Comportamiento del mercado de arándanos y su consumo en...

FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES

Carrera de Administración

COMPORTAMIENTO DEL MERCADO DE ARÁNDANOS Y SU CONSUMO EN LIMA METROPOLITANA EN EL

2018

Trabajo de Investigación para optar el Grado Académico de

Bachiller en Administración

HOLGUIN MANTILLA, SILVANA ALEJANDRA

MATEO VÉLIZ, GISELA CRISTINA

Lima - Perú

2018

pág. 2

COMPORTAMIENTO DEL MERCADO ACTUAL DE ARÁNDANOS Y SU

CONSUMO EN LIMA METROPOLITANA EN EL 2018

pág. 3

ÍNDICE GENERAL

Resumen.......................................................................................................................................4

Abstract ........................................................................................................................................5

Introducción .................................................................................................................................6

Método .........................................................................................................................................7

Tipo de investigación. ..............................................................................................................7

Diseño de investigación............................................................................................................7

Participantes. ............................................................................................................................8

Instrumentos. ............................................................................................................................9

Procedimiento ..........................................................................................................................9

Análisis de Datos......................................................................................................................9

Resultados ..................................................................................................................................10

Discusión ...................................................................................................................................24

Referencias .................................................................................................................................26

pág. 4

Resumen

El presente trabajo indica un análisis del comportamiento del consumidor de arándanos

en Lima Metropolitana.

La problemática de la investigación muestra que, los consumidores de arándanos

encuentran cierta insatisfacción al momento de ir en busca de ellos, esto se debe por la

falta de oferta y a la vez por la poca demanda, lo que genera que los precios sean altos,

no exista variedad y calidad. Para esta investigación se realizó encuestas en Lima

Metropolitana segmentado al estrato social medio alto y alto con edades a partir de 18

años para entender sus inquietudes y malestares al momento de la compra. Asimismo, se

desarrollaron dos modelos económicos de regresión lineal, uno de ellos relacionado con

la demanda y el otro con la percepción, empleando Probit, máxima variable (MV). Los

resultados permitieron obtener los factores que causan esta insatisfacción por parte los

consumidores, además del análisis de las encuestas con el fin de comprobar las hipótesis

planteadas. Los resultados de la investigación aportaran como evidencia empírica a otras

investigaciones sobre productos de la agroindustria del Perú que aún no se logran

posicionar en mercado interno originando poca demanda y oferta a nivel local.

Palabras clave: Arándanos, Regresión Lineal, Modelo Logit.

pág. 5

Abstract

The present work indicates an analysis of the behavior of the consumer of blueberries in

Metropolitan Lima.

The research problem shows that consumers of blueberries find some dissatisfaction

when going in search of them, this is due to the lack of supply and at the same time due

to low demand, which means that prices are high, not There is variety and quality. For

this investigation, surveys were carried out in Metropolitan Lima, segmented to medium

and high social stratum with ages from 18 years to understand their concerns and

discomforts at the time of purchase. Likewise, two economic models of linear regression

were developed, one of them related to demand and the other to perception, using Probit,

maximum variable (MV). The results allowed us to obtain the factors that cause this

dissatisfaction on the part of consumers, in addition to the analysis of the surveys in order

to verify the hypotheses. The results of the research will provide as empirical evidence to

other research on products of the agroindustry of Peru that have not yet managed to

position themselves in the domestic market, causing little demand and supply at the local

level.

Key words: Blueberries, Linear Regression, Logit Model.

pág. 6

Introducción

Esta investigación tiene como fin el análisis del consumidor de arándanos en Lima

Metropolitana. Por tal razón, los temas desarrollados fueron relacionados a la percepción

que tienen los consumidores al momento de la compra. El tema ha sido elegido para saber

cuáles son las causas de insatisfacción que los consumidores de arándanos tienen al

momento de adquirir la “súper fruta” y así brindar un análisis constructivo. Es

considerado como una “súper fruta” debido a sus múltiples propiedades para la salud,

bienestar y dieta.

Previas investigaciones señalan que, el mercado de arándanos está en constante

crecimiento externo, pero no interno (Leyto Muñoz & Rodriguez Rodriguez, 2008),

tomando tal premisa como motivación para la presente invesitgación. Por otro lado, el

Perú no presenta estudios sobre comportamiento de los consumidores de arándanos;

debido a esto, se realizó una investigación primaria a través de encuestas para poder

encontrar la problemática. Además, Minagri (2017), indicó que los altos porcentajes de

nutrición no son aprovechados en el Perú. La falta de innovación es un factor que afecta

la calidad de las frutas y una adecuada tecnología para producir por grandes cantidades.

Se necesita una investigación adicional para entender mejor acerca de lo que implica una

mejor gestión de producción.

El problema hallado es que los consumidores de arándanos en Lima Metropolitana no

están tan satisfechos con el mercado nacional ya que no encuentran mucha variedad y

calidad en los supermercados, así como elevados precios. El consumo de arándanos se

concentra en mayor porcentaje en los estratos económicos medio alto y alto; por lo mismo

que, es un fruto de elevado precio y de duración corta. La calidad es otra causa que genera

insatisfacción a los consumidores porque no siempre llegan a los puntos de venta en buen

estado.

L a investigación se enfocó en evaluar las causas de la insatisfacción de los consumidores

de arándanos. Con los resultados se podrá hacer un análisis y recomendaciones para las

personas que estén interesadas en hacer negocio y/o investigar acerca del producto para

saber sus fortalezas y debilidades, así como las limitaciones que se encontraron para poder

hacer la investigación.

De tal forma que, se plantearon las siguientes hipótesis para determinar los fines de la

investigación. De acuerdo a la hipótesis general, se propuso determina si existía

pág. 7

insatisfacción por parte de los consumidores de arándanos. Además, se pretendió

determinar si los precios altos y la baja calidad influenciaban la insatisfacción de dicho

producto.

Para la recolección de información se empleó una encuesta, siendo esta realizada en los

distritos de Lima Metropolitana para los estratos sociales medio y alto. Además, la

segmentación está orientada a personas mayores de los 18 años. Se considera esta

segmentación debido a que el arándano en su mayoría es adquirido por quienes sienten el

deseo de cuidarse y que pueden pagar alto precio. El objetivo de la investigación fue

determinar los factores que causan la insatisfacción de los consumidores de arándanos en

Lima Metropolitana y comprobar las hipótesis planteadas.

Palabras clave: Consumo arándanos Lima, exportaciones arándanos, percepción del

consumidor, oferta de arándanos, puntos de venta en Lima, mercado internacional,

producción y calidad arándanos, precios de arándanos Lima. El modelo utilizado es lineal

Dinámico Bayesiano de orden 1.

Método

Tipo de investigación.

La investigación que se está realizando es un análisis mixto. En primer lugar, a través del

análisis cuantitativo se busca comprobar y correlacionar las variables, para conocer la

causalidad y efecto en insatisfacción de los consumidores de arándanos si influye en la

demanda. Es por ese motivo que se realizó un análisis de las variables y a su vez se

realizaron encuestas al público objetivo. Para esta investigación se está teniendo en cuenta

como fuentes informativas principales a Adex, Agrodata y Sierra exportadora.

En segundo lugar, se realizó un análisis cualitativo, de la percepción del consumidor

relacionado con la calidad y precio de los arándanos, ya que se busca conocer las

experiencias y cómo piensan las personas sobre la forma de adquirir los arándanos.

Diseño de investigación.

En la investigación se realizará un diseño experimental y de encuestas para conocer y

comprobar nuestras hipótesis.

Además, se realizará de manera dicotómica y por escala de Likert.

pág. 8

Para esta investigación se está realizando un levantamiento de información a través de las

encuestas a los consumidores de arándanos, esta encuesta está limitada por restricciones.

Esta investigación se está realizando en los siguientes niveles: análisis multivariante,

mediante la aplicación de modelos probit multinomiales. Además de realizarse un análisis

Bivariante.

Participantes.

Participaron 131 personas de Lima Metropolitana mayores de 18 años de los estratos

sociales A y B, que se preocupan más por su bienestar y cuentan con mayor poder

adquisitivo. Las personas o participantes son consumidores de arándanos que por lo

general llevan un estilo de vida sofisticado, además muestran su satisfacción o

insatisfacción al momento de adquirir los arándanos.

Tabla 1

Datos para obtener la información de Lima Metropolitana

INFORMACIÓN SOBRE LA POBLACIÓN DE LIMA METROPOLITANA

Población NSE A/B 23.1%

Población NSE A/B Mayores a 18 años 1 1664 400

Mercado Potencial 1 1664 400

Fuente: Elaboración propia, obtenido de INEI 2014

De acuerdo al informe del INEI (2014) se puede señalar que, existe un 23.1% de habitantes pertenecientes

al NSE A/B. Debido a esto, se planteó que la población objetivo para la investigación estaría compuesta

por habitantes del NSE A/B mayores a 18 años, siendo estos un aproximado de 1 1664 400.

De acuerdo a lo anterior mencionado, para el cálculo de la muestra se aplicará la siguiente

formula sabiendo el número de población:

.

Población = 11664400

P = 0.5

q = 0.5

Error = 0.08

Z= 1.96

Son 131 encuestas, las cuales son mayores de 18 años de los estratos sociales A y B

n = z2(N)(p)(q)

= 1598490

= 131 (e2(N-1))+(z2(p)(q)) 12182

pág. 9

Instrumentos.

Se utilizaron fuentes secundarias como referencia para un mejor análisis como Adex data

trade, Minagri, Mincetur, Inei y Sierra exportadora. A su vez se usó como instrumento de

investigación las encuestas a los consumidores de arándanos en Lima Metropolitana para

lograr entender su percepción acerca del mercado de arándanos y su comportamiento en

el momento de la compra. Las encuestas se midieron por escala de Likert y preguntas

dicotómicas. Este método aportó información importante para poder entender con

claridad el problema principal. Además, se hizo una entrevista a profundidad a la

coordinadora del sector agro en Adex para poder entender mejor el mercado a nivel

macro. Como cuarto instrumento utilizado es el programa econométrico E-views que

sirvió para extraer y analizar la data.

Procedimiento

En primera instancia se hizo una recopilación de información de papers científicos para

entender mejor acerca del mercado de arándanos en Perú e internacionalmente.

Se consideró contactar con la coordinadora del sector agro del gremio Adex porque

domina el tema y se pudo comprender mejor el mercado externo, así como los principales

problemas. Por tal razón, los temas abarcados fueron acerca de las exportaciones,

producción, competencia e interés en el mercado de los arándanos; con el objetivo de

entender por qué no existe crecimiento del mercado interno.

Posteriormente se hizo encuestas piloto a 32 personas de la muestra hallada y luego al

restante. La manera en que se logró recaudar información fue fijar presencia en los

supermercados en la sesión arándanos y lograr ver sus gestos al momento de la compra,

además de lograr que respondan las encuestas. Las preguntas se centraron en la

satisfacción de los consumidores al momento de realizar una compra, de acuerdo a su

percepción sobre los precios y la calidad del producto, y finalmente se analizó la

influencia de los ingresos mensuales para poder así hallar el problema.

Análisis de Datos

Los datos a analizar son mixtos, es decir cualitativos porque se estudia la percepción del

consumidor y cuantitativos porque se estudia si la demanda interna depende del factor

precio y baja calidad del fruto. Se plantearon dos modelos a continuación:

DEMANDA = B1 + B2*PERCEPCIÓN + B3*PRECIO + B4*CALIDAD

pág. 10

Se está evaluando la percepción, precio y la calidad; siendo el precio la variable

cuantitativa.

PERCEPCIÓN = B1 + B2*PRECIO + B3*CALIDAD

En este modelo se está evaluando las variables relacionadas con la percepción de los

consumidores

Resultados

Los datos obtenidos de Eviews son los siguientes:

En base al primer modelo:

A continuación, se muestran los estadísticos descriptivos de las series:

Figura 1

Estadístico Descriptivo Gráfico – Demanda (DA)

0

1

2

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130

DA

Fuente: Elaboración Propia

NOTA: X: Representa a los participantes.

Y: Representa las respuestas de los participantes.

pág. 11

Figura 2

Estadístico Descriptivo Gráfico – Percepción (PR)

0

1

2

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130

PR


NOTA: X: Representa a los participantes.

Y: Representa las respuestas de los participantes

Figura 3

Estadístico Descriptivo Gráfico – Precio (P)

4

8

12

16

20

24

28

32

36

40

44

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130

P


Nota: X: Representa los participantes

Y: Representa el precio que paga los participantes por el arándano.

pág. 12

Figura 4

Estadístico Descriptivo Gráfico – Calidad (CA)

0

1

2

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130

CA


NOTA: X: Representa el número de personas.

Y: Representa la percepción sobre la calidad de los participantes.

Tabla 2

Estadístico Descriptivo – Todas las Series

DA PR P CA

Mean 0.717557 0.396947 25.67557 0.236641

Median 1 0 25 0

Maximum 1 1 40 1

Minimum 0 0 5 0

Std. Dev. 0.451916 0.491143 7.983619 0.426652

Skewness -0.966518 0.421258 -0.344623 1.239277

Kurtosis 1.934158 1.177459 2.580117 2.535806

Jarque-Bera 26.59655 22.00522 3.555353 34.70791

Probability 0.000002 0.000017 0.169030 0

Sum 94 52 3363.5 31

Fuente: Elaboración propia.

Las variables Percepción y Experiencia presentan una distribución normal ya que, la

probabilidad asociada al estadístico Jarque – Bera es menor al nivel de significancia de

0.05. Sin embargo, la variable Precio no presenta una distribución normal debido a que,

la probabilidad asociada al estadístico Jarque – Bera es mayor al nivel de significancia de

0.05.

A continuación, se estimará el modelo MCO (Mínimo Cuadrado Ordinario):

pág. 13

Tabla 3.

Test de Auto Correlación (Durbin – Watson)

Variable dependiente: DA

Variable Coeficiente t-Statistic Prob.

C 0.641367 4.754611 0

PR -0.109629 -1.380865 0.1697

P 0.006421 1.310159 0.1925

CA -0.190825 -2.081082 0.0394

R-squared 0.055068 Prob(F-statistic) 0.065158

Durbin-Watson stat 1.828354


En la tabla 3 se muestra la estimación del modelo MCO; donde se demuestra que solo la

variable CA es significativa para el modelo trabajado, así también se demuestra que no

existe significancia global (Prob. > 0.05) y se obtuvo un Durbin – Watson de 1.828354.

En el test de auto correlación serial del primer orden de Durbin - Watson de los errores

del modelo estimado se pudo afirmar que el valor crítico calculado (1.828354) es mayor

al valor crítico de Durbin – Watson UPPR (1.774). Por lo tanto, no existe auto correlación

de primer orden de los residuos.

TEST DE AUTO CORRELACIÓN SERIAL (BREUSCH – GODFREY)

Tabla 4

Test de Auto Correlación Serial (Breusch – Godfrey)


En el Test de Auto Correlación de Orden Superior de Breusch – Godfrey se determinó

que no existe auto correlación de los errores de segundo orden; debido a que, la Prob.

(0.1191) es mayor al α (0.05).

TEST DE HETEROSCEDASTICIDAD DE LOS ERRORES (GLEJSER, WHITE &

BREUSCH – GODFREY)

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 2.098182 Prob. F(2,125) 0.1270

Obs*R-squared 4.254947 Prob. Chi-Square(2) 0.1191

pág. 14

Tabla 5

Test de Heteroscedasticidad de los Errores (Glejser, White & Breusch – Godfrey)

TEST: HETEROSCEDASTICIDAD GLEJSER WHITE BREUSCH – GODFREY

Prob. F(5,125) 0 0.0.105 0.0036

Prob. Chi-Square(5) 0 0.0128 0.0042

Prob. Chi-Square(5) 0.0003 0.2874 0.9668


En el Test de Heteroscedasticidad de los errores de Glejser, White & Breusch – Godfrey

se determinó a través de la Prob. Calculada (0, 0.0128 y 0.0042 respectivamente) que

existe heteroscedastidad de los errores; debido a que, es menor que α (0.05).

TEST DE NORMALIDAD DE LOS ERRORES DE JARQUE – BERA

Figura 5

Histograma – Test de Normalidad de los Errores (Jarque – Bera)


En el test de Jarque – Bera, determinamos la no existencia de normalidad de los errores;

debido a que, la Prob. Asociada al test es menor a 0.05.

A continuación, se estimará el modelo LOGIT por Máxima Verosimilitud:

pág. 15

Tabla 6

Test del Modelo LOGIT


Variable Coeficiente z-Statistic Prob.

C 0.571001 0.852074 0.3942

PR -0.568541 -1.409687 0.1586

P 0.033438 1.327385 0.1844

CA -0.912702 -2.054849 0.0399

McFadden R-squared 0.045992 Prob(LR statistic) 0.066595


En la tabla 10 se muestra la estimación del modelo LOGIT, el cual demuestra que todos

los coeficientes de las variables son significativos. Por otro lado, R² de McFadden es de

0.045992 y se demuestra que no existe significancia global, ya que la probabilidad

asociada al estadístico LR (0.066595) es mayor al nivel de significancia de 0.05.

Para interpretar de manera correcta los coeficientes estimados en el modelo LOGIT se

debe evaluar los efectos marginales del cambio unitario de una de sus regresoras en la

relación a la razón de probabilidades.

Efecto marginal del cambio unitario CAᵢ en la razón de probabilidades:

e^(-0.912702)= 0.401438

El incremento de una unidad CAᵢ genera una disminución de 0.401438 en la razón de

probabilidades.

Tabla 7

Expectativa de Predicción – LOGIT

Expectation-Prediction Evaluation for Binary Specification

Success cutoff: C = 0.5

Estimated Equation

Dep=0 Dep=1 Total

Total 37 94 131

Correcto 2 90 92

% Correcto 5.41 95.74 70.23

Estimated Equation

Dep=0 Dep=1 Total

Total 37 94 131

Correcto 11.81 68.81 80.62

% Correcto 31.92 73.20 61.54


pág. 16

En la tabla 7 se concluye que el modelo LOGIT especificado predice de manera adecuada

el 70.23% de las observaciones y, específicamente, se predice con mayor certeza los 1

que los 0 ya que el porcentaje de certeza de estimación es de 95.74% y 5.41%

respectivamente. También se puede observar la bondad de ajuste de R² (0. 6154).

A continuación, se estimará el modelo PROBIT por Máxima Verosimilitud:

Tabla 8

Test del Modelo PROBIT



C 0.336383 0.838528 0.4017

PR -0.341000 -1.417112 0.1565

P 0.021073 1.401121 0.1612

CA -0.567261 -2.114421 0.0345



En la tabla 8 se muestra la estimación del modelo PROBIT, el cual demuestra que todos


0.047636 y se demuestra que no existe significancia global, ya que la probabilidad

asociada al estadístico LR (0.059410) es mayor al nivel de significancia de 0.05.

Para interpretar de manera correcta los coeficientes estimados en el modelo PROBIT se



Efecto marginal del cambio unitario CAᵢ en la razón de probabilidades:

e^(-0.567261)= 0.567077

El incremento de una unidad CAᵢ genera una disminución de 0.567077 en la razón de

probabilidades.

pág. 17

Tabla 9

Expectativa de Predicción – PROBIT



Estimated Equation

Dep=0 Dep=1 Total

Total 37 94 131

Correcto 2 90 92

% Correcto 5.41 95.74 70.23

Estimated Equation

Dep=0 Dep=1 Total

Total 37 94 131

Correcto 11.81 68.98 80.80

% Correcto 351.93 73.39 61.68


En la tabla 9 se concluye que el modelo PROBIT especificado predice de manera

adecuada el 70.23% de las observaciones y, específicamente, se predice con mayor

certeza los 1 que los 0 ya que el porcentaje de certeza de estimación es de 95.74% y 5.41%

respectivamente. También se puede observar la bondad de ajuste de R² (0. 6168).

En base al segundo modelo:

A continuación, se muestran los estadísticos descriptivos de las series:

Figura 6

Estadístico Descriptivo Gráfico – Percepción

0

1

2

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130

PERCEPCION


Nota: X: Representa los participantes.

Y: Representa la percepción de los participantes (Habito de compra).

pág. 18

Figura 7

Estadístico Descriptivo Gráfico – Experiencia

0

1

2

3

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130

EXPERIENCIA


Nota: X: Representa los participantes.

Y: Representa la experiencia de los participantes.

Figura 8

Estadístico Descriptivo Gráfico – Precio

4

8

12

16

20

24

28

32

36

40

44

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130

PRECIO


Nota: X: Representa el número de personas.

Y: Representa el precio que paga las personas.

pág. 19

Tabla 10

Estadístico Descriptivo – Todas las Series


Las variables Percepción y Experiencia presentan una distribución normal ya que, la

probabilidad asociada al estadístico Jarque – Bera es menor al nivel de significancia de

0.05. Sin embargo, la variable Precio no presenta una distribución normal debido a que,

la probabilidad asociada al estadístico Jarque – Bera es mayor al nivel de significancia de

0.05.

A continuación, se estimará el modelo MCO (Mínimo Cuadrado Ordinario):

Tabla 11

Test de Auto Correlación (Durbin – Watson)

Variable dependiente: PERCEPCION

Variable Coeficiente t-Statistic Prob.

C -0.275391 -0.707541 0.4805

PRECIO 0.047034 3.278702 0.0013

EXPERIENCIA 0.63866 2.210446 0.0289

PRECIO*EXPERIENCIA -0.031356 -3.012517 0.0031

R-squared 0.104847 Prob(F-statistic) 0.002745

Durbin-Watson stat 1.921547


En la tabla 11 se muestra la estimación del modelo MCO; donde se demuestra que todas

las variables son significativas para el modelo trabajado, así también se demuestra que la

significancia global de los parámetros es buena (Prob. < 0.05) y se obtuvo un Durbin –

Watson de 1.921547.

En el test de auto correlación serial del primer orden de Durbin - Watson de los errores

del modelo estimado se pudo afirmar que el valor crítico calculado (1.921547) es mayor

al valor crítico de Durbin – Watson UPPR (1.774). Por lo tanto, no existe auto correlación

de primer orden de los residuos.

TEST DE AUTO CORRELACIÓN SERIAL (BREUSCH – GODFREY)

PERCEPCION EXPERIENCIA PRECIO

Mean 0.717557 1.236641 25.67557

Probabilidad 0.000002 0 0.16903

pág. 20

Tabla 12

Test de Auto Correlación Serial (Breusch – Godfrey)


En el Test de Auto Correlación de Orden Superior de Breusch – Godfrey se determinó

que no existe auto correlación de los errores de segundo orden; debido a que, la Prob.

(0.1831) es mayor al α (0.05).

TEST DE HETEROSCEDASTICIDAD DE LOS ERRORES (WHITE)

Tabla 13

Test de Heteroscedasticidad de los Errores (White)

Heteroskedasticity Test: White



Scaled explained SS 7.238082 Prob. Chi-Square(5) 0.2035


En el Test de Heteroscedasticidad de los errores de White se determinó a través de la

Prob. Calculada (0.0219) que existe heteroscedastidad de los errores; debido a que, es

menor que α (0.05).

TEST DE NORMALIDAD DE LOS ERRORES DE JARQUE – BERA

Figura 9

Histograma – Test de Normalidad de los Errores (Jarque – Bera)


Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:



pág. 21

En el test de Jarque – Bera, determinamos la no existencia de normalidad de los errores;

debido a que, la Prob. Asociada al test es menor a 0.05.

A continuación, se estimará el modelo LOGIT por Máxima Verosimilitud:

Tabla 14

Test del Modelo LOGIT

Variable Dependiente: PERCEPCIÓN


C -4.303504 -2.021861 0.0432

PRECIO 0.250952 3.059249 0.0022

EXPERIENCIA 3.298082 2.060024 0.0394




En la tabla 14 se muestra la estimación del modelo LOGIT, el cual demuestra que todos


0.090291 y la de significancia global de parámetros es buena ya que la probabilidad

asociada al estadístico LR (0.002797) es menor al nivel de significancia de 0.05.

Para interpretar de manera correcta los coeficientes estimados en el modelo LOGIT se



Efecto marginal del cambio unitario PRECIOᵢ en la razón de probabilidades:

e^(0.250952)= 1.285248

El incremento de una unidad PRECIOᵢ genera un incremento de 1.285248 en la razón de

probabilidades.

Efecto marginal del cambio unitario EXPERIENCIAᵢ en la razón de probabilidades:

e^(3.298082)= 27.060686

El incremento de una unidad EXPERIENCIAᵢ genera un incremento de 27.060686 en la

razón de probabilidades.

Efecto marginal del cambio unitario PRECIO*EXPERIENCIAᵢ en la razón de

probabilidades:

pág. 22

e^(-0.16127)= 0.851062

El incremento de una unidad PRECIO*EXPERIENCIAᵢ genera una disminución de

0.851062 en la razón de probabilidades.

Tabla 15

Expectativa de Predicción – LOGIT



Estimated Equation

Dep=0 Dep=1 Total

Total 37 94 131

Correcto 8 86 94

% Correcto 21.62 91.49 71.76

Estimated Equation

Dep=0 Dep=1 Total

Total 37 94 131

Correcto 13.24 70.24 83.47

% Correcto 35.77 74.72 63.72


En la tabla 15 se concluye que el modelo LOGIT especificado predice de manera


certeza los 1 que los 0 ya que el porcentaje de certeza de estimación es de 91.49% y

21.62% respectivamente. También se puede observar la bondad de ajuste de R² (0.6372).

A continuación, se estimará el modelo PROBIT por Máxima Verosimilitud:

Tabla 16

Test del Modelo PROBIT


En la tabla 16 se muestra la estimación del modelo PROBIT, el cual demuestra que todos


Variable dependiente: PERCEPCION


C -2.545278 -2.053535 0.04

PRECIO 0.149634 3.160182 0.0016

EXPERIENCIA 1.957813 2.127062 0.0334



pág. 23

0.091135 y la de significancia global de parámetros es buena ya que la probabilidad

asociada al estadístico LR (0.002629) es menor al nivel de significancia de 0.05.

Para interpretar de manera correcta los coeficientes estimados en el modelo PROBIT se



Efecto marginal del cambio unitario PRECIOᵢ en la razón de probabilidades:

e^(0.149634)= 1.161409

El incremento de una unidad PRECIOᵢ genera un incremento de 1.161409 en la razón de

probabilidades.

Efecto marginal del cambio unitario EXPERIENCIAᵢ en la razón de probabilidades:

e^(1.957813)= 7.083818

El incremento de una unidad EXPERIENCIAᵢ genera un incremento de 7.083818 en la

razón de probabilidades.

Efecto marginal del cambio unitario PRECIO*EXPERIENCIAᵢ en la razón de

probabilidades:

e^(-0.096203)= 0.908280

El incremento de una unidad PRECIO*EXPERIENCIAᵢ genera una disminución de

0.908280 en la razón de probabilidades.

Tabla 17

Expectativa de Predicción – PROBIT



Estimated Equation

Dep=0 Dep=1 Total

Total 37 94 131

Correcto 8 87 95

% Correcto 21.62 92.55 72.52

Estimated Equation

Dep=0 Dep=1 Total

Total 37 94 131

Correcto 13.24 70.3 83.53

% Correcto 35.77 74.78 63.76


pág. 24

En la tabla 17 se concluye que el modelo PROBIT especificado predice de manera


certeza los 1 que los 0 ya que el porcentaje de certeza de estimación es de 92.55% y

21.62% respectivamente. También se puede observar la bondad de ajuste de R² (0.6376).

Discusión

CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS CON LOS RESULTADOS DEL MODELO

GENERAL DE DEMANDA DE ARÁNDANOS.

Según los resultados obtenidos en el presente trabajo de investigación respecto a las

variables analizadas, se percibió mediante la inferencia estadística, que la demanda tuvo

un efecto negativo con respecto a la Percepción de Insatisfacción, el Precio y la Calidad

de los arándanos ofrecidos en el mercado de Lima Metropolitana; siendo esta última la

única variable significativa.

Se determinó que, el crecimiento de la Demanda de arándanos tiene una relación directa

con la calidad; es decir, que al aumentar una unidad porcentual en la variable calidad, la

percepción de la insatisfacción tiene un aumento mínimo de 0.40%. Debido a esto,

mientras la calidad del arándano siga siendo mala esto se verá reflejado en el poco

consumo del producto por parte del mercado limeño. Esto quiere decir, que si la demanda

de arándanos aumentará será a causa de la calidad del producto que se ofrece; por lo tanto,

la calidad de la producción y cosecha de los arándanos debe ser mejor para lograr

incentivar el consumo en mayores cantidades.

CONTRASTACIÓN DE RESULTADOS CON OTROS ESTUDIOS SIMILARES

Con relación a los estudios realizados por Leyto Muñoz & Rodriguez Rodriguez (2008),

“Prospeccion Y Exportacion De Arandanos Frescos Al Mercado Estado Unidense”

menciona que “la demanda regional de arándanos en Chile presenta las mismas

características de la nacional, es decir, la producción de arándanos, se enfoca

completamente a la exportación”, el cual se asemeja cada vez más a la oferta en Perú que

está disminuyendo y sobre todo en Lima Metropolitana. En el presente trabajo se ha

demostrado que la calidad de los arándanos en el mercado nacional es baja debido a que

la producción con mejor calidad es la que se exporta y lo que se queda es lo que se vende

en los mercados peruanos, por ende, la calidad de los arándanos del mercado limeño no

son los óptimos lo que genera una alta percepción de insatisfacción.

pág. 25

CONTRASTACIÓN DE HIPÓTESIS CON LOS RESULTADOS DEL MODELO DE

PERCEPCIÓN DE INSATISFACCIÓN.

Según los resultados obtenidos en el presente trabajo de investigación, en relación a las

variables analizadas se percibió mediante la inferencia estadística que la percepción de

insatisfacción de los consumidores se debe al precio que suelen pagar al momento de

adquirir los arándanos, los cuales no presentan una buena calidad en el mercado de Lima

Metropolitana.

Así mismo, se determinó que la Percepción de la Insatisfacción tiene una relación

indirecta con el Precio; es decir, al aumentar una unidad porcentual en la variable precio,

la percepción de la insatisfacción tiene un aumento mínimo de 0.41%. Debido a que, los

consumidores eligen un producto de buena calidad sin escatimar en el precio. Esto se

debe que al mejorar el producto los consumidores se sentirán más satisfechos y por ende

estarían dispuestos a pagar un poco más.

CONTRASTACIÓN DE RESULTADOS CON OTROS ESTUDIOS SIMILARES

En los meses bajos de producción recae la calidad del producto esto genera que la

percepción sobre el producto sea negativa. Esto se corroborar según el estudio realizado

por Sáez en el año 2006, en su estudio “Producción Y Comercio Nacional E Internacional

Del Arándano”, donde menciona que “en Estados Unidos, el arándano es cosechado entre

los meses de Abril y Octubre, logrando un “pico” de producción desde mediados de Junio

hasta mediados de Agosto. Por esta razón para poder suplir el déficit en los meses

restantes, importan este producto desde el hemisferio sur”.

Concluyendo que, la producción nacional se preocupa por exportar los arándanos de

mejor calidad, obligando así a un consumo de arándanos de baja calidad a los

consumidores nacionales lo cual se representa en la insatisfacción por parte del

consumidor al obtener un producto de precio alto con baja calidad.

pág. 26

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Comportamiento del mercado de arándanos y su consumo en...

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