Pruebas para establecer la variación estacional en los precios de hortalizas en un mercado de mayoreo en la Ciudad de México

Abstract

La variación de precios no se debe totalmente a los resultados de las ocurrencias del azar que afectan a la oferta y la demanda sino que es, en parte, el resultado de factores cíclicos y reacciones específicas del mercado. La variación estacional en los precios de hortalizas, refleja tendencias de estacionalidad en factores que afectan su oferta y demanda. El objetivo del presente estudio es construir un modelo, para probar si el precio anual promedio es una buena base para estimar cualquier mes del año. Además, se usa el modelo para determinar las desviaciones mensuales del precio medio anual y, la estimación del error resultante, se utiliza para probar las diferencias significativas de precios entre estaciones. Se incluye un extenso apéndice de carácter estadístico, el cual describe diversos métodos para imponer restricciones a la matriz de insumos del modelo de regresión de mínimos cuadrados, con el fin de obtener estimadores de efectos mensuales (o anuales). Se describen técnicas para hacer pruebas de hipótesis adecuadas, así como para interpretar la respuesta de la regresión. Se presenta una aplicación del modelo y se dan varias pruebas, usando precios de dos hortalizas para un mercado de mayoreo específico en la Ciudad de México. Se ha demostrado la estacionalidad de precios para ambos productos, indicando que la media de los precios anuales no es un buen estimador de precios mensuales específicos. ABSTRACT: Price variation is not due completely to the results of random occurrences affecting supply and demand but is partially the result of cyclical factors and specific market reaction phenomenon. Seasonal variation in vegetable crop prices reflect seasonality trends in factors affecting their supply and demand. It is the objetive of this study to construct a model testing whether the average annual price is a good estimator for any one month. Further, the model es used to determine the expected monthly deviation from the overall mean price and the resulting error estimate is used to test for significant price differences between seasons. An extensive statistical appendix is included which describes different methods of imposing restrictions on the input matrix of the least squares regression model in order to obtain estimates of month (year) effects. Techniques for making appropiate tests of hypotheses and interpreting the regression output are described. An application of the model is presented and various tests are given using prices of two vegetables commodities for a specific wholesale market in Mexico City. Price seasonality has been shown for both commodities indicating the mean annual price is not a good estimator of specific monthly prices.