Price trends of Agave Mezcalero in Mexico using multiple linear regression models

• Published in: Ciência rural 2023, Vol.53 (2)
• Main Authors: Cruz-Ramírez, Angel Saul, Martínez-Gutiérrez, Gabino Alberto, Martínez-Hernández, Alberto Gabino, Morales, Isidro, Escamirosa-Tinoco, Cirenio
• Format: Article
• Language: English
• Subjects: Agricultural sciences; Agriculture, economy and politics; AGRONOMY; Life Sciences; Quantitative Finance
• ISSN: 0103-8478; 1678-4596; 1678-4596
• DOI: 10.1590/0103-8478cr20210685

This study developed a multiple linear regression model to estimate the Average rural prices (ARP) in Mexico with information taken from the period 1999-2018. The variables used to generate this model were the supply and demand as represented by planted area, yield, exports and the ARP of Agave Tequilero and Mezcalero. The analysis was carried out through the multiple linear regression model (MLRM) with the least squares method and using the statistical package R. The following variables were identified as having a significant influence on the determination of the ARP: the yield of Agave Mezcalero (YAM), the ARP of Agave Tequilero and the new planted area of Agave Tequilero (NPAATt-6) with an adjustment of 6 periods. Overall, three models were generated: model 2 was considered the most appropriate because it allows carrying out future forecasts with the new planted area with Agave Tequilero with 2 independent variables. YAM and NPAATt-6 were useful in predicting 65.5% of the annual variations in the ARP and helped recognize the negative trend of the Agave price from 2020 to 2024. Therefore, the use of the MLRM to estimate the Agave ARP can be a useful tool in predicting the performance of this crop. RESUMO: O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo de regressão linear múltipla para estimar o Preços médios rurais (PRM) no México com informações retiradas do período 1999-2018. As variáveis utilizadas para gerar este modelo foram a oferta e a demanda representadas pela área plantada, produtividade, exportações e o PRM da Agave Tequilero e Mezcalero. A análise foi realizada através do modelo de regressão linear múltipla (MRLM) com o método dos mínimos quadrados e utilizando o pacote estatístico R. As seguintes variáveis foram identificadas como tendo influência significativa na determinação do PRM: o rendimento da Agave Mezcalero (RAM), o PMR da Agave Tequilero e a nova área plantada da Agave Tequilero (NPAATt-6) com um ajuste de 6 períodos. Ao todo, foram gerados três modelos: o modelo 2 foi considerado o mais adequado porque permite fazer previsões futuras com a nova área plantada com Agave Tequilero com dois variáveis independentes. RAM e NPAATt-6 foram úteis na previsão de 65,5% das variações anuais no ARP e ajudaram a reconhecer a tendência negativa do preço da Agave de 2020 a 2024. Portanto, o uso do MRLM para estimar o PMR da Agave pode ser uma ferramenta útil na previsão do desempenho desta cultura.