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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Carrera de Administración
DETERMINANTES DE LA DEMANDA DEL DESINFECTANTE Y POTABILIZADOR NATURAL DE AGUA BIOSANIT W, DE LA EMPRESA REINMARK S.R.L., PARA EL CUIDADO DE LA SALUD EN EL
MERCADO PERUANO
Tesis para optar el Título Profesional de Licenciado en
Administración
SEBASTIAN YOSHITOMI TINOCO KOGA
Asesor:
Carlos Enrique González Taranco
Lima - Perú
2018
2
Abstract
The present thesis has as an objective the determination of the main factors that affect the
demand of a natural water-purifier-and-disinfectant Biosanit W, against the problematic of the
natural products market’s low performance, considering the following variables: own good’s
price, substitute good’s price, relative prices, and taste and preferences. The justification and
importance of this research thesis, to obtain the Administration Bachelor’s Degree, lies in the
analysis of the demand of an input of vital importance, for the administration of water and
compliance with international food safety standards.
The applied model sustains itself in empirical evidence, in relation with scientific articles,
published in specialized and indexed journals, which have helped to the strength of the
arguments and the applied model. From the applied multiple linear regression in this work, we
obtain the following results: a) When the own good’s price increases in 1 sol, the natural
product sales decrease in 0.017175 soles. b) When the substitute good’s price increases in 1
sol, the natural product sales increase in 3.128037 soles. c) When the relative price’s ratio
increases in 1, the natural product sales increases in 1.122092 soles. d) When the tastes and
preferences increase in 1%, the natural product sales increase in 0.53608%.
With this thesis, it is concluded that a positive relation between the tastes and preferences and
the quantity demanded of the natural-purifier-and-disinfectant exists. Moreover, the quantity
demanded has an inverse relation with the own good’s price, whereas with the substitute
good’s price has a positive relation, represented by the chemical product sodium hypochlorite,
as well as the relative price.
Keywords: natural disinfectant – natural purifier – food safety – chemical disinfectant – public
health
3
Resumen Ejecutivo
El presente trabajo tiene como objetivo determinar los factores de la demanda del
desinfectante y potabilizador natural de agua Biosanit W, ante la problemática del bajo
rendimiento del mercado de productos naturales, considerando las siguientes variables:
precio del bien propio, precio de bienes sustitutos, precios relativos y gustos y preferencias.
La justificación de este trabajo de investigación, para optar el Grado de Licenciado en
Administración, radica en el análisis de la demanda de un insumo vital, para la administración
del agua y cumplimiento de los estándares internacionales de inocuidad alimentaria.
El modelo aplicado se sustenta en evidencia empírica, referente a artículos científicos
publicados en revistas especializadas e indexadas, los cuales han coadyuvado a la solidez de
los argumentos y del modelo aplicado. A partir de la regresión lineal múltiple utilizada en este
trabajo, se obtuvieron los siguientes resultados: a) Cuando el precio propio aumenta en 1 sol,
las ventas del producto natural disminuyen en 0.017175 soles. b) Cuando el precio sustituto
aumenta en 1 sol, las ventas del producto natural aumentan en 3.128037 soles. c) Cuando el
ratio del precio relativo aumenta en 1, las ventas del producto natural aumentan en 1.122092
soles. d) Cuando los gustos y preferencias aumentan en 1%, las ventas del producto natural
aumentan en 0.543608%.
A partir del trabajo se concluye que existe una relación positiva entre los gustos y preferencias
y la cantidad demandada del potabilizador y desinfectante natural. Además, la cantidad
demandada tiene una relación inversa con el precio propio del producto natural, mientras que
con el precio sustituto tiene una relación positiva, representada por el producto químico
hipoclorito de sodio, al igual que el precio relativo.
Palabras clave: desinfectante natural – potabilizador natural – inocuidad alimentaria –
desinfectantes químicos – salud pública
4
Índice
Introducción………………………………………………………………………………….………. 6
Capítulo I: Problema de Investigación
1.1. Planteamiento del Problema………………………………………..………….….…..... 7
1.2. Formulación del Problema…………………………….………………...……….…….... 11
1.3. Justificación de la Investigación……………………….…………………..…..….…….. 11
2. Marco Referencial………………………………………………………………………..…..….. 13
2.1. Antecedentes………………………………………………………………..………… 13
2.2. Marco Teórico……………………………………………………………….….……. 18
3. Objetivos e Hipótesis………………………………………………………………….….…….. 28
3.1. Objetivos……………………………………………………………….….….…….… 28
3.1.1. Objetivo General……………………………………………...….………. 28
3.1.2 Objetivos Específicos………………………………………………………. 28
3.2. Hipótesis…………………………………………………………………..…….…… 29
3.2.1. Hipótesis General…………………………………………..….……….… 29
3.2.2. Hipótesis Específicos....………………………………………..………... 29
Capítulo II: Método
4. Tipo y Diseño de Investigación………………………………………………………..….……. 30
4.1. Tipo de Investigación……………………………………………….……….……….. 30
4.2. Diseño de Investigación……………………………………………….…….……….. 30
5. Variables………………………………………………………………………….……….……… 32
6. Modelo de Investigación…………………………………………………………..…….……… 32
7. Metodología para la obtención de la muestra………………………….………..…………… 36
8. Instrumentos de investigación…………………………………………………….….………... 40
9. Procedimientos de recolección de datos…………………………………..…….…………… 41
10. Plan de análisis……………………...……………………………………….….…………….. 42
5
Capítulo III: Resultados
11. Presentación de Resultados…………………………………..……….………...………….. 44
12. Discusión…………………………………………………….…………………………..…….. 46
13. Conclusiones……………………………………………….…………………………..……… 55
14. Recomendaciones.…………………………………………………….…………………….... 57
Referencias…………………………………………………………….………………..……….… 58
Anexos……………………………………………………………………….……………….…….. 63
6
Introducción
La demanda de productos de la industria de desinfección a nivel internacional representa
ingresos por más de $3 billones anualmente, con un crecimiento promedio y constante de casi
4% por año desde el 2013 hasta la actualidad (IBIS World, 2018). Mundialmente, este
mercado viene siendo satisfecha con la oferta de productos químicos y naturales, los cuales
representan 97.4% ($5,200 billones) (STATISTA, 2018) y 2.6% ($140 billones) (Steven
Hoffman, 2017) respectivamente en la estructura de mercado. La diferencia porcentual de las
ventas de ambos tipos de productos se fundamenta por los bajos precios de los primeros
mencionados, a costa de su baja calidad y perjuicio de la salud pública y del medio ambiente.
En el Perú específicamente, las cifras porcentuales de las ventas de los desinfectantes no
varían en demasía, ya que los productos químicos representan aproximadamente un 95%,
mientas que los productos naturales representan hasta menos de 5%. Sin embargo, por sus
componentes inocuos y beneficios para la salud, se han incrementado las políticas de
preservación del medio ambiente, a través del uso de desinfectantes naturales, los cuales
están siendo adoptados en países como Estados Unidos, Corea del Sur, Chile, entre otros,
por encima de los desinfectantes químicos. Como resultado de ello, en el Perú se aumentó en
un 17% la demanda por productos de origen natural (Gestión, 2016).
Como resultado, se considera indispensable la determinación de un estudio de mercado que
permita definir las variables que puedan afectar las tendencias de un incremento o
disminución de adquisición de productos naturales por parte de los consumidores. Es por ello
que el presente trabajo busca determinar los factores que influyen la demanda de un
desinfectante y potabilizador natural de agua, con la finalidad de autentificar y tener
posibilidad de usar los datos para futuras estrategias o análisis.
7
Capítulo I: Problema de Investigación
1.1. Planteamiento del Problema
La sociedad de la actualidad se encuentra en constante desarrollo, para lo cual invierte
sus esfuerzos en la búsqueda de nuevos bienes y servicios que mejoren la calidad de vida de
la población. En tal caso, se ha comenzado a promover el uso y desarrollo de productos
naturales y orgánicos, por encima de los de origen y composición química, con la finalidad de
generar una mejora no solo en la vida humana, sino también en la animal y del medio
ambiente.
En el planteamiento de esta problemática, la FAO (Food and Agriculture Organization
of the United Nations) ha definido la seguridad alimentaria, la cual comprende tanto la
inocuidad de los alimentos, así como la desinfección de ambientes, alimentos y agua. Para tal
situación, la FAO (2003) menciona que “La responsabilidad máxima del control de los
alimentos es imponer las leyes alimentarias de protección al consumidor frente a alimentos
peligrosos, impuros y fraudulentamente presentados, prohibiendo la venta de alimentos que
no tienen la naturaleza, sustancia o calidad exigidas por el comprador”. Por ello, el
cumplimiento de los estándares de seguridad alimentaria requiere el uso de productos que
sean inocuos y no contaminantes, tanto para los humanos, animales, plantas y medio
ambiente. En tal caso, productos de composición natural vienen siendo una alternativa al uso
de químicos, para el cumplimiento de lo requerido por las normativas de seguridad
alimentaria.
En cuanto a la temática de la calidad y los estándares del agua en el Perú, para su uso
permisible, el Ministerio de Salud del Perú indica que existen ciertos requisitos a ser
mantenidos en las propiedades del agua para su consumo, manejo y uso (ejemplo en
piscinas, limpieza de manos, entre otros), para que la misma pueda cumplir con los
estándares de calidad (Ver Anexo N° 1).
8
Existe suficiente evidencia que los productos químicos son los principales causantes
de enfermedades y malestares en las personas (Ver Anexo N° 2). El Instituto Sindical de
Trabajo, Ambiente y Salud (2017) afirma que “algunas de las enfermedades más comunes
producidas por los productos químicos tóxicos incluyen: intoxicaciones y enfermedades
crónicas como las enfermedades respiratorias, dermatitis, enfermedades del sistema nervioso
y cánceres.” (p.1). Por esta razón se debería contar con opciones comerciales que sustituyan
dichos productos, con el objetivo de mejorar la calidad de vida y salud pública en poblaciones
vulnerables.
En el Perú, la potabilización de agua es uno de los mayores problemas que existen en
nuestro país. En la denominación e investigación de este problema, Chulluncuy (2011), en su
trabajo de Tratamiento de agua para consumo humano explica que “Las diversas actividades
generadas por el hombre han provocado una modificación de las características de los
recursos hídricos, alcanzando niveles de contaminación que hacen el agua no apta para
consumo humano.” (p. 153). A partir de lo expuesto, se debería destinar la investigación
hacia el desarrollo de alternativas de desinfección para todo producto o instrumento que el ser
humano emplee, como medio de mejora en calidad de agua de consumo en el Perú.
En el Perú, el mercado de productos de desinfección y/o potabilización natural es
limitado, con poca oferta a nivel nacional, representando como máximo 5% de los productos
de desinfección consumidos en nuestro territorio (Reinmark, 2018).
Biosanit W es un desinfectante y potabilizador de agua, producido a base de
compuestos naturales, no tóxico y producido por la empresa peruana Reinmark S.R.L., la cual
se encuentra compitiendo en el complejo mercado de desinfectantes y potabilizadores de
agua, con una participación de mercado menor al 5%, aun siendo poseedor de un producto
con propiedades positivas y ventajosas para la vida. El mayor competidor (en el mercado de
9
desinfectantes y potabilizadores, tanto naturales como químicos) es el cloro en solución, en
su infinidad de presentaciones (Hipoclorito de sodio, lejía, variantes, etc.), manteniendo
aproximadamente un 95% de dominio del mercado. La estructura de mercado se muestra en
el siguiente gráfico:
Gráfico N°1: Estructura de Mercado de productos Desinfectantes y Potabilizadores
Fuente: Data Interna de Reinmark S.R.L. (2017)
A su vez, el Biosanit W posee cualidades diferenciadas en relación a otros productos
químicos y naturales presentes en el mercado (Ver Anexo N°3 y N°4). En comparación de
ambas partes, se presenta un cuadro comparativo que muestra las características y efectos
de cada uno de los productos mencionados:
75%
20%
5%
Estructura de Mercado
Hipoclorito de Sodio
Variantes de Lejía
Productos Naturales (BiosanitW)
10
Cuadro N°1 – Cuadro Comparativo – Características de Productos Químicos vs
Productos Naturales
Producto Químico (Hipoclorito de Sodio) Producto Natural (Biosanit W)
Oxidante No oxidante
Puede generar cambios negativos en las
características del agua (toxicidad)
No altera características sensoriales
del agua
No Biodegradable Biodegradable
Deja residuos tóxicos en el organismo animal y
medio ambiente
No proporciona residuos tóxicos
Corrosivo (puede atacar tejidos orgánicos o
metales)
No corrosivo
Existen factores internos y externos relacionados con la demanda de un producto.
Dentro de los factores más significativos relacionados al bien en mención (Biosanit W), se
incluyen los siguientes: precio propio, precio sustituto, precio relativo, y gustos y preferencias.
Como explica Nunes, P (2015) en su representación algebraica de la función de la demanda,
estos factores influyen en la apreciación del consumidor para con el producto, así como en la
decisión de compra en diferentes grados; si bien existen más factores que influyen en la
demanda de los bienes, la decisión de optar por las variables mencionadas se da por los
resultados verificados en los trabajos que se mostrarán más adelante. El desconocimiento de
la influencia de estos factores, así como la ausencia de estudios efectivos de mercado,
generan una baja capacidad de ventas y un pobre posicionamiento en el mercado de
desinfectantes. Por ende, el presente estudio demuestra el problema de la poca información
11
referente a la identificación, efecto y/o contribución de los principales factores que afectan la
demanda de productos naturales, tomando como ejemplo el producto Biosanit W.
1.2. Formulación del Problema
Problema General:
¿Cuáles son los factores de la demanda del desinfectante y potabilizador de agua
natural, que afectan la cantidad demandada del producto en evaluación (Biosanit W)?
Problemas Específicos:
¿Cuál es el efecto parcial del precio del bien propio sobre la cantidad demandada del
desinfectante y potabilizador natural de agua?
¿Cuál es el efecto parcial del precio del bien sustituto sobre la cantidad demandada
del desinfectante y potabilizador natural de agua?
¿Cuál es el efecto parcial del precio relativo sobre la cantidad demandada del
desinfectante y potabilizador natural de agua?
¿Cuál es el efecto parcial de los gustos y preferencias sobre la cantidad demanda del
desinfectante y potabilizador natural de agua?
1.3. Justificación de la Investigación
El propósito del presente estudio es determinar y aseverar cuáles son los factores
(internos y/o externos) que tienen un impacto (positivo o negativo) sobre la demanda de un
desinfectante y potabilizador natural de agua, tomando como ejemplo el Biosanit W. A partir
de ello, se obtendrá información y conocimiento acerca de que análisis y estrategias realizar,
12
con la finalidad de mejorar la presencia de los productos naturales en este mercado de
desinfectantes tan complejo.
Si bien los productos químicos de la competencia dominan en el mercado, en el Perú
no existe ningún otro potabilizador de agua de origen natural, por lo cual se podría decir que
en cuanto a su sector, mantiene el 100% de participación. Sin embargo, al competir el
BIOSANIT W contra productos químicos (siendo el más común y barato el cloro, bajo su
presentación de hipoclorito de sodio) cambia la situación. En el mercado de desinfectantes y
potabilizadores de agua, son los productos a base de cloro los que mantienen una ventaja, ya
que su precio tiende a ser mucho más bajo que el que elabora BIOSANIT W, con un ratio
aproximado de 3:1. Por ello, sus ventas son más altas, dominando el mercado mencionado
(Ver Gráfico N° 1).
A partir de ello es que los consumidores finales necesitan de productos inocuos (en la
parte alimenticia), que no generen efectos secundarios, enfermedades o incluso muertes. Es
por ello que el BIOSANIT W, a partir de su composición (Ver Anexo N°4), no muestra y/o está
por debajo de los niveles no permisibles de elementos innecesarios o prohibidos por el
Ministerio de Salud, en su Reglamento de Calidad de Agua para Consumo Humano (Ver
Anexo N°1), por lo cual su uso sería beneficioso en cuanto a la potabilización de agua usada
en piscinas y cualquier otra actividad o servicio que haga uso de agua, tanto en el Perú como
en el mundo. Gracias a ello, los productos generados a partir del proceso de sanitización que
usen BIOSANIT W no perjudicaran de ninguna manera a los consumidores finales,
mantendrán una vida y consumos sanos, a diferencia de los productos de origen químico, los
cuales mayormente tienen cloro en su composición. De tal manera, se estaría cumpliendo con
la reglamentación internacional de inocuidad en los alimentos y de no dejar residuos
desventajosos para la salud pública y el medio ambiente.
13
Es inevitable no mencionar que la mayor propuesta para mejorar la situación actual es
a través del uso de productos naturales. Con ellos, se pueden generar infinidad de resultados
que nos ayuden a llevar una vida más sana y sin efectos colaterales para la tierra. Los
mayores protagonistas a recibir beneficios de este cambio de actitud seríamos los humanos,
ya que no solo se mejorará la salud personal de cada individuo, sino que indirectamente
estaremos proyectando un ambiente más apto en el que podamos convivir, libre de
contaminación, libre de muertes de la flora y fauna del mundo y libre de indecisión acerca de
si el mundo será adecuado para que podamos vivir en él, sin terminar de acabar con su
existencia. Entre los mayores resultados a ser obtenidos, con la ayuda del producto
BIOSANIT W, se tratará de registrar un cambio considerable en la cantidad de personas que
consumirán y tendrán acceso a agua potable.
Es por ello que a través del presente estudio, a través de un programa económico,
buscará definir las variables independientes directamente relacionadas con la variable
dependiente (demanda de productos naturales, ejemplo del caso: Biosanit w); además, con el
uso de cifras reales, se definirá cuanto representa un cambio en una variable independiente
sobre la dependiente, ya sea una representación porcentual (%), representación unitaria (u) o
representación monetaria (S/.).
2. Marco Referencial
2.1. Antecedentes.
Internacionales
Ghebrihiwet y Motchenkova (2017) hicieron un estudio de las actividades económicas
de las empresas domésticas de un país, en comparación a las multinacionales, tratando de
demostrar como la falta de información y el precio puede ser un factor determinante en la
determinación de selección de compra de los consumidores. La muestra fue obtenida de
14
manera aleatoria en el país de Estados Unidos, en donde se hizo un cuestionario que buscó
determinar la significancia del precio en la decisión de los compradores. Entre los hallazgos
más importantes se verificó que más del 63% considera que el precio juega un papel
importante en las decisiones del individuo; además, se demostró que en países y mercados
pequeños (como el de bienes naturales), las actividades del gobierno son las que apoyan a su
bienestar económico y evitan que las empresas multinacionales se apoderen del mercado.
Nandi, Bokelmann, Gowdru y Dias (2017) crearon una teoría, en donde se explica que,
por los problemas del medio ambiente, sanidad de productos comestibles y de la salud, existe
una tendencia a consumir más productos naturales. Con el uso de datos empíricos, se envió
una encuesta aleatoria a 250 consumidores de Bangalore (India), para la definición del Deseo
de Pagar (DDP) y los principales factores que lo afectan. Entre los resultados más
representativos, se obtuvo que 90% de los consumidores estén dispuestos a pagar entre 5 y
100% más del precio original, por productos de mejor calidad y beneficiarios para la salud.
Las conclusiones del caso explican que por lo menos el 87% de los encuestados consideran
los precios altos, falta de accesibilidad, corto rango de alcance y oferta baja son las
principales barreras para la compra de estos productos orgánicos, además del hecho que no
existe un apoyo gubernamental, ni buena plaza ni promoción de estos productos.
Sierra-Huelsz, Kainer, Keys, y Colli-Balam (2017) realizaron un estudio en México, en
donde se verificó un mercado forestal y que busca sostenibilidad a lo largo de los años, el
cual representa el 10% del PBI mundial. Con este estudio, se buscó demostrar la importancia
del PBI e ingresos de los consumidores para la expansión del mercado. La muestra fue
escogida de manera aleatoria entre varios participantes de esta industria (gerentes generales)
y se les hizo una entrevista a profundidad, preguntando qué tan destacados son los factores
anteriormente mencionados. Los resultados mostraron que ambos factores son significativos
15
para el crecimiento del mercado forestal y que dependen mucho de las actividades del
gobierno, la volatilidad de las tasas de interés y las actividades foráneas.
Sun, Chiang, Owens, y Squires (2017) realizaron un estudio en Estados Unidos, en
donde buscaron encontrar los determinantes de la demanda de productos eco-amigables, que
en este caso es atún en lata, además si el canal de distribución del mismo es significativo. En
este caso, no se utilizó muestreo, sino se hizo uso de la data ya adquirida anteriormente por
la compañía, obtenida por observación constante de las ventas de producto. Los resultados
nos muestran que la demanda del atún enlatado depende de la variedad del producto, el
canal de distribución en el que se encuentre y si el producto es considerado eco-amigable.
Las conclusiones del caso nos enseñan que la decisión de los consumidores está
determinada por los precios altos encontrados en los supermercados, la inelasticidad de
precio del mismo y la poca variedad de productos similares.
McFadden y Huffman (2017) recolectaron información acerca de los Deseos de Pagar
(DDP) de los consumidores, estando los productos naturales y orgánicos en cuestión. Para el
estudio se hizo una recolección aleatoria de la muestra en Estados Unidos y se proporcionó
un cuestionario sobre los principales factores que afectan su compra de los productos
naturales. Entre los hallazgos más importantes se encontró que los individuos no están muy
informados acerca de los beneficios que estos productos proveen, por lo cual muchas veces
no están dispuestos a pagar un precio más alto. Las conclusiones halladas del trabajo son el
hecho que existe información asimétrica en este mercado y por lo tanto, el valor de los
productos naturales no es visto por los consumidores, siendo incapaces de pagar un precio
más alto.
Zhang, Yang, Zhang, y Shackman (2017) investigaron acerca de los precios del gas
natural en China, el cual está en crecimiento gradual, pero efectivo. Con el uso del modelo de
16
Equilibrio General Computable (EGC) y la Matriz de Contabilidad Social, encontraron que un
aumento en el precio del producto generará un crecimiento en el Índice de Precio del
Consumidor (IPC), pero generará una reducción al PBI nacional del país. En conclusión, por
los efectos dañinos que están generando los productos químicos en China, el uso de
productos eco-amigables está en expansión.
Eisenbarth (2017) realizó una investigación acerca de si la composición y efectos
secundarios de ciertos productos son significativos para su demanda. En este estudio se
realizó un análisis empírico en China, para la determinación de si un producto no es eco-
amigable y a su vez es dañino para el medio ambiente, tendrá una menor demanda y menor
apoyo del gobierno (mayores impuestos para su exportación e importación de otros países).
Si bien no hay una correlación exacta entre la preocupación ambiental y la reducción de
impuestos al valor agregado, sí se pudo concluir que los recursos y productos naturales son
significativos para la sostenibilidad y avance de los mercados naturales.
Dominick, Fullerton, Widmar y Wang (2017) hicieron un estudio de asociación de
consumo de productos naturales en el Reino Unido, para la identificación de los principales
factores en la decisión de compra de los individuos del sexo masculino, entre los 45 y 64
años. La muestra fue de 1000 personas, escogidos aleatoriamente y siendo encuestados,
acorde a sus gustos y preferencias. Se halló el hecho que la palabra “natural” es asociada con
mejor sabor, sin preservantes y más saludable, obteniendo una respuesta positiva del
consumidor, el cual estaría dispuesto a pagar más por el mismo. También se halló que
mientras más ingresos tiene el comprador, mayor demanda de productos naturales habrá.
Berry, Burton, y Howlett (2017) investigaron acerca de la evaluación de los productos
por parte de los consumidores en Suiza. En ella, asocian los recursos en proceso y finales
naturales a un aumento de la demanda de los mismos, por el hecho de su composición. Se
17
hizo un cuestionario a una muestra de 100 consumidores habituales de los productos
denominados “naturales”, en donde atribuyen que los precios tienden a ser altos, por lo cual
muchas veces optan por escoger un producto sustituto, en este caso, de composición
química, por su accesibilidad de costo.
Samoggia y Nicolodi (2017) realizaron un estudio, a través del Departamento de
Agricultura de Estados Unidos, en el cual intentaron cuantificar los efectos de la innovación en
los productos de origen orgánico, cómo este afecta la percepción y que tan propenso puede
ser el consumidor a adquirirlo. En el trabajo, se usó una muestra de 537 individuos, que son
compradores habituales de estos tipos de productos, a través de entrevistas a profundidad.
Los hallazgos más importantes fueron el hecho que un producto con buena presentación y
con características diferentes a los productos habituales es más atractivo a ser comprado. La
aceptación del consumidor aumenta dependiendo del capital o ingreso disponible de cada
individuo.
Silva, A (2014) realizó un estudio en donde buscó determinar los principales factores
que afectan la demanda de productos en Argentina, en especial al consumo de carne de
pollo, con la finalidad de determinar si su precio propio afectaba en demasía a su consumo,
así como también lo hacían el precio de la carne de vacunos y porcinos (precio sustituto) y el
poder de compra de los consumidores, a través de su salario. En ella, se usaron encuestas
propuestas por INDEC (Instituto Nacional de Estadística y Censos de la República Argentina).
Entre los resultados más significativos se pudo hallar que el precio de la carne de pollo (precio
propio) si tiene un efecto en su consumo, mientras que el precio de la carne de vacunos
(precio sustituto) también muestra una influencia en el consumo de carne de pollo, al igual
que el salario disponible de los consumidores del país.
18
Nacionales
Schwarz y Mathijs (2017) nos explican acerca de productos agrícolas y comestibles
naturales del Perú. En la investigación se muestran datos de crecimiento económico para el
Perú a lo largo de los años, por la tendencia a una sostenibilidad del medio ambiente. Para
este caso se utilizó un modelo propio de uso de agua, valor agregado y creación de empleo.
Entre los hallazgos más significativos se encuentra el hecho que la teoría es muy dependiente
del uso de recursos naturales, ya que la misma es la generadora del valor agregado del
producto y la sostenibilidad del mismo. La conclusión muestra que el valor agregado es un
factor determinante para el aumento de los precios de los distintos productos.
2.2. Marco Teórico.
Ghebrihiwet y Motchenkova (2017) tienen presente la siguiente ecuación para la
determinación linear inversa de la demanda:
(1)
Donde las variables son el precio (p), el factor autónomo (a) es mayor a 0,
muestra la producción total foránea y que representa la producción total local.
Gracias a estos datos obtenidos y presentados, se puede llegar a la conclusión de que tanto
la demanda como el precio son factores que están inversamente proporcionales. Además, el
aumento de la demanda por un bien sustituto o de un competidor directo genera una
disminución en la demanda del bien propio. En general, todos estos factores son
dependientes de la información que existe en el mercado o la industria y que muchas veces,
por la falta del mismo, los compradores tienden a guiar la decisión de consumo acorde al
𝑝 = 𝑎 + 𝑞𝑚 + 𝑞𝑙
𝑛−1
𝑚=1
19
precio de cada producto. En total, estos hechos pueden ilustrarse de la siguiente manera
microeconómica:
Fuente: Elaboración Propia
Cada vez que el precio de un producto aumente, como se muestra en el gráfico N° 2,
la cantidad demandada del mismo producto se verá afectado y reducirá su venta. Es por esto
que se afirma que la demanda y el precio tienen relación inversa, ya que si uno aumenta, el
otro deberá reducirse como consecuencia (basado en las gráficas de Mishkin, Financial
Markets & Institutions).
Fuente: Elaboración Propia
Gráfico N° 2: Reducción de Cantidad Demandada
Oferta
Demanda
Precio
Qd
Oferta
Demanda
Precio
Qd
Gráfico N° 3: Efecto de Demanda de Productos Químicos sobre Naturales
Oferta
Demanda
Precio
Qd
Productos Químicos Productos Naturales
20
El segundo punto a tratarse en esta teoría muestra que la demanda de los bienes
químicos (sustitutos) es mayor que a la de los bienes naturales (propio), debido a la falta de
información. Aquí también se puede verificar que hay una relación inversa entre ambos
factores, ya que un aumento en la demanda de los bienes químicos reduce la demanda de los
bienes naturales, como es mostrado en el gráfico N° 3. En cuanto a su precio, mientras más
bajo sea el precio de cada bien proporcionado, mayor será su demanda total (basado en las
gráficas de Mishkin, Financial Markets & Institutions).
Por otra parte, también se muestra la siguiente fórmula en su estudio realizado:
Q=Q m+q l (2)
En la ecuación, la cantidad total de ventas en un país está representada por la variable
Q, la cantidad vendida por productores extranjeros (a un precio propio) está definida por la
variable Qm y cantidad vendida por productores locales (a un precio sustituto) está
representada por la variable ql. En el estudio se explica que la demanda total por cierto
producto en un país determinado es afectada tanto por el precio propio de los productores
locales, como el precio de los productores extranjeros (sustitutos).
Nandi, Bokelmann, Gowdru y Dias (2017), a través de su teoría presentada nos
enseñaron que el Deseo de Pagar (DDP) por parte de los consumidores se incrementa si los
productos son previstos como beneficiarios para la salud y no tienen efectos negativos sobre
el medio ambiente. Una tendencia encontrada también en este trabajo es el hecho que el
precio juega un papel muy importante en cuanto a la decisión de consumo. Por lo tanto, la
guía continúa siendo los bajos costos de producción que tiene cada empresa, que le ayudan a
determinar los mejores precios (más efectivos y accesibles) de mercado. Un factor que se
aprendió fue el hecho que la falta de accesibilidad y corto alcance de los productos naturales
es muy común, por lo cual es difícil de encontrar los mismos en los diferentes canales de
21
distribución (mercados, supermercados, bodegas, tiendas, etc.). Esto puede transcribirse de
la siguiente manera:
Fuente: Elaboración Propia
La cantidad limitada de productos naturales hace difícil que estos puedan ser
comprados en mayores cantidades, es decir, su oferta es muy pequeña. Si bien se afirma que
en el futuro puede existir un crecimiento para esta industria, actualmente sufre de un déficit;
como resultado, al ser la oferta tan baja en este mercado, los precios tienden a ser más altos,
no solo por la falta de competidores directos, sino también la falta de productividad. La falta
de productividad está representada por la calidad de la tecnología empleado en estos casos
para la producción; si la tecnología no es la más efectiva, la oferta tiende a reducirse. A parte
de ello, el trabajo de marketing, específicamente en la plaza y promoción de los productos
naturales, no es el más efectivo, ya que se demostró que existe muy poco alcance del mismo,
por lo cual la información de los individuos consumidores tiende a ser limitada; así, los
compradores se limitan a confiar en los precios más accesibles del mercado (basado en las
gráficas de Mishkin, Financial Markets & Institutions).
Gráfico N° 4: Menor Oferta en el Mercado de Productos Naturales
Oferta
Demanda
Precio
Qd
22
Finalmente, un hecho encontrado en este trabajo fue el de la influencia generada por
los ingresos personales de cada consumidor; en este caso se transcribe como Ingreso de los
Compradores (Ingreso per cápita) (basado en las gráficas de Mishkin, Financial Markets &
Institutions). La teoría puede ser explicada gráficamente así:
Fuente: Elaboración Propia
El ingreso per cápita juega un papel muy importante en el mercado de productos
naturales. Mientras mayor sean los ingresos de cada individuo dispuesto a comprar los bienes
del mercado, mayor será la demanda de los mismos productos. Gracias a ello, habrá un
aumento en la efectividad del mercado total, ya que, si bien aumentan los precios, también lo
hacen las cantidades demandadas. A partir del estudio realizado, podemos obtener la
siguiente fórmula:
(3)
Oferta
Demanda
Precio
Qd
Gráfico N° 5: Efecto de Aumento del Ingreso de los Consumidores
23
La fórmula N° 3 es una representación del costo marginal de la producción, la cual
está determinada por la derivada del Costo Total, dividida entre la derivada de la Cantidad. En
otras palabras, mientras la cantidad producida de cualquier tipo de producto aumente, el costo
marginal se reducirá, siendo esto un hecho positivo, ya que hace más productivo a cualquier
empresa en su reducción de costos. Como resultado, el costo individual de cada producto se
reduce conforme se produzca más.
A partir de los trabajos previos encontrados, podemos visualizar muchas tendencias
relacionadas al estudio mostrado en este trabajo. Por ejemplo, el trabajo de Sierra-Huelsz,
Kainer, Keys, y Colli-Balam (2017) se sostiene en la teoría que el PBI es un factor de
expansión del mercado. Se mencionó que las actividades del gobierno son las que más efecto
tienen sobre el PBI y la tasa de interés. A partir de ello, podemos formular la siguiente
proposición (basado en las gráficas de Mishkin, Financial Markets & Institutions):
Fuente: Elaboración Propia
En un ciclo expansivo de un mercado, existe un aumento de demanda por ciertos
bienes, acompañado por una mejora de la productividad de los proveedores del bien en
Oferta
Demanda
Precio
Qd
Tasa de Interés (i)
Gráfico N° 6: Ciclo Expansivo del Mercado
24
cuestión, dando resultado a un aumento de la oferta. En este caso, el precio puede tanto
aumentar, mantenerse igual o disminuir, dependiendo de la magnitud de impacto de
crecimiento de la oferta, pero con seguridad podemos afirmar que la cantidad demandada sí
aumentará, mejorando los precios individuales de cada bien y haciendo el mercado más
atractivo. Gracias a ello, se puede afirmar dentro de este estudio que un aumento en el PBI
del Perú será un factor positivo para que la industria de productos naturales eleve su
productividad, ventas, entre otros factores. Esto, ofrecería una oportunidad significativa para
el producto BIOSANIT W, que, no solo gracias a la tendencia de usar productos amigables
con el ambiente y los individuos, sino también la mejora de la situación económica del país,
podrá incrementar sus indicadores dentro del mercado en el que se encuentra.
Por otra parte, la volatilidad de la tasa de interés dentro de nuestro país juega un rol
muy significativo también. La tasa de interés (i) tiene una relación inversa en cuanto al precio.
Cuando hay un aumento en la tasa, los precios tienden a disminuir, lo cual generará que el
tipo de cambio (la moneda local) tienda a apreciarse y aumente el tipo de cambio. En todo
país, es importante considerar este factor, ya que es el principal instrumento que influenciará
los gastos en el mercado y la actividad económica que exista en la misma. De igual manera,
si la moneda se aprecia, significa que la demanda de los bienes internos a comparación de
los externos estaría en crecimiento, haciendo que los productos domésticos sean más
atractivos para el público. Por ende, los cambios en la tasa de interés y tipo de cambio son
factores a ser tomados en cuenta en cualquier situación, si se quiere tener éxito.
Eisenbarth, S. (2017) proporciona la siguiente ecuación a partir de su estudio:
G = f {1, q, s, v) (4)
En donde G es la producción demandada de un país, q es el precio de venta del
producto, s es la dotación preferente de la economía y v representa los avances tecnológicos
25
del país. A partir de lo mencionado, se pueden relacionar las variables del estudio con este
trabajo, ya que la variable q está relacionada al efecto que tiene el precio propio de un
vendedor hacia la cantidad demandada de un producto. Además, la dotación preferente de la
economía explica que las preferencias en crecimiento generan un aumento en la cantidad
demandada de un producto, por lo cual explica este trabajo, al reflejarse en los gustos y
preferencias por ciertos bienes.
Mishkin (2014) explica que los determinantes principales de la demanda de un activo
son la riqueza de los individuos que actúan en el mercado, el retorno esperado del mismo, el
riesgo de su uso y la liquidez con la que puede ser vendida. En parte la teoría de la demanda
se correlaciona con el estudio, ya que muestra la misma tendencia que los consumidores
deben de mantener cierto nivel de ingresos para consumir o usar cierto bien. En general, el
estudio presentado ejemplifica como al aumento del capital de cada consumidor genera un
aumento de la demanda de los productos en cuestión.
Luego de la recopilación de información acerca de estudios que estudien la demanda
de bienes y productos, incluyendo sus variables más determinantes, podemos obtener la
siguiente fórmula:
Qd = f {Pb, Ps, IM, Ypc, Kp, GP} (5)
La fórmula N° 5 muestra un resumen y recopilación de los mayores y más importantes
factores en la determinación de la demanda de un producto. Como podemos ver, estos
factores son los siguientes:
Pb: Precio del bien propio
Ps: Precio del bien sustituto
IM: Información disponible en el mercado
26
Ypc: Ingreso de los compradores (PBI per cápita)
Kp: Capital invertido (en la producción)
GP: Gustos y preferencias de los consumidores (porcentaje dentro de la
producción)
En resumen, podemos afirmar que existen infinidad de razones por las cuales la
demanda de un producto puede ser determinado; sin embargo, se concluye que los mayores
elementos que tienen efecto sobre la cantidad demandada de un bien son los precios propios
de las empresas y los precios sustitutos (precio de la competencia).
= 1 + + + (6)
Dónde:
lnVentas: Logaritmo natural de Ventas de BIOSANIT W
lnPP: Logaritmo natural de Precio de bien Propio
lnPS: Logaritmo natural de Precio de bien Sustituto
: Error estocástico
También se puede mencionar que la elasticidad de Ventas con relación a cualquier
variable, es derivada parcial de la función respecto a cada una de las variables, como se
muestra en la siguiente fórmula:
=
= (7)
El mismo caso (y resultado) será repetido para las demás variables de la misma
manera.
27
Silva, A (2014) hizo uso de la siguiente fórmula, para la determinación de la demanda
del producto en cuestión:
= + + + + (8)
En donde:
y: Consumo de Carne de pollo estimada
1 : Coeficientes de regresoras
pp: precio de carne de pollo
pc: precio de carne vacuna
w: poder de compra del salario
: Error (información de variables excluidas del modelo)
En los resultados se muestra que el precio propio de la carne de pollo tiene una relación
inversa en cuanto a su consumo, por lo cual aprendemos que mientras más barato es un
producto, mayor consumo tendrá el mismo y viceversa. De igual manera, se halló que el
precio de la carne vacuna tiene una relación directa con el consumo de carne de pollo, donde
aprendemos que si la competencia o sustituto aumenta el precio de su producto, esta tendrá
menor demanda y por lo tanto, mayor consumo del bien propio. Finalmente, cuando el poder
de compra del salario, es decir, sus ingresos aumentan, habrá mayor consumo en cuanto a
ciertos productos o bienes.
Por lo tanto, para la esta propuesta investigación se usará como base la fórmula de
representación algebraica de la función de la demanda por Nunes, P. (2015):
Qd(x) = -a.Px + b.Ps – c.Pc + d.Ep + e.Rd + f.Dm + g.Fe + h.O (9)
En donde:
Qd(x): Cantidad demandada del bien
28
Px: precio de los bienes
Ps: precio de los sustitutos
Pc: precio de los bienes complementarios
Ep: efecto de las expectativas futuras sobre el precio de los bienes
Rd: renta disponible
Dm: tamaño del mercado
Fe: factores específicos
O: otros factores
Para determinar los factores que tienen mayor efecto en la cantidad demandada de
productos naturales, podemos mostrar la investigación previa mostrada a través de la fórmula
anterior. Con ello, la investigación tiene un soporte que muestra que la cantidad demandada
de productos naturales puede estar relacionada inversamente con su precio propio y
directamente con el precio del sustituto o competidor, que en este caso es el Hipoclorito de
sodio. Como factor específico se presenta especialmente el precio relativo, sinónimo del costo
de oportunidad, el cual explica con ratios cuantos productos químicos se dejarían de comprar
si se comprara el BIOSANIT W. Finalmente, se encuentran los gustos y preferencias, que
mostrarán la inclinación de decisión de los compradores.
3. Objetivos e Hipótesis
3.1. Objetivos.
3.1.1. Objetivo General:
Determinar los factores de la demanda del desinfectante y potabilizador natural de
agua, que afectan la cantidad demandada del producto en evaluación (Biosanit W).
3.1.2. Objetivos Específicos:
29
Determinar el efecto parcial del precio de bien propio sobre la cantidad demandada del
desinfectante y potabilizador natural de agua.
Determinar el efecto parcial del precio de bien sustituto sobre la cantidad demandada
del desinfectante y potabilizador natural de agua.
Determinar el efecto parcial del precio relativo sobre la cantidad demandada del
desinfectante y potabilizador natural de agua.
Determinar el efecto parcial de los gustos y preferencias sobre la cantidad demandada
del desinfectante y potabilizador natural de agua.
3.2. Hipótesis.
3.2.1. Hipótesis General:
Sí hay factores de la demanda que afectan (positiva o negativamente) la cantidad
demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua en evaluación (Biosanit W).
3.2.2. Hipótesis Específicos:
H1: El aumento del precio del bien propio da una resultante de disminución de la
cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua.
H2: El aumento del precio del bien sustituto da una resultante de aumento de la
cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua.
H3: El aumento del precio relativo resulta en la disminución de la cantidad demandada
del desinfectante y potabilizador natural de agua.
H4: El aumento de los gustos y preferencias da una resultante de aumento de la
cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua.
30
Capítulo II: Método
4. Tipo y Diseño de Investigación
4.1. Tipo de Investigación.
A partir del criterio del nivel de complejidad del estudio, el trabajo propuesto en este
caso tendrá varias maneras de definirse, ya que cumplirá con la presencia de distintos tipos
de investigación:
A. Investigación exploratoria: En esta fase, se definirán las variables que afecten
la demanda de los productos naturales, ya que aún no son de nuestro
conocimiento cuáles son los factores determinantes y sus efectos.
B. Investigación explicativa: Explicar qué causa la demanda de productos
naturales (variables dependientes) y las consecuencias que estos representan
(cómo afectan a la demanda, si positiva o negativamente).
A partir del criterio del tipo de análisis al que se someterán los datos obtenidos,
seguirá el mismo camino que el criterio del nivel de complejidad del estudio. Se hará un
énfasis en el uso del análisis cuantitativo de la información recolectada y se optará por datos
de series de tiempo, con información ya registrada.
Criterios Cuantitativos: contará con datos como precios propios y precios de
sustitutos (competencia), los cuales fueron obtenidos por la data interna de la
empresa Reinmark S.R.L.
4.2. Diseño de Investigación.
Dentro de la propuesta generada por la definición del producto BIOSANIT W, el diseño
usado para el estudio será el de tipo empírico, explícitamente de tipo no experimental, ya que
se trabajó con datos de series de tiempo
31
El proceso de la producción del BIOSANIT W mantiene un desarrollo en el laboratorio,
como primer paso. Es allí donde se comenzó la investigación de cómo crear un producto que
pueda solucionar los problemas de infección industrial y, a la misma vez, la de potabilización
de agua. A partir de ello, se hicieron estudios acerca de sus distintos componentes naturales,
como ácidos obtenidos de la fermentación, agua u otros compuestos definidos en el
Certificado de Composición.
El siguiente paso a seguir, luego de la satisfactoria composición del producto
BIOSANIT W y cumplimiento de sus distintos requisitos para ser eficiente, es la definición del
uso de data interna de la empresa y hacia el mercado. En ella, se harán uso de los distintos
datos proporcionados por la empresa, como son las tablas de contabilidad, data de precios,
ingresos y salidas de dinero en la empresa, uso de capital de la compañía y tablas de costos.
Hitt, Ireland y Hoskisson (2015) explican que, con ello, podrán definir los factores del análisis
de organización interna, a través del uso de recursos (tangibles e intangibles), sus
capacidades, competencias centrales y ventajas competitivas, gracias a la creación de valor
(valor agregado). (P.75-91)
Finalmente, se optará por el uso de todo dato recolectado para su uso externo, en
búsqueda de vencer a la competencia y proporcionar un producto que no sea sustituido por
productos químicos. A través de ello, los gustos y preferencias de los consumidores cambiará
hacia un pensamiento más ambientalista y positivo para la tierra y los que vivimos en ella,
logrado a través de la explicación y proporción de información, acerca de los beneficios de los
bienes de origen natural. David, F. (2013) afirma que se deben de considerar los siguientes
aspectos para dominar el entorno externo de la compañía: Aspectos económicos,
demográficos, políticos, legales, tecnológicos, globales, socio-culturales y físicos, además del
entorno de la industria, con la finalidad de determinar en qué manera actuará el mercado y los
participantes de la misma, adaptándose a los cambios que presente la misma, con el objetivo
32
de mantenerse competitivo de manera ventajosa. Además, como siempre se ha aprendido, es
necesario de hacer un análisis de las 5 Fuerzas de Porter, las estrategias a ser tomadas por
los gerentes de la empresa y la verificación de su viabilidad. (P. 37-66).
5. Variables
Las variables a ser usadas en el estudio propuesto serán las siguientes:
Variable Dependiente: La cantidad demandada del desinfectante y potabilizador
natural de agua Biosanit W, de la empresa Reinmark S.R.L., dentro del mercado peruano.
Indicadores:
Ingreso por ventas del producto BIOSANIT W (en soles [S/.])
Variables Independientes: Los factores que afectan y tienen influencia sobre la
cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua Biosanit W, de la
empresa Reinmark S.R.L., en el mercado peruano.
Indicadores:
Precio propio del desinfectante y potabilizador natural Biosanit W (promedio del
precio en soles [S/.] de las tres presentaciones: 1,4 y 20 litros)
Precio del bien sustituto del desinfectante químico Hipoclorito de sodio
(promedio del precio en soles [S/.] de las tres mismas presentaciones del
desinfectante químico: 1,4 y 20 litros)
Precio relativo (ratio de las divisiones del precio propio entre el precio sustituto,
cada uno implicado en el mismo mes que el otro)
Gustos y preferencias (porcentaje que representan las ventas del Biosanit W
de la empresa Reinmark S.R.L., en el mercado peruano durante 3 años)
6. Modelo de Investigación
Para la decisión de uso de las variables e indicadores mencionados anteriormente fue
decidida por sobre las demás encontradas en el marco teórico y antecedentes por las
siguientes razones:
33
Qd(x): Cantidad demandada del bien: sí se usara en este estudio, ya que es el
factor principal y para el cual deben determinarse los factores que tienen efecto en él
(en este caso, las ventas de la empresa)
Px: precio de los bienes: sí se usará en este estudio, porque trabajos anteriores
explican específicamente que el precio propio es uno de los principales factores de la
demanda de los bienes.
Ps: precio de los sustitutos: sí se usará en este estudio, ya que los trabajos
mostrados en el marco teórico y los antecedentes muestran que la competencia, como
factor externo, es el que mayor influencia tiene sobre las ventas de la empresa (si el
competidor reduce su precio, venderá más; por ende la empresa propia vendería
menos).
Pc: precio de los bienes complementarios: no se usará, debido a que existen
contratos con los proveedores, para mantener los precios de sus productos a ser
adquiridos por la empresa.
Ep: efecto de las expectativas futuras sobre el precio de los bienes: por ser un
factor cualitativo y, mayormente, muy incierto, se decidió no usarlo.
Rd: renta disponible: si bien el factor monetario disponible de los consumidores es
trascendente en la mayoría de los casos, en este trabajo en específico no juega un
papel muy significativo, ya que el sector al que va dirigido el producto sí tiene las
posibilidades adquisitivas.
Dm: tamaño del mercado: no se usará en este estudio, por el hecho que no existe un
tamaño de mercado exacto y los datos públicos en el Perú acerca de esta industria
son inciertas.
Fe: factores específicos: en este estudio en especial, se hará uso del precio relativo
(o también llamado costo de oportunidad), factor que explica el hecho que se compre
34
un producto natural significaría dejar de comprar ciertas cantidades del producto
químico, lo cual muchas veces afecta la percepción de los consumidores.
O: otros factores: sí se usara en este estudio, siendo los gustos y preferencias el
factor a ser analizado, ya que la proporción de inclinación por el producto natural
(Biosanit w) es una variable necesaria para determinar la demanda del potabilizador
de agua y desinfectante.
Por lo tanto, el modelo a ser usado será el de regresión lineal múltiple (una variable
dependiente y más de una variable independiente), del tipo log-log, por la existencia de
logaritmos dentro de la ecuación presentada a continuación:
Modelo poblacional con series en su nivel
= 1 + + + + + (10)
Dónde:
: Ventas de productos naturales (Biosanit W) (regresando)
1: Constante
: Coeficientes de regresoras
: Precio de bien propio (regresora)
: Precio de bien sustituto (regresora)
: Precio relativo (regresora)
: Gustos y preferencias (regresora)
: Error (información de variables excluidas del modelo)
Para hacer uso de este modelo, el primer paso a seguir, después de la creación del
workfile, conjuntamente con las variables, es la desestacionalización de las series, a través
del ajuste estacional, con la herramienta Census X-13. Luego, se procede a hacer uso del
logaritmo natural para la variable dependiente Ventas y la variable independiente precio
propio, por su alta desviación estándar. A continuación se procedió a la definición de la
35
tendencia de cada serie de tiempo, en donde se encontró tendencia en la variable
dependiente, ya que no violaba ninguno de los supuestos necesarios (Normalidad de errores,
No Auto Correlación de Errores, Homoscedasticidad), por lo que se explica que la variable es
integrada en orden 0. Sin embargo, las demás variables violaban los supuestos, por lo que se
procedió a generar su primera diferencia. Al realizar la misma, las variables independientes
cumplieron con el test de raíz unitaria, rechazando la hipótesis nula, que explica que las
series tienen raíz unitaria. A partir de ello, todas las variables son estacionarias y se obtiene el
siguiente modelo:
Modelo poblacional con series estacionarias
= 1 + + + + + (11)
Dónde:
: Logaritmo natural de las Ventas de productos naturales (Biosanit w)
(regresando)
1: Constante
: Coeficientes de regresoras
_d11: Primera diferencia del Precio de bien propio (regresora)
_d11: Primera diferencia del logaritmo natural del Precio de bien sustituto
(regresora)
_d11: Primera diferencia del Precio Relativo (regresora)
_d11: Logaritmo natural de los Gustos y Preferencias (regresora)
: Error (información de variables excluidas del modelo)
En la definición del modelo final, ya habiendo cumplido con la estacionalidad de las
series, se procedió a generar la ecuación final, agrupando a todas las variables. Sin embargo,
al hacerlo, se presentó el problema de auto correlación de errores de primer orden de Durbin
Watson, por lo cual fue necesaria la incorporación de la auto regresión de primer orden [AR
36
(1)] en la ecuación, para la corrección del mismo. Así, se cumplieron los 3 supuestos
(Homoscedasticidad, No Auto Correlación de errores y Distribución Normal de Errores) y el
modelo es viable y confiable.
Modelo corregido y estimado por auto correlación de primer orden de errores:
= 1 + +
+ + +
− (12)
Dónde:
_d11: Logaritmo natural de las Ventas de productos naturales estimado
(Biosanit W) (regresando)
1: Constante
Coeficientes de regresoras
_d11: Primera diferencia del Precio de bien propio estimado (regresora)
_d11: Primera diferencia del logaritmo natural del Precio de bien sustituto
estimado (regresora)
_d11: Primera diferencia del Precio Relativo estimado (regresora)
_d11: Logaritmo natural de los Gustos y Preferencias estimado (regresora)
−1: Primer rezago del residual estocástico estimado.
Además, como complemento estadístico, se evaluó el residual del modelo, para la
determinación de su integración y arrojo que el residual sigue un proceso de I (0), siendo su t-
estadístico mayor a 2 (en valor absoluto) y con un nivel de significancia de 0.05, mostrando su
estacionalidad en su nivel y demostrando que el estudio realizado a través del modelo
planteado es efectivo.
7. Metodología para la obtención de la muestra
La metodología a ser usada en el trabajo propuesto será el del método empírico,
específicamente el del método experimental, con el uso de datos de series de tiempo
37
(consistentes por su uso de modo mensual). A partir de ello, se definirán las unidades a ser
analizadas por este estudio. Como el producto BIOSANIT W no es considerado un producto
final en sí, sino más bien un insumo para su uso y complemento, este no estará dirigido a
cada individuo de la población. La población objetivo en sí será, más que todo, empresas de
que manejen productos o servicios con agua, como lo son las piscinas.
Para la definición de la muestra misma, es también necesario obtener las
características de los siguientes factores:
Factor Demográfico: Enfocarse directamente en grupos o empresas, no en
consumidores individuales (finales), localizados en el territorio nacional (Perú).
Factor Cultural: la muestra (en este caso, las empresas) deben de tener una
lógica y cultura ambiental, la cual busque promover el trabajo efectivo, conjunto
con el bienestar ambiental de la sociedad y los que estamos incluidos en ello.
En ella se encontraran los gustos y preferencias de los consumidores en
cuanto a productos naturales sobre los químicos.
Factor Tecnológico: las empresas objetivo deben de mantener un nivel de
maquinarias y tecnología efectiva, la cual facilite el proceso de potabilización
de agua o uso de desinfectantes. En ella se basará la productividad de cada
empresa para la decisión de precio de cada producto.
Para tal caso, se usará el criterio general usado por el Grupo REINMARK hasta la
actualidad, el cual consiste en el uso de todos los datos proporcionados por los clientes
actuales de la compañía. Será a través de encuestas a profundidad que se definirán los
mayores resultados. Como los principales compradores del BIOSANIT W son, como se
mencionó antes, empresas avícolas, granjas, industrias o piscinas que necesiten limpieza
potable y desinfección, se podría concluir que la población objetivo ya fue determinada, por el
38
simple hecho que no se busca implementar su uso en el hogar de cada individuo del país,
sino en las empresas que actúan como intermediarios y que proporcionarán los productos que
el consumidor final necesite. Un ejemplo de este tipo de trabajo sería el del caso de la
empresa avícola, los cuales deben mantener su agua potable, para que las aves que lo
consuman lleguen en las mejores condiciones físicas, fuera de enfermedades o infecciones,
que podrían afectarnos al final.
Como resultado, para el presente trabajo se usará el modelo de regresión lineal
múltiple, que contará con la presencia de una variable dependiente (ventas) y 4 variables
independientes (precio de bien propio, precio de bien sustituto, precio relativo, gustos y
preferencias). Por lo tanto, será necesario el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios
(MCO) para determinar los resultados del estudio.
A continuación, como se muestra en el Cuadro N°1 el Test de Raíz Unitaria de Dickey-
Fuller Aumentado (DFA) de las series de tiempo, en donde algunas de ellas fueron
transformadas a través del logaritmo natural, con la finalidad de disminuir la volatilidad de los
datos, la desviación estándar y, por lo tanto, su varianza. En el mismo, se mencionan las
series de tiempo del modelo, si tienen tendencia y constante, solo constante o ninguna y el
número de rezagos (diferencias) necesarias para convertirlos en series de tiempo
estacionarias. Esto se evalúa a través del p-value del estadístico, en donde si el p-value de
cada serie es mayor al nivel de significancia (0.05), se rechaza la Ho, que explica la no
estacionalidad de las series. Con excepción a la variable dependiente y a los gustos y
preferencias, todas las variables están integradas en su primera diferencia.
39
Cuadro N°1: Test de Raíz Unitaria de Dickey-Fuller Aumentado (DFA) de Series de Tiempo, con transformación Logarítmica Natural.
SERIE DE
TIEMPO
VARIABLES
EXÓGENAS
DEL MODELO
DFA TEST
REZAGO
DEL
MODELO
DFA TEST
ESTADÍSTICO
DFA TEST
P-VALUE DEL
ESTADÍSTICO
DFA TEST
INTEGRACIÓN
DE SERIE DE
TIEMPO
lvbw_d11t Tendencia y
Constante 0 -3.974561 0.0194 lvt_d11t ~I(0)
pp_d11t Constante 1 -1.475473 0.5341 pp_d11t ~I(1)
Δpp_d11t Constante 0 -7.254358 0.0000 Δpp_d11t ~I(0)
lps_d11t Constante 1 -0.665489 0.8425 lps_d11t ~I(1)
Δlps_d11t Constante 0 -6.835040 0.0000 Δlps_d11t ~I(0)
pr_d11t Constante 1 -1.362792 0.5890 pr_d11t ~I(1)
Δpr_d11t Constante 0 -4.531293 0.0010 Δpr_d11t ~I(0)
lgp_d11t Constante 0 -3.675388 0.0090 lgp_d11t ~I(0)
Es importante también mostrar el Test de Causalidad de Granger para las series de
tiempo estacionarias del modelo, tal como se muestra en el cuadro N° 2. En ella podemos
notar que todas las variables tienen el menor valor en el criterio de Hannan-Quinn en su
primer rezago (excepto para el caso de gustos y preferencias, cuyo caso es el segundo
rezago), habiendo probado el criterio con 5 rezagos antes de la selección de la misma. En los
resultados del mismo se puede visualizar que las variables no causan en sentido Granger a la
variable dependiente, con excepción de los gustos y preferencias, que sí causan en sentido
Granger a la variable dependiente.
40
Cuadro N°2: Causalidad de Granger de Series de Tiempo Estacionarias para el Modelo de Investigación
REZAGOS DEL
MODELO AUXILIAR
F-
ESTADÍSTICO
P-VALUE DEL F-
ESTADÍSTICO
RELACIÓN DE CAUSALIDAD
DE GRANGER
(1) 0.99175 0.3270 Δpp_d11t →∕ lvt_d11t
(1) 0.16524 0.6872 Δlps_d11t →∕ lvt_d11t
(1) 0.79414 0.3797 Δpr_d11t →∕ lvt_d11t
(2) 4.24540 0.0241 lgp_d11t → lvt_d11t
8. Instrumentos de investigación
Como ya se había mencionado anteriormente, el presente estudio no contará con
datos de focus group, encuestas o entrevistas. Sin embargo, contará con data de series de
tiempo recogidas a partir de la data interna de la compañía Reinmark S.R.L. En general, para
adecuar todo el trabajo a un mismo periodo de estudio, se optó por transcribir toda la data en
frecuencia mensual. La data tiene fecha de inicio desde el año 2014 hasta el mes final del año
2016.
Para la primera data, se presentan las ventas históricas del producto natural
BIOSANIT W, desde el primer mes del año 2014 (Enero) hasta el último mes del año 2016
(Diciembre), expresados en soles (S/.). Los datos fueron obtenidos internamente por la
gerencia general y el área de contabilidad de la empresa Reinmark S.R.L., por lo cual su
validación y confiabilidad son 100% seguras, ya que las mismas cuentan con un registro (Ver
Anexo N°7)
La siguiente data muestra el precio de venta del bien propio, desagregado por meses
(mismo intervalo de tiempo que las ventas del BIOSANIT W). El valor del precio del bien
propio fue obtenido por un promedio ponderado de las 3 diferentes presentaciones del
41
BIOSANIT W. De la misma manera que la tabla anterior, la información fue recogida
internamente en la empresa, por lo cual se puede concluir que su viabilidad y confiabilidad
son 100% seguras también, además de contar con un registro contable constante (Ver Anexo
N°8)
La tercera data de este estudio muestra los precios de venta del bien sustituto,
desagregado mensualmente (mismo intervalo de tiempo que las ventas del BIOSANIT W).
Para mantener la misma relación en cuanto a los datos, también se hizo un promedio
ponderado de sus 3 presentaciones (mismas cantidades), para el hallazgo de su precio. De la
misma manera que los casos anteriores, los datos fueron proporcionados por la data interna
de la empresa, cuentan con un registro, son viables y confiables en un 100% (Ver Anexo N°9)
La cuarta data de este estudio presenta el precio relativo, igualmente desagregado de
forma mensual. Para la obtención de esta data, se dividió el precio propio (productos
naturales) entre el precio sustituto (productos químicos), para analizar el ratio que representa
uno a comparación del otro (Ver Anexo N°10)
La quinta y última data presentada son los gustos y preferencias, los cuales se
muestran igualmente desagregados de manera mensual. La obtención de esta data se obtuvo
a través de la división de las ventas de la empresa Reinmark S.R.L. (mensual) con el total de
ventas del mercado de desinfectantes y potabilizadores de agua (ventas de Reinmark S.R.L.,
ventas de la empresa que vende Hipoclorito de sodio y las ventas de las empresas que
venden variantes de lejía en el mercado)
9. Procedimientos de recolección de datos
Para el proceso de recolección de datos, como se mostró en la data presentada, se
hizo uso de datos cuantitativos (series de tiempo) acerca de las ventas de la empresa sobre el
producto BIOSANIT W, precios del bien propio a través del tiempo y precios del bien sustituto
42
a través del tiempo. La data fue obtenida de la información interna de la empresa Reinmark
S.R.L. como primera fuente. Los datos proporcionados son todos referenciados y enlazados
al país de Perú, para todos los meses de los años 2014, 2015 y 2016.
Los recursos empleados para la recolección de la data fueron simplemente la data
interna de la empresa, la cual fue proporcionada sin costo alguno, con la libertad de su uso y
exposición.
10. Plan de análisis
Para el análisis de la data, se buscará cumplir con la siguiente fórmula obtenida de los
estudios de los antecedentes y encontrado los trabajos de Ghebrihiwet y Motchenkova (2017)
y Eisenbarth, S. (2017), solamente para los 4 siguientes factores relacionados al presente
trabajo:
Qd = f {Pb, Ps, Pr, Gp}
Con ello, se tratará de definir si la cantidad demandada del producto BIOSANIT W
(representado por sus ventas en soles) es dependiente de su precio propio y del precio de los
bienes substitutos.
Aparte de ello, el trabajo que guarda mayor relación y que servirá como base para el
trabajo presente es el de Silva, A (2014).
= + + + +
Además, como se mencionó anteriormente, la investigación usará como base la
función de la demanda propuesto por Nunes, P. (2015):
Qd(x) = -a.Px + b.Ps – c.Pc + d.Ep + e.Rd + f.Dm + g.Fe + h.O
43
Con la finalidad de demostrar que los datos son confiables, se optará por hacer el test
de Homoscedasticidad de Glejser, el test de Auto correlaciones de errores de Primer Orden
de Durbin-Watson y el test de Normalidad de Errores de Jarque-Bera, ya que es necesario
cumplir con estos 3 supuestos para demostrar que los datos son completamente confiables.
Se planea hacer uso de los datos cuantitativos y de serie de tiempo de las ventas de
BIOSANIT W en soles (variable dependiente), precio de productos naturales expresado en
soles, precio de bienes sustitutos expresado en soles, precio relativo expresado en ratios, y
gustos y preferencias expresados en porcentajes (variables independientes), para los años
2014, 2015 y 2016 (todos los meses). Cada factor cuenta con la data necesaria y pertinente,
para su ingreso al programa EViews y verificar sus resultados (Ver Anexo N°12).
Finalmente, se tratará de generar resultados a partir del uso de data que fueron
suministrados en el estudio. En general, se buscará dar un conocimiento individual para cada
variable, en donde se especula que la cantidad demandada de BIOSANIT W tiene una
relación inversa con el precio del bien propio, una relación directa con el precio del bien
sustituto, una relación inversa con el precio relativo y una relación directa con los gustos y
preferencias.
44
Capítulo III: Resultados
11. Presentación de Resultados
Luego de la amplia investigación y recolección de datos necesarios para este estudio,
se procedió a introducir la data en el programa EViews, con los datos cuantitativos y de serie
de tiempo de las siguientes variables:
Cantidad de ventas (en Soles S/.) del producto BIOSANIT W, representado
como “Vbw” en EViews.
Precio de productos naturales (promedio de 3 presentaciones, en Soles S/.),
representado como “pp” en EViews.
Precio de bienes sustitutos (promedio de 3 presentaciones, en Soles S/.),
representado por “ps” en EViews.
Precio relativo (precio propio dividido entre el precio sustituto), representado
por “pr” en EViews.
Gustos y preferencias (definido por el porcentaje que representan las ventas de
Reinmark S.R.L. en el mercado de desinfectantes y potabilizadores de agua),
representado por “gp” en EViews.
La primera acción fue importar la data cuantitativa existente en un archivo de Excel y
trasladarla al EViews (Ver Anexo N° 7, 8, 9, 10, 11 y 12). Es allí donde se creó un Workfile
para la futura interpretación de la data. Como primer paso, se denominó a todas las variables
y se creó un grupo con las mismas, para la visualización de sus valores. Al agruparlos,
podemos visualizar también los estadísticos descriptivos de las variables cuantitativas en
conjunto (Ver Anexo N°13). En ella, también se pueden visualizar los estadísticos de Jarque-
Bera y sus p-values respectivos para cada serie en su nivel (Ver Anexo N°14).
45
Como segunda acción, se procedió a realizar la desestacionalización de las series a
través del ajuste estacional Census X-13, creando así nuevas variables Desestacionalizadas
para el estudio. Al agrupar las nuevas variables, podemos visualizar sus estadísticos
descriptivos (Ver Anexo N°15). Al igual que las series en su nivel, se proporciona el
estadístico de Jarque-Bera, con sus respectivos p-values (Ver Anexo N°16).
Paso siguiente, se realizó el logaritmo natural de las series: la variable dependiente
(ventas de Biosanit W) y dos variables independientes (precio sustituto y gustos y
preferencias), con la finalidad de reducción de varianza (Ver Anexo N°17). A partir de ello, se
muestran los estadísticos descriptivos de estas tres nuevas series creadas (Ver Anexo N°18),
complementada por su test estadístico de Jarque-Bera (Ver Anexo N°19).
A continuación, se realizó la evaluación de tendencia de cada una de las variables, a
través de la creación de ecuaciones, computándolo siguiente en E-Views, usando el ejemplo
de la variable dependiente: lvbw_d11 c @trend. En este caso, la única variable con tendencia
es, en esencia, la variable dependiente, mientras que las demás no lo presentan. Con la
ayuda de este paso, se continúa el proceso del hallazgo de estacionalidad de las series de
tiempo. Se procede a realizar el test de raíz unitaria para cada uno de los mencionados,
necesitándose la primera diferencia de las variables independientes (con excepción de los
gustos y preferencias), para que sean estacionarias (Ver Anexo N°20). Agrupados
conjuntamente, se procede a visualizar los estadísticos descriptivos obtenidos (Ver Anexo
N°21), los cuales también cuentan con sus respectivos estadísticos de Jarque-Bera (Ver
Anexo N°22)
Luego, es necesaria la determinación de rezagos necesarios para poder luego definir
la Causalidad de Granger entre series. En todos los casos, solo fue necesario 1 rezago, con
46
excepción de la serie de gustos y preferencias que necesitó 2 (Ver Cuadro N° 2). Con esto,
fue factible realizar el test de Causalidad de Granger.
Finalmente, se procede a realizar el modelo final, creando la ecuación con las series
estacionarias anteriormente halladas, incluyendo la auto regresión de primer orden [AR (1)],
cuyos resultados analizaremos más adelante. Además, se hicieron los tests estadísticos de
Heteroscedasticidad (Breusch-Pagan-Godfrey, Glejser y White sin términos cruzados), Auto
Correlación de Errores de Primer Orden (Durbin-Watson) y Normalidad de Errores (Jarque-
Bera). Como complemento se evaluó el residual del modelo, para la determinación de su
integración y demostrar su estacionalidad en su nivel, con el objetivo determinativo de
efectividad del modelo.
12. Discusión
Con la ayuda de las 36 observaciones de series de tiempo (mensual), se pueden
visualizar los datos mostrados en los estadísticos descriptivos de las series en su nivel (Ver
Anexo N°13), en el cual resalta la desviación estándar alta de la serie de las ventas de la
empresa (desviación estándar = 1331.140), la cual luego será corregida. En el test de
normalidad de errores de Jarque-Bera, se muestra que todas las variables tienen un p-value
mayor al nivel de significancia, a excepción de los gustos y preferencias (Ver Anexo N°14),
por lo cual se puede decir que los errores tienen una distribución normal y no se rechaza la
hipótesis nula de normalidad de errores en su nivel. El modelo hasta el momento se define de
la siguiente manera:
47
Modelo poblacional con series en su nivel
= 1 + + + + + (10)
Dónde:
: Ventas de productos naturales (Biosanit W) (regresando)
1: Constante
: Coeficientes de regresoras
: Precio de bien propio (regresora)
: Precio de bien sustituto (regresora)
: Precio relativo (regresora)
: Gustos y preferencias (regresora)
: Error (información de variables excluidas del modelo)
Para el siguiente paso en esta investigación, se desestacionalizó a las series por el
método de X-13 Arima-Seats, los cuales se caracterizan por crearse con “_d11” consecuente
del nombre de cada serie de tiempo y cuyos estadísticos descriptivos varían en cierto modo a
las series en su nivel (Ver Anexo N°15). De igual manera que las series en su nivel, se realizó
el test de normalidad de errores de Jarque-Bera (Ver Anexo N° 16), en donde todas las
variables, en este caso a excepción de la serie precio sustituto y los gustos y preferencias,
tienen un p-value mayor al nivel de significancia (0.05); por lo tanto, los errores tienen una
distribución normal y no se rechaza la hipótesis nula de normalidad de errores.
Como tercer paso, como se mencionó anteriormente, se procede a transformar por
logaritmo natural a las series de tiempo Desestacionalizadas que presenten una desviación
estándar muy alta (por lo tanto varianza alta), con la finalidad de evitar su alta volatilidad y
dispersión de datos. Para este caso, las series a ser convertidas son la variable dependiente
(ventas de Biosanit W) y las variables independientes (precio sustituto y gustos y
48
preferencias) (Ver Anexo N°17). Al realizar la conversión podemos visualizar cambios muy
importantes en sus estadísticos (Ver Anexo N°18), siendo el más importante el de la
reducción de desviación estándar. Para el caso de las ventas, la desviación estándar se
disminuye de 1331.140 a 0.114006, para el caso del precio sustituto se reduce de 1.924570 a
0.024818 y para el caso de los gustos y preferencias aumenta de 0.003236 a 0.086151.
Además, se volvió a realizar el test de normalidad de errores de Jarque-Bera para las series
transformadas logarítmicamente (Ver Anexo N°19), cuyas resultantes son satisfactorias, ya
que sus p-values respectivos son mayores al nivel de significancia (excepto al precio
sustituto), demostrando aún que los errores tienen una distribución normal y no se rechaza la
hipótesis nula de normalidad de errores para las series logarítmicas, con excepción
igualmente de la serie 3.
El cuarto paso de la investigación buscó la tendencia de las series, para luego ser
usadas en la determinación de estacionalidad de las series de tiempo. El primer factor a
determinarse fue la variable dependiente (ventas), la cual mostró tendencia positiva, ya que,
luego de realizar la ecuación, no violó ninguno de los supuestos. Su estadístico Durbin-
Watson se encontró en la zona 3, ya que su valor es de 1.971436 y se encuentra entre el
estadístico du (upper) (1.654) y 4 – du (2.346), cuyos valores fueron encontrados a través de
la web Standford (haciéndose uso de 36 observaciones), por lo que no hay auto correlación
de errores. En cuanto a la normalidad de errores, no se rechaza la hipótesis nula, ya que el p-
value del test Jarque-Bera (0.239186) es mayor al nivel de significancia. Finalmente, en el test
de Heteroscedasticidad, se mostraron p-values de 0.7323 (Breusch-Pagan Godfrey) y 0.9929
(Glejser), por lo cual no se rechaza la hipótesis nula de Homoscedasticidad.
Para los casos de las variables independientes, ninguna de ellas mostró tendencia
(solo constante), ya que violaban al menos un supuesto. Para el caso del precio propio, el p-
value de Jarque-Bera fue 0.012485, por lo cual es menor al nivel de significancia y se rechaza
49
la hipótesis nula de normalidad de errores. Para el caso del precio sustituto, igualmente viola
el test de normalidad de errores, por tener un p-value de 0.011626 de Jarque-Bera; además
hay existencia de Heteroscedasticidad, ya que en el test mostró p-values de 0.0256 (Breusch-
Pagan-Godfrey), rechazando la hipótesis nula que muestra Homoscedasticidad. Para el caso
del precio relativo, viola el test de normalidad de errores, por tener un p-value de 0.021464 de
Jarque-Bera, menor al nivel de significancia. Finalmente para los gustos y preferencias, se
viola el test de normalidad de errores, ya que su p-value de Jarque-Bera es de 0.00000041,
menor al nivel de significancia, lo cual causa el rechazo a la hipótesis nula de normalidad de
errores.
Ya habiendo evaluado la existencia de tendencia y constante, o solo constante, se
procede a definir la estacionalidad de las series de tiempo. Para ello se hizo uso del test de
raíz unitaria de Dickey-Fuller Aumentado, usando los datos de tendencia y constante
anteriormente hallados. Para el caso de las ventas, se demostró que la serie está integrada
en orden cero, ya que su p-value es de 0.0194 (menor al nivel de significancia), por lo cual se
rechaza la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria en la serie y demostrando su
estacionalidad. Sin embargo, para el caso de las variables independientes, ninguna logró ser
integrada en orden cero, ya que sus p-values fueron mayores al nivel de significancia, con
excepción de los gustos y preferencias, cuyo p-value fue de 0.0090 (menor al nivel de
significancia), por lo cual se rechaza la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria en la serie
y demostrando su estacionalidad (Ver Cuadro N°1). Es por eso que se procede a generar la
primera diferencia de las restantes variables independientes; como resultado obtenemos que
todas son integradas en orden uno, ya que sus p-values se vuelven menores al nivel de
significancia y por lo tanto se rechaza la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria en la
serie y demostrando su estacionalidad. Por lo tanto, las series de tiempo estacionarias para el
modelo de investigación fueron definidas (Anexo N°20).
50
Como complemento, se procedió a crear un grupo con las series de tiempo
estacionarias para el modelo de investigación, con la meta de mostrar sus estadísticos
descriptivos (Ver Anexo N°21). Además, se mostró de igual manera el test de normalidad de
Jarque-Bera para las series de tiempo estacionarias, en donde la serie logarítmica de las
ventas presenta distribución normal de errores (p-value = 0.8445338 > 0.05), mientras que
para las variables independientes, la primera diferencia del precio propio estimado no
presenta distribución normal de errores (p-value = 0.00000 < 0.05), la primera diferencia del
logaritmo natural del precio sustituto estimado presenta distribución normal de errores (p-
value = 0.444813 < 0.05), la primera diferencia del precio relativo estimado no presenta
distribución normal de errores (p-values = 0.011508 < 0.05) y el logaritmo natural de los
gustos y preferencias estimado presenta distribución normal de errores (p-value = 0.265425 <
0.05) (Ver Anexo N°22). De tal manera, el modelo poblacional con series estacionarias es el
siguiente:
Modelo poblacional con series estacionarias
= 1 + + + + + (11)
Dónde:
: Logaritmo natural de las Ventas de productos naturales (Biosanit w)
(regresando)
1: Constante
: Coeficientes de regresoras
_d11: Primera diferencia del Precio de bien propio (regresora)
_d11: Primera diferencia del logaritmo natural del Precio de bien sustituto
(regresora)
_d11: Primera diferencia del Precio Relativo (regresora)
_d11: Logaritmo natural de los Gustos y Preferencias (regresora)
: Error (información de variables excluidas del modelo)
51
Paso siguiente se buscó encontrar el rezago óptimo del modelo auxiliar, a través del
hallazgo del menor valor en el criterio de Hannan-Quinn, siendo el primer rezago la respuesta
para todas las variables independientes, excepto para los gustos y preferencias, el cual en el
segundo rezago obtuvo el menor valor del criterio Hannan-Quinn (ver Cuadro N°3). Gracias a
ello, se pudo definir la causalidad de Granger de las series de tiempo estacionarias para el
modelo de investigación. En los resultados obtuvimos que la variable de la primera diferencia
del precio propio no explica en sentido Granger a la variable dependiente, ya que su p-value
es mayor al nivel de significancia y no se rechaza la hipótesis nula (que la variable
independiente causa en sentido Granger a la variable dependiente) (Ver Cuadro N°2). Para la
variable de la primera diferencia del logaritmo natural del precio sustituto, se demuestra que
no explica en sentido Granger a la variable dependiente, ya que su p-value es mayor que el
nivel de significancia y no se rechaza la hipótesis nula. Para la variable de la primera
diferencia del precio relativo, se demuestra que no explica en sentido Granger a la variable
dependiente, ya que su p-value es mayor que el nivel de significancia y no se rechaza la
hipótesis nula. Sin embargo, para la variable del logaritmo natural de los Gustos y
Preferencias, se demuestra que sí explica en sentido Granger a la variable dependiente, ya
que su F-statistic en valor absoluto (4.24540) es mayor a 2 y su p-value (0.0241) es menor al
nivel de significancia (0.05), por lo que se rechaza la hipótesis nula, que explica que la
variable independiente no causa a la variable dependiente.
52
Cuadro N°3: Valor de Criterio de Hannan-Quinn
N° de Rezagos Δpp_d11t Δlps_d11t Δpr_d11t lgp_d11t
(1) -2.031711 -2.019566 -2.025673 -2.123753
(2) -2.017838 -1.944458 -1.951798 -2.284854
(3) -1.980863 -1.824424 -1.893036 -2.118244
(4) -1.89143 -1.832912 -1.805696 -1.987687
(5) -1.715099 -1.794002 -1.748969 -1.843167
Finalmente, se procedió a crear el modelo final para la investigación, a través de los
Mínimos Cuadrados Ordinarios y cuyos resultados se presentarán a continuación:
Modelo corregido y estimado por auto correlación de primer orden de errores:
= 1 + +
+ + +
− (12)
Estimadores Valor p-value del t-estadístico
1 11.22940 0.0000
-0.017175 0.0219
3.128037 0.0408
1.122092 0.0680
0.543608 0.0005
0.766033 0.0000
R2 0.752026
p-value del F-estadístico 0.00000
d-estadístico 2.294277
Nivel de significancia (α) 0.07
53
Dónde:
_d11: Logaritmo natural de las Ventas de productos naturales estimado
(Biosanit W) (regresando)
1: Constante
Coeficientes de regresoras
_d11: Primera diferencia del Precio de bien propio estimado (regresora)
_d11: Primera diferencia del logaritmo natural del Precio de bien sustituto
estimado (regresora)
_d11: Primera diferencia del Precio Relativo estimado (regresora)
_d11: Logaritmo natural de los Gustos y Preferencias estimado (regresora)
−1: Primer rezago del residual estocástico estimado.
El primer dato a ser mencionado es el hecho que el modelo presentaba auto
correlación de errores, ya que su Durbin-Watson era de 0.740847 y se encontraba en la zona
1. Es por ello que se procedió a aplicar la auto regresión de primer orden [AR (1)]. De tal
manera, el Durbin-Watson aumentó a 2.294277, cual se encuentra en la zona 3 (entre
du=1.654 y 4-du=2.346) y ya no presenta auto correlación de errores. El R2 es efectivo, por lo
que el modelo es viable y muestra significancia global de los parámetros, ya que el p-value
del F-estadístico es menor al nivel de significancia, por lo cual se rechaza la no significancia
global de los coeficientes. Considerando el modelo anterior con un nivel de significancia de
0.07, se puede visualizar que el 75.20% de la variabilidad del logaritmo natural de las ventas
es explicada por el precio propio, el precio sustituto, el precio relativo y los gustos y
preferencias, a través del modelo lineal. En cuanto al test de Jarque-Bera, el p-value del
modelo es 0.206935, por lo cual no se rechaza la hipótesis nula de normalidad de errores. En
cuanto a los tests de Heteroscedasticidad, los p-values fueron 0.2438 (Breusch-Pagan-
Godfrey) y 0.0799 (Glejser), por lo cual no se rechaza la hipótesis nula que expresa
Homoscedasticidad.
54
Aparte de ello, también se realizó el test de Dickey-Fuller Aumentado para el residual y
se encontró una integración en orden cero (t-statistic fue -6.661451, cuyo valor absoluto es
mayor a 2; además el p-value del test fue de 0.0000, menor al nivel de significancia), por lo
cual el mismo es estacionario y muestra una efectividad y eficiencia del modelo presentado
para el estudio propuesto.
Para concluir con la discusión, se presentarán los efectos parciales (elasticidades) de
cada variable independiente por sobre la variable dependiente de la siguiente manera:
11= = (13)
Usando la derivada parcial, la fórmula (13) nos muestra la elasticidad de las ventas
con respecto al precio del bien propio. En este caso, cuando el precio del bien propio aumenta
en 1 sol, las ventas de los productos naturales, como BIOSANIT W, se disminuirá en
0.017175 soles.
11= = (14)
Usando la derivada parcial, la fórmula (14) nos muestra la elasticidad de las ventas
con respecto al precio del bien sustituto. En este caso, cuando el precio del bien sustituto
aumenta en 1 sol, las ventas de los productos naturales, como BIOSANIT W, aumentarán en
3.128037 soles.
11= = (15)
Usando la derivada parcial, la fórmula (15) nos muestra la elasticidad de las ventas
con respecto al precio relativo. En este caso, cuando el ratio del precio relativo aumenta en 1
55
sol, las ventas de los productos naturales, como BIOSANIT W, aumentarán en 1.122092
soles.
11= = (16)
Usando la derivada parcial, la fórmula (16) nos muestra la elasticidad de las ventas
con respecto a los gustos y preferencias. En este caso, cuando los gustos y preferencias
aumentan en 1%, las ventas de los productos naturales, como BIOSANIT W, aumentarán en
0.543608%.
13. Conclusiones
1. El efecto parcial del precio del bien propio sobre la demanda de productos naturales
se expresa de la siguiente manera: Cuando el precio del bien propio aumenta en 1 sol,
las ventas de los productos naturales, como BIOSANIT W, se disminuirá en 0.017175
soles. Con esto, se concluye que existe una relación inversa entre el precio de bien
propio y la demanda por productos naturales, por lo que no se rechaza la hipótesis
específica 1.
2. El efecto parcial del precio del bien sustituto sobre la demanda de productos naturales
se expresa de la siguiente manera: Cuando el precio del bien sustituto aumenta en 1
sol, las ventas de los productos naturales, como BIOSANIT W, aumentarán en
3.128037. Así, se mostró que hay una relación directa entre el precio del bien sustituto
y la demanda por productos naturales, por lo que no se rechaza la hipótesis específica
2.
3. El efecto parcial del precio relativo sobre la demanda de productos naturales se
expresa de la siguiente manera: Cuando el ratio del precio relativo aumenta en 1, las
56
ventas de los productos naturales, como BIOSANIT W, aumentarán en 1.122092
soles. Así, se mostró que hay una relación directa entre el precio relativo y la demanda
por productos naturales, por lo que sí se rechaza la hipótesis específica 3.
4. El efecto parcial de los gustos y preferencias sobre la demanda de productos naturales
se expresa de la siguiente manera: Cuando los gustos y preferencias aumentan en
1%, las ventas de los productos naturales, como BIOSANIT W, aumentarán en
0.543608%. Así, se mostró que hay una relación directa entre los gustos y
preferencias y la demanda por productos naturales, por lo que no se rechaza la
hipótesis específica 4.
5. En resumen, a partir del estudio se concluye que el precio propio de los productos
naturales, el precio sustituto (representado por los productos químicos) y los gustos y
preferencias (probablemente el más efectivo, ya que es el único que cumple el test de
Causalidad de Granger) tienen un efecto parcial sobre la demanda de productos
naturales en diferentes grados.
57
14. Recomendaciones
1. Se recomienda establecer una estrategia de precios de venta para el Biosanit W
(bien propio), evitando la volatilidad de la demanda influenciada por su precio mayor,
enfocándose la rentabilidad por volumen de ventas, sugiriendo una política de menor
precio de venta escalonado por mayor volumen de compra por los usuarios.
2. En cuanto al precio del bien sustituto, se sugiere mantener un estudio permanente
del mercado de precios de los desinfectantes químicos, ya que un aumento del
precio de estos, representa una oportunidad favorable para la venta del producto
natural Biosanit W en el mercado peruano.
3. No obstante, la temática de los precios relativos no debe ser dejada en segundo
plano; se recomienda reducir los costos del bien propio lo más posible, con la
finalidad de que no exista una brecha muy amplia en cuanto a precios, comparado
con el precio del bien sustituto.
4. Darle mayor importancia al factor de los gustos y preferencias, ya que si bien puede
ser una variable poco convencional, en nuestro estudio muestra ser el más
determinante, por lo que se recomienda que la empresa productora y distribuidores
del desinfectante y potabilizador natural de agua Biosanit W, se enfoquen en la
diferenciación y calidad, buscando mayor participación en el mercado peruano.
5. En términos generales, se recomienda que futuros trabajos hechos en el Perú
puedan seguir la estructura mostrada como base en la presente tesis, definiendo
inicialmente los determinantes de la demanda, lo cual servirá para que cada empresa
pueda fortalecer su estrategia de introducción y comercialización de cada producto.
58
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63
Anexos
Anexo N°1: Límites Máximos Permisibles de Parámetros de Calidad Organoléptica
Fuente: Ministerio de Salud del Perú – Reglamento de Calidad del Agua para Consumo Humano
64
Anexo N°2: Tabla de Enfermedades por Agentes Químicos.
Fuente: Instituto Sindical de Trabajo, Ambiente y Salud
65
Anexo N°3: Protocolo de Análisis del Producto BIOSANIT W
Fuente: Reinmark S.R.L.
66
Anexo N°4: Certificado de Composición – BIOSANIT W
Fuente: Bioservice S.R.L.
67
Anexo N°5: Registro Sanitario de Desinfectante de Agua para consumo humano en punto de
uso
Fuente: Ministerio de Salud del Perú
68
Problema Objetivos Hipótesis Variables
Problema General: ¿Cuáles son los factores de la demanda del desinfectante y potabilizador natural de agua, que afectan la cantidad demandada del producto en evaluación (Biosanit W)? Problema Específico: -¿Cuál es el efecto parcial del precio del bien propio sobre la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua? -¿Cuál es el efecto parcial del precio del bien sustituto sobre la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua? -¿Cuál es el efecto parcial del precio relativo sobre la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua? -¿Cuál es el efecto parcial de los gustos y preferencias sobre la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua?
Objetivo General: Determinar los factores de la demanda del desinfectante y potabilizador natural de agua, que afectan la cantidad demandada del producto en evaluación (Biosanit W) Objetivos Específicos: - Determinar el efecto parcial del precio de bien propio sobre la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua. -Determinar el efecto parcial del precio de bien sustituto sobre la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua. -Determinar el efecto parcial del precio relativo sobre la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua. -Determinar el efecto parcial de los gustos y preferencias sobre la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua.
Hipótesis General: Sí hay factores de la demanda que afectan (positiva o negativamente) la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua en evaluación (Biosanit W) Hipótesis Específicos: -H1: El aumento del precio del bien propio da una resultante de disminución de la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua. -H2: El aumento del precio del bien sustituto da una resultante de aumento de la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua. -H3: El aumento del precio relativo resulta en la disminución de la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua. -H4: El aumento de los gustos y preferencias da una resultante de aumento de la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua.
Variable Dependiente: La cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua Biosanit W, de la empresa Reinmark S.R.L., dentro del mercado peruano. Indicadores: Ingreso por ventas del producto BIOSANIT W (en soles [S/.]) Variables Independientes: Los factores que afectan y tienen influencia sobre la cantidad demandada del desinfectante y potabilizador natural de agua Biosanit W, de la empresa Reinmark S.R.L., en el mercado peruano. Indicadores: -Precio propio del desinfectante y potabilizador natural Biosanit W (promedio del precio en soles [S/.] de las tres presentaciones: 1,4 y 20 litros) -Precio del bien sustituto del desinfectante químico Hipoclorito de sodio (promedio del precio en soles [S/.] de las tres mismas presentaciones del desinfectante químico: 1,4 y 20 litros) - Precio relativo (ratio de las divisiones del precio propio entre el precio sustituto, cada uno implicado en el mismo mes que el otro) -Gustos y preferencias (porcentaje que representan las ventas del Biosanit W de la empresa Reinmark S.R.L., en el mercado peruano durante 3 años)
Anexo N°6: Matriz de Consistencia
69
Anexo N°7: Tabla de Ventas de BIOSANIT W
Periodo Mes Ventas de Biosanit W en
S/.
2014 1 12,014
2 12,514
3 13,015
4 13,281
5 12,481
6 13,282
7 13,909
8 11,010
9 12,412
10 12,698
11 12,098
12 11,565
2015 1 13,013
2 14,213
3 12,811
4 11,810
5 10,507
6 11,065
7 10,967
8 11,702
9 11,554
10 11,662
11 10,843
12 11,562
2016 1 11,100
2 9,100
3 10,244
4 10,088
5 9,988
6 10,700
7 9,050
8 9,462
9 9,413
10 10,387
11 11,144
12 10,641
Fuente: Elaboración Propia – Fuente de obtención: Data Interna de Reinmark S.R.L.
70
Anexo N°8: Tabla de Precio de Venta del Bien Propio
Periodo Mes Valor final del Precio Propio (en
S/.)
2014 1 192
2 190
3 191
4 191
5 188
6 190
7 190
8 193
9 196
10 199
11 199
12 203
2015 1 208
2 210
3 210
4 213
5 214
6 216
7 217
8 220
9 220
10 223
11 229
12 232
2016 1 236
2 240
3 225
4 223
5 230
6 223
7 228
8 231
9 230
10 229
11 232
12 228
Fuente: Elaboración Propia – Fuente de obtención: Data Interna de Reinmark S.R.L.
71
Anexo N°9: Tabla de Precio de Venta del Bien Sustituto
Fuente: Elaboración Propia – Fuente de obtención: Data Interna de Reinmark S.R.L.
Periodo Mes Valor final del Precio Sustituto (en
S/.)
2014 1 80
2 80
3 81
4 81
5 80
6 82
7 82
8 79
9 80
10 81
11 80
12 78
2015 1 82
2 84
3 83
4 84
5 82
6 83
7 82
8 82
9 81
10 80
11 79
12 78
2016 1 83
2 84
3 84
4 83
5 82
6 80
7 82
8 81
9 83
10 84
11 86
12 85
72
Anexo N°10: Tabla de Precio Relativo
Periodo Mes Precio Relativo (precio propio/precio
sustituto)
2014 1 2.40
2 2.38
3 2.36
4 2.36
5 2.35
6 2.32
7 2.32
8 2.45
9 2.46
10 2.45
11 2.49
12 2.61
2015 1 2.54
2 2.50
3 2.53
4 2.53
5 2.62
6 2.60
7 2.64
8 2.68
9 2.71
10 2.79
11 2.90
12 2.98
2016 1 2.84
2 2.85
3 2.68
4 2.69
5 2.80
6 2.79
7 2.78
8 2.85
9 2.77
10 2.72
11 2.70
12 2.68
Fuente: Elaboración Propia – Fuente de obtención: Data Interna de Reinmark S.R.L.
73
Anexo N°11: Tabla de Gustos y Preferencias
Periodo Mes Gustos y Preferencias (ventas propias/ventas totales)
2014 1 2.88%
2 2.92%
3 3.01%
4 3.12%
5 2.95%
6 3.19%
7 3.24%
8 3.13%
9 3.17%
10 3.51%
11 3.31%
12 3.30%
2015 1 3.35%
2 3.41%
3 2.94%
4 2.75%
5 2.72%
6 3.09%
7 2.94%
8 3.39%
9 3.03%
10 3.11%
11 3.06%
12 4.32%
2016 1 2.96%
2 2.87%
3 3.04%
4 2.88%
5 2.80%
6 2.80%
7 2.65%
8 2.68%
9 2.33%
10 2.97%
11 3.15%
12 3.06%
Fuente: Elaboración Propia – Fuente de obtención: Data Interna de Reinmark S.R.L.
74
Fuente: Elaboración Propia – Fuente de obtención: Data Interna de Reinmark S.R.L.
Anexo N°12: Tabla de Ingreso a EViews
75
Anexo N°13: Estadísticos Descriptivos de Series de Tiempo en su Nivel
ESTADÍSTICOS SERIE 1
(Vbw)
SERIE 2
(pp)
SERIE 3
(ps)
SERIE 4
(pr)
SERIE 5
(gp)
MEDIA 11,480.69 213.6866 81.69444 2.615259 0.030567
MEDIANA 11,558.00 216.3352 82.00 2.628615 0.030351
DESVIACIÓN
ESTÁNDAR 1331.140 16.17808 1.924570 0.183375 0.003236
SKEWNESS 0.053000 -0.256018 0.052285 -0.027645 1.390563
KURTOSIS 2.317345 1.6437 2.475763 1.920203 7.989659
Anexo N°14: Test de Normalidad de Jarque-Bera de Series de Tiempo en su Nivel
SERIE DE TIEMPO EN SU NIVEL DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
SERIE 1 (Vbw) 0.699115
SERIE 2 (pp) 0.208019
SERIE 3 (ps) 0.807091
SERIE 4 (pr) 0.416127
SERIE 5 (gp) 0.000000
76
Anexo N°15: Estadísticos Descriptivos de Series de Tiempo Desestacionalizadas por el método
X-13 Arima-Seats
ESTADÍSTICOS SERIE 1
(Vbw_d11)
SERIE 2
(pp_d11)
SERIE 3
(ps_d11)
SERIE 4
(pr_d11)
SERIE 5
(gp_d11)
MEDIA 11,482.87 213.7079 81.71173 2.615113 0.030559
MEDIANA 11,5479.43 219.3989 81.71198 2.644761 0.030152
DESVIACIÓN
ESTÁNDAR 1314.725 16.24724 2.057805 0.173272 0.002658
SKEWNESS 0.320402 -0.320985 1.272414 -0.040387 0.544853
KURTOSIS 2.798290 1.561935 5.441491 1.540765 4.694792
Anexo N°16: Test de Normalidad de Jarque-Bera para Series Desestacionalizadas por el
Método X-13 Arima-Seats
SERIE DE TIEMPO EN SU NIVEL DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
SERIE 1 (Vbw_d11) 0.712848
SERIE 2 (pp_d11) 0.155654
SERIE 3 (ps_d11) 0.000089
SERIE 4 (pr_d11) 0.201510
SERIE 5 (gp_d11) 0.047604
77
Anexo N°17: Transformación por Logaritmo Natural de Series de Tiempo Desestacionalizadas
para reducción de Varianza
SERIE DE TIEMPO TRANSFORMADA POR LOGARITMO NATURAL
vbw_d11 lvbw_d11
ps_d11 lps_d11
gp_d11 lgp_d11
Anexo N°18: Estadísticos Descriptivos de Series de Tiempo transformadas por Logaritmo
Natural
ESTADÍSTICOS SERIE 1
(lvbw_d11)
SERIE 2
(lps_d11)
SERIE 3
(lgp_d11)
MEDIA 9.342285 4.402895 -3.491721
MEDIANA 9.348312 4.403201 -3.501517
DESVIACIÓN ESTÁNDAR 0.114006 0.024818 0.086151
SKEWNESS 0.045266 1.168547 0.116183
KURTOSIS 2.602056 5.200452 4.381380
78
Anexo N°19: Test de Normalidad de Jarque-Bera para Series de Tiempo transformadas por
Logaritmo Natural
SERIE DE TIEMPO EN SU NIVEL DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
SERIE 1 (lvbw_d11) 0.882570
SERIE 2 (lps_d11) 0.000440
SERIE 3 (lgp_d11) 0.229546
Anexo N°20: Series de Tiempo Estacionarias para el Modelo de Investigación
SERIE DE TIEMPO ESTACIONARIAS
lvbw_d11t
Δpp_d11t
Δlps_d11t
Δlpr_d11t
lgp_d11t
79
Anexo N°21: Estadísticos Descriptivos de Series de Tiempo Estacionarias para el Modelo de
Investigación
ESTADÍSTICOS SERIE 1
(lvbw_d11)
SERIE 2
(Δpp_d11)
SERIE 3
(Δlps_d11)
SERIE 4
(Δpr_d11)
SERIE 5
(lgp_d11)
MEDIA 9.341821 1.111368 0.003157 0.005027 -3.490240
MEDIANA 9.348182 1.716512 0.002156 0.016158 -3.499213
DESVIACIÓN
ESTÁNDAR 0.115636 3.490832 0.014552 0.049193 0.086942
SKEWNESS 0.056812 -1.421836 -0.311353 -1.059589 0.070880
KURTOSIS 2.533615 6.858797 3.850432 4.277526 4.341267
Anexo N°22: Test de Normalidad de Jarque-Bera de Series de Tiempo Estacionarias para el
Modelo de Investigación
SERIE DE TIEMPO EN SU NIVEL DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
SERIE 1 (lvbw_d11t) 0.845338
SERIE 2 (Δpp_d11t) 0.000000
SERIE 3 (Δlps_d11t) 0.444813
SERIE 4 (Δpr_d11t) 0.011508
SERIE 5 (lgp_d11t) 0.265425
80
Anexo N° 23: Información Específica del Biosanit W
De tal manera, el producto BIOSANIT W hace anualmente una revisión de los estándares de
calidad de sus productos en oficinas internacionales (Unión Europea) con tales fines,
manteniendo ácidos orgánicos en forma de sal (los cuales no generan efectos en el físico de la
persona), los cuales no generan ni alergias ni efectos dérmicos secundarios. Sin embargo,
siendo el mayor competidor un producto químico a base de cloro, se afirma la violación de los
estándares de calidad, ya que mantiene un nivel más alto de cloruro en su composición.
Además, se cumple con el CODEX Alimentarius (Código Alimentario), el cual es un programa
de la Organización para la Agricultura y Alimentación de las Naciones Unidas (FAO) y la
Organización Mundial de Salud (OMS), el cual impone las normativas que intervienen en la
sanidad y fito-sanidad de los productos en todos los países. En ella, se verifica la inocuidad,
calidad e igualdad de los alimentos, para su comercialización internacional y con la finalidad de
cumplir y garantizar a los consumidores de un producto seguro y no dañino.
Como producto intermedio, el BIOSANIT W actúa como un complemento para el cloro, en la
sanitización del agua, además de no ser usado por la gente como consumidor final. El producto
mayormente ayuda en la potabilización del agua, para una mejor calidad de agua, que podrá
ser usada en la agricultura.
Como producto final, el BIOSANIT W es usado mayormente en piscinas, ya que aumenta el
efecto y duración del cloro. De tal manera, beneficia a los usuarios, ya que quita algunos
efectos dañinos como efectos secundarios en la piel o daños permanentes en el físico de las
personas (alergias).
