Impacto de la producción de plata sobre el crecimiento del sector minero y las exportaciones tradicionales del Perú 2008 – 2018

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(1)FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES Carrera de International Business. IMPACTO DE LA PRODUCCIÓN DE PLATA SOBRE EL CRECIMIENTO DEL SECTOR MINERO Y LAS EXPORTACIONES TRADICIONALES DEL PERÚ 2008 – 2018. Trabajo de investigación para optar el Grado Académico de Bachiller en International Business. ÁNGELA KATHERINE CASTRO NORIEGA LADY ISABEL SORIA CÁCERES. Lima – Perú 2019.

(2) ÍNDICE Resumen ..................................................................................................................................................... 3 Abstract ...................................................................................................................................................... 4 Introducción................................................................................................................................................ 5 Método ...................................................................................................................................................... 10 Tipo y diseño de investigación............................................................................................................. 10 Participantes. ........................................................................................................................................ 11 Instrumentos......................................................................................................................................... 12 Procedimiento. ..................................................................................................................................... 12 Análisis de datos. ................................................................................................................................. 13 Resultados ................................................................................................................................................ 14 Discusión .................................................................................................................................................. 23 Referencias ............................................................................................................................................... 25 ÍNDICE DE FIGURAS Figure 1- Perú: Variación porcentual en la producción minera (Interanual) ...................................................... 5 Figure 2 - PBI Global y PBI Mineria e Hidrocarburos (Var%) .......................................................................... 6 Figure 3 - Expiración tradicional vs exportación no tradicional ........................................................................ 6 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1 - Matriz de variables ....................................................................................................................... 11 Tabla 2 - Estadísticos descriptivos............................................................................................................... 15 Tabla 3 - Test de Dickey Fuller Aumentado (ADF) ....................................................................................... 16 Tabla 4 - Test de Granger .......................................................................................................................... 17 Tabla 5 - Estimacion del modelo de Minimos Cuadrados Ordinarios (MCO) .................................................. 18 Tabla 6 - Supuestos del MCO ..................................................................................................................... 19 Tabla 7 - Estimacion del Modelo MCO (Corregido) ...................................................................................... 20 Tabla 8 - Supuestos del modelo MCO (Corregido) ....................................................................................... 21. 2.

(3) Resumen El estudio tuvo la finalidad de medir el impacto de la producción de plata en el crecimiento económico minero del Perú y las exportaciones tradicionales entre el primer trimestre del año 2008 al cuarto trimestre del año 2018. El objetivo fue proporcionar un diagnóstico de la situación actual del mercado de plata; debido a que, en los últimos 2 años ha disminuido considerablemente su producción y exportaciones por ello su participación en el producto bruto interno del País. Asimismo, mediante la metodología de series de tiempo se analizó los datos históricos (Trimestrales) de la producción de plata, las exportaciones tradicionales y el producto bruto interno del sector minero, determinando así la evolución de las relaciones a largo plazo de las variables antes mencionadas. Los resultados proporcionados servirán como material informativo para las empresas productoras de plata peruanas que, además, exportan dicho material; debido a que, se proporcionará un diagnóstico y pronóstico de la evolución de las exportaciones joyería de plata peruana. Los resultados obtenidos concluyen que existe una significancia global de los parámetros, la existencia de causalidad de las variables independientes, existe un quiebre estructural en el modelo de producción de Plata en el Perú en el cuarto trimestre en el año 2011, donde sobresale las bandas de confianza del modelo. Palabras claves: Producción de plata, producto bruto minero, exportaciones tradicionales, MCO.. 3.

(4) Abstract The study aimed to measure the impact of silver production on Peru's mining economic growth and traditional exports between the first quarter of 2008 and the fourth quarter of 2018. The objective was to provide a diagnosis of the current situation of the silver market; due to the fact that, in the last 2 years, its production and exports have decreased considerably due to its participation in the country's gross domestic product. Also, using the time series methodology, historical (Quarterly) data on silver production, traditional exports and the gross domestic product of the mining sector were analyzed, thus determining the evolution of the long-term relationships of the aforementioned variables. The results provided will serve as informative material for Peruvian silver producing companies that also export said material; because, a diagnosis and forecast of the evolution of Peruvian silver jewelry exports will be provided. The results obtained conclude that there is a global significance of the parameters, the existence of causality of the independent variables, there is a structural break in the Silver production model in Peru in the fourth quarter in 2011, where the bands of model confidence. Keywords: Silver production, gross mining product, traditional exports, MCO.. 4.

(5) Introducción Con el pasar de los años, ha ido creciendo considerablemente la iniciativa por conseguir la globalización, por ese motivo, el actual mundo de los negocios se vuelve más competitivo día a día, es por esto que los países buscan nuevos métodos para llegar a nuevos mercados buscando satisfacer necesidades insatisfechas para así lograr expansión internacional, crecimiento y desarrollo económico. Hoy en día en el Perú, ha ido aumentado significativamente las exportaciones de productos minerales, volviendo a dicho sector, principal generador de empleos, inversión, crecimiento y desarrollo económico. Por lo tanto, la minería en el Perú juega un papel muy importante en el desarrollo económico del país, haciéndonos de alguna u otra forma dependientes de esta actividad, que ha logrado un gran impacto sobre PBI y en las exportaciones tradicionales. Sin embargo, en cuanto a la producción, según las cifras del Instituto Nacional de Estadística e Informática en el segundo semestre del año 2018, las exportaciones mineras descendieron en 4.4%. A causa del deterioro de la producción de dicho sector, debido al agotamiento de minas y a los conflictos existentes que fuerzan a paralizar los proyectos. Además, el desempeño negativo de algunos minerales le resto al resultado global del sector minero del país. La producción de Minerales del zinc, hierro, oro, plata, plomo con (18.9%), (-36.8%), (-6.8%), (- 12.7%) respectivamente, según INEI. Figure 1- Perú: Variación porcentual en la producción minera (Interanual). Fuente: INEI. Elaboración: Comex Perú.. 5.

(6) Se puede observar cómo ha ido cayendo la producción minera desde principios de junio del 2018. Además, en el mes de marzo, octubre del 2017 y enero del 2018, decae de manera agresiva. Figure 2 - PBI Global y PBI Minería e Hidrocarburos (Var%) 25 20 15. Producto bruto interno (variaciones porcentuales) Minería e Hidrocarburos. 10. Producto bruto interno (variaciones porcentuales) - PBI Global. 5. -5. T108 T308 T109 T309 T110 T310 T111 T311 T112 T312 T113 T313 T114 T314 T115 T315 T116 T316 T117 T317 T118 T318. 0. -10. Fuente: Elaboración propia / BCR La evolución de las exportaciones del sector minero tuvo un crecimiento sostenido desde 2014 hace principios del 2016, y el PBI global del país ha tenido una estabilidad desde el 2014. Figure 3 - Expiración tradicional vs exportación no tradicional 90. 80 70 Exportaciones por grupo de productos (estructura porcentual) Tradicionales. 60 50 40. Exportaciones por grupo de productos (estructura porcentual) - No Tradicionales. 30 20 10. T108 T408 T309 T210 T111 T411 T312 T213 T114 T414 T315 T216 T117 T417 T318. 0. Fuente: Elaboración propia / BCR. 6.

(7) Las exportaciones tradicionales estuvieron presentando una tendencia negativa desde el 2010 al final del 2015, luego ha presentado un crecimiento en los últimos trimestres; y por el lado de las exportaciones no tradicionales desde 2010 ha presenta una tendencia creciente hasta la actualidad. Por lo tanto, es importante estimar el impacto que la producción de plata en el crecimiento del sector minero y las exportaciones tradicionales, para investigar los efectos en el PBI y el crecimiento sostenido en el tiempo. Por lo tanto, el estudio busca la obtención de información relevante acerca del impacto de la producción de plata sobre el crecimiento del sector minero y las exportaciones tradicionales del Perú durante el periodo 2008 – 2018, con la finalidad de observar el efecto que la producción de minerales tiene sobre las exportaciones de productos tradicionales como la plata. Esto conlleva a generar un material informativo sobre la evolución del sector minero y la participación de las exportaciones tradicionales de plata en el crecimiento económico del Perú. De tal forma que el presente estudio sea punto de partida para futuras investigaciones de otros estudiantes quienes puedan profundizar aún más con respecto con el fin de realizar una investigación más detallada, sustentada con datos primarios que puedan servir para tomar decisiones estratégicas para nuevos proyectos emprendedores. La Sociedad de Minería, Petróleo y Energía (2012) en su reporte anual, establece el rol de la minería como importante para la economía peruana, ya que significa generación de impuestos, divisas, creación de empleos y potencial crecimiento a está misma. Para esta investigación se usó la metodología de análisis de sensibilidad de cómo varían las variables del estudio si es que el volumen de exportaciones varía en cierto porcentaje. Asimismo, concluyó que la minería es una de las fuentes más importantes para la exportación de bienes y servicios del Perú con un nivel de significancia del 59% de las exportaciones totales, genera impuestos de más de 15% del total recaudado y genera más de 820 mil puestos de trabajo a nivel nacional. El Ministerio de Energía y Minas (2018) señaló que las exportaciones mineras crecieron en un 24% al cierre del año, concluyendo que las exportaciones mineras son muy importantes para el crecimiento y desarrollo económico del Perú, en términos del PBI. Delgado (2018) realizó una investigación con el fin de analizar la influencia de los precios de los commodities mineros dentro de la balanza comercial del Perú y entre otros, el objetivo de esta investigación fue determinar la relación de largo plazo entre las variables del estudio mediante una metodología econométrica VEC, buscando explicar el comportamiento de las variables y la correlación entre ellas. 7.

(8) El estudio concluyó que la interacción de Perú con sus socios comerciales motiva la exportación de materias primas peruanas. Asimismo, se determinó que la alta competencia internacional genera pérdida de autonomía comercial del productor, teniéndose que adaptar al comprador y el mercado. Siliverstovs y Herzer (2007) abordaron una investigación titulada “Las exportaciones de manufacturas, minería y el crecimiento de las exportaciones: análisis de causalidad y cointegración para Chile (1960-2001).”, buscando evidenciar el crecimiento económico de Chile mediante las exportaciones mineras a través del incremento de productividad y manufactura. La metodología usada para esta investigación fue la prueba de hipótesis planteada llamada Everleaf y Vivaropoker. Los resultados de este estudio, buscando reducir la adolescencia de otros trabajos de investigación realizados, establecen mediante la prueba de Granger que la minería y los ingresos por manufactura influyen de manera positiva en la economía y renta de Chile, además que las exportaciones de productos manufacturados incrementan la productividad y el crecimiento sostenido de largo plazo de la economía chilena. Sahoo et al (2014) en su investigación titulada “Exportación minera, producción industrial y crecimiento económico: un análisis de cointegración y causalidad para India”, busca analizar la relación de las exportaciones mineras, la producción industrial de minería y el crecimiento de la economía en la India mediante el estudio de series de tiempo establecidas por el Banco de Reserva de la India. La metodología utilizada para este trabajo de investigación fue VECM. Los resultados obtenidos incluyen la coexistencia de las variables del estudio lo que asimismo establecen la relación equilibrada, sostenida y consistente al largo plazo de las variables. Se establecen también, evidencia de cómo el comercio internacional mediante exportaciones influye en el crecimiento de diferentes sectores económicos de la nación con el fin de servir como antecedente de estudio para esta investigación. Gaviria (2005) realizó una investigación para medir la relación entre el crecimiento económico y el comercio exterior de productos manufacturados evaluando evidencia empírica. A partir de esto, se descubrió que el crecimiento de las exportaciones manufactureras evaluadas mediante “La ley de Verdoorn” evidencia crecimiento de los sectores exportables y no exportables del país.. 8.

(9) Reyes y Jiménez (2012) en su proyecto de investigación, analiza y busca actualizar la versión introducida por Feder (1983), usando un modelo de data panel para estudiar la relación entre las exportaciones y el crecimiento económico entre las presentes naciones integrantes el grupo económico CAN. El análisis se realiza mediante el método “SURE”, estudiando las exportaciones desagregadas y agrupándolas con el nivel de intensidad tecnológica. Finalmente, en el estudio se concluye que las exportaciones influyen positivamente en el crecimiento económico. Cáceres (2013) en su trabajo de investigación busca indagar la relación de las exportaciones en el crecimiento económico de Colombia durante los años de post apertura económica realizando una investigación longitudinal durante 10 años. Mediante esta investigación se evidencia una falta de causalidad entre las exportaciones y el crecimiento económico de Colombia. Reyes (2002) examina la relación de las exportaciones en las economías de países de América Latina durante los años 1960 y 1995. Teniendo como supuesto que la integración económica de estos países ha influido positivamente en el crecimiento de la región. Se concluye que la exportación de productos tradicionales como el petróleo es importante para la economía de México y Venezuela. Sin embargo, no representa un monto importante para otros países de América Latina. Qazi Muhammad (2012) buscó investigar si las exportaciones impulsan un crecimiento económico usando una serie de datos desde el año 1978-2009. El estudio uso la metodología de pruebas de raíz unitaria de Phillips y Granger para estimar la relación de largo plazo de las variables mencionadas para el estudio. En efecto, se confirma la relación bilateral y sostenida por el tiempo de las variables crecimiento económico y las exportaciones e importaciones. Por lo tanto, los autores concluyen que el crecimiento es impulsado por la interacción internacional como lo son las exportaciones e importaciones.. 9.

(10) Método Tipo y diseño de investigación La investigación se efectuó mediante un tipo de investigación cuantitativa continua; debido al uso de data trimestral del periodo 2008 al 2018, analizando las series mediante el modelo MCO. Asimismo, la investigación proporcionara información objetiva de datos proporcionados por el BCR, para la comprobar los objetivos e hipótesis de la investigación que sustentan evolución de la producción de plata y su impacto en las exportaciones tradicionales y producto bruto interno del sector minero. Por hecho, se comprobará la causalidad y el tipo de relación de las series; asimismo, se evaluará la existencia de algún quiebre estructural en el modelo del modelo de producción de plata. Para la investigación se aplicó un tipo de investigación no experimental – Longitudinal, el uso de series de tiempo proporcionara un análisis a profundidad de los contextos históricos que ha presentado el QP en los últimos 11 años. Por lo tanto, se podrá analizar en la investigación los efectos y tipo de relación que presentan las exportaciones tradicionales (XT) y el PBI del sector minero, en los últimos 44 trimestres. Por lo tanto, según Hanke y Wichern (2006), el modelo mínimo cuadrado ordinario (MCO) mide la relación estadística lineal entre la variable dependiente (QP) y las variables explicativas (XT y PBIM) a partir de un conjunto de observaciones (44 observaciones) que permitirán encontrar los mejores estimadores lineales insesgados. 𝑌𝑖 = 𝐵1 + 𝐵2 𝑋2𝑖 + ⋯ + 𝐵𝑘 𝑋𝑘𝑖 + 𝑢𝑖 Aplicando el modelo a nuestra investigación seria la siguiente: 𝑄𝑃𝑖 = 𝐵1 + 𝐵2 𝑋𝑇2𝑖 + 𝐵3 𝑃𝐵𝐼𝑀3𝑖 + 𝑢𝑖 Donde: QP: Producción de plata XT: Exportaciones tradicionales PBIM: Producto Bruto interno del sector minero e hidrocarburos. 10.

(11) Finalmente, el modelo está emparentado con la regresión y correlación que, determinan las relaciones y efectos marginales existentes entre las series. A continuación, se presentará las variables pertenecientes al modelo; por tal razón, se describirán las variables dependientes e independientes en la siguiente tabla: Tabla 1 - Matriz de variables Variable. Tipo. Nombre. Definición nominal. Frecuencia. QP. Dependiente. Producción de plata - Total. Representa la producción de. Trimestral. plata en kg XT. Independiente. Exportaciones tradicionales. Representa las. Trimestral. exportaciones de los productos tradicionales en valor FOB PBIM. Independiente. Producto bruto interno –. Representa la cantidad. Minería e Hidrocarburos. producida de plata de todos. Trimestral. los departamentos de Perú. Fuente: Elaboración propia. Participantes La población está establecida en base al total de la información encontrada en las principales fuentes secundarias brindadas para el Perú, durante el periodo de estudio del 2008 al 2018. Por esto, no se requiere realizar un muestreo aleatorio ni tampoco calcular el tamaño de muestra mínima representativa. La muestra estuvo compuesta por los datos trimestrales recolectados del BCR, todos los datos son del periodo 2008 al 2018, contando con 44 observaciones trimestrales por variable, ya que, se realizará una investigación a los 11 años de profundidad. La investigación cuenta con una variable dependiente y dos independientes, todas son de tipo cuantitativas continuas. La variable dependiente (QP) esta expresada en kg y las variables independientes están expresadas de la siguiente manera: . XT (Millones de US$). . PBIM (Millones de US$). 11.

(12) Instrumentos Con fines de realizar el estudio de investigación se importó y organizó los datos de las variables obtenidas del BCRP, posteriormente se utilizaron las hojas de cálculo del programa informático Microsoft Excel. Luego, fue necesario el traslado de estos datos al paquete estadístico EViews 10 para desarrollar el análisis econométrico. Procedimiento Para la recolección de información se emplearon de los artículos proporcionados por el MINCETUR, SUNAT, PROMPERU y SIICEX con la finalidad de analizar el posible impacto de la producción de plata sobre el desarrollo económico del Perú y las exportaciones tradicionales durante el período de estudio del año 2008 al 2018. Así como también determinar la existencia de un quiebre estructural en la producción de plata entre la duración del período estipulado en el estudio. Posteriormente, se realizó una búsqueda de información mediante las plataformas académicas, como Proquest, SciELO, Redalyc, Google Scholar, entre otras, para la recolección de antecedentes de investigación relacionados a la producción plata o cualquier otro metal precioso y su efecto en el desarrollo económico de diferentes sectores de un país. La recolección de datos se realizó mediante series estadísticas trimestrales del año 2008 al 2018, proporcionadas por el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) del total de producción de plata, total de exportación tradicional del Perú y producto bruto interno minero.. 12.

(13) Análisis de datos El análisis de la investigación se presentará en dos secciones, la primera sección constará sección de un descriptivo de las variables y la segunda sección se estimará el modelo MCO, donde se efectuarán los test de apoyo necesario para responder todas las hipótesis de la investigación. El análisis de la investigación comenzará con el uso de los estadísticos descriptivos, donde se evaluará la normalidad (Estacionalidad) de las variables mediante el criterio de Jarque Bera. Sin embargo, es posible que las variables presenten una desviación estándar al ser datas en millones de (US$, Kg.). Por lo tanto, se transformarán las variables mediante logaritmo para disminuir la desviación estándar y comprobar si las variables siguen presentando una distribución normal. Adicionalmente, se ejecutará el test de causalidad de Granger para determinar si las variables causan entre sí, evaluando con el criterio (α<0.05) para determinar la causalidad. Posteriormente, se realizará el análisis de Dickey Fuller Aumentado (ADF) donde se evaluará la existencia de raíz unitaria y el orden de integración de las series, mediante criterio de Akaike. Luego de conocer el orden de integración de las series se estimará del MCO, donde se evaluarán los test de significancia global e individual, para comprobar si el modelo es significativo y si individuamente las variables son significativas con el QP. Adicionalmente, en la estimación se puede diagnosticar el grado de ajuste del modelo mediante el R-Squared y se puede evaluar el test de auto correlación de primer orden de Durbin Watson. En consecuencia, se efectuarán los test auto correlación de segundo orden de LM, el test de heterocedasticidad de White y el test de Normalidad de Jarque Bera. Finalmente, se utilizarán los test de Cusum y Chow donde se evaluarán los posibles quiebres estructurales existentes durante el 2001 al 2018.. 13.

(14) Resultados Es importante saber los efectos o impacto de la producción de la plata en el Perú, ya que, al ser el segundo país productor a nivel mundial de este metal, significa que su exportación repercute en el crecimiento económico del Perú que se muestra por efectos en el Producto Bruto Interno Minero, crea puestos de trabajo a nivel nacional e influye de manera positiva en la recaudación de impuestos. Por lo que en esta parte del proyecto de investigación se presentarán las principales contextualizaciones de los resultados del análisis de los datos obtenidos, mediante el programa econométrico eViews10. Larios, J.; González, C., & Álvarez, V. (2016) afirman que la econometría es un importante recurso de ayuda para profesionales y estudiantes, al momento de realizar una investigación, ya que contribuyen a explicar de las variables del presente estudio de forma estadística y en términos económicos. De igual manera, Wooldridge (2009) afirma que la econometría es desarrollar métodos estadísticos para resolver una problemática, estimar relaciones económicas mediante el pronóstico de las variables que servirán para tomar decisiones estratégicas.. 14.

(15) Análisis de los estadísticos descriptivos Se evalúan la desviación estándar y normalidad de las series con el fin de realizar los estudios determinados para posteriormente, aplicar el modelo a estudiar. Tabla 2 - Estadísticos descriptivos QP. LQP. XT. LXT. PBIM. LPBIM. Mean. 966293.6. 13.77684. 7310.423. 8.874549. 14440.18. 9.566815. Median. 953548.3. 13.7679. 7439.294. 8.914529. 13427.06. 9.505025. Maximum. 1137424. 13.94428. 9937.432. 9.204064. 18755.43. 9.839239. Minimum. 826560.2. 13.62503. 3945.737. 8.280391. 11508.86. 9.350873. Std. Dev.. 91783.24. 0.094605. 1504.373. 0.219971. 2223.728. 0.147642. Skewness. 0.223522. 0.100047. -0.225383. -0.663737. 0.742652. 0.628447. Kurtosis. 1.929825. 1.892008. 2.228524. 2.943252. 2.046598. 1.940136. Jarque-Bera. 2.466059. 2.324086. 1.463669. 3.236577. 5.711025. 4.955669. Probability. 0.291408. 0.312846. 0.481026. 0.198238. 0.057526. 0.083925. Observations. 44. 44. 44. 44. 44. 44. Fuente: Elaboración propia. Normalidad de las series Se puede observar que, los estadísticos descriptivos de las series presentan una desviación estándar alta; por tal motivo, se estimaron los estadísticos descriptivos de las series con logaritmo corrigiendo el problema. El estadístico probabilidad demostró que las series en logaritmo siguen una distribución normal al tener un p-value mayor a 0.05, lo que rechaza la hipótesis de no normalidad de las series.. 15.

(16) Estacionariedad de las series Tabla 3 - Test de Dickey Fuller Aumentado (ADF) Level. 1era Diferencia. 2da Diferencia. Variables. Lag. Prob.. Lag. Prob.. Lag. Prob.. QP. 0. 0.102. 2. 0. 3. 0. LQP. 3. 0.8394. 4. 0.023. 3. 0. XT. 5. 0.0043. 2. 0. 2. 0. LXT. 5. 0.0058. 3. 0.0035. 2. 0. PBIM. 4. 0.2269. 3. 0.0835. 2. 0. LPBIM. 4. 0.2432. 3. 0.0637. 2. 0. Fuente: Elaboración propia. Se puede observar que aplicando el test de Dickey Fuller que, solo la variable exportación de producto tradicionales (LXT) es estacionaria en su nivel (No presenta raíz unitaria), por su parte, la variable producción de plata (LQP) presenta estacionalidad en su primera diferencia (Presenta raíz unitaria en su nivel) y la variable Producto bruto interno de Minería (LPBIM) presenta estacionalidad en su segunda diferencia (Presenta raíz unitaria en su nivel y primera diferencia). Por lo tanto, la variable LQP integran en orden 0, LXT integra en orden 1 y LPBIM integran en orden 2. Entonces, se puede determinar que todas las variables, después de su corrección son estacionarias.. 16.

(17) Causalidad La causalidad en las series de tiempo explica la influencia de una de las series en otra. Asimismo, sirve para predecir el comportamiento de la variable causada en el largo plazo. Con el fin de determinar la existencia de una relación de causa-efecto, se realizó el Test de Granger. Tabla 4 - Test de Granger }. LPBIM-LQP. LPBIM-LXT. LQP-LXT. 1. 0.3029. 0.6487. 0.8305. 2. 0.6082. 0.3598. 0.805. 3. 0.5485. 0.0539. 0.0058. 4. 0.6623. 0.0916. 0.0014. 5. 0.0124. 0.0701. 0.0126. 6. 0.0285. 0.1253. 0.0337. 7. 0.0559. 0.1198. 0.0065. 8. 0.1177. 0.3481. 0.0457. 9. 0.3458. 0.036. 0.2256. 10. 0.4456. 0.0659. 0.2276. Fuente: Elaboración propia. Se puede observar que, el rezago óptimo para estimar LPBIM-LQP es el quinto rezago, LPBIMLXT es el noveno rezago y para LQP-LXT es el cuarto rezago; debido a que, presentaron la menor probabilidad asociado al estadístico F. Habiendo hallado el rezago óptimo para las variables, se concluyó que las variables independientes son causales de la variable dependiente.. 17.

(18) Estimación del modelo por Mínimos Cuadrados Ordinarios Tabla 5 - Estimacion del modelo de Minimos Cuadrados Ordinarios (MCO) 9 Variable. Coefficient. Std. Error. t-Statistic. Prob.. LPBIM. 0.605954. 0.043344. 13.97998. 0.0000. LXT. -0.186004. 0.029092. -6.39359. 0.0000. C. 9.630498. 0.415789. 23.16199. 0.0000. R-squared. 0.830093. Mean dependent var. 13.77684. Adjusted R-squared. 0.821805. S.D. dependent var. 0.094605. S.E. of regression. 0.039936. Akaike info criterion. -3.537338. Sum squared resid. 0.06539. Schwarz criterion. -3.415689. Log likelihood. 80.82144. Hannan-Quinn criter.. -3.492225. F-statistic. 100.1544. Durbin-Watson stat. 1.888791. Prob(F-statistic). 0.0000. Fuente: Elaboración propia. Bondad de ajuste El concepto de determinación múltiple R-squared mide el grado en el que Y es explicado por las variables independientes del modelo. En este caso, el R-Squared presenta una buena bondad de ajuste con un valor de 83.0093%. Siendo este resultado, importante para la investigación. Significancia individual En la tabla anterior se puede observar que, los parámetros de las series individualmente fueron significativos, ya que, los p-value fueron menores al nivel de significancia de 5%. Lo que se resume como, las variables siendo significativas para el modelo. Significancia global Los parámetros en conjunto presentaron una buena significancia global ya que la probabilidad del estadístico F-value fue menor que 0.05 siendo 0.0000.. 18.

(19) Efecto marginal Los coeficientes expresaron una relación directa de la producción de plata (LQP) con el producto bruto interno del sector minero (LPBIM) y las exportaciones de productos tradicionales (LXT) presentaron una relación inversa con la producción de plata (LQP). Supuestos del MCO Para confirmar la validez del modelo, es importante verificar que cumpla los supuestos de MCO. Tabla 6 - Supuestos del MCO Test. Tipo. P-Value. Durbin Watson. Autocorrelación. 1.888791. Breusch-Godfrey. Autocorrelación. 0.0101. Jarque Bera. Normalidad. 0.664591. White. Heteroscedasticidad. 0.0912. Fuente: Elaboración propia. Auto correlación del modelo Se puede observar que, según el test de Durbin Watson con un valor de 1.888791 cercano al 2 no presentó auto correlación de orden uno; sin embargo, analizando el test de Breusch-Godfrey, un valor de 0.0101 significa que el modelo presentó problemas de auto correlación de segundo orden. Por su parte los test de normalidad y heteroscedasticidad indicaron que, los errores del modelo siguen una distribución normal (P-value > 0.05) y que presentaron homoscedasticidad (P-value > 0.05). Por lo tanto, se pudo corregir el problema de auto correlación aplicando un rezago a la variable exportación de productos no tradicionales (LXT):. 19.

(20) Estimación del Modelo MCO (Corregido) Estimacion MCO – Corregido Tabla 7 - Estimacion del Modelo MCO (Corregido) Dependent Variable: LQP Variable. Coefficient. Std. Error. t-Statistic. Prob.. LPBIM. 0.582401. 0.040069. 14.53487. 0.0000. LXT(-1). -0.198006. 0.026492. -7.474227. 0.0000. C. 9.96158. 0.40237. 24.75729. 0.0000. R-squared. 0.851825. Mean dependent var. 13.77998. Adjusted R-squared. 0.844417. S.D. dependent var. 0.093371. S.E. of regression. 0.036829. Akaike info criterion. -3.697833. Sum squared resid. 0.054256. Schwarz criterion. -3.574958. Log likelihood. 82.5034. Hannan-Quinn criter.. -3.65252. F-statistic. 114.9759. Durbin-Watson stat. 2.150613. Prob(F-statistic). 0.0000. Fuente: Elaboración propia. Significancia individual y global Se pudo observar que, todos los parámetros individual y globalmente fueron significativos (Prob. < 0.05). Bondad de ajuste Por su parte, el R-Squared del modelo corregido varió positivamente siendo de un valor de 85.1825%. Efecto marginal Los coeficientes expresan una relación directa de la producción de plata (LQP) con el producto bruto interno del sector minero (LPBIM), lo que significa que existe un efecto positivo y las exportaciones de productos tradicionales (LXT) presentan una relación inversa con la producción de plata (LQP); lo que quiere decir un efecto negativo.. 20.

(21) Supuestos del MCO Del mismo modo que anteriormente, se realizan los test necesarios para verificar que los supuestos del modelo MCO se cumplan para confirmar la validez de éste. Tabla 8 - Supuestos del modelo MCO (Corregido) Test. Tipo. P-Value. Durbin Watson. Autocorrelación. 2.150613. Breusch-Godfrey. Autocorrelación. 0.088. Jarque Bera. Normalidad. 0.821584. White. Heteroscedasticidad. 0.5342. Fuente: Elaboración propia. Auto correlación Según el test de Durbin Watson con un valor de 2 cercano al 2.150613 no presento auto correlación de orden uno y analizando el test de Breusch-Godfrey con un valor de 0.088 se corrigió el problema de auto correlación de segundo orden. Mediante el correlograma del modelo corregido se muestro que el modelo no necesita correcciones MA o AR, al no existir problemas de normalidad, auto correlación o heteroscedasticidad en el modelo, al no salirse de los parámetros estimados. Normalidad del modelo Por su parte el test de Jarque Bera, indicó que las series siguen una distribución normal, al presentar un p-value de 0.821584, mayor que 0.05. Heterocedasticidad del modelo Mediante el test de White, se determinó que el modelo no presenta heteroscedasticidad, y por el contrario se presenta homoscedasticidad al ser el p-value, 0.5342 mayor que 0,05. Lo cual rechaza la hipótesis nula de heteroscedasticidad del modelo. Asimismo, mediante el test de heteroscedasticidad de ARCH se demostró que con un valor Pvalue de 0.3318, se rechaza la hipótesis de heteroscedasticidad; es decir, los errores del modelo son homoscedasticas Los rezagos del modelo son de periodos anteriores.. 21.

(22) Quiebre estructural Se realizó el test de Cusum para determinar la existencia de un quiebre estructural en el modelo planteado: Se observó que según el nivel de significancia de 5% el modelo presenta un quiebre estructural en el cuarto trimestre del año 2011(2011Q4). Rechazando la hipótesis nula de no existencia de quiebre estructural.. 22.

(23) Discusión Es importante destacar las principales limitaciones del presente trabajo de investigación, es cierto que si bien la metodología permitió alcanzar los objetivos planteados en un principio, lo que hizo posible explicar las incidencias de las variables independiente en la dependiente y la influencia o impacto de la producción de la producción en el crecimiento del sector económico minero del Perú, el método usado, así como muchos otros, es una estimación estadística y presenta limitaciones ya que no se contemplan factores endógenos. Este trabajo de investigación tuvo como propósito identificar, si existe un impacto de la producción de Plata sobre el crecimiento del sector minero y las exportaciones tradicionales del Perú, y mediante los resultados obtenidos se da por válida la hipótesis general El modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios estima que la variable producción de plata, exportaciones tradicionales y producto bruto minero son significativos individualmente para el modelo con un coeficiente 0.0000 que es menor que 0.05, de igual manera, se comprueba que el modelo es significativo globalmente al tener coeficiente menor de 0.05. Por lo tanto, se acepta la hipótesis general nula de significancia. Mediante el test de Causalidad de Granger se determinó que existe causalidad de las variables independientes: exportaciones tradicionales y bruto sí han influido causalmente en la variable dependiente: producción minera, es decir, que la producción de plata se puede explicar con las exportaciones tradicionales y el producto bruto interno del sector minero e hidrocarburos entre los años 2008 al 2018, lo que hace que se acepte la hipótesis nula de existencia de causalidad. En la segunda hipótesis, se encontró que los coeficientes del modelo expresan una relación directa de la producción de plata con el producto bruto interno, por lo cual se acepta la hipótesis nula de efecto marginal positivo. Por otro lado, la exportación de productos tradicionales presenta una relación inversa con la producción de plata, lo que significa que se rechaza la hipótesis nula de efectivo positivo y se acepta la hipótesis alternativa de efecto marginal negativo. Por otro lado, existe un quiebre estructural en el modelo de producción de Plata en el Perú en el cuarto trimestre en el año 2011, donde sobresale las bandas de confianza del modelo. Mediante el test de Cusum, se prueba que existe un quiebre estructural, por lo que se acepta la hipótesis nula de existencia de quiebre estructural en el período 2008-2018. La influencia negativa de las exportaciones tradicionales podría estar representando a desaceleración de las exportaciones del sector minero, en específico de las exportaciones de plata refinada y la desvalorización de los precios de exportación.. 23.

(24) El impacto positivo del producto bruto interno minero, nos indica que las producciones de minerales aún siguen presentando una relevancia en el crecimiento del sector; ya que, las exportaciones del sector minero e hidrocarburo representan un % alto de PBI global de Perú. Habiendo dicho todo esto, se concluye que se acepta la hipótesis nula de la existencia de impacto de la producción de plata en las exportaciones tradicionales y el crecimiento del crecimiento del sector económico minero del Perú. Sahoo et al (2014) analizaron la relación de las exportaciones mineras, la producción industrial de minería y el crecimiento de la economía en la India mediante el estudio de series de tiempo establecidas y concluyeron en la coexistencia de las variables del estudio lo que asimismo establecen la relación equilibrada, sostenida y consistente al largo plazo de las variables. En el presente estudio, se encontraron resultados que prueban la existencia de la relación de la producción minera de plata con el crecimiento económico que en este caso es explicado por la variable PBI minero y de hidrocarburos, asimismo, se prueba la existencia de la relación de largo plazo de las variables similares al estudio realizado en 2014, mediante la prueba de Granger que mide la relación causa-efecto y además la sostenibilidad en el tiempo del modelo estudiado, concordando con Sahoo et al en 2014. Aslan y Topcu (2018) establecieron en su investigación que buscaba obtener datos sobre el impacto de las exportaciones de ciertos sectores económicos de Turquía sobre el crecimiento de la misma nación, se encontró que sectores como la agricultura y silvicultura, minería y fabricación son los más significativos para la economía turca y comprueban la hipótesis de crecimiento planteada por los autores. Si bien el presente estudio no se enfoca en las mismas variables, se establece relación de cierto modo. Mediante el estudio del método MCO, se obtuvieron datos de cómo el alto nivel de relevancia y significancia que las producciones de minerales aún siguen presentando en relación al crecimiento del sector, guardando relación con los resultados encontrados por los autores en el 2018.. 24.

(25) Referencias Aslan, A., & Topcu, E. (2018). The relationship between export and growth: Panel data evidence from turkish sectors. Economies, 6(2) doi:http://dx.doi.org/10.3390/economies6020022 Cáceres, W. (2013). Las exportaciones y el crecimiento económico en Colombia 1994-2010. Trabajo de grado presentado como requisito para optar al título de Magíster en Ciencias Económicas. Universidad Nacional de Colombia, Colombia. Comex Perú. (2019). Porque no hay desarrollo sin inversión: minería 2019. Recuperado de: https://www.comexperu.org.pe/articulo/porque-no-hay-desarrollo-sin-inversion-mineria2019 Delgado, C. (2018). Determinantes de las exportaciones tradicionales peruanas (periodo 20022016) usando un enfoque VEC. Tesis para obtener licenciatura en Economía y Negocios Internacionales. Universidad San Ignacio de Loyola, Lima, Perú. INEI, Instituto Nacional de Estadística e Informática (2009). Metodología de Cálculo del Producto Interno. Anual.. Recuperado. de:. https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/metodologias/pbi02.pdf INEI, Instituto Nacional de Estadística e Informática (2017): Panorama de la Economía Peruana: 1950-2016.. Recuperado. de:. https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1424/libro.p df Larios, J.; González, C., & Álvarez, V. (2016). Investigación en Economía y Negocios: Manual de metodología con aplicaciones de E-views. Universidad San Ignacio de Loyola, Lima, Perú. Ministerio de Energía y Minas. (2018). Minería en Perú: Exportaciones mineras en 2017 crecieron 24%. Obtenido de El comercio Sitio web: https://elcomercio.pe/economia/peru/mineriaperu-exportaciones-mineras-2017-crecieron-24-noticia-495708 PromPeru. (2007).. Mercado. Internacional. de. Joyería.. Obtenido. de:. http://export.promperu.gob.pe/Miercoles/Portal/MME/descargar.aspx?archivo=9E44996F301C-4951-80A2-31EF962D83C6.PDF Qazi Muhammad, A. H. (2012). Exports, imports and economic growth in china: An ARDL analysis. Journal of Chinese Economic and Foreign Trade Studies, 5(1), 42-55. doi:http://dx.doi.org/10.1108/17544401211197959 Reyes, G. (2002). Exportaciones y crecimiento económico en América Latina: la evidencia empírica.. Comercio. Exterior,. volumen. 51,. No. 11.. México.. Retrieved. from:. http://revistas.bancomext.gob.mx/rce/magazines/30/3/reye1101.pdf. 25.

(26) Reyes, S., & Jiménez, S. (2012). Composición de las exportaciones y crecimiento económico en la Comunidad Andina de Naciones. Lecturas de Economía, (77), 53+. Retrieved from http://link.galegroup.com/apps/doc/A368075366/GPS?u=usil&sid=GPS&xid=f5296efa Sahoo, A., Sahoo, D., & Sahu, N. C. (2014). Mining export, industrial production and economic growth: A cointegration and causality analysis for India. Resources Policy, 42(1), 27–34. Retrieved. from. http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=eoah&AN=33810205&lang=es&si te=ehost-live Siicex.. (2017).. Servicios. al. exportador.. Obtenido. de:. http://www.siicex.gob.pe/siicex/documentosportal/171697138rad08722.pdf Siliverstovs, B., & Herzer, D. (2007). Manufacturing exports, mining exports and growth: cointegration and causality analysis for Chile (1960-2001). Applied Economics, 39(2), 153– 167.. Retrieved. from. http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=eoah&AN=10659777&lang=es&si te=ehost-live Wooldridge, Jeffrey M. (2009). Introducción a la econometría. Un enfoque moderno, 4a. edición. Boston, Massachusetts, Estados Unidos. 26.

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