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Title: Análisis predictivo mediante la aplicación de un modelo de regresión para las exportaciones de mango peruano al mercado internacional en el período 2017 - 2021
Advisor(s): Peña Perales, Juan Jorge
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04
Issue Date: 2023
Institution: Universidad de San Martín de Porres
Abstract: La presente investigación tiene como objetivo general determinar el análisis de estimar un modelo predictivo mediante la aplicación de la regresión lineal para las exportaciones de mango peruano al mercado internacional, durante el periodo 2017 – 2021. Además, el desarrollo de la investigación tiene una metodología con un enfoque cuantitativos, tipo aplicativo, alcance explicativo, diseño no experimental, de tipo longitudinal. Cabe mencionar, que el trabajo de investigación está enfocada en todas las empresas exportadoras de mango peruano en sus principales presentaciones como fresco y congelado, el muestreo de la investigación es de tipo censal, y la técnica que se utilizó para la recopilación de información es la documental. Asimismo, en cuanto a la correlación de Pearson se obtuvo como resultado una relación positiva, lo cual, significa que las exportaciones de mango peruano están relacionadas con el precio relativo promedio de las exportaciones. En conclusión, se demuestra que con el modelo de regresión lineal se ha podido predecir las exportaciones de mango peruano en las presentaciones de fresco y congelado, dado que, la investigación se ha enfocado en factores como el precio relativo promedio y el volumen de las exportaciones, estos factores deben ser considerados por los exportadores al momento de tomar de decisiones.
Discipline: Administración de Negocios Internacionales
Grade or title grantor: Universidad de San Martín de Porres. Facultad de Ciencias Administrativas y Recursos Humanos
Grade or title: Licenciado en Administración de Negocios Internacionales
Juror: Kevans Espinoza, Martha Marlene; Paz Palacios, Walter; Escudero Cipriani, Carlos
Register date: 8-Apr-2024; 8-Apr-2024



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