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Price trends of Agave Mezcalero in Mexico using multiple linear regression models / Estimativa de tendências de preços de Agave Mezcalero no México usando modelos de regressão linear múltipla
Cruz-Ramírez, Angel Saul; Martínez-Gutiérrez, Gabino Alberto; Martínez-Hernández, Alberto Gabino; Morales, Isidro; Escamirosa-Tinoco, Cirenio.
Afiliação
  • Cruz-Ramírez, Angel Saul; Unidad Oaxaca (CIIDIR-Oaxaca),. Instituto Politécnico Nacional. Centro Interdisciplinario de Investigación para el Desarrollo Integral Regional. Oaxaca. MX
  • Martínez-Gutiérrez, Gabino Alberto; Unidad Oaxaca (CIIDIR-Oaxaca),. Instituto Politécnico Nacional. Centro Interdisciplinario de Investigación para el Desarrollo Integral Regional. Oaxaca. MX
  • Martínez-Hernández, Alberto Gabino; Université Sorbonne Paris Nord. Unité de formation et de recherche de Sciences Économiques et de Gestion. Paris. FR
  • Morales, Isidro; Unidad Oaxaca (CIIDIR-Oaxaca),. Instituto Politécnico Nacional. Centro Interdisciplinario de Investigación para el Desarrollo Integral Regional. Oaxaca. MX
  • Escamirosa-Tinoco, Cirenio; Unidad Oaxaca (CIIDIR-Oaxaca),. Instituto Politécnico Nacional. Centro Interdisciplinario de Investigación para el Desarrollo Integral Regional. Oaxaca. MX
Ciênc. rural (Online) ; 53(2): e20210685, 2023. tab, graf
Article em En | LILACS-Express | VETINDEX | ID: biblio-1384555
Biblioteca responsável: BR1.1
ABSTRACT
ABSTRACT This study developed a multiple linear regression model to estimate the Average rural prices (ARP) in Mexico with information taken from the period 1999-2018. The variables used to generate this model were the supply and demand as represented by planted area, yield, exports and the ARP of Agave Tequilero and Mezcalero. The analysis was carried out through the multiple linear regression model (MLRM) with the least squares method and using the statistical package R. The following variables were identified as having a significant influence on the determination of the ARP the yield of Agave Mezcalero (YAM), the ARP of Agave Tequilero and the new planted area of Agave Tequilero (NPAATt-6) with an adjustment of 6 periods. Overall, three models were generated model 2 was considered the most appropriate because it allows carrying out future forecasts with the new planted area with Agave Tequilero with 2 independent variables. YAM and NPAATt-6 were useful in predicting 65.5% of the annual variations in the ARP and helped recognize the negative trend of the Agave price from 2020 to 2024. Therefore, the use of the MLRM to estimate the Agave ARP can be a useful tool in predicting the performance of this crop.
RESUMO
RESUMO O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo de regressão linear múltipla para estimar o Preços médios rurais (PRM) no México com informações retiradas do período 1999-2018. As variáveis ​​utilizadas para gerar este modelo foram a oferta e a demanda representadas pela área plantada, produtividade, exportações e o PRM da Agave Tequilero e Mezcalero. A análise foi realizada através do modelo de regressão linear múltipla (MRLM) com o método dos mínimos quadrados e utilizando o pacote estatístico R. As seguintes variáveis ​​foram identificadas como tendo influência significativa na determinação do PRM o rendimento da Agave Mezcalero (RAM), o PMR da Agave Tequilero e a nova área plantada da Agave Tequilero (NPAATt-6) com um ajuste de 6 períodos. Ao todo, foram gerados três modelos o modelo 2 foi considerado o mais adequado porque permite fazer previsões futuras com a nova área plantada com Agave Tequilero com dois variáveis ​​independentes. RAM e NPAATt-6 foram úteis na previsão de 65,5% das variações anuais no ARP e ajudaram a reconhecer a tendência negativa do preço da Agave de 2020 a 2024. Portanto, o uso do MRLM para estimar o PMR da Agave pode ser uma ferramenta útil na previsão do desempenho desta cultura.
Palavras-chave

Texto completo: 1 Base de dados: VETINDEX Idioma: En Revista: Ciênc. rural (Online) Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article / Project document

Texto completo: 1 Base de dados: VETINDEX Idioma: En Revista: Ciênc. rural (Online) Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article / Project document