores relevantes son estadísticamente significativos para explicar la variable dependiente.
Descripción : The interest in analyzing the relationship between soybean production and its relevant factors arises because it is important for the agricultural economy in Ecuador, for this reason, the purpose of this research is to analyze the relationship of the variables with the production of this crop. The population under study is represented by the existing data in Ecuador regarding total production, cultivated area, irrigated area, fertilizer application, agricultural public credit and rural population. This is a documentary bibliographic research based on secondary data, descriptive and correlational in nature. The matrices elaborated for secondary data served as an instrument for the analysis of the multiple linear regression model using the ordinary least squares method with heteroscedasticity correction and the panel data model estimated by fixed effects. As the main finding of the research, it was found that all the models have determination coefficients higher than 75 percent. At the end of the research, it is concluded that the relevant factors are statistically significant in explaining the dependent variable.
URI : https://repositorio.uta.edu.ec/jspui/handle/123456789/37627
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