LA ECONOMETRÍA APLICADA AL ANÁLISIS DE LA
Planteamiento del problema Son muchos los factores que inciden en la determinación de la competitividad, término con un significado tan amplio que intelectuales como Paul Krugman ( Porter, 1 997) han dicho ue es una forma poética de así llamarle a la productividad. Su determinación se vuelve más difícil si se indica qué ésta puede y debe definirse macro y microeconómicamente; sectorial y regionalmente, en un punto o en un periodo de tiempo o digamos por tamaño de empresa. dependlentemente del alto grado de dificultad que implica la determinación de este concepto, es conveniente señalar que en los últimos 35 años, digamos desde que en particular Porter ( 1991 ) la introdujera en el análisis económico como factor explicativo del porqué los países y su empresas eran no exitosos en los mercados, su estudio y aplicación han cobrado importancia tanto en el ámbito académico como en los sectores público y privado.
Por consiguiente y refiriéndonos concretamente a México, forma parte de las materias que negocios de las empresas y de los planes de desarrollo que instrumentan la federación, los estados y los municipios.
Ello se debe a que en su conceptualización y en su instrumentación están inmersos los factores de la producción, la tecnolog[a, la organización, el tiempo y el espacio y, por consiguiente, se considera que influye significativamente en la incursión exitosa e las empresas en los mercados, en la solución del desempleo y en la mejor distribución del ingreso, por señalar algunos de los alcances que se pueden tener cuando se implementa adecuadamente. Para ver el artículo completo en formato pdf comprimido en zip pulse aquí para citar este artículo puede utilizar el siguiente formato: Sánchez Barajas, G. «La econometría aplicada al análisis de la competitividad empresarial» en Contribuciones a la Econom[a, febrero 2008 en http://www. eumed. net/ce/2008a/ Al no haber una definición totalmente aceptada de la competitividad ello significa que hay un problema conceptual a esolver y por ende, surge la conveniencia de que en los medios académicos se continúe estudiando con objeto de lograr un mejor entendimiento de la misma, de manera que al emanar una concepción clara sobre ella, al plasmarla en programas de trabajo, su efecto sea positivo y duradero en la rentabilidad y productividad de las inversiones tanto públicas como privadas.
Con base en lo antes señalado es que se acotará el problema refiriéndolo exclusivamente al ámbito empresarial, de manera que en este documento no se explorará la determinación de la competitividad por ejemplo, desde el punto 17 o se explorará la determinación de la competitividad por ejemplo, desde el punto de vista sectorial o espacial.
En este sentido, el acotamiento del estudio de la competitividad todavía se hará más concreto al referirlo exclusivamente a empresas con un producto como el aguacate, que tiene fuerte incidencia en la economía de Michoacán y justifica su estudio con métodos como el econométrico aquí sugerido, en particular ahora que este fruto se exporta a los Estados Unidos, donde se compite fuertemente con otros países por lo que las empresas michoacanas deben de contar con referencias teóricas propiadas para mejorar o adecuar sus sistemas de producción, de comercialización y de distribución a las exigencias de los consumidores y a la presión ejercida por sus competidores extranjeros..
Contexto referencial La teoría de la competitividad es una de las principales hipótesis que en el mundo de la economía y de los negocios de la actualidad, se estudia con ahínco en todos los países, en sus organizaciones empresariales, en sus universidades y en sus centros de investigación avanzada, en virtud de que expresa políticas públicas y privadas, estrategias e ideas sobre los resuntos programas que se deben de instrumentar, a nivel macro y micro, para que tanto los países como sus empresas incursionen exitosamente en los mercados globalizados. La econometría es un método cientifico que tiene la capacidad para hacer análisis de estructura y de predicción, característica que ayuda al investigador a plantear y desarrollar con rigor técnico sus hipótesis sobre cómo deben de interrelaci 30F 17 investigador a plantear y desarrollar con rigor técnico sus hipótesis sobre cómo deben de interrelacionarse las variables, estableciendo su corresponsabilidad, así como ara diseñar escenarios futuros de comportamiento, en este caso de la competitividad de una empresa con un sustento teórico fundamentado en las matemáticas, la estadística y la probabilidad.
En otras palabras, permite hacer diagnósticos sobre la competitividad actual y proporciona elementos para el diseño de planes y programas que hagan factible su incremento en el futuro. En este trabajo se demuestra lo anterior, referido en particular al análisis estructural porque lo limitado del espacio no permite hacerlo en el ámbito de la predicción. Sustento teórico Los fundamentos de la econometría tradicional y de series e tiempo están constituidos por métodos matemáticos y estadísticos de estimación de la dependencia de una variable endógena de otra(s) variable(s) exógena(s), así como de la cuantificación o asociación que pueda existir entre ellas.
Por consiguiente su aplicación permite expresar y hacer mediciones económicas, es decir, hace posible expresar una teoría economica en forma matematica ( modelos uniecuacionales o multiecuacionales), y verificarla con indicadores estadísticos ( pruebas de hipótesis). Dentro de los métodos matemáticos aplicados a la economía y a os negocios destaca el de mínimos cuadrados, en virtud de que con él se puede hacer análisis de regresión y de correlación, tanto simple como múltiple. Con el análisis de regresión se puede determinar la dependencia de una variable (Y) d PAGF40F 17 múltiple. de una variable (Y) de otra variable (X), cuando es una regresión simple o, de varias variables (X,Z,Q) cuando se trata de una regresión múltiple.
A la primera, Y, se le denomina variable dependiente ( también llamada endógena, explicada o regresada); a la segunda, (X), se le conoce como variable independiente, xplicativa, exógena o regresora. Con el análisis de correlación se cuantifica la relación, asociación o grado en que X explica a Y. La dependencia de Y de X matemáticamente se expresa así: y se le llama forma funcional . El desarrollo matemático y sobre todo su aplicación en computadora en la actualidad pone a disposición del investigador muchas formas funcionales para hacer análisis de regresión y de correlación. Entre las más conocidas están la de la recta, la de la parábola, la exponencial, hipérbola, la reciproca, etc.
Cualesquiera que sea la forma funcional que se utilice, ésta iempre será una expresión sencilla de la realidad, es decir, nunca la «retratará» totalmente. El econometrista está consciente de ello y por eso al escribir la ecuación de regresión de la forma funcional que seleccionó para su estudio, para explicar el comportamiento de Y en función de X complementa ésta última con otra variable que denotaremos con la literal U y llamaremos «variable residual», la cual contiene al resto de variables explicativas de la totalidad de las variaciones que experimente Y, en otras palabras, con U se tiene el retrato completo de la realidad que se desea explicar. Así, a man palabras, con U se tiene el retrato completo de la realidad que se desea explicar.
Así, a manera de avance diremos que si la forma funcional que se usa es la recta, su ecuación correspondiente será Y: a*bX+U. Así, si le damos valores a Y e X y tratamos de encontrar los valores de a y b para observar los cambios en Y cada vez que X cambie de valor, el método de mínimos cuadrados proporciona las «ecuaciones normales» cuya solución da los valores de a y b. Es importante decir que los valores que toma Y cada vez que le damos valores a X son estimaciones y las denotamos con Yc, uesto que como se recordará, el ajuste no es al cien por ciento, en otras palabras con la ecuación anterior no se retrata por completo a la realidad de Y simplemente con X, luego entonces hay una diferencia entre la Y real y la estimada, Yc.
Aquí surge la bondad del método de mínimos cuadrados, que se llama asf porque con su aplicación se logra que matemáticamente la suma de las desviaciones de Y e Yc sea un minimo, de ahi pues el nombre. Por otra parte debe decirse que para hacer análisis de estructura entre las dos variables Y e X, no es necesario considerar todo en universo de datos de que se disponga de Y e X, basta tomar na muestra de los mismos para correr las regresiones y hacer el análisis de estructura entre Y e X. Para establecer la diferencia entre el universo y la muestra se acostumbra expresar las variables del universo con letras griegas y las de la muestra con letras del alfabeto latino.
Así: Donde: Yc: variable endógena, explicada o dependiente; Xi: variable exógena, explicativa o 6 7 Xi: variable exógena, explicativa o independiente; Ui; perturbación aleatoria o explicación de los efectos que no explica Xi sobre , a y p: parámetros desconocidos del universo cuyo valor es necesario determinar ( estimar … iesimo término. por consiguiente podemos reiterar que el propósito la econometría es estimar valores de Yc a partir de las estimaciones que con ay b se haga de de ay a partir de una serie de observaciones o datos muestrales de las variables Yi, Xi con i: .. ,n, mediante la solución de un «sistema de ecuaciones normales», que permite calcular las incógnitas del sistema, es decir, conocer los valores de los parámetros propuestos por la relación Y= Ahora bien el método de mínimos cuadrados (Carrascal, 2001) se fundamenta en el cumplimiento de las siguientes hipótesis o supuestos clásicos: .
Implícitas en la especificación de la ecuación del modelo está la linealidad de la relación y la constancia de los parámetros. 2. No existen relaciones lineales exactas entre las variables explicativas o regresaras, además de que estas no son variables aleatorias. 3. Existe linealidad exacta entre las variables solo cuando la variable independiente esta elevada a la potencia 1 (Gujarati, 1990:32) y se excluyen términos como x2, entre otros. De las dos interpretaciones de linealidad la de los parámetros es la más importante en la teoría de la regresión y significa que los arámetros están elevados a la primera potencia. 4. Las perturbaciones aleatorias son variables (aleatorias 7 7 4.
Las perturbaciones aleatorias son variables (aleatorias o estocásticas) independientes e igualmente distribuidas normales de media cero y cierta varianza. 5. No existe autocorrelación (son independientes) entre si las perturbaciones aleatorias. Ui 6. Todas las perturbaciones aleatorias tienen igual varianza, i. e. , hay homocedasticidad, de las Ui. 7. Existe cero covarianza (cov) entre la variable explicativa (Xi) y la variable o perturbación aleatoria (Ji), es decir, no están orrelacionadas, de manera que su significancia en la variable dependiente (Yi) es separada y aditiva. Cuando X e Ui están correlacionadas (positiva o negativamente) es dificil aislar la influencia individual de Xi y de Ui sobre Yi (Gujarati, 1990:59).
Esta hipótesis 7 se cumple cuando Yi no es una variable aleatoria (ve hipótesis 2), en cuyo caso Cov(Xi, Por la importancia observada en estos supuestos en que intervienen la correlación, conviene decir que la cuantificación de la relación que existe entre Y e X, independientemente de que sean variables cualitativas o cuantitativas, se hace con estadísticas omo el coeficiente de correlación, R, el de determinación, R2 y el de determinación ajustado Se dice que cuando R tiende a uno, existe una fuerte relación o correlación entre X y Y, tal que X es una buena variable explicativa de Y. Es decir, podemos explicar el comportamiento de Y basándonos en el comportamiento de X. En este caso se dice que a medida que aumenta X, Y también lo hace. Gráficamente: Igualmente cuando R tiende a – 80F 17 medida que aumenta X, Y también lo hace.
Igualmente cuando R tiende a -1, también hay una fuerte correlación ó relación entre X y Y, por lo que la primera sirve para xplicar ó determinar adecuadamente los cambios en Y. Pero en este caso a medida que X aumenta Y disminuye. Resumiendo podemos decir que en econometría la relación lineal simple entre dos variables se denomina modelo lineal simple, MLS. La estimación puntual de los parámetros poblacionales a y p se hace por el método de mínimos cuadrados que minimiza la suma de los cuadrados de los residuos, y que garantiza ciertas propiedades estadísticas de los estimadores a y b, de los parámetros ay p, que aseguran la confiabilidad del proceso de inferencia ( a partir de una muestra se estiman o infieren los alores de los estimadores de los parámetros).
Las propiedades de los estimadores así obtenidos son: que son lineales, insesgados, óptimos, suficientes, consistentes y eficientes. Así, la ecuación de regresión, que toma valores de una muestra de valores de Yi e Xi es : Yc= a+bX+ ei donde: a es estimador de b es estimador de Yc es estimador de Y es el estimador de Ui El método de mínimos cuadrados, basado en los mínimos cuadrados ordinarios, MCO, minimiza puesto que De la competitividad Los fundamentos de la competitividad están constituidos por el método del análisis comparativo entre variables que pueden ser ualitativas y cuantitativas, referidas ya sea a bienes o a servicios.
Luego entonces su definición y aplicación se fundamentará en el análisis comparativo de las ventaj entonces su definición y aplicación se fundamentará en el análisis comparativo de las ventajas comparativas y competitivas que se identifiquen en las empresas productoras y exportadoras de aguacate de Michoacán. LI Aun cuando la competitividad se origina ( Bonales, 2003:56) en tres niveles: a nivel país, a nivel sector y a nivel empresa, nosotros la estudiaremos sólo a nivel de empresa señalando que es un oncepto relativo puesto que no todas las empresas tienen los mismos niveles de competencia en los mercados. En este sentido es que la competitividad se definirá (Sánchez Barajas, 1 997: 45) como la capacidad que tiene una empresa para incursionar, crecer o consolidarse en el mercado.
