Modelo econométrico de la demanda de carne de pollo en el cantón Olmedo Manabí-Ecuador

• Autores: Rosa Angelica Cevallos Giler, Isaura Vanessa Peña Vélez, José Díaz Montenegro
• Localización: ECA Sinergia, ISSN 1390-6623, ISSN-e 2528-7869, Vol. 14, Nº. 1, 2023 (Ejemplar dedicado a: Enero-Abril), págs. 7-18
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • ECONOMETRIC MODEL OF THE DEMAND FOR CHICKEN MEAT IN THE OLMEDO CANTON MANABÍ-ECUADOR
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• Resumen
  • español

    El artículo se enmarca en realizar un pronóstico de la demanda de carne de pollo por su contribución en la eficiencia y eficacia de las empresas avícolas en Ecuador, a través de la aplicación de varios modelos econométricos, tales como la media móvil simple de dos periodos, media móvil simple de tres periodos, media móvil ponderada, suavizamiento exponencial con alfa y regresión lineal, con la finalidad de presentar una comparación entre los mismos e identificar cual es óptimo y proporciona un menor margen de error y valor absoluto. Esta investigación es de tipo descriptiva, cuantitativa y no experimental, lo que permite alcanzar el objetivo principal que es determinar la demanda de carne de pollo en relación con el número de habitantes del cantón Olmedo. Obteniendo resultados que demuestran que el más efectivo para pronosticar esta demanda es el modelo de regresión lineal.

  • English

    The forecast of the demand for chicken meat contributes to the efficiency and effectiveness of poultry companies in Ecuador. For this reason, several econometric models will be run, such as the two-period simple moving average, three-period simple moving average, weighted moving average, exponential smoothing with alpha and linear regression, in order to present a comparison between them and identify which is optimal, generating a lower margin of error and absolute value, being a descriptive, quantitative and non-experimental investigation, which will allow us to achieve the objective of this investigation, which consists of determining the demand for chicken meat in relation to the number of inhabitants of the Olmedo canton. Obtaining interesting results that show that the most effective to forecast this demand is the regression model.