MODELO ECONOMETRICO DE VENTA DE CAMIONETAS

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1 MODELO ECONOMETRICO DE VENTA DE CAMIONETAS Nombre: Evelyn Neira Cinthya Toledo Macarena Candia Fecha: 10 de Mayo 2012 Asignatura: Econometría Profesor: Pablo Quezada

2 Introducción El mercado de vehículos de pasajeros, SUV y comerciales livianos nuevos marcó un récord histórico, según ANAC reflejan la fuerte recuperación e incremento de las ventas de este mercado, producto de la confianza de los consumidores por el desempeño de la economía, además de la disminución de la tasa de desempleo y la gran oferta crediticia, especialmente de entidades que ofrecen productos específicos de financiamiento adecuados para el sector automotor. Y la mayor alza en los últimos años del 2009 al 2010 de un 67% fue principalmente debido a la adquisición de grandes flotas por parte de la industria minera, así como por el sector forestal y también por efecto de la reconstrucción posterremoto. Gustavo Castellanos, secretario general de la Asociación Nacional Automotriz de Chile (ANAC), se refiere al mercado de las camionetas: Este segmento está muy relacionado con las actividades productivas del país, como son la minería, el sector forestal, la agroindustria y la logística urbana; como también actividades de pequeñas y medianas empresas, que ofrecen alternativas de Feria del Transporte de personas, servicios, carga y distribución. El segmento de los vehículos comerciales livianos es uno de los más dinámicos del mercado automotor chileno y, dentro de éste, las camionetas tienen una destacada participación. Y es que su versatilidad responde muy bien a los requerimientos de una amplia gama de labores y tareas, incluyendo por cierto las relacionadas con faenas de la minería, sector que es uno de los principales demandantes de sus servicios. Aunque existen diferencias notorias entre vehículos utilitarios, furgones y camionetas o pick up, tales como su estructura física adecuada para el transporte de distintos volúmenes carga y su uso exclusivo o esporádico para tales menesteres, usualmente la Asociación Nacional Automotriz (ANAC) los integra a

3 todos en el mismo grupo de vehículos comerciales, para efectos del análisis del mercado en general, teniendo como parámetro básico la cilindrada y potencia de sus motores. Así, las estadísticas de ventas que proporciona este organismo indican que durante periodo este segmento, que tiene una participación del 24%, y dentro de este segmento se clasifican las camionetas, que respecto al mercado total representan un 16% de las ventas. En la actualidad, se comercializa una amplia variedad de modelos diferentes de camionetas en nuestro país, fenómeno que en los últimos años ha ido aumentando progresivamente, aunque no de manera espectacular. La incorporación de nuevos actores en el rubro queda demostrada al comprobar que en 2007 los modelos de camionetas disponibles eran 24, aumentando a 30 hacia 2009 y llegando a 38 modelos el 2010.

4 Esta diversidad de camionetas llega a nuestro país de la mano de una veintena de marcas, entre las que se destacan:

5 Dado el escenario anterior descrito y considerando el mercado total de vehículos comerciales livianos, en el presente trabajo se estimará la cantidad vendida del segmento Camionetas, sobre la base de un estudio econométrico, el cual considera variables de índole macroeconómica y financiera. Variables cuantitativas a considerar: 1) Precio Promedio mensual de Camionetas: Por teoría económica cualquier variación de precios produce efectos rápidamente sobre las ventas, aunque en esta demanda no solo el precio determinará la cantidad de camionetas vendidas, como detallamos más adelante, existen otras variables que pueden determinar las ventas. 2) Tipo de Cambio mensual promedio del dólar: En Chile el Tipo de cambio dólar afecta la cantidad importada de camionetas, dado que un alto tipo de cambio implica que debe pagarse más moneda extranjera por unidad de camioneta, lo que se traduce en un aumento de precio del vehículo en el mercado nacional produciendo una disminución en la cantidad vendida (relación variable 1) 3) Tasa de Política Monetaria mensual: Es una referencia que indica que tan costoso puede ser adquirir un crédito para financiar la compra de una camioneta, de manera que esta variable puede explicar parte de las ventas de este activo. 4) Precio mensual del barril de petróleo: El precio del combustible puede influir en la decisión de compra de una camioneta, dado que alzas o bajas de este insumo determina el costo de utilización de este bien. 5) Índice mensual de actividad económica (IMACEC): Dado que las camionetas son el tipo de vehículo más utilizado por las empresas, un alto o bajo índice de actividad económica puede ser una señal de aumento o disminución de las ventas de camionetas. En Chile una reactivación económica indica mayores necesidades por parte de las empresas, lo que implica una mayor demanda de este tipo de vehículos. 6) Precio promedio mensual de Minitruck 1 : Si bien por sus características técnicas este tipo de vehículo no es igual a una camioneta, puede considerarse sustituto porque en él se puede transportar gran cantidad de otros bienes. ₁ Minitruck vehículo de carga similar en sus características al segmento de camiones, pero con un peso bruto vehicular menor a kg.

6 Variables cualitativas a considerar: 1 Si la venta fue en la Zona Norte D₁ = 0 Si no lo fue D₂ = 1 Si la venta fue en la Zona Centro Sur 0 Si no lo fue Justificación de Variables Dummy D₁ La Minería, específicamente la producción de cobre, es la principal actividad económica de Chile, representando el mayor porcentaje de las exportaciones chilenas con una participación mundial del orden del 30%. Esta actividad se encuentra mayormente concentrada en la Zona Norte del país. Por lo anterior se considera que esta zona pudiera demandar mayor cantidad de vehículos del segmento Camionetas, dado que las actividades del sector se realizan mayormente en terreno. D₂ El sector forestal se posiciona como un pilar fundamental de la economía de Chile, con una participación del 3,1% del PIB Nacional y es el segundo sector exportador y el primero basado en un recurso natural renovable. Chile dispone de 15,9 millones de hectáreas de cobertura forestal, las que se encuentran concentradas mayormente en la Zona Centro Sur del país, por esta razón se considera que esta zona pudiera demandar una alta cantidad de Camionetas, porque al igual que el sector descrito en D 1, las actividades se desarrollan principalmente en terreno (bosques). En el presente informe se intentará explicar si existe una relación de causalidad entre las variables mencionadas y la cantidad vendida de camionetas, en el período (48 meses). La función a estimar es la siguiente: Q = f (P1, TC, TPM, PP, IMACEC, P2) Q = P1 = TC = TPM = PP = IMACEC = P2 = Cantidad vendida de Camionetas Precio promedio mensual de Camionetas Tipo de Cambio promedio mensual del dólar Tasa de Política Monetaria mensual Precio mensual del Barril de Petróleo Índice mensual de actividad económica Precio promedio mensual de Minitruck

7 Base de los datos Periodo Ventas P1 TC TPM PP IMACEC P2 D1 D2 1 ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic ene feb mar abr may jun ,9 6,17 96,18 97, ,22 6,25 95,72 93, ,94 6,25 104,92 103, ,43 6,25 107,63 100, ,1 6,25 116,93 101, ,61 6,58 130,32 100, ,24 7,07 136,91 99, ,7 7,5 136,72 97, ,17 8,15 118,13 98, ,39 8,25 92,33 103, ,51 8,25 63,69 99, ,32 8,25 49,38 105, ,01 7,49 40,71 95, ,88 40,16 89, ,93 3,27 40,57 101, ,18 1,92 52,19 97, ,72 1,36 52,98 97, ,08 1,04 61,98 96, ,42 0,58 68,35 96, ,88 0,5 71,88 98, ,07 0,5 72,87 99, ,83 0,5 72,73 102, ,78 0,5 80,38 103, ,45 0,5 77,25 109, ,66 0,5 81,63 98, ,56 0,5 78,52 93, ,16 0,5 81,63 101, ,62 0,5 83,03 104, ,21 0,5 82,82 104, ,67 0,74 76,05 103,

8 31 jul ago sep oct nov dic ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic ,72 1,24 76,36 105, ,32 1,8 81,98 106, ,93 2,2 76,83 105, ,04 2,64 81,72 108, ,32 2,87 83,89 110, ,78 3,12 87,82 116, ,44 3,25 91,45 106, ,69 3,34 92,76 100, ,65 3,72 107,14 116, ,32 4,3 123,02 110, ,73 4,8 120,50 112, ,41 5,13 123,22 109, ,94 5,25 108,12 108, ,79 5,25 112,99 109, ,69 5,25 108,21 109, ,74 5,25 115,79 112, ,44 5,25 116,31 114, ,17 5,25 118,82 124, Fuentes: y

9 Análisis Descriptivo de los datos Análisis descriptivo de las variables que utilizaremos en este estudio de estimación de la cantidad vendida de camionetas en Chile. Ventas P1 TC TPM PP IMACEC P2 Media Varianza Desv Estándar Según lo que se puede observar la mayoría de los valores de nuestras variables en estudio tienen una dispersión pequeña, debido a sus desviaciones estándar son bajos. Con la excepción de la variable dependiente que estudiaremos en donde su desviación estándar es significativa con respecto a su valor promedio, es decir la cantidad vendidas de camioneta fluctúa alrededor de ± en Chile entre los años 2008 y 2011.

10 Modelo 1: MCO, usando las observaciones 1-48 Variable dependiente: Ventas Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p const ,9 4622,48-2,3812 0,02224 ** P1 0, , ,8173 0,41870 TC -15,963 5, ,1061 0,00353 *** TPM -104,415 70,1321-1,4888 0,14457 PP -3, ,8725-0,3136 0,75546 IMACEC 47, ,0914 1,5912 0,11963 P2 0, , ,2965 0,76841 D1-740, ,887-1,5081 0,13959 D2-387, ,514-0,7204 0,47558 Media de la vble. dep. 3768,667 D.T. de la vble. dep. 2017,359 Suma de cuad. residuos D.T. de la regresión 877,1320 R-cuadrado 0, R-cuadrado corregido 0, F(8, 39) 26,20239 Valor p (de F) 2,09e-13 Log-verosimilitud -388,4053 Criterio de Akaike 794,8105 Criterio de Schwarz 811,6513 Crit. de Hannan-Quinn 801,1747 El modelo estimado es: Q = , 9 + 0,0010P1 15,9TC 104,4TPM 3,72PP + 47,88IMACEC + 0,0004P2 740,29D1 387,22D2 El coeficiente de determinación R² nos dice que el 84% de la varianza total esta explicada por este modelo. Prueba de Hipótesis Prueba de significancia Global con un α = 0.05 Sea H₀: β₀ = β₁ = β₂ = β₃ = β₄ = β₅ = β₆ = β₇ = 0 H₁: Al menos uno de los β es distinto de 0 El valor F es significativo por lo que podemos rechazar H₀, es decir, al menos uno de los betas es distinto de cero.

11 Prueba de significancia parcial con un α = 0.05 Para P1 H₀: β₁ = 0 H₁: β₁ es distinto de 0 β₁ = 0,001 tiene un valor p 0,418 por lo tanto no existe evidencia significativa para rechazar H₀. No podemos asegurar que la variable P1 explica a la variable cantidad vendida de camionetas. Para TC H₀: β₂ = 0 H₁: β₂ es distinto de 0 β₂ = -15,9 tiene un valor p 0,003 por lo tanto existe evidencia significativa para rechazar H₀. Podemos asegurar que la variable TC explica a la variable cantidad vendida de camionetas. Para TPM H₀: β₃ = 0 H₁: β₃ es distinto de 0 β₃ = -104,415 tiene un valor p 0,14457 por lo tanto no existe evidencia significativa para rechazar H₀. No podemos asegurar que la variable TPM explica a la variable cantidad vendida de camionetas. Para PP H₀: β₄ = 0 H₁: β₄ es distinto de 0 β₄ = - 3,723 tiene un valor p 0,75 por lo tanto no existe evidencia significativa para rechazar H₀. No podemos asegurar que la variable PP explica a la variable cantidad vendida de camionetas. Para IMACEC H₀: β₅ = 0 H₁: β₅ es distinto de 0 β₅ = 47,88 tiene un valor p 0,11 por lo tanto no existe evidencia significativa para rechazar H₀. No podemos asegurar que la variable IMACEC explica a la variable cantidad vendida de camionetas.

12 Para P2 H₀: β₆ = 0 H₁: β₆ es distinto de 0 β₆ = 0,0004 tiene un valor p 0,76 por lo tanto no existe evidencia significativa para rechazar H₀. No podemos asegurar que la variable P2 explica a la variable cantidad vendida de camionetas. Para D 1 y D 2 H₀: D i = 0 H₁: D i es distinto de 0 Considerando la significancia de las variables Dummy D 1 y D 2, que son 0,139 y 0,475 respectivamente, no podemos decir que la Zona explique la cantidad vendida de camionetas, dado que las Dummy resultan no significativas pudiendo ser cero. No se rechaza H 0. Análisis de los Betas β₀ considerado el efecto medio de todas las variables que no fueron incorporadas en el modelo. β₁ Cuando aumenta el precio promedio mensual de las camionetas en una unidad, la cantidad de camionetas vendidas aumenta en 0,001 unidades. β₂ Cuando aumenta el Tipo de cambio promedio mensual en una unidad, la cantidad vendida de camionetas cae en 15 unidades. β₃ Cuando la Tasa de Política Monetaria mensual aumenta en una unidad, la cantidad vendida de camionetas cae en 104 unidades β₄ Cuando el Precio mensual del barril de Petróleo aumenta en una unidad, la cantidad vendida de camionetas cae en 3 unidades. β₅ Cuando el IMACEC aumenta en una unidad, la cantidad vendida de camionetas aumenta en 47 unidades. β₆ Cuando el aumenta en una unidad el Precio promedio mensual de una Minitruck, la cantidad vendida de camionetas aumenta en 0,0004 unidades.

13 Contraste de normalidad de los residuos Hipótesis nula: el error se distribuye normalmente Estadístico de contraste: Chi-cuadrado (2) = 9,49967 Con valor p = 0, De acuerdo a los resultados y considerando un valor p de 0,0086 podemos concluir que los errores no se distribuyen normalmente. Se rechaza H₀ con un α = Contraste de heterocedasticidad de White Hipótesis nula: No hay heterocedasticidad Estadístico de contraste: LM = 36,7854 Con valor p = P(Chi-cuadrado(41) > 36,7854) = 0, De acuerdo a los resultados y considerando un valor p de 0,65 podemos concluir que no existe heterocedasticidad, es decir, los errores son constantes. No se rechaza H₀ con un α = 0.05.

14 Colinealidad Factores de inflación de varianza (VIF) Mínimo valor posible = 1.0 Valores mayores que 10.0 pueden indicar un problema de colinealidad P1 73,879 TC 4,225 TPM 2,148 PP 5,671 IMACEC 2,655 P2 70,678 D1 3,230 D2 2,245 VIF (j) = 1/(1 - R (j) ^2), donde R (j) es el coeficiente de correlación múltiple Entre la variable j y las demás variables independientes Propiedades de la matriz X'X: Norma-1 = 1, e+016 Determinante = 2,839778e+042 Número de condición recíproca = 2, e-018 Observando los valores VIF de las variables, podemos concluir que entre P1 y P2 existe colinealidad (valor VIF superior a 10), es decir, entre ellas se parecen mucho, una razón por la cual el modelo resulta poco significativo. Conclusión Modelo 1 De acuerdo al análisis de los datos de las variables descritas y a la determinación del Valor-P y el Factor de Inflación de la Varianza de cada una de ellas, podemos concluir que la gran mayoría no resultan ser significativas para el modelo que deseamos estimar. Por esta razón, para analizar un nuevo modelo, se eliminará la información de las siguientes variables: - TPM - PP - IMACEC - P2 - D1 - D2

15 Modelo 2: MCO, usando las observaciones 1-48 Variable dependiente: Ventas Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p const ,4 2649,95-4,7572 0,00002 *** P1 0, , ,6804 <0,00001 *** TC -15,3302 2,5444-6,0251 <0,00001 *** Media de la vble. dep. 3768,667 D.T. de la vble. dep. 2017,359 Suma de cuad. residuos D.T. de la regresión 879,9424 R-cuadrado 0, R-cuadrado corregido 0, F(2, 45) 101,0168 Valor p (de F) 2,29e-17 Log-verosimilitud -391,9932 Criterio de Akaike 789,9865 Criterio de Schwarz 795,6001 Crit. de Hannan-Quinn 792,1079 El modelo estimado es: Q = , 4 + 0,0018P1 15,33TC El coeficiente de determinación R² nos dice que el 81% de la varianza total esta explicada por este modelo. Prueba de Hipótesis Prueba de significancia Global con un α = 0.05 Sea H₀: β₀ = β₁ = β₂ = 0 H₁: Al menos uno de los β es distinto de 0 El valor F es significativo por lo que podemos rechazar H₀, por lo que al menos uno de los betas es distinto de cero. Prueba de significancia parcial con un α = 0.05 Para P1 H₀: β₁ = 0 H₁: β₁ es distinto de 0 β₁ = 0,001 tiene un valor p 0,00001 por lo tanto existe evidencia significativa para rechazar H₀. Podemos asegurar que la variable P1 explica a la variable cantidad vendida de camionetas.

16 Para TC H₀: β₂ = 0 H₁: β₂ es distinto de 0 β₂ = -15,33 tiene un valor p 0,00001 por lo tanto existe evidencia significativa para rechazar H₀. Podemos asegurar que la variable TC explica a la variable cantidad vendida de camionetas. Análisis de los Betas β₀ Considerado el efecto medio de todas las variables que no fueron incorporadas en el modelo. β₁ Cuando aumenta el precio promedio mensual de las camionetas en una unidad, la cantidad de camionetas vendidas aumenta en 0,001 unidades. β₂ Cuando aumenta el Tipo de cambio promedio mensual en una unidad, la cantidad vendida de camionetas cae en 15 unidades. Contraste de normalidad de los residuos Hipótesis nula: el error se distribuye normalmente Estadístico de contraste: Chi-cuadrado(2) = 6,35585 Con valor p = 0,041672

17 De acuerdo a los resultados y considerando un valor p de 0,041 podemos concluir que los errores no se distribuyen normalmente. Se rechaza H₀ con un α = Contraste de heterocedasticidad de White Hipótesis nula: No hay heterocedasticidad Estadístico de contraste: LM = 4,56831 Con valor p = P(Chi-cuadrado(5) > 4,56831) = 0, De acuerdo a los resultados y considerando un valor p de 0,47 podemos concluir que no existe heterocedasticidad, es decir, los errores son constantes. No se rechaza H₀ con un α = Colinealidad Factores de inflación de varianza (VIF) Mínimo valor posible = 1.0 Valores mayores que 10.0 pueden indicar un problema de colinealidad P1 1,029 TC 1,029 VIF (j) = 1/(1 - R(j)^2), donde R(j) es el coeficiente de correlación múltiple Entre la variable j y las demás variables independientes Propiedades de la matriz X'X: Norma-1 = 8, e+015 Determinante = 1,897986e+020 Número de condición recíproca = 1, e-017 Observando los valores VIF de las variables, podemos concluir que no existe colinealidad (valores VIF menores a 10), es decir, el modelo resulta significativo.

18 Conclusión Modelo 2 De acuerdo al estudio de las variables descritas y eliminando aquellas que resultaron ser no significativas para el modelo que deseamos estimar, se concluye que el mejor modelo que estima la Cantidad vendida de camionetas es: Q = , 4 + 0,0018P1 15,33TC Este modelo además está respaldado por la teoría económica, dado que la variable que mejor explica la cantidad vendida/demandada es el Precio del bien. En este modelo también se concluyó que el Tipo de Cambio explica la Cantidad vendida de Camionetas y se puede señalar al respecto que su relación está dada por el valor que adoptan estos vehículos al ingresar al país. El valor de importación depende del Tipo de Cambio del momento, de manera que si el Tipo de Cambio aumenta, el precio de la camioneta en el mercado nacional tiende a subir afectando la cantidad vendida.

19 Test de Chow Planteamiento de Hipótesis Ho: No existe cambio estructural H1: Existe cambio estructural Regresión Periodo 1 Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0, Coeficiente de determinación R^2 0, R^2 ajustado 0, Error típico 738, Observaciones 16 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F Valor crítico de F Regresión , ,188 2, , Residuos , ,5095 Total Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Inferior 95,0% Superior 95,0% Intercepción -7250, , , , , , , , Variable X 1 0, , , , , , , , Variable X 2 7, , , , , , , ,

20 Regresión Periodo 2 Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0, Coeficiente de determinación R^2 0, R^2 ajustado 0, Error típico 872, Observaciones 32 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F Valor crítico de F Regresión , ,07 21, ,10772E-06 Residuos , ,771 Total ,5 Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Inferior 95,0% Superior 95,0% Intercepción , , , , , , , , Variable X 1 0, , , ,29078E-06 0, , , , Variable X 2-14, , , ,45567E-05-21, , , ,

21 Regresión Periodo Total Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0, Coeficiente de determinación R^2 0, R^2 ajustado 0, Error típico 879, Observaciones 48 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F Valor crítico de F Regresión , ,9 101, ,29231E-17 Residuos , ,686 Total ,7 Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Inferior 95,0% Superior 95,0% Intercepción , , , ,05501E , , , ,11762 Variable X 1 0, , , ,22128E-15 0, , , , Variable X 2-15, , , ,86592E-07-20, , , , Planteamiento de Hipótesis Ho: No existe cambio estructural H1: Existe cambio estructural Fcalculado = 2,73 F tabla = 2,839 No se rechaza H₀ con un α = 0.05 por lo tanto no existe evidencia significativa de que existió cambio estructural. No hay evidencia significativa de que la cantidad de camionetas vendidas haya cambiado a partir de Septiembre 2010.

22 Anexo Comportamiento de las variables en estudio entre el año Ventas dic-03 mar-04 jun-04 sep-04 dic-04 mar-05 jun-05 sep-05 dic-05 mar-06 jun-06 sep-06 dic-06 mar-07 jun-07 sep-07 Ventas P P1

23 TC TC TPM TPM

24 160,00 140,00 120,00 100,00 80,00 60,00 40,00 20,00 0,00 PP PP 140,00 120,00 100,00 80,00 60,00 40,00 20,00 0,00 IMACEC IMACEC

25 P P

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