Preferencias públicas para mejorar la gestión de residuos sólidos urbanos mediante experimentos de elección para la ciudad de Sullana, Piura

El crecimiento de la población, la urbanización, la producción y consumo, hacen que se incremente la generación de residuos sólidos, asociado a la inadecuada gestión provocan problemas ambientales y de salud. El objetivo general fue estimar el bienestar económico ante cambios en los atributos generados por la implementación de políticas alternativas en la gestión de residuos sólidos urbanos de la población usuaria de la ciudad de Sullana. Además, evaluar la percepción de la población usuaria, respecto a la actual gestión de residuos sólidos, valorar económicamente los cambios en los niveles de los atributos de la gestión de los residuos sólidos urbanos, finalmente, determinar los cambios en el bienestar económico de la población usuaria de Sullana. Para concretizar los objetivos se usaron las estadísticas descriptivas y el método de experimentos de elección. Mediante un muestreo aleatorio se realizó una encuesta a 383 usuarios. Los resultados muestran que la población usuaria de Sullana si tienen conocimiento del manejo de los residuos sólidos urbanos, además disponen de una actitud positiva ante la implementación de políticas de mejora. La implementación del atributo de minimización y segregación de los residuos sólidos en la fuente, y los incentivos para los vecinos que participan en programas de recolección selectiva son las opciones de política que generan mayores beneficios sociales. Los usuarios mejoran su bienestar ante cambios de una situación actual a una situación mejorada

Gasto catastrófico en salud: el caso de los hogares con adultos mayores a 60 años en Perú – 2019

Within the health sector, it is vitally important to analyze whether households incur catastrophic spending for using such services. In this sense, the study seeks to estimate catastrophic health spending for households with members over 60 years of age. To achieve the objective, the methodology of the World Health Organization was used to find the way in which the household incurs in catastrophic spending, using as an instrument the National Household Survey of Peru, for the year 2019. The main results found were: that families living in urban areas, who have health insurance, who have a higher academic degree, decrease the probability of incurring in catastrophic spending, while being over 60 years old, having a chronic disease, suffering some permanent limitation and not having hygienic services, help to incur in catastrophic spending, so it was concluded that the most vulnerable areas should be attended to achieve a better welfare for older adults. Keywords: catastrophic expense, out-of-pocket expense, health insurance. References [1]J. Alvis, c. Marruco, N. Alvis, F. Gomes, Á. Flores and D. Moreno, «Gasto de bolsillo y gasto catastrófico en salud en los hogares de Cartagena, Colombia,» Salud Publica, 10 2018. [2]E. Giménez, L. Flores, J. Rodriguez, G. Ocampos and N. Peralta, «Gastos catastróficos de salud en los hogares del Paraguay,» Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud, vol. 16, nº 2, 2018. [3]E. Gonzáles and J. García, «Gastos catastróficos en salud, transferencias gubernamentales y remesas en México, » Papeles de población, vol. 23, nº 91, 2017.[4]A. Hernández, C. Rojas, M. Santero, J. Prado y D.Rosselli, «health-related out-of-pocket expenses in older peruvian adults: analysis of the national householdsurvey on living conditions and poverty 2017,» Rev Peru Med Exp Salud Publica, vol. 35, nº 3, 2017. [5]O. Lazo, J. Alcalde and O. Espinosa, «El sistema de salud en Perú,» Lima , 2016. [6]World Health Organization Geneva, «Distribución del gasto en salud y gastos catastróficos Metodología,» 2005. [7]Organización Mundial de la Salud, «Organización Mundial de la Salud,» 2014. [Online]. Available: https://www.who.int/topics/chronic_diseases/es/. [8]Organización Mundial de la Salud , «Organización Mundial de la Salud,» 2018. [Online]. Available: https://www.who.int/topics/disabilities/es/.  Dentro del sector salud, es de vital importancia analizar si los hogares incurren en el gasto catastrófico por utilizar dichos servicios. En este sentido, el estudio busca estimar el gasto catastrófico en salud para los hogares con miembros mayores a 60 años. Para lograr el objetivo se utilizó la metodología de la Organización Mundial de la Salud, para encontrar la forma en que el hogar incurre en el gasto catastrófico, utilizando como instrumento la Encuesta Nacional de Hogares del Perú, para el año 2019. Los principales resultados encontrados fueron: que las familias que viven en zona urbana, que tienen un seguro de salud, que tienen un mayor grado académico, disminuyen la probabilidad de incurrir en el gasto catastrófico, mientras que ser mayor de 60 años, tener una enfermedad crónica, sufrir alguna limitación permanente y no tener servicios higiénicos, ayuda a incurrir en el gasto catastrófico, por lo que se concluyó que se debería atender las zonas más vulnerables para lograr un mejor bienestar para los adultos mayores. Palabras clave: gasto catastrófico, gasto de bolsillo, seguro de salud. Referencias [1]J. Alvis, c. Marruco, N. Alvis, F. Gomes, Á. Flores and D. Moreno, «Gasto de bolsillo y gasto catastrófico en salud en los hogares de Cartagena, Colombia,» Salud Publica, 10 2018. [2]E. Giménez, L. Flores, J. Rodriguez, G. Ocampos and N. Peralta, «Gastos catastróficos de salud en los hogares del Paraguay,» Instituto de Investigaciones en Ciencias de la Salud, vol. 16, nº 2, 2018. [3]E. Gonzáles and J. García, «Gastos catastróficos en salud, transferencias gubernamentales y remesas en México, » Papeles de población, vol. 23, nº 91, 2017.[4]A. Hernández, C. Rojas, M. Santero, J. Prado y D.Rosselli, «health-related out-of-pocket expenses in older peruvian adults: analysis of the national householdsurvey on living conditions and poverty 2017,» Rev Peru Med Exp Salud Publica, vol. 35, nº 3, 2017. [5]O. Lazo, J. Alcalde and O. Espinosa, «El sistema de salud en Perú,» Lima , 2016. [6]World Health Organization Geneva, «Distribución del gasto en salud y gastos catastróficos Metodología,» 2005. [7]Organización Mundial de la Salud, «Organización Mundial de la Salud,» 2014. [En línea]. Disponible en: https://www.who.int/topics/chronic_diseases/es/. [8]Organización Mundial de la Salud , «Organización Mundial de la Salud,» 2018. [En línea]. Disponible en: https://www.who.int/topics/disabilities/es/

Efectos del cambio climático en la producción y rendimiento de la quinua en el distrito de juli, periodo 1997 – 2014

Mediante el método de función de producción agrícola, se estima económicamente los efectos del cambio climático en la producción y rendimiento de quinua, se concluye que las variables climáticas si afectan la producción y rendimiento de quinua, estos explican más del 60% y 35 % respectivamente. El factor climático que más influye en la producción y rendimiento es la temperatura máxima, a un nivel de significancia del 10%. Las temperaturas optimas son, temperatura máxima 15.2°C, temperatura mínima 5°C y precipitación de 765.5 mm. El comportamiento de los factores climáticos muestra una tendencia creciente, y el efecto hacia la producción y rendimiento son negativas, ya que a medida que se eleva la temperatura sobrepasando el umbral optimo requerido por el cultivo, la producción y rendimiento de quinua se reduce. Según el pronóstico de producción de quinua para los próximos 16 años, los efectos serán perjudiciales no solo para la quinua, sino para todo el sector agrícola, con riesgos desde la disminución de la producción y calidad de los alimentos, ingresos más bajos y alza de precios. Es importante, la implementación de medidas de adaptación y mitigación para el sector agrícola

Preferencias públicas para mejorar la gestión de residuos sólidos urbanos mediante experimentos de elección para la ciudad de Sullana, Piura

El crecimiento de la población, la urbanización, la producción y consumo, hacen que se incremente la generación de residuos sólidos, asociado a la inadecuada gestión provocan problemas ambientales y de salud. El objetivo general fue estimar el bienestar económico ante cambios en los atributos generados por la implementación de políticas alternativas en la gestión de residuos sólidos urbanos de la población usuaria de la ciudad de Sullana. Además, evaluar la percepción de la población usuaria, respecto a la actual gestión de residuos sólidos, valorar económicamente los cambios en los niveles de los atributos de la gestión de los residuos sólidos urbanos, finalmente, determinar los cambios en el bienestar económico de la población usuaria de Sullana. Para concretizar los objetivos se usaron las estadísticas descriptivas y el método de experimentos de elección. Mediante un muestreo aleatorio se realizó una encuesta a 383 usuarios. Los resultados muestran que la población usuaria de Sullana si tienen conocimiento del manejo de los residuos sólidos urbanos, además disponen de una actitud positiva ante la implementación de políticas de mejora. La implementación del atributo de minimización y segregación de los residuos sólidos en la fuente, y los incentivos para los vecinos que participan en programas de recolección selectiva son las opciones de política que generan mayores beneficios sociales. Los usuarios mejoran su bienestar ante cambios de una situación actual a una situación mejorada

El capital humano y las oportunidades laborales según el nivel educativo en el Perú

Education promotes progress and economic and social growth, improves the quality of life of the population. The first objective of the study was to identify people's income according to the years of schooling, the second was to estimate the income gap according to gender, residence and working conditions, the third was to identify the return of education, work experience towards the income of the Peruvian inhabitants. Parametric tests and the two-stage Heckman model were used to obtain the results. The data come from the National Household Survey. Income differs according to schooling. There are gaps in earned income. For one more year of education, the monetary return amounts to 12,46%, if it is a woman, it is 13,23%, if it is a man, it is 11,51%, if it resides in an urban area it amounts to 10,62%, if it is a resident in rural areas it amounts to 9,83%. Keywords: Labor income, returns to education, Mincer equation, Heckman methodology. References [1]J. Mincer, “Schooling, Experience, and Earnings,” Natl. Bur. Econ. Res., 1974, [Online]. Available: https://www.nber.org/books-and-chapters/schooling-experience-and-earnings. [2]T. W. Schultz, “Investment in Human capital,” Am. Econ. Rev., vol. Vil. (1)2, 1961. [3]J. Freire and M. Teijeiro, “Las ecuaciones de Mincer y las tasas de rendimiento de la educación en Galicia,” Investig. Econ. la Educ. 5 - Univ. A Coruña, 2010. [4]K. Ogundari and A. Abdulai, “Determinants of Household’s Education and Healthcare Spending in Nigeria: Evidence from Survey Data,” African Dev. Rev., vol. Vol. 26, N, pp. 1–14, 2014. [5]C. Montenegro and H. Patrinos, “Comparable estimates of returns to schooling around the world,” Policy Res. Work. Pap. Ser. 7020, World Bank., 2014. [6]G. Fink and E. Peet, “Returns to Education in Low and Middle-Income Countries: Evidence from the Living Standards and Measurement Surveys,” Progr. Glob. Demogr. Aging Harvard Univ., vol. PGDA Worki, 2014, [Online]. Available: https://cdn1.sph.harvard.edu/wp-content/uploads/sites/1288/2015/06/PGDA_WP_120_Fink.pdf. [7]L. Godínez, E. Figueroa, and F. Pérez, “Rentabilidad privada de la educación en el Estado de México,” Papeles Poblac. - Univ. Auton. Mex., vol. Vol. 22 N°, 2016. [8]M. Diaz, “Brecha Salarial por Género en Colombia.,” Econ. y Finanz. Int. - Univ. la Sabana - Colomb., 2014. [9]M. Urroz and M. Salgado, “La relación entre educación e ingresos: estimación de las diferencias salariales por nivel educativo alcanzado,” Fund. Zamora Terán, 2014. [10]E. Tarupi, “El capital humano y los retornos a la educación en Ecuador,” Gest. - Rev. Int. Adm., 2015, [Online]. Available: https://revistas.uasb.edu.ec/index.php/eg/article/view/571. [11]R. Arpi and L. Arpi, “Retornos Heterogeneos a La Educación En el Mercado Laboral Peruano, 2015,” Rev. Investig. Altoandina, vol. Vol. 18, 2016. [12]R. Paz and J. C. Quilla, “Retornos a la Educación de los Jefes de Hogar en la Región de Puno, 2011 – 2015,” Rev. Investig. Altoandina, vol. V. 18, 2016. [13]INEI, “Instituto Nacional de Estadistica e Informatica - Evolucion de la Pobreza Monetaria 2008 - 2019,” 2020. [Online]. Available: https://www.inei.gob.pe/media/cifras_de_pobreza/informe_pobreza2019.pdf. [14]A. Smith, An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. Londres: Londres - Reino Unido, 1776. [15]G. Becker, “A Theory of the Allocation of Time,” Econ. J., vol. Vol. 75 N°, p. pp.493-517, 1964. [16]R. Hernández, C. Fernández, and M. del P. Baptista, Metodologia de la Investigación, vol. 6ta Ed. 2014. [17]W. Mendoza, Cómo Investigan los Economistas, 1ra Ed. Lima - Perú, 2014. [18]D. Alfaro and E. Guerrero, “Brechas de genero en el ingreso: Una mirada mas alla de la media en el sector agropecuario,” Consorc. Investig. Econ. y Soc. - CIES, 2013, [Online]. Available: http://cies.org.pe/sites/default/files/investigaciones/1_informe_final_pb19_-_alfaro_y_guerrero_final.pdf. [19]J. Wooldridge, Introduccion a la Econometria. Un enfoque moderno, 4ta Ed. Mexico, D.F., 2009. [20]D. Gujarati and D. Porter, Econometría. 2010.La educación promueve el progreso y crecimiento económico y social, mejora la calidad de vida de la población. El primer objetivo del estudio fue identificar el ingreso de las personas según los años de escolaridad, el segundo fue estimar la brecha de ingresos según el género, residencia y condicional laboral, el tercero fue identificar el retorno de la educación, la experiencia laboral hacia los ingresos de los habitantes peruanos. Para obtener los resultados se usaron pruebas paramétricas y el modelo de Heckman en dos etapas. Los datos provienen de la Encuesta Nacional de Hogares. Los ingresos son diferenciados según la escolaridad. Existen brechas en los ingresos laborales. Por un año más de educación, el retorno monetario asciende a 12,46%, si es mujer es 13,23%, si es hombre asciende a 11,51%, si residen en el área urbana asciende a 10,62%, si residen en el área rural asciende a 9,83%. Palabras Clave: Ingreso laboral, retornos de la educación, ecuación de Mincer, metodología de Heckman. Referencias [1]J. Mincer, “Schooling, Experience, and Earnings,” Natl. Bur. Econ. Res., 1974, [En línea]. Disponible en: https://www.nber.org/books-and-chapters/schooling-experience-and-earnings. [2]T. W. Schultz, “Investment in Human capital,” Am. Econ. Rev., vol. Vil. (1)2, 1961. [3]J. Freire and M. Teijeiro, “Las ecuaciones de Mincer y las tasas de rendimiento de la educación en Galicia,” Investig. Econ. la Educ. 5 - Univ. A Coruña, 2010. [4]K. Ogundari and A. Abdulai, “Determinants of Household’s Education and Healthcare Spending in Nigeria: Evidence from Survey Data,” African Dev. Rev., vol. Vol. 26, N, pp. 1–14, 2014. [5]C. Montenegro and H. Patrinos, “Comparable estimates of returns to schooling around the world,” Policy Res. Work. Pap. Ser. 7020, World Bank., 2014. [6]G. Fink and E. Peet, “Returns to Education in Low and Middle-Income Countries: Evidence from the Living Standards and Measurement Surveys,” Progr. Glob. Demogr. Aging Harvard Univ., vol. PGDA Worki, 2014, [En línea]. Disponible en: https://cdn1.sph.harvard.edu/wp-content/uploads/sites/1288/2015/06/PGDA_WP_120_Fink.pdf. [7]L. Godínez, E. Figueroa, and F. Pérez, “Rentabilidad privada de la educación en el Estado de México,” Papeles Poblac. - Univ. Auton. Mex., vol. Vol. 22 N°, 2016. [8]M. Diaz, “Brecha Salarial por Género en Colombia.,” Econ. y Finanz. Int. - Univ. la Sabana - Colomb., 2014. [9]M. Urroz and M. Salgado, “La relación entre educación e ingresos: estimación de las diferencias salariales por nivel educativo alcanzado,” Fund. Zamora Terán, 2014. [10]E. Tarupi, “El capital humano y los retornos a la educación en Ecuador,” Gest. - Rev. Int. Adm., 2015, [En línea]. Disponible en: https://revistas.uasb.edu.ec/index.php/eg/article/view/571. [11]R. Arpi and L. Arpi, “Retornos Heterogeneos a La Educación En el Mercado Laboral Peruano, 2015,” Rev. Investig. Altoandina, vol. Vol. 18, 2016. [12]R. Paz and J. C. Quilla, “Retornos a la Educación de los Jefes de Hogar en la Región de Puno, 2011 – 2015,” Rev. Investig. Altoandina, vol. V. 18, 2016. [13]INEI, “Instituto Nacional de Estadistica e Informatica - Evolucion de la Pobreza Monetaria 2008 - 2019,” 2020. [En línea]. Disponible en: https://www.inei.gob.pe/media/cifras_de_pobreza/informe_pobreza2019.pdf. [14]A. Smith, An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. Londres: Londres - Reino Unido, 1776. [15]G. Becker, “A Theory of the Allocation of Time,” Econ. J., vol. Vol. 75 N°, p. pp.493-517, 1964. [16]R. Hernández, C. Fernández, and M. del P. Baptista, Metodologia de la Investigación, vol. 6ta Ed. 2014. [17]W. Mendoza, Cómo Investigan los Economistas, 1ra Ed. Lima - Perú, 2014. [18]D. Alfaro and E. Guerrero, “Brechas de genero en el ingreso: Una mirada mas alla de la media en el sector agropecuario,” Consorc. Investig. Econ. y Soc. - CIES, 2013, [En línea]. Disponible en: http://cies.org.pe/sites/default/files/investigaciones/1_informe_final_pb19_-_alfaro_y_guerrero_final.pdf. [19]J. Wooldridge, Introduccion a la Econometria. Un enfoque moderno, 4ta Ed. Mexico, D.F., 2009. [20]D. Gujarati and D. Porter, Econometría. 2010. &nbsp

Análisis univariante para describir y pronosticar la producción de plátano en la región de piura

Agricultural activity in the Piura region is a fundamental activity for its development, the implementation of forecasts is a useful tool for economic agents to plan and make correct decisions. Two results are of interest in the study, the first to identify, estimate and validate an adjusted model to forecast banana production and the second to make the forecast of banana production for the period from October 2020 to October 2022. To specify the objectives, the univariate analysis was carried out with the Box and Jenkins methodology. The data comes from the Central Reserve Bank of Peru, monthly data from July 2000 to September 2020 were considered. Once the assumptions have been met, the best fit model to represent banana production and make forecasts is an Autoregressive Integrated Moving Average or ARIMA model. The forecast for banana production has a downward trend for the next few years. Keywords: Forecast, Time series, ARIMA models, Agricultural production. References [1]A. A. S. Syed, A. Sajad, y U. J. Arshad, “Growth, Variability and Forecasting of Wheat and Sugarcane Production in Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan,” Agric. Res. Technol. Open Access J., 2018. [2]Instituo Nacional de Estadistica e Informatica, “Producción Nacional - INEI,” 2019. [3]M. Laberry, “III Foro Nacional del Cultivo de Arroz,” 2016. [4]L. Torres, “Análisis Económico del Cambio Climático en la Agricultura de la Región Piura. Caso: Principales Productos Agroexportables,” Consorc. Investig. Econ. y Soc. - CIES, 2010. [5]Instituto Nacional de Estadistica e Informatica, “Producto Bruto Interno Por Departamentos,” 2019. [6]D. Llico, “La minería, pesca y agricultura de Piura,” monografias.com, 2013. [7]H. Moyazzem, A. Faruq, y K. Ajit, “Forecasting of Banana Production in Bangladesh,” Am. J. Agric. Biol. Sci., 2016. [8]J. Ruiz, G. Hernández, y R. Zulueta, “Análisis de series de tiempo en el pronóstico de la producción de caña de azúcar,” Fac. Econ. - Univ. Veracruzana - Mex., 2010. [9]V. Erossa, Proyectos de inversión en ingeniería: su metodología. 2004. [10]A. Contreras, C. Atziry, M. José, y S. Diana, “Análisis de series de tiempo en el pronóstico de la demanda de almacenamiento de productos perecederos,” Estud. Gerenciales 32 p.387-396 - Mex., 2016. [11]G. Mendoza, “Pronosticar y métodos de pronóstico.,” 2003. [12]A. Muñoz y F. Parra, Econometria aplicada, Ediciones. 2007. [13]M. A. Hamjah, “Forecasting major fruit crops productions in Bangladesh using Box-Jenkins ARIMA model.,” J. Econ. Sustain., vol. Dev., 5: 9, 2014. [14]M. Casinillo y I. Manching, “Modeling the monthly production of banana using the box and Jenkins analysis.,” Am. J. Agric. Biol. Sci., 2016. [15]N. Suleman y S. Sarpong, “Forecasting Milled Rice Production in Ghana Using Box- Jenkins Approach,” Int. J. Agric. Manag. Dev. (IJAMAD)., 2011. [16]W. Merlin, “Modelo univariante de pronóstico del número de unidades de transfusión de sangre en el hospital regional Manuel Nuñez Butrón - Puno periodo 2006- 2015-I,” Universidad Nacional del Altiplano - Puno, 2015. [17]L. Laurente, “Proyección de la producción de papa en puno. una aplicación de la metodología de Box-Jenkins,” Semest. Econ. - FIE - UNA Puno, 2018.[18]Banco Central de Reserva del Perú, “Gerencia Central de Estudios Económicos,” 2019. [Online]. Available: https://estadisticas.bcrp.gob.pe/estadisticas/series/mensuales/resultados/PN01784AM/html. [19]R. Hernández, C. Fernández, y M. del P. Baptista, Metodologia de la Investigación, vol. 6ta Ed. 2014. [20]Banco Central de Reserva del Perú, “PIURA: Síntesis de Actividad Económica.” 2020, [Online]. Available: https://www.bcrp.gob.pe/estadisticas/informacion-regional/piura/piura.html. [21]I. Moumouni et al., “What happens between technico-institutional support and adoption of organic farming? A case study from Benin,” Org. Agric., p. DOI 10.1007/s13165-013-0039-x., 2013. [22]U. Yule, “On a Method of Investigating Periodicities in Disturbed Series, with Special Reference to Wolfer’s Sunspot Numbers,” Philos. Trans. R. Soc. London, 1926. [23]E. Slutsky, “The Summation of Random Causes as the Source of Cyclical Processes,” Econom. 4 105-46, 1937., 1927. [24]H. Wold, “A Study of the Analysis of Stationary Time Serie,” Uppsala: Almqvist and Wiksells., vol. 2nd ed.-19, 1938. [25]G. Box y G. M. Jenkins, “Time Series Analysis, Forecasting and Control,” San Fr. Holden- Day, California, USA., 1976. [26]D. Gujarati y D. Porter, Econometría. 2010. [27]G. Box y D. Pierce, “Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive Integrated Moving Average Time Series Models,” J. Am. Stat. Assoc., vol. 65, p, 1970. [28]G. Ljung y G. Box, “On a measure of lack of fit in time series models.,” Biometrika, vol. V65: 297-3, 1978. [29]C. Jarque y A. Bera, “A Test for Normality of Observations and Regression Residuals,” Int. Stat. Inst., vol. Vol. 55, N, 1978. [30]D. A. Dickey y W. A. Fuller, “Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root,” J. Am. Stat. Assoc., vol. 74, p, 1979. [31]P. C. B. Phillips y P. Perron, “Testing for a Unit Root in Time Series Regression,” Biometrika, vol. 75, pp. 335–346,1988.La actividad agrícola en la región de Piura, es una actividad fundamental para su desarrollo, la implementación de pronósticos es una herramienta útil para los agentes económicos para una planificación y toma de decisiones acertadas. En el estudio interesan dos resultados, el primero identificar, estimar y validar un modelo ajustado para pronosticar la producción de plátano y el segundo realizar el pronóstico de la producción de plátano para el periodo de octubre de 2020 hasta octubre de 2022. Para concretizar los objetivos se realizó el análisis univariante con la metodología de Box y Jenkins. Los datos provienen del Banco Central de Reserva del Perú, se consideraron datos mensuales desde julio de 2000 hasta septiembre de 2020. Luego del cumplimiento de los supuestos, el mejor modelo ajustado para representar la producción del plátano y realizar pronósticos es un modelo autorregresivo integrado de promedio móvil o ARIMA. El pronóstico de la producción del plátano tiene una tendencia decreciente para los próximos años. Palabras Clave: Pronostico, Series de tiempo, Modelos ARIMA, Producción agrícola. Referencias [1]A. A. S. Syed, A. Sajad, y U. J. Arshad, “Growth, Variability and Forecasting of Wheat and Sugarcane Production in Khyber Pakhtunkhwa, Pakistan,” Agric. Res. Technol. Open Access J., 2018. [2]Instituo Nacional de Estadistica e Informatica, “Producción Nacional - INEI,” 2019. [3]M. Laberry, “III Foro Nacional del Cultivo de Arroz,” 2016. [4]L. Torres, “Análisis Económico del Cambio Climático en la Agricultura de la Región Piura. Caso: Principales Productos Agroexportables,” Consorc. Investig. Econ. y Soc. - CIES, 2010. [5]Instituto Nacional de Estadistica e Informatica, “Producto Bruto Interno Por Departamentos,” 2019. [6]D. Llico, “La minería, pesca y agricultura de Piura,” monografias.com, 2013. [7]H. Moyazzem, A. Faruq, y K. Ajit, “Forecasting of Banana Production in Bangladesh,” Am. J. Agric. Biol. Sci., 2016. [8]J. Ruiz, G. Hernández, y R. Zulueta, “Análisis de series de tiempo en el pronóstico de la producción de caña de azúcar,” Fac. Econ. - Univ. Veracruzana - Mex., 2010. [9]V. Erossa, Proyectos de inversión en ingeniería: su metodología. 2004. [10]A. Contreras, C. Atziry, M. José, y S. Diana, “Análisis de series de tiempo en el pronóstico de la demanda de almacenamiento de productos perecederos,” Estud. Gerenciales 32 p.387-396 - Mex., 2016. [11]G. Mendoza, “Pronosticar y métodos de pronóstico.,” 2003. [12]A. Muñoz y F. Parra, Econometria aplicada, Ediciones. 2007. [13]M. A. Hamjah, “Forecasting major fruit crops productions in Bangladesh using Box-Jenkins ARIMA model.,” J. Econ. Sustain., vol. Dev., 5: 9, 2014. [14]M. Casinillo y I. Manching, “Modeling the monthly production of banana using the box and Jenkins analysis.,” Am. J. Agric. Biol. Sci., 2016. [15]N. Suleman y S. Sarpong, “Forecasting Milled Rice Production in Ghana Using Box- Jenkins Approach,” Int. J. Agric. Manag. Dev. (IJAMAD)., 2011. [16]W. Merlin, “Modelo univariante de pronóstico del número de unidades de transfusión de sangre en el hospital regional Manuel Nuñez Butrón - Puno periodo 2006- 2015-I,” Universidad Nacional del Altiplano - Puno, 2015. [17]L. Laurente, “Proyección de la producción de papa en puno. una aplicación de la metodología de Box-Jenkins,” Semest. Econ. - FIE - UNA Puno, 2018.[18]Banco Central de Reserva del Perú, “Gerencia Central de Estudios Económicos,” 2019. [Online]. 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Análisis de beneficiarios del programa Pensión 65 y su efecto en la alimentación en la costa norte del Perú

The population of older adults is growing slowly and steadily, and social programs seek to improve the level of well-being of beneficiaries. The objectives were, to identify the number of beneficiaries per household of the Pension 65 program, to determine the socioeconomic characteristics of older adults who are beneficiaries and non-beneficiaries and to evaluate the impact with respect to spending on food consumption. The data came from the National Household Survey for the years 2019 and 2020. Bivariate methods and fixed effects and double difference models with panel data were used for the evaluation. It is evident that there is more than one beneficiary of the program per household, the beneficiary households have fewer household members, less education level, older age and most of them are women. The impact of the program is positive; the beneficiaries increased their per capita expenditure on food consumption, 33.1% of the economic support they receive is spent on food. It is concluded that the Pension 65 program is an appropriate policy that improves the welfare of older adults.La población de adultos mayores va en un proceso de crecimiento lento y constante, los programas sociales buscan mejorar el nivel de bienestar de los beneficiarios. Los objetivos fueron, identificar la cantidad de beneficiarios por hogares del programa Pensión 65, determinar las características socioeconómicas de los adultos mayores que son beneficiarios y no beneficiarios y evaluar el impacto respecto al gasto en consumo de alimentos. Los datos provienen de la Encuesta Nacional de Hogares para los años 2019 y 2020. Se usaron métodos bivariados y para la evaluación modelos de efectos fijos y doble diferencias con datos panel. Se evidencia que existen más de un beneficiario del programa por hogar, los hogares beneficiarios tienen menos integrantes en su hogar, menos nivel educativo, mayor edad y la mayoría son mujeres. El impacto del programa es positivo los beneficiarios incrementaron su gasto per cápita en consumo de alimentos, el 33.1% del apoyo económico que reciben lo gastan en alimentos. Se concluye que el programa Pensión 65 es una política adecuada que mejora el bienestar de los adultos mayores

Level of Digital Teaching Competence on the Verge of the Post Pandemic

With the arrival of Covid-19, education at all levels had a 180° turn so our research has as its main objective to describe the level of digital competence in teachers after having experienced two years with digital competencies which will be evaluated by students, this research is descriptive, cross-sectional and correlational with a quantitative approach, with a sample of 1045 students from state and private universities who participated in the online survey, an evaluation instrument was used with 21 questions divided into 6 parts, resulting in Cronbach's Alpha optimal for its application in the Peruvian context, analyzing with different statistical tests resulting in significant values such as Bartlett's sphericity with Chi-square approximation (35573, 691) with gl. 210 and value of Sig. .000, in the Kaiser-Meyer-Olkin test (0.975) and with the goodness of fit test with the Chi-square 5922,091 with gl 189 and value of Sig. .000. Concluding that they should continue with the training to be updated and be prepared for any future event

Level of Digital Teaching Competence on the Verge of the Post Pandemic

With the arrival of Covid-19, education at all levels had a 180° turn so our research has as its main objective to describe the level of digital competence in teachers after having experienced two years with digital competencies which will be evaluated by students, this research is descriptive, cross-sectional and correlational with a quantitative approach, with a sample of 1045 students from state and private universities who participated in the online survey, an evaluation instrument was used with 21 questions divided into 6 parts, resulting in Cronbach's Alpha optimal for its application in the Peruvian context, analyzing with different statistical tests resulting in significant values such as Bartlett's sphericity with Chi-square approximation (35573, 691) with gl. 210 and value of Sig. .000, in the Kaiser-Meyer-Olkin test (0.975) and with the goodness of fit test with the Chi-square 5922,091 with gl 189 and value of Sig. .000. Concluding that they should continue with the training to be updated and be prepared for any future event