LVTS = 3.503254 + 1.497772LPP

(4.928993) (0.493084) Error Estándar -0.710744 3.037559 t de Student

Interpretación del coeficiente de la forma funcional Log-Log.

Cuando los aranceles aumentan en 1%, las ventas totales de vehículos aumentan en 1.49% aproximadamente.

El coeficiente de determinación de la ecuación N.4 de (0.506) indica el grado de relación entre la demanda de vehículos y la variación de los aranceles (el precio de venta de los vehículos) que es de 50.6%. De este modo, existe una baja representatividad de la variable LPPV en el modelo por lo que el modelo explica en apenas 50.6% de la variación total del nivel de ventas. El ajuste lineal de la ecuación es insatisfactorio.

El estadístico t de student de la variable LPPV es de 3.037 con una probabilidad de 0.0141 que dicha variable no sea significativa por lo que la variable LPPV no es significativa frente a la demanda de vehículos.

El estadístico Durbin-Watson es de 1.17 evidenciando la no existencia de auto correlación entre las dos variables del modelo ya que se acerca más a 2 que a 0. No existe problema de auto correlación entre las perturbaciones.

Elasticidad de las ventas cuando las importaciones aumentan.

EQ05=LVTS C LIMP

LVTS = 2.096310 + 0.855125LIMP

(0.771781) (0.071672) Error Estándar 2.716198 11.93109 t de Student

Interpretación del coeficiente de la forma funcional Log-Log.

Cuando las importaciones de automóviles aumentan en 1%, las ventas totales aumentan en 0.86% aproximadamente.

El coeficiente de determinación de la ecuación N.5 de (0.922) indica el grado de relación entre la demanda de vehículos (ventas) y la importación vehículos en unidades que es de 92.2%. De este modo, existe una alta representatividad de la variable LIMP en el modelo por lo que el modelo explica en apenas 92.2% de la variación total del nivel de ventas. El ajuste lineal de la ecuación es satisfactorio.

El estadístico t de student de la variable LIMP es de 11.93 con una probabilidad de 0.000 que dicha variable no sea significativa por lo que la variable LIMP es significativa frente a la demanda de vehículos o nivel de ventas.

El estadístico Durbin-Watson es de 1.25 evidenciando la no existencia de auto correlación entre las dos variables del modelo. No existe problema de auto correlación entre las perturbaciones.

Cuadro N. 42 Ingreso Familiar 2000-2013

Fecha Ingreso Familiar Mensual

2000 163,57 2001 200,73 2002 221,26 2003 253,17 2004 265,95 2005 280,00 2006 298,67 2007 317,34 2008 373,34 2009 406,93 2010 448,00 2011 492,80 2012 545,07 2013 593,60

*Datos tomados a Diciembre de cada año Fuente: INEC

Elasticidad de las ventas (demanda) cuando el ingreso familiar aumenta

EQ07= LVTS C LINF

LVTS = 4.697777 + 1.140720LINF

(1.121590) (0.193610) Error Estándar 4.188499 5.891848 t de Student

Interpretación del coeficiente de la forma funcional Log-Log.

Cuando el ingreso familiar aumenta en un 1% la demanda de vehículos aumenta en 1.14%

El coeficiente de determinación de la ecuación N.7 de (0.743) indica el grado de relación entre las ventas (demanda) de vehículos y el ingreso familiar, que es de 74.3%. De este modo, existe una baja representatividad de la variable LINF en el modelo por lo que el modelo explica en apenas 19.5% de la variación total de la balanza comercial. El ajuste lineal de la ecuación es satisfactorio.

El estadístico t de student de la variable LINF es de 5.891 con una probabilidad de 0.0001que dicha variable no sea significativa por lo que la variable LINF es significativa frente a la demanda de vehículos o ventas.

El estadístico Durbin-Watson es de 1.32 evidenciando la no existencia de auto correlación entre las dos variables del modelo. No existe problema de auto correlación entre las perturbaciones.

Cuadro N. 43PIB per cápita 2000-2013

Año PIB per cápita2 _{(US$ a precios actuales)}

2000 1.462,00 2001 1.914,00 2002 2.191,00 2003 2.442,00 2004 2.705,00 2005 3.013,00 2006 3.337,00 2007 3.575,00 2008 4.256,00 2009 4.237,00 2010 4.501,00 2011 5.035,00 2012 5.425,00 2013 5.720,00

Fuente: Banco Mundial Elaboración: Adrián Yépez

2

Según el Banco Mundial, El PIB per cápita es el producto interno bruto dividido por la población a mitad de año. El PIB es la suma del valor agregado bruto de todos los productores residentes en la economía más todo impuesto a los productos, menos todo subsidio no incluido en el valor de los productos. Se calcula sin hacer deducciones por depreciación de bienes manufacturados o por agotamiento y degradación de recursos naturales.

Elasticidad de las ventas (demanda) cuando el PIB per cápita aumenta EQ08= LVTS C LPPC

LVTS = 2.182677 + 1.124240LPPC

(1.237998) (0.152601) Error Estándar 1.763069 7.367175 t de Student

Interpretación del coeficiente de la forma funcional Log-Log.

Cuando el PIB per cápita aumenta en un 1% la demanda de vehículos (ventas) aumenta en 1.12%

El coeficiente de determinación de la ecuación N.8 de (0.818) indica el grado de relación entre las ventas (demanda) de vehículos y el PIB per cápita, que es de 81.8%. De este modo, existe una alta representatividad de la variable LPPC en el modelo por lo que el modelo explica en 81.8% de la variación total del nivel de ventas. El ajuste lineal de la ecuación es satisfactorio.

El estadístico t de student de la variable LPPC es de 7.367 con una probabilidad de 0.0000 que dicha variable no sea significativa por lo que la variable LPPC es significativa frente a la demanda de vehículos o ventas.

El estadístico Durbin-Watson es de 1.545 evidenciando la no existencia de auto correlación entre las dos variables del modelo. No existe problema de auto correlación entre las perturbaciones.

Cuadro N. 44 Tasas de Interés 2000-2013

Periodo

Tasa de Interés

Activa Referencial Pasiva Referencial Depósitos a Plazo 2000 14,52 7,7 2001 16,44 6,83 2002 12,77 4,97 2003 11,73 4,83 2004 8,03 3,97 2005 8,58 4,06 2006 9,86 4,87 2007 10,72 5,64 2008 9,14 5,09 2009 9,19 5,24 2010 8,68 4,28 2011 8,17 4,53 2012 8,17 4,53 2013 8,17 4,53

Fuente: Banco Central del Ecuador Elaboración: Adrián Yépez

Elasticidad de las ventas cuando las tasas de interés aumentan

EQ09=LVTS C LTIA

LVTS = 14.88767 - 1.559806LTIA

(1.042152) (0.449984) Error Estándar 14.28550 -3.466357 t de Student

Interpretación del coeficiente de la forma funcional Log-Log.

Cuando las tasas de interés Activa referencial aumentan en 1%, las ventas(demanda de vehículos) disminuye por 1.55%.

El coeficiente de determinación de la ecuación N.9 de (0.50) indica el grado de relación entre las ventas (demanda) de vehículos y la tasa de interés Activa referencial, que es de 50%. De este modo, existe una baja representatividad de la variable LTIA en el modelo por lo que el modelo explica en apenas 50% de la variación total de las ventas de vehículos. El ajuste lineal de la ecuación es insatisfactorio.

El estadístico t de student de la variable LTIA es de -3.46 con una probabilidad de 0.0047que dicha variable no sea significativa por lo que la variable LTIA es significativa frente a la demanda de vehículos o ventas.

El estadístico Durbin-Watson es de 1.49 evidenciando la no existencia de auto correlación entre las dos variables del modelo. No existe problema de auto correlación entre las perturbaciones.

Elasticidad de las ventas cuando la tasa de interés aumenta

EQ10=LVTS C LTIP

LVTS = 14.23696 - 1.832006LTIP

(0.959998) (0.593539) Error Estándar 14.83020 -3.086583 t de Student

Interpretación del coeficiente de la forma funcional Log-Log.

Cuando la tasa de interés pasiva aumenta en 1%, las ventas (demanda de vehículos) disminuye en 1.83%.

El coeficiente de determinación de la ecuación N.10 de (0.44) indica el grado de relación entre las ventas (demanda) de vehículos y la tasa de interés pasiva, que es de 44%. De este modo, existe una baja representatividad de la variable LPPV en el modelo por lo que el modelo explica en apenas 19.5% de la variación total de la balanza comercial. El ajuste lineal de la ecuación es insatisfactorio.

El estadístico t de student de la variable LTIP es de -3.08 con una probabilidad de 0.0094que dicha variable no sea significativa por lo que la variable LTIP es significativa frente a la demanda de vehículos o ventas.

El estadístico Durbin-Watson es de 0.81 evidenciando la existencia de auto correlación positiva entre las dos variables del modelo.

Para explicar la variación de la demanda de vehículos en el Ecuador en los últimos 13 años, es imprescindible establecer una comparación entre todas las variables que se modelaron frente a la demanda, el cuadro N. 45 muestra la correlación para cada una de las variables estudiadas.

Cuadro N. 45

Niveles de Correlación

Variables Descripción Correlación Modelo

PPV Precio Venta Vehículos 50.6% EQ04 IMP Importación Vehículos 92.2% EQ05

INF Ingreso Familiar 74.3% EQ07

PPC PIB per Cápita 81.9% EQ08

TIA Tasa de Interés Activa 50% EQ09 TIP Tasa de Interés Pasiva 44.2% EQ10

De acuerdo al cuadro N.45 los modelos de tendencia lineal de las ecuaciones 4,5,7,8,9 y 10 muestran una correlación frente a la demanda de vehículos en el Ecuador, de modo que la importación de vehículos es la variable que explica el 92.2% de la varianza de la variable endógena o venta de vehículos. El resultado de la ecuación N.5 es muy consistente con la teoría económica, ya que cuando se restringen las importaciones a través de las cuotas de importación la demanda disminuye, por el contrario si estas se eliminarían la demanda se incrementaría, por lo tanto, la importación de vehículos no explica restringidamente la variación de la demanda sino que la demanda de vehículos refleja significativamente la oferta de vehículos y ésta en parte se delimita por las cuotas arancelarias que regulan la oferta y obligan a que disminuya la demanda. Así, la ecuación N.5 refleja la incidencia en la demanda de vehículos de la oferta de los mismos y muestra únicamente una relación causal, más no el factor económico de la sociedad que influye en el incremento de la demanda de vehículos.

Identificar el factor o los factores por los que la demanda se incrementa aunque el precio de vehículos también se incremente es importante debido al comportamiento de la demanda de vehículos del país, esto se debe a que, para el 2012 se produce el efecto de las cuotas de importación y se obliga a que la demanda disminuya aunque los precios sigan incrementándose, por tal motivo, el funcionamiento de la demanda es afectado además que por el incremento arancelario (que sería el funcionamiento normal de la demanda en los últimos 9 años) por las cuotas de importación. Consecuentemente, ninguna variable puede explicar el comportamiento de la demanda en un 100% ya que es imposible que otra variable incorpore el efecto del incremento arancelario y el efecto de las cuotas de importación.

De esta manera, las variables relacionadas con el ingreso de los consumidores como son el PIB per cápita y el ingreso familiar poseen la correlación más alta con respecto a la demanda de vehículos en el Ecuador, 81.9% y 74.3% respectivamente. El ingreso como se ha visualizado a través de las ecuaciones N.7 y N.8 explican en gran porcentaje el constante incremento de la demanda de vehículos hasta el año 2012.

Elasticidad de la Balanza Comercial Automotriz cuando las ventas aumentan

La ecuación N.6 evidencia el impacto final del análisis presentado en esta disertación, el impacto de la demanda de vehículos en la balanza comercial automotriz.