Los activos fijos y de exploración en las empresas mineras ecuatorianas

The mining sector, from an accounting point of view, must apply the International Fi-nancial Reporting Standards (IFRS) specifically IAS 16 Property, plant and equipment and IFRS 6 Exploration and evaluation of mineral resources. The first standard deals with the recording of the assets of the company that it uses in its main activity, while the second seeks to specify the assets for exploration and evaluation, while incorporat-ing the impairment account. This paper seeks to describe the use of IAS 16 and IFRS 6 by extraction companies in Ecuador, to evaluate and compare the profitability of com-panies that have incorporated the asset accounts for exploration and evaluation with those that have not. have made. The base of the Superintendecia de Compañías, Se-guro y Valores of Ecuador had 1,918 observations of extractive companies, micro-companies were eliminated and those that meet the characteristic of being extraction companies were selected and have information in the financial statements since 2014 until 2018. A balanced panel was prepared for the years 2014 to 2018 with 525 obser-vations from 105 companies. Descriptive statistics are used as a methodology to make a description of the mining companies, while inferential statistics are used to assess profitability, specifically the non-parametric Kruskal Wallis H test. The results show that the majority of companies have used the exploration intangible assets account, but there is no relationship between it and their valuation account. On the other hand, there is no difference in terms of profitability, between companies that use IFRS 6 and those that do not.El sector minero, desde el punto de vista contable, deben aplicar las Normas Interna-cionales de Información Financiera (NIIF) específicamente la NIC 16 Propiedades, planta y equipo y la NIIF 6 Exploración y evaluación de recursos minerales. La primera norma trata sobre el registro de los activos de la empresa que emplea en su actividad principal, mientras que la segunda busca especificar los activos para exploración y evaluación, a la vez que se incorpora la cuenta de deterioro. En este trabajo se busca describir el uso de la NIC 16 y la NIIF 6 por parte de las empresas de extracción de Ecuador, evaluar y comparar la rentabilidad de las empresas que han incorporado las cuentas de activos para exploración y evaluación con las que no lo han realizado. La base de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros de Ecuador contaba con 1.918 observaciones de empresas extractivas, se eliminaron las microempresas y se seleccionaron aquellas que cumplen la característica de ser empresas de extrac-ción y cuentan con información en los estados financieros desde el año 2014 hasta el 2018. Se elaboró un panel balanceado para los años 2014 a 2018 con 525 observa-ciones de 105 empresas. Como metodología se emplea la estadística descriptiva para hacer una descripción de las empresas mineras, mientras que para la valoración de la rentabilidad se emplea la estadística inferencial, específicamente el test no paramétri-co H de Kruskal Wallis. Los resultados muestran que la mayoría de las empresas han empleado la cuenta de Activos intangibles de exploración, pero no existe una relación entre esta y su cuenta de valoración. Por otra parte, no existe diferencia en cuanto a la rentabilidad, entre las empresas que emplean la NIIF 6 y las que no la aplican

MODELACIÓN ECONOMÉTRICA Y ESTOCÁSTICA EN LOS PRONÓSTICOS DE VENTAS DE JENGIBRE EN ECUADOR

Econometric and stochastic modeling are highly relevant tools for forecasting. The main objective of this research was the study of econometric and stochastic modeling in ginger sales forecasts in Ecuador. Considering endogenous and exogenous variables of a continuous random nature. The financial data was recorded monthly from the company Nature Product Gingerdale Cía. Ltda., from the province of Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador. For which the econometric variables were considered such as: price/kg., Quantity exported/kg and sales levels/thousands of dollars. In particular, this study wasfocused on the financial dynamics that these accounts have had from 2016 to 2019. From these data, a projection was made until 2021. Statistical techniques were used for the mathematical, statistical and graphic analysis of simple linear regression and time series using SPSS version 25 software. The results show a high covariance, exerted by the price/kg number whose prediction fits an ARIMA (0,1,0) (0,0,0), with respect to exports/kg ARIMA (2,0,0) (1,0,0) is adjusted andbased on sales/thousands of dollars to an ARIMA (0,0,0) (0,0,0). As a consequence, in conclusion, it was obtained that thestochastic model represents a better forecast of sales, price and exported kilograms of ginger, by presenting significantcoefficients and lower prediction errors and, by default, the simulation is encouraging for the production and export ofginger to Ecuador.La modelación econométrica y estocástica son herramientas relevantes para la realización de pronósticos. Esta investigación tuvo como objetivo principal el estudio de la modelación econométrica y estocástica en los pronósticos de ventas de jengibre en Ecuador. Considerando variables endógenas y exógenas de carácter aleatorio continuo. Los datos financieros se registraron mensualmente por la empresa Nature Product Gingerdale Cía. Ltda., de la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas, Ecuador. Para los cuales se consideraron las variables econométricas como: precio/kg., Cantidad exportada/kg y niveles de ventas/miles de dólares. Particularmente, este estudio se enfocó en la dinámica financiera que han tenido estas cuentas desde el año 2016 hasta el año 2019. A partir de estos datos se realizó una proyección hasta el año 2021. Para el análisis matemático, estadístico y gráfico se utilizó las técnicas estadísticas de la regresión lineal simple y series de tiempo mediante el software SPSS versión 25. Los resultados muestran una alta covarianza, ejercida por el número el precio/kg cuya predicción se ajusta a un modelo ARIMA (0,1,0) (0,0,0), con respecto a la exportación/kg se ajusta ARIMA(2,0,0)(1,0,0) y en función a las ventas/miles de dólares a un modelo ARIMA(0,0,0)(0,0,0). En consecuencia, como conclusión, se obtuvo que el modelo estocástico representa un mejor pronóstico de las ventas, precio y kilogramos exportados de jengibre, al presentar los coeficientes significativos y menores errores de predicción y, por defecto, la simulación es alentadora para laproducción y exportación de jengibre para el Ecuador