Aplicación	52	30	84	36	612	792	1
del	86	30	95	36	612	792	1
modelo	97	30	120	36	612	792	1
ARIMA	122	30	144	36	612	792	1
para	146	30	160	36	612	792	1
la	162	30	167	36	612	792	1
producción	169	30	203	36	612	792	1
de	205	30	213	36	612	792	1
la	215	30	221	36	612	792	1
papa	222	30	238	36	612	792	1
en	240	30	248	36	612	792	1
la	250	30	255	36	612	792	1
región	257	30	276	36	612	792	1
de	278	30	286	36	612	792	1
Puno-Perú	52	39	85	45	612	792	1
Luis	378	38	391	44	612	792	1
Francisco	393	38	424	44	612	792	1
Laurente	425	38	453	44	612	792	1
Blanco;	455	38	478	44	612	792	1
Frans	480	38	498	44	612	792	1
Laurente	500	38	527	44	612	792	1
Quiñonez	529	38	559	44	612	792	1
APLICACIÓN	76	65	150	76	612	792	1
DEL	154	65	178	76	612	792	1
MODELO	182	65	234	76	612	792	1
ARIMA	238	65	277	76	612	792	1
PARA	281	65	315	76	612	792	1
LA	318	65	334	76	612	792	1
PRODUCCIÓN	338	65	420	76	612	792	1
DE	423	65	440	76	612	792	1
LA	444	65	460	76	612	792	1
PAPA	463	65	497	76	612	792	1
EN	500	65	517	76	612	792	1
LA	520	65	536	76	612	792	1
REGIÓN	235	80	282	92	612	792	1
DE	285	80	302	92	612	792	1
PUNO-PERÚ	306	80	378	92	612	792	1
Application	67	108	132	119	612	792	1
of	136	108	147	119	612	792	1
the	150	108	168	119	612	792	1
ARIMA	172	108	212	119	612	792	1
model	215	108	250	119	612	792	1
for	254	108	270	119	612	792	1
the	273	108	291	119	612	792	1
production	294	108	358	119	612	792	1
of	361	108	373	119	612	792	1
potatoes	376	108	426	119	612	792	1
in	430	108	441	119	612	792	1
Puno-Perú	444	108	506	119	612	792	1
region	509	108	546	119	612	792	1
Luis	173	134	192	144	612	792	1
Francisco	194	134	238	144	612	792	1
Laurente	241	134	280	144	612	792	1
Blanco	283	134	313	144	612	792	1
1	313	133	317	139	612	792	1
;	317	134	320	144	612	792	1
Frans	322	134	348	144	612	792	1
Laurente	351	134	390	144	612	792	1
Quiñonez	393	134	436	144	612	792	1
2	436	133	439	139	612	792	1
Palabras	51	402	93	411	612	792	1
clave:	96	402	124	411	612	792	1
agropecuario,	127	402	188	411	612	792	1
ARIMA,	191	402	225	411	612	792	1
proyección,	228	402	279	411	612	792	1
Perú,	282	402	306	411	612	792	1
Solanum	309	402	348	411	612	792	1
tuberosum.	351	402	401	411	612	792	1
ABSTRACT	51	427	106	436	612	792	1
Potato	51	451	80	461	612	792	1
production	83	451	130	461	612	792	1
is	132	451	140	461	612	792	1
of	143	451	151	461	612	792	1
economic	154	451	197	461	612	792	1
and	200	451	217	461	612	792	1
social	219	451	245	461	612	792	1
importance	248	451	297	461	612	792	1
for	300	451	312	461	612	792	1
the	315	451	329	461	612	792	1
population	332	451	378	461	612	792	1
of	381	451	389	461	612	792	1
the	392	451	406	461	612	792	1
Puno	409	451	432	461	612	792	1
region,	435	451	465	461	612	792	1
which	468	451	494	461	612	792	1
is	497	451	504	461	612	792	1
located	507	451	539	461	612	792	1
next	542	451	561	461	612	792	1
to	51	464	60	474	612	792	1
Lake	62	464	84	474	612	792	1
Titicaca	87	464	122	474	612	792	1
(highest	124	464	160	474	612	792	1
navigable	163	464	206	474	612	792	1
lake	208	464	227	474	612	792	1
in	230	464	238	474	612	792	1
the	240	464	254	474	612	792	1
world)	257	464	284	474	612	792	1
at	287	464	295	474	612	792	1
an	298	464	309	474	612	792	1
altitude	312	464	345	474	612	792	1
between	347	464	385	474	612	792	1
3500	388	464	410	474	612	792	1
and	413	464	430	474	612	792	1
4100	432	464	455	474	612	792	1
meters	458	464	489	474	612	792	1
above	491	464	519	474	612	792	1
sea	521	464	537	474	612	792	1
level	540	464	561	474	612	792	1
in	51	477	59	487	612	792	1
southern	63	477	101	487	612	792	1
Peru.	105	477	129	487	612	792	1
For	132	477	148	487	612	792	1
the	151	477	165	487	612	792	1
year	168	477	188	487	612	792	1
2017,	191	477	216	487	612	792	1
potato	220	477	248	487	612	792	1
production	251	477	298	487	612	792	1
represented	301	477	354	487	612	792	1
15%	358	477	378	487	612	792	1
of	381	477	390	487	612	792	1
the	394	477	408	487	612	792	1
regional	411	477	446	487	612	792	1
GDP,	450	477	475	487	612	792	1
in	478	477	486	487	612	792	1
addition	489	477	524	487	612	792	1
it	528	477	533	487	612	792	1
is	536	477	543	487	612	792	1
the	547	477	561	487	612	792	1
livelihood	51	490	93	500	612	792	1
of	96	490	104	500	612	792	1
approximately	107	490	169	500	612	792	1
100	171	490	188	500	612	792	1
thousand	191	490	231	500	612	792	1
rural	234	490	254	500	612	792	1
families	257	490	291	500	612	792	1
in	293	490	301	500	612	792	1
the	303	490	317	500	612	792	1
region	320	490	348	500	612	792	1
where	350	490	377	500	612	792	1
according	380	490	424	500	612	792	1
to	426	490	435	500	612	792	1
figures	437	490	467	500	612	792	1
from	469	490	489	500	612	792	1
the	492	490	506	500	612	792	1
last	508	490	524	500	612	792	1
census,	527	490	561	500	612	792	1
the	51	503	65	512	612	792	1
region	68	503	96	512	612	792	1
of	98	503	106	512	612	792	1
Puno	109	503	132	512	612	792	1
in	134	503	142	512	612	792	1
one	145	503	161	512	612	792	1
of	164	503	172	512	612	792	1
the	175	503	189	512	612	792	1
poorest	191	503	224	512	612	792	1
regions	227	503	259	512	612	792	1
of	262	503	270	512	612	792	1
Peru	273	503	294	512	612	792	1
with	296	503	314	512	612	792	1
a	316	503	322	512	612	792	1
poverty	324	503	357	512	612	792	1
rate	360	503	377	512	612	792	1
of	379	503	387	512	612	792	1
24.2%.	390	503	421	512	612	792	1
In	423	503	432	512	612	792	1
this	434	503	450	512	612	792	1
sense,	452	503	481	512	612	792	1
potato	484	503	512	512	612	792	1
production	515	503	561	512	612	792	1
in	51	516	59	525	612	792	1
the	62	516	76	525	612	792	1
Puno	78	516	102	525	612	792	1
region	104	516	132	525	612	792	1
works	135	516	161	525	612	792	1
as	163	516	174	525	612	792	1
a	177	516	182	525	612	792	1
"thermometer"	185	516	249	525	612	792	1
of	252	516	260	525	612	792	1
poverty	263	516	295	525	612	792	1
since	298	516	321	525	612	792	1
more	324	516	347	525	612	792	1
than	350	516	369	525	612	792	1
3500	372	516	394	525	612	792	1
masl	397	516	418	525	612	792	1
there	421	516	443	525	612	792	1
are	446	516	461	525	612	792	1
not	463	516	477	525	612	792	1
many	480	516	504	525	612	792	1
crop	507	516	526	525	612	792	1
options	529	516	561	525	612	792	1
and	51	529	68	539	612	792	1
the	72	529	86	539	612	792	1
presence	89	529	130	539	612	792	1
of	134	529	143	539	612	792	1
a	147	529	152	539	612	792	1
bad	156	529	173	539	612	792	1
agricultural	176	529	225	539	612	792	1
campaign	229	529	273	539	612	792	1
would	276	529	303	539	612	792	1
worsen	306	529	338	539	612	792	1
the	342	529	356	539	612	792	1
degree	360	529	391	539	612	792	1
of	395	529	403	539	612	792	1
poverty	407	529	440	539	612	792	1
live	444	529	459	539	612	792	1
in	463	529	471	539	612	792	1
the	474	529	488	539	612	792	1
region.	492	529	523	539	612	792	1
For	526	529	541	539	612	792	1
this	545	529	561	539	612	792	1
reason,	51	542	84	552	612	792	1
it	88	542	93	552	612	792	1
is	96	542	104	552	612	792	1
necessary	107	542	152	552	612	792	1
to	156	542	164	552	612	792	1
carry	168	542	190	552	612	792	1
out	194	542	207	552	612	792	1
projection	211	542	254	552	612	792	1
studies	258	542	289	552	612	792	1
in	293	542	300	552	612	792	1
order	304	542	327	552	612	792	1
to	331	542	339	552	612	792	1
plan	343	542	362	552	612	792	1
potato	365	542	393	552	612	792	1
production	396	542	443	552	612	792	1
activities	446	542	485	552	612	792	1
since	488	542	512	552	612	792	1
population	515	542	561	552	612	792	1
growth,	51	555	84	565	612	792	1
climate	87	555	119	565	612	792	1
change,	122	555	157	565	612	792	1
technological	161	555	219	565	612	792	1
problems,	222	555	266	565	612	792	1
problems	269	555	310	565	612	792	1
in	313	555	321	565	612	792	1
prices	324	555	351	565	612	792	1
and	354	555	370	565	612	792	1
supply	373	555	402	565	612	792	1
problems	405	555	447	565	612	792	1
make	449	555	474	565	612	792	1
it	477	555	482	565	612	792	1
difficult	485	555	516	565	612	792	1
to	519	555	528	565	612	792	1
predict	531	555	561	565	612	792	1
production	51	568	98	578	612	792	1
in	102	568	110	578	612	792	1
the	114	568	128	578	612	792	1
future	132	568	158	578	612	792	1
for	161	568	173	578	612	792	1
the	177	568	191	578	612	792	1
Puno	195	568	219	578	612	792	1
region.	223	568	253	578	612	792	1
The	257	568	275	578	612	792	1
objective	279	568	318	578	612	792	1
of	322	568	330	578	612	792	1
this	334	568	350	578	612	792	1
research	354	568	393	578	612	792	1
is	397	568	404	578	612	792	1
to	408	568	417	578	612	792	1
apply	421	568	445	578	612	792	1
an	449	568	460	578	612	792	1
ARIMA	464	568	496	578	612	792	1
model	500	568	527	578	612	792	1
for	531	568	543	578	612	792	1
the	547	568	561	578	612	792	1
modeling	51	581	92	590	612	792	1
and	96	581	113	590	612	792	1
projection	117	581	160	590	612	792	1
of	165	581	173	590	612	792	1
potato	177	581	205	590	612	792	1
production	209	581	256	590	612	792	1
in	260	581	268	590	612	792	1
Puno	272	581	295	590	612	792	1
using	299	581	323	590	612	792	1
the	328	581	342	590	612	792	1
Box-Jenkins	346	581	400	590	612	792	1
methodology.	404	581	465	590	612	792	1
The	469	581	486	590	612	792	1
study	490	581	514	590	612	792	1
considers	519	581	561	590	612	792	1
annual	51	594	81	603	612	792	1
data	84	594	104	603	612	792	1
between	106	594	144	603	612	792	1
the	147	594	161	603	612	792	1
years	163	594	188	603	612	792	1
1950	191	594	213	603	612	792	1
to	216	594	224	603	612	792	1
2017	227	594	249	603	612	792	1
extracted	252	594	293	603	612	792	1
from	296	594	316	603	612	792	1
MINAGRI	319	594	361	603	612	792	1
and	364	594	381	603	612	792	1
BCRP	384	594	412	603	612	792	1
(Puno).	414	594	447	603	612	792	1
The	450	594	467	603	612	792	1
best	470	594	489	603	612	792	1
model	491	594	519	603	612	792	1
found	521	594	546	603	612	792	1
for	549	594	561	603	612	792	1
potato	51	607	79	616	612	792	1
production	82	607	129	616	612	792	1
in	131	607	139	616	612	792	1
Puno	142	607	165	616	612	792	1
was	168	607	186	616	612	792	1
ARIMA	188	607	220	616	612	792	1
(3,	223	607	235	616	612	792	1
0,	238	607	246	616	612	792	1
4)	249	607	258	616	612	792	1
using	260	607	284	616	612	792	1
the	287	607	301	616	612	792	1
criteria	304	607	334	616	612	792	1
AIC	337	607	353	616	612	792	1
(Akaike)	356	607	393	616	612	792	1
and	396	607	412	616	612	792	1
SC	415	607	429	616	612	792	1
(Schwarz).	432	607	479	616	612	792	1
Then,	482	607	508	616	612	792	1
the	510	607	524	616	612	792	1
study	527	607	551	616	612	792	1
is	554	607	561	616	612	792	1
useful	51	620	78	629	612	792	1
for	81	620	92	629	612	792	1
the	95	620	109	629	612	792	1
planning	112	620	150	629	612	792	1
of	153	620	161	629	612	792	1
potato	164	620	191	629	612	792	1
production	194	620	241	629	612	792	1
activities	244	620	282	629	612	792	1
and	285	620	301	629	612	792	1
policy	304	620	330	629	612	792	1
decisions	333	620	374	629	612	792	1
in	377	620	385	629	612	792	1
the	388	620	402	629	612	792	1
agricultural	404	620	453	629	612	792	1
sector.	456	620	486	629	612	792	1
Keywords:	51	644	103	654	612	792	1
Agricultural,	105	644	158	654	612	792	1
ARIMA,	161	644	195	654	612	792	1
projection,	198	644	244	654	612	792	1
Peru,	247	644	271	654	612	792	1
Solanum	274	644	313	654	612	792	1
tuberosum.	316	644	366	654	612	792	1
1	51	728	54	732	612	792	1
2	51	737	54	741	612	792	1
Universidad	56	729	98	736	612	792	1
Nacional	101	729	132	736	612	792	1
del	134	729	145	736	612	792	1
Altiplano-Perú	147	729	197	736	612	792	1
(UNAP),	199	729	229	736	612	792	1
Grupo	231	729	254	736	612	792	1
Fibonacci	256	729	290	736	612	792	1
de	292	729	301	736	612	792	1
Ciencias	303	729	334	736	612	792	1
Económicas	336	729	379	736	612	792	1
(GRFICE),	382	729	420	736	612	792	1
Perú.	422	729	441	736	612	792	1
flaurenteblanco@gmail.com	443	729	543	736	612	792	1
Universidad	56	738	98	745	612	792	1
Nacional	101	738	132	745	612	792	1
del	134	738	144	745	612	792	1
Altiplano-Perú	147	738	197	745	612	792	1
(UNAP),	199	738	229	745	612	792	1
IES.	231	738	246	745	612	792	1
José	248	738	266	745	612	792	1
Gálvez,	268	738	295	745	612	792	1
Perú.	297	738	316	745	612	792	1
30	51	746	67	767	612	792	1
Revista	83	753	107	760	612	792	1
de	108	753	116	760	612	792	1
Investigación	118	753	159	760	612	792	1
e	161	753	165	760	612	792	1
Innovación	167	753	201	760	612	792	1
Agropecuaria	203	753	244	760	612	792	1
y	246	753	250	760	612	792	1
de	251	753	259	760	612	792	1
Recursos	261	753	291	760	612	792	1
Naturales,	293	753	325	760	612	792	1
La	327	753	335	760	612	792	1
Paz,	337	753	351	760	612	792	1
vol.6,	353	753	369	760	612	792	1
nº1,	371	753	383	760	612	792	1
pág.	385	753	399	760	612	792	1
30-40,	401	753	421	760	612	792	1
Junio	423	753	440	760	612	792	1
2019.	442	753	459	760	612	792	1
ISSN:	461	753	479	760	612	792	1
2518-6868	481	753	515	760	612	792	1
Aplicación	289	39	321	45	612	792	2
del	323	39	332	45	612	792	2
modelo	334	39	357	45	612	792	2
ARIMA	359	39	381	45	612	792	2
para	383	39	397	45	612	792	2
la	399	39	404	45	612	792	2
producción	406	39	441	45	612	792	2
de	443	39	450	45	612	792	2
la	452	39	458	45	612	792	2
papa	460	39	475	45	612	792	2
en	477	39	485	45	612	792	2
la	487	39	492	45	612	792	2
región	494	39	514	45	612	792	2
de	516	39	523	45	612	792	2
Puno-Perú	525	39	559	45	612	792	2
INTRODUCCIÓN	51	62	129	72	612	792	2
La	51	88	62	98	612	792	2
papa	71	88	93	98	612	792	2
(Solanum	103	88	145	98	612	792	2
tuberosum)	155	88	205	98	612	792	2
es	214	88	225	98	612	792	2
un	234	88	245	98	612	792	2
alimento	254	88	292	98	612	792	2
energético	51	102	98	111	612	792	2
fuente	110	102	138	111	612	792	2
de	150	102	161	111	612	792	2
carbohidratos,	173	102	236	111	612	792	2
proteínas,	248	102	292	111	612	792	2
vitaminas	51	114	94	124	612	792	2
y	96	114	101	124	612	792	2
minerales,	103	114	150	124	612	792	2
que	152	114	169	124	612	792	2
otros	172	114	194	124	612	792	2
cultivos	196	114	230	124	612	792	2
como	232	114	257	124	612	792	2
el	259	114	267	124	612	792	2
arroz	269	114	292	124	612	792	2
o	51	127	57	137	612	792	2
el	59	127	67	137	612	792	2
trigo	69	127	89	137	612	792	2
no	91	127	102	137	612	792	2
la	104	127	112	137	612	792	2
poseen,	114	127	149	137	612	792	2
es	152	127	162	137	612	792	2
así	164	127	178	137	612	792	2
que	180	127	197	137	612	792	2
en	199	127	210	137	612	792	2
aproximadamente	212	127	292	137	612	792	2
70	51	140	62	150	612	792	2
gramos	65	140	99	150	612	792	2
de	102	140	113	150	612	792	2
papa	116	140	138	150	612	792	2
se	141	140	151	150	612	792	2
encuentra	154	140	199	150	612	792	2
cerca	202	140	226	150	612	792	2
de	229	140	240	150	612	792	2
la	243	140	251	150	612	792	2
mitad	253	140	278	150	612	792	2
de	281	140	292	150	612	792	2
vitamina	51	153	89	163	612	792	2
C	96	153	103	163	612	792	2
necesaria	110	153	154	163	612	792	2
para	161	153	181	163	612	792	2
el	188	153	196	163	612	792	2
organismo	203	153	250	163	612	792	2
de	257	153	268	163	612	792	2
una	275	153	292	163	612	792	2
persona	51	166	87	176	612	792	2
adulta.	91	166	121	176	612	792	2
La	125	166	136	176	612	792	2
papa	139	166	161	176	612	792	2
es	165	166	176	176	612	792	2
baja	179	166	198	176	612	792	2
en	202	166	213	176	612	792	2
grasas	216	166	246	176	612	792	2
donde	250	166	278	176	612	792	2
es	281	166	292	176	612	792	2
igual	51	179	72	189	612	792	2
a	75	179	81	189	612	792	2
sólo	84	179	102	189	612	792	2
5%	105	179	119	189	612	792	2
del	122	179	135	189	612	792	2
total	138	179	157	189	612	792	2
de	160	179	171	189	612	792	2
la	174	179	182	189	612	792	2
grasa	184	179	209	189	612	792	2
del	212	179	225	189	612	792	2
trigo	228	179	248	189	612	792	2
y	251	179	256	189	612	792	2
25%	258	179	278	189	612	792	2
de	281	179	292	189	612	792	2
las	51	192	64	202	612	792	2
calorías	67	192	102	202	612	792	2
que	106	192	122	202	612	792	2
contiene	126	192	164	202	612	792	2
el	167	192	175	202	612	792	2
pan,	179	192	198	202	612	792	2
la	201	192	209	202	612	792	2
papa	213	192	235	202	612	792	2
sancochada	238	192	292	202	612	792	2
contiene	51	205	89	215	612	792	2
más	91	205	111	215	612	792	2
proteínas	113	205	155	215	612	792	2
y	157	205	162	215	612	792	2
cerca	164	205	189	215	612	792	2
del	191	205	205	215	612	792	2
doble	207	205	232	215	612	792	2
de	234	205	245	215	612	792	2
calcio	247	205	273	215	612	792	2
que	276	205	292	215	612	792	2
el	51	218	59	228	612	792	2
maíz	65	218	87	228	612	792	2
(INFOODS,	93	218	145	228	612	792	2
2010).	151	218	179	228	612	792	2
La	185	218	196	228	612	792	2
papa	202	218	225	228	612	792	2
es	231	218	241	228	612	792	2
fuente	247	218	275	228	612	792	2
de	281	218	292	228	612	792	2
energía	51	231	85	241	612	792	2
y	88	231	93	241	612	792	2
debido	97	231	127	241	612	792	2
a	130	231	136	241	612	792	2
su	139	231	149	241	612	792	2
combinación	152	231	209	241	612	792	2
con	212	231	228	241	612	792	2
otros	231	231	253	241	612	792	2
tipos	256	231	278	241	612	792	2
de	281	231	292	241	612	792	2
alimentos	51	244	94	254	612	792	2
permite	103	244	136	254	612	792	2
disfrutar	145	244	181	254	612	792	2
de	190	244	201	254	612	792	2
su	210	244	220	254	612	792	2
sabor	229	244	254	254	612	792	2
y	263	244	268	254	612	792	2
sus	276	244	292	254	612	792	2
propiedades	51	257	106	267	612	792	2
alimenticias,	109	257	164	267	612	792	2
de	167	257	178	267	612	792	2
este	181	257	200	267	612	792	2
modo	202	257	227	267	612	792	2
al	230	257	238	267	612	792	2
combinarse	240	257	292	267	612	792	2
con	51	270	67	280	612	792	2
carnes	73	270	103	280	612	792	2
o	109	270	115	280	612	792	2
legumbres	121	270	168	280	612	792	2
es	174	270	185	280	612	792	2
posible	191	270	223	280	612	792	2
completar	229	270	273	280	612	792	2
las	279	270	292	280	612	792	2
proteínas	51	283	93	293	612	792	2
necesarias	101	283	149	293	612	792	2
para	157	283	178	293	612	792	2
el	186	283	194	293	612	792	2
organismo	202	283	249	293	612	792	2
del	257	283	270	293	612	792	2
ser	278	283	292	293	612	792	2
humano	51	296	87	306	612	792	2
(FAO,	90	296	117	306	612	792	2
2010).	120	296	148	306	612	792	2
Respecto	51	322	93	332	612	792	2
a	97	322	102	332	612	792	2
la	106	322	114	332	612	792	2
producción,	117	322	169	332	612	792	2
la	172	322	180	332	612	792	2
región	184	322	211	332	612	792	2
de	215	322	226	332	612	792	2
Puno	229	322	253	332	612	792	2
produce	256	322	292	332	612	792	2
la	51	335	59	345	612	792	2
mayor	61	335	89	345	612	792	2
cantidad	91	335	129	345	612	792	2
de	131	335	142	345	612	792	2
papa	145	335	167	345	612	792	2
en	169	335	180	345	612	792	2
el	182	335	190	345	612	792	2
Perú	192	335	213	345	612	792	2
(MINAGRI,	216	335	264	345	612	792	2
2018)	267	335	292	345	612	792	2
esta	317	63	335	72	612	792	2
región	339	63	367	72	612	792	2
cuenta	370	63	400	72	612	792	2
con	403	63	419	72	612	792	2
una	423	63	439	72	612	792	2
temperatura	443	63	497	72	612	792	2
media	500	63	527	72	612	792	2
de	531	63	542	72	612	792	2
9ºC	545	63	561	72	612	792	2
y	317	76	322	85	612	792	2
está	324	76	343	85	612	792	2
ubicada	345	76	380	85	612	792	2
en	382	76	393	85	612	792	2
una	395	76	412	85	612	792	2
altitud	414	76	441	85	612	792	2
entre	443	76	466	85	612	792	2
3500	468	76	490	85	612	792	2
y	492	76	497	85	612	792	2
4100	499	76	521	85	612	792	2
m	523	76	532	85	612	792	2
s.n.m.	534	76	561	85	612	792	2
(MINCETUR,	317	89	376	98	612	792	2
2014).	383	89	412	98	612	792	2
En	419	89	431	98	612	792	2
Puno	439	89	462	98	612	792	2
hay	470	89	486	98	612	792	2
cerca	494	89	518	98	612	792	2
de	526	89	537	98	612	792	2
800	544	89	561	98	612	792	2
variedades	317	102	366	111	612	792	2
de	369	102	380	111	612	792	2
papa	383	102	406	111	612	792	2
(Figura	409	102	441	111	612	792	2
1),	444	102	456	111	612	792	2
se	459	102	470	111	612	792	2
cultiva	473	102	502	111	612	792	2
en	505	102	516	111	612	792	2
19	519	102	531	111	612	792	2
de	534	102	545	111	612	792	2
los	548	102	561	111	612	792	2
24	317	114	328	124	612	792	2
departamentos	331	114	398	124	612	792	2
del	400	114	414	124	612	792	2
Perú	417	114	438	124	612	792	2
principalmente	441	114	506	124	612	792	2
en	509	114	520	124	612	792	2
la	523	114	531	124	612	792	2
región	533	114	561	124	612	792	2
Andina	317	127	348	137	612	792	2
a	356	127	361	137	612	792	2
una	369	127	385	137	612	792	2
altitud	393	127	420	137	612	792	2
de	427	127	438	137	612	792	2
2300	446	127	468	137	612	792	2
y	476	127	481	137	612	792	2
4100	488	127	510	137	612	792	2
m	518	127	526	137	612	792	2
s.n.m.	534	127	561	137	612	792	2
representando	317	140	381	150	612	792	2
un	385	140	396	150	612	792	2
84%	400	140	420	150	612	792	2
de	424	140	435	150	612	792	2
la	439	140	447	150	612	792	2
producción	451	140	500	150	612	792	2
total	504	140	523	150	612	792	2
(Ponce,	527	140	561	150	612	792	2
2013).	317	153	345	163	612	792	2
La	351	153	362	163	612	792	2
producción	368	153	417	163	612	792	2
de	423	153	434	163	612	792	2
papa	440	153	462	163	612	792	2
se	468	153	478	163	612	792	2
debe	484	153	506	163	612	792	2
a	512	153	518	163	612	792	2
diversos	524	153	561	163	612	792	2
factores	317	166	352	176	612	792	2
como	362	166	387	176	612	792	2
el	396	166	404	176	612	792	2
clima,	414	166	440	176	612	792	2
presencia	450	166	493	176	612	792	2
de	503	166	514	176	612	792	2
heladas,	523	166	561	176	612	792	2
precipitaciones	317	179	384	189	612	792	2
pluviales,	388	179	429	189	612	792	2
tipo	434	179	450	189	612	792	2
de	454	179	465	189	612	792	2
suelo,	470	179	496	189	612	792	2
disponibilidad	501	179	561	189	612	792	2
hídrica	317	192	347	202	612	792	2
y	350	192	355	202	612	792	2
demás,	357	192	390	202	612	792	2
respecto	393	192	431	202	612	792	2
a	434	192	439	202	612	792	2
la	442	192	450	202	612	792	2
cosecha,	452	192	492	202	612	792	2
en	495	192	506	202	612	792	2
la	509	192	517	202	612	792	2
región	519	192	547	202	612	792	2
de	550	192	561	202	612	792	2
Puno,	317	205	343	215	612	792	2
se	345	205	355	215	612	792	2
obtiene	357	205	390	215	612	792	2
una	393	205	409	215	612	792	2
vez	411	205	427	215	612	792	2
por	429	205	444	215	612	792	2
año	446	205	462	215	612	792	2
debido	465	205	495	215	612	792	2
que	497	205	513	215	612	792	2
la	515	205	523	215	612	792	2
siembra	525	205	561	215	612	792	2
se	317	218	327	228	612	792	2
realiza	330	218	360	228	612	792	2
en	363	218	374	228	612	792	2
los	377	218	390	228	612	792	2
meses	393	218	423	228	612	792	2
de	426	218	437	228	612	792	2
noviembre	440	218	487	228	612	792	2
y	490	218	495	228	612	792	2
diciembre	498	218	542	228	612	792	2
y	545	218	550	228	612	792	2
la	553	218	561	228	612	792	2
cosecha	317	231	354	241	612	792	2
entre	357	231	379	241	612	792	2
los	382	231	395	241	612	792	2
meses	398	231	427	241	612	792	2
de	430	231	441	241	612	792	2
abril	444	231	463	241	612	792	2
y	466	231	471	241	612	792	2
junio	473	231	495	241	612	792	2
(Julca,	497	231	527	241	612	792	2
2016).	530	231	558	241	612	792	2
La	317	257	328	267	612	792	2
papa	332	257	354	267	612	792	2
es	359	257	369	267	612	792	2
de	374	257	385	267	612	792	2
importancia	389	257	441	267	612	792	2
económica	446	257	494	267	612	792	2
y	498	257	503	267	612	792	2
social	508	257	533	267	612	792	2
en	538	257	549	267	612	792	2
la	553	257	561	267	612	792	2
región	317	270	345	280	612	792	2
de	348	270	359	280	612	792	2
Puno	362	270	386	280	612	792	2
ya	389	270	400	280	612	792	2
que	403	270	419	280	612	792	2
para	423	270	443	280	612	792	2
el	446	270	454	280	612	792	2
año	457	270	474	280	612	792	2
2017	477	270	499	280	612	792	2
representó	502	270	550	280	612	792	2
el	553	270	561	280	612	792	2
15%	317	283	337	293	612	792	2
del	341	283	354	293	612	792	2
PBI	359	283	375	293	612	792	2
regional	379	283	414	293	612	792	2
y	419	283	424	293	612	792	2
es	428	283	438	293	612	792	2
el	442	283	450	293	612	792	2
sustento	454	283	492	293	612	792	2
de	496	283	507	293	612	792	2
numerosas	512	283	561	293	612	792	2
familias,	317	296	353	306	612	792	2
especialmente	359	296	423	306	612	792	2
del	428	296	442	306	612	792	2
medio	446	296	474	306	612	792	2
rural	479	296	499	306	612	792	2
de	504	296	515	306	612	792	2
la	520	296	528	306	612	792	2
región	533	296	561	306	612	792	2
donde	317	309	344	319	612	792	2
cifras	347	309	371	319	612	792	2
del	374	309	387	319	612	792	2
último	390	309	417	319	612	792	2
censo	419	309	446	319	612	792	2
ubica	448	309	472	319	612	792	2
a	475	309	480	319	612	792	2
la	483	309	491	319	612	792	2
región	494	309	521	319	612	792	2
de	524	309	535	319	612	792	2
Puno	538	309	561	319	612	792	2
en	317	322	328	332	612	792	2
una	332	322	348	332	612	792	2
de	352	322	363	332	612	792	2
las	367	322	380	332	612	792	2
regiones	383	322	422	332	612	792	2
más	425	322	445	332	612	792	2
pobres	448	322	479	332	612	792	2
del	482	322	496	332	612	792	2
Perú	500	322	521	332	612	792	2
con	524	322	541	332	612	792	2
una	544	322	561	332	612	792	2
tasa	317	335	335	345	612	792	2
de	338	335	349	345	612	792	2
pobreza	352	335	388	345	612	792	2
de	391	335	402	345	612	792	2
24.2%	405	335	433	345	612	792	2
(INEI,	436	335	462	345	612	792	2
2017b).	465	335	499	345	612	792	2
Figura	189	538	215	547	612	792	2
1.	218	538	225	547	612	792	2
Algunas	228	538	260	547	612	792	2
variedades	263	538	307	547	612	792	2
de	309	538	319	547	612	792	2
papa	322	538	342	547	612	792	2
producidas	344	538	388	547	612	792	2
en	391	538	401	547	612	792	2
Puno.	403	538	427	547	612	792	2
Fuente:	190	550	221	559	612	792	2
Araneta	223	550	255	559	612	792	2
(2010).	257	550	286	559	612	792	2
La	51	574	62	583	612	792	2
producción	65	574	114	583	612	792	2
de	116	574	127	583	612	792	2
papa	129	574	152	583	612	792	2
en	154	574	165	583	612	792	2
la	167	574	175	583	612	792	2
región	178	574	206	583	612	792	2
de	208	574	219	583	612	792	2
Puno	221	574	245	583	612	792	2
se	247	574	257	583	612	792	2
destina	260	574	292	583	612	792	2
para	51	587	71	596	612	792	2
diferentes	76	587	120	596	612	792	2
usos	124	587	145	596	612	792	2
y	149	587	154	596	612	792	2
según	159	587	186	596	612	792	2
variedad	190	587	229	596	612	792	2
que	233	587	250	596	612	792	2
se	255	587	265	596	612	792	2
trate,	269	587	292	596	612	792	2
además	51	600	87	609	612	792	2
de	92	600	103	609	612	792	2
su	108	600	119	609	612	792	2
uso	124	600	140	609	612	792	2
para	145	600	165	609	612	792	2
el	171	600	178	609	612	792	2
consumo	184	600	225	609	612	792	2
humano	230	600	266	609	612	792	2
y	271	600	276	609	612	792	2
su	282	600	292	609	612	792	2
comercialización,	51	613	128	622	612	792	2
se	142	613	153	622	612	792	2
utiliza	167	613	193	622	612	792	2
para	207	613	227	622	612	792	2
semilla	242	613	273	622	612	792	2
y	287	613	292	622	612	792	2
procesamiento	51	626	117	635	612	792	2
de	119	626	130	635	612	792	2
sus	133	626	148	635	612	792	2
derivados	150	626	194	635	612	792	2
como	196	626	221	635	612	792	2
el	223	626	231	635	612	792	2
chuño	233	626	261	635	612	792	2
blanco	263	626	292	635	612	792	2
(denominado	51	639	110	648	612	792	2
también	118	639	154	648	612	792	2
tunta)	162	639	188	648	612	792	2
o	197	639	202	648	612	792	2
chuño	211	639	238	648	612	792	2
negro.	247	639	275	648	612	792	2
Al	283	639	292	648	612	792	2
respecto,	51	652	92	661	612	792	2
Julca	99	652	123	661	612	792	2
(2016)	130	652	159	661	612	792	2
estimó	166	652	196	661	612	792	2
los	202	652	215	661	612	792	2
porcentajes	222	652	274	661	612	792	2
de	281	652	292	661	612	792	2
distribución	51	665	102	674	612	792	2
de	105	665	116	674	612	792	2
la	119	665	127	674	612	792	2
producción	129	665	178	674	612	792	2
de	181	665	192	674	612	792	2
la	195	665	203	674	612	792	2
papa	206	665	228	674	612	792	2
para	231	665	251	674	612	792	2
la	254	665	262	674	612	792	2
región	264	665	292	674	612	792	2
de	51	678	62	687	612	792	2
Puno,	68	678	94	687	612	792	2
donde	99	678	127	687	612	792	2
indica	132	678	159	687	612	792	2
que	164	678	181	687	612	792	2
el	186	678	194	687	612	792	2
8%	199	678	213	687	612	792	2
se	219	678	229	687	612	792	2
destina	235	678	267	687	612	792	2
para	272	678	292	687	612	792	2
semilla,	51	691	85	700	612	792	2
30%	98	691	118	700	612	792	2
para	131	691	151	700	612	792	2
autoconsumo,	164	691	226	700	612	792	2
37%	239	691	260	700	612	792	2
para	272	691	292	700	612	792	2
comercialización	51	704	125	713	612	792	2
y	129	704	134	713	612	792	2
25%	137	704	157	713	612	792	2
para	160	704	180	713	612	792	2
la	184	704	192	713	612	792	2
producción	195	704	244	713	612	792	2
de	247	704	258	713	612	792	2
tunta	262	704	284	713	612	792	2
y	287	704	292	713	612	792	2
chuño	51	717	78	726	612	792	2
negro.	87	717	116	726	612	792	2
La	125	717	136	726	612	792	2
papa	145	717	167	726	612	792	2
producida	176	717	220	726	612	792	2
en	229	717	240	726	612	792	2
Puno	249	717	273	726	612	792	2
es	282	717	292	726	612	792	2
comercializada	51	730	118	739	612	792	2
en	124	730	135	739	612	792	2
los	140	730	153	739	612	792	2
principales	158	730	206	739	612	792	2
mercados	212	730	256	739	612	792	2
locales	261	730	292	739	612	792	2
y	317	574	322	583	612	792	2
nacionales	325	574	373	583	612	792	2
directamente	376	574	435	583	612	792	2
por	438	574	452	583	612	792	2
los	456	574	469	583	612	792	2
agricultores	472	574	524	583	612	792	2
para	527	574	547	583	612	792	2
su	551	574	561	583	612	792	2
consumo	317	587	357	596	612	792	2
en	364	587	375	596	612	792	2
las	381	587	394	596	612	792	2
ciudades,	400	587	443	596	612	792	2
existe	450	587	476	596	612	792	2
cerca	482	587	507	596	612	792	2
de	513	587	524	596	612	792	2
10	531	587	542	596	612	792	2
mil	548	587	561	596	612	792	2
productores	317	600	369	609	612	792	2
y	374	600	379	609	612	792	2
más	384	600	403	609	612	792	2
de	408	600	419	609	612	792	2
100	424	600	441	609	612	792	2
mil	446	600	458	609	612	792	2
familias	463	600	497	609	612	792	2
rurales	502	600	533	609	612	792	2
en	537	600	549	609	612	792	2
la	553	600	561	609	612	792	2
región	317	613	345	622	612	792	2
de	349	613	360	622	612	792	2
Puno	364	613	387	622	612	792	2
que	391	613	408	622	612	792	2
se	412	613	422	622	612	792	2
benefician	426	613	472	622	612	792	2
directamente	476	613	534	622	612	792	2
de	538	613	549	622	612	792	2
la	553	613	561	622	612	792	2
agricultura	317	626	364	635	612	792	2
y	367	626	372	635	612	792	2
el	375	626	383	635	612	792	2
comercio	386	626	427	635	612	792	2
de	430	626	441	635	612	792	2
papa,	445	626	469	635	612	792	2
esta	473	626	492	635	612	792	2
población	495	626	538	635	612	792	2
rural	541	626	561	635	612	792	2
que	317	639	333	648	612	792	2
dentro	342	639	371	648	612	792	2
de	380	639	391	648	612	792	2
sus	400	639	416	648	612	792	2
actividades	424	639	475	648	612	792	2
primarias	483	639	525	648	612	792	2
es	534	639	544	648	612	792	2
la	553	639	561	648	612	792	2
agricultura,	317	652	366	661	612	792	2
representa	369	652	416	661	612	792	2
el	419	652	426	661	612	792	2
46.2%	429	652	457	661	612	792	2
de	460	652	471	661	612	792	2
la	473	652	481	661	612	792	2
población	483	652	527	661	612	792	2
total	529	652	548	661	612	792	2
de	550	652	561	661	612	792	2
la	317	665	325	674	612	792	2
región	327	665	355	674	612	792	2
(INEI,	358	665	384	674	612	792	2
2017a).	386	665	420	674	612	792	2
En	317	691	329	700	612	792	2
la	336	691	344	700	612	792	2
actualidad,	350	691	399	700	612	792	2
la	405	691	413	700	612	792	2
diversos	317	704	354	713	612	792	2
problemas	366	704	413	713	612	792	2
infraestructura	317	717	381	726	612	792	2
para	384	717	404	726	612	792	2
el	407	717	415	726	612	792	2
organización	317	730	374	739	612	792	2
y	379	730	384	739	612	792	2
bajos	389	730	413	739	612	792	2
producción	420	691	469	700	612	792	2
de	476	691	487	700	612	792	2
papa	493	691	515	700	612	792	2
presenta	522	691	561	700	612	792	2
de	424	704	436	713	612	792	2
tipo	447	704	464	713	612	792	2
agroindustrial,	475	704	538	713	612	792	2
de	550	704	561	713	612	792	2
acceso	418	717	450	726	612	792	2
a	453	717	459	726	612	792	2
los	462	717	475	726	612	792	2
mercados,	478	717	524	726	612	792	2
falta	528	717	547	726	612	792	2
de	550	717	561	726	612	792	2
niveles	419	730	450	739	612	792	2
de	453	730	464	739	612	792	2
productividad	466	730	526	739	612	792	2
lo	531	730	539	739	612	792	2
que	544	730	561	739	612	792	2
Revista	88	753	112	760	612	792	2
de	114	753	121	760	612	792	2
Investigación	123	753	164	760	612	792	2
e	166	753	170	760	612	792	2
Innovación	172	753	206	760	612	792	2
Agropecuaria	208	753	249	760	612	792	2
y	251	753	255	760	612	792	2
de	256	753	264	760	612	792	2
Recursos	266	753	296	760	612	792	2
Naturales,	298	753	330	760	612	792	2
La	332	753	340	760	612	792	2
Paz,	342	753	356	760	612	792	2
vol.6,	358	753	374	760	612	792	2
nº1,	376	753	388	760	612	792	2
pág.	390	753	404	760	612	792	2
30-40,	406	753	426	760	612	792	2
Junio	428	753	445	760	612	792	2
2019.	447	753	464	760	612	792	2
ISSN:	466	753	484	760	612	792	2
2518-6868	486	753	520	760	612	792	2
31	546	746	561	767	612	792	2
Luis	52	39	65	45	612	792	3
Francisco	67	39	98	45	612	792	3
Laurente	100	39	127	45	612	792	3
Blanco;	129	39	152	45	612	792	3
Frans	154	39	172	45	612	792	3
Laurente	174	39	201	45	612	792	3
Quiñonez	204	39	233	45	612	792	3
dificulta	51	63	85	72	612	792	3
su	90	63	100	72	612	792	3
competitividad	105	63	169	72	612	792	3
(PROEXPANSION,	173	63	259	72	612	792	3
2011).	264	63	292	72	612	792	3
La	51	76	62	85	612	792	3
oferta	65	76	91	85	612	792	3
de	93	76	104	85	612	792	3
un	107	76	118	85	612	792	3
producto	120	76	159	85	612	792	3
agroindustrial,	162	76	224	85	612	792	3
está	227	76	246	85	612	792	3
altamente	248	76	292	85	612	792	3
influenciada	51	89	105	98	612	792	3
por	111	89	125	98	612	792	3
los	131	89	144	98	612	792	3
factores	150	89	186	98	612	792	3
climáticos,	192	89	238	98	612	792	3
los	244	89	257	98	612	792	3
cuales	263	89	292	98	612	792	3
afectan	51	102	84	111	612	792	3
los	88	102	101	111	612	792	3
volúmenes	104	102	153	111	612	792	3
disponibles	157	102	207	111	612	792	3
ya	210	102	221	111	612	792	3
que	225	102	241	111	612	792	3
suelen	245	102	274	111	612	792	3
ser	278	102	292	111	612	792	3
imprescindibles	51	114	120	124	612	792	3
como	127	114	151	124	612	792	3
es	158	114	168	124	612	792	3
el	175	114	183	124	612	792	3
caso	190	114	211	124	612	792	3
de	217	114	228	124	612	792	3
las	235	114	248	124	612	792	3
sequías,	254	114	292	124	612	792	3
granizos	51	127	89	137	612	792	3
y	95	127	100	137	612	792	3
heladas	107	127	142	137	612	792	3
que	148	127	164	137	612	792	3
se	171	127	181	137	612	792	3
viven	187	127	211	137	612	792	3
en	217	127	229	137	612	792	3
la	234	127	242	137	612	792	3
región.	249	127	279	137	612	792	3
A	286	127	292	137	612	792	3
diferencia	51	140	95	150	612	792	3
del	101	140	114	150	612	792	3
clima,	120	140	146	150	612	792	3
los	152	140	165	150	612	792	3
cambios	171	140	208	150	612	792	3
tecnológicos	214	140	269	150	612	792	3
que	275	140	292	150	612	792	3
también	51	153	87	163	612	792	3
afectan	92	153	125	163	612	792	3
a	130	153	136	163	612	792	3
la	140	153	148	163	612	792	3
oferta	154	153	179	163	612	792	3
de	184	153	195	163	612	792	3
la	200	153	208	163	612	792	3
papa	214	153	236	163	612	792	3
no	241	153	252	163	612	792	3
son	257	153	273	163	612	792	3
tan	278	153	292	163	612	792	3
recurrentes	51	166	102	176	612	792	3
según	105	166	132	176	612	792	3
afirma	135	166	163	176	612	792	3
Zegarra	167	166	202	176	612	792	3
y	205	166	210	176	612	792	3
Tuesta	213	166	243	176	612	792	3
(2009),	247	166	278	176	612	792	3
es	282	166	292	176	612	792	3
principalmente	51	179	116	189	612	792	3
por	125	179	139	189	612	792	3
falta	148	179	167	189	612	792	3
de	175	179	186	189	612	792	3
empleo	195	179	228	189	612	792	3
de	236	179	247	189	612	792	3
técnicas	256	179	292	189	612	792	3
modernas	51	192	96	202	612	792	3
y	98	192	103	202	612	792	3
por	106	192	120	202	612	792	3
el	123	192	131	202	612	792	3
alejamiento	133	192	184	202	612	792	3
de	187	192	198	202	612	792	3
los	200	192	213	202	612	792	3
mercados,	216	192	262	202	612	792	3
que	265	192	282	202	612	792	3
el	284	192	292	202	612	792	3
rendimiento	51	205	104	215	612	792	3
de	108	205	119	215	612	792	3
los	124	205	137	215	612	792	3
cultivos	141	205	174	215	612	792	3
en	178	205	190	215	612	792	3
la	194	205	202	215	612	792	3
Sierra	207	205	233	215	612	792	3
depende	238	205	276	215	612	792	3
en	281	205	292	215	612	792	3
gran	51	218	71	228	612	792	3
medida	74	218	107	228	612	792	3
de	110	218	121	228	612	792	3
las	123	218	136	228	612	792	3
condiciones	139	218	192	228	612	792	3
climáticas	195	218	239	228	612	792	3
y	241	218	246	228	612	792	3
del	249	218	262	228	612	792	3
suelo.	265	218	292	228	612	792	3
Los	317	63	333	72	612	792	3
costos	335	63	365	72	612	792	3
de	367	63	378	72	612	792	3
transacción	381	63	433	72	612	792	3
y	435	63	440	72	612	792	3
de	443	63	454	72	612	792	3
transporte	457	63	502	72	612	792	3
empeoran	505	63	550	72	612	792	3
la	553	63	561	72	612	792	3
situación	317	76	356	85	612	792	3
de	360	76	371	85	612	792	3
la	374	76	382	85	612	792	3
oferta	386	76	411	85	612	792	3
debido	415	76	445	85	612	792	3
que	448	76	465	85	612	792	3
han	468	76	485	85	612	792	3
tenido	488	76	516	85	612	792	3
un	519	76	531	85	612	792	3
efecto	534	76	561	85	612	792	3
importante	317	89	364	98	612	792	3
en	370	89	381	98	612	792	3
la	386	89	394	98	612	792	3
determinación	400	89	463	98	612	792	3
del	469	89	482	98	612	792	3
precio,	487	89	517	98	612	792	3
esto	523	89	542	98	612	792	3
es,	548	89	561	98	612	792	3
cuando	317	102	349	111	612	792	3
los	353	102	366	111	612	792	3
precios	370	102	403	111	612	792	3
de	406	102	418	111	612	792	3
los	421	102	434	111	612	792	3
fertilizantes,	438	102	491	111	612	792	3
pesticidas	495	102	540	111	612	792	3
o	544	102	549	111	612	792	3
el	553	102	561	111	612	792	3
precio	317	114	344	124	612	792	3
de	348	114	359	124	612	792	3
transporte	363	114	407	124	612	792	3
aumenta	411	114	450	124	612	792	3
no	454	114	465	124	612	792	3
tiene	468	114	490	124	612	792	3
efecto	494	114	521	124	612	792	3
sobre	525	114	549	124	612	792	3
el	553	114	561	124	612	792	3
aumento	317	127	356	137	612	792	3
en	358	127	370	137	612	792	3
el	372	127	380	137	612	792	3
precio,	382	127	412	137	612	792	3
más	415	127	434	137	612	792	3
bien	436	127	455	137	612	792	3
debido	458	127	488	137	612	792	3
al	490	127	498	137	612	792	3
mínimo	500	127	533	137	612	792	3
poder	536	127	561	137	612	792	3
de	317	140	328	150	612	792	3
negociación	330	140	383	150	612	792	3
que	386	140	402	150	612	792	3
tienen	405	140	432	150	612	792	3
los	434	140	447	150	612	792	3
pequeños	449	140	493	150	612	792	3
productores	495	140	548	150	612	792	3
de	550	140	561	150	612	792	3
papa,	317	153	342	163	612	792	3
hace	348	153	370	163	612	792	3
que	376	153	393	163	612	792	3
los	399	153	412	163	612	792	3
incrementos	418	153	473	163	612	792	3
en	479	153	490	163	612	792	3
los	496	153	509	163	612	792	3
costos	515	153	544	163	612	792	3
se	550	153	561	163	612	792	3
trasladen	317	166	358	176	612	792	3
directamente	363	166	421	176	612	792	3
al	426	166	433	176	612	792	3
agricultor	438	166	479	176	612	792	3
disminuyendo	484	166	546	176	612	792	3
su	551	166	561	176	612	792	3
rentabilidad.	317	179	371	189	612	792	3
La	381	179	392	189	612	792	3
situación	401	179	441	189	612	792	3
se	450	179	460	189	612	792	3
complica	470	179	510	189	612	792	3
para	519	179	539	189	612	792	3
los	548	179	561	189	612	792	3
productores	317	192	369	202	612	792	3
que	372	192	389	202	612	792	3
dependen	392	192	436	202	612	792	3
del	439	192	453	202	612	792	3
riego	456	192	478	202	612	792	3
extraída	481	192	517	202	612	792	3
mediante	520	192	561	202	612	792	3
bombas	317	205	352	215	612	792	3
a	355	205	361	215	612	792	3
base	363	205	385	215	612	792	3
de	388	205	399	215	612	792	3
petróleo,	402	205	441	215	612	792	3
a	444	205	449	215	612	792	3
lo	452	205	460	215	612	792	3
que	463	205	480	215	612	792	3
se	482	205	493	215	612	792	3
suma	496	205	520	215	612	792	3
el	523	205	531	215	612	792	3
precio	534	205	561	215	612	792	3
del	317	218	330	228	612	792	3
petróleo	333	218	369	228	612	792	3
al	372	218	380	228	612	792	3
gasto	382	218	407	228	612	792	3
total	410	218	429	228	612	792	3
(CEPES,	431	218	471	228	612	792	3
2005).	474	218	502	228	612	792	3
De	51	244	64	254	612	792	3
este	67	244	86	254	612	792	3
modo,	89	244	117	254	612	792	3
el	120	244	128	254	612	792	3
Ministerio	131	244	174	254	612	792	3
de	178	244	189	254	612	792	3
Agricultura	192	244	239	254	612	792	3
(MINAGRI)	243	244	292	254	612	792	3
del	51	257	64	267	612	792	3
Perú	71	257	92	267	612	792	3
con	98	257	114	267	612	792	3
oficinas	120	257	154	267	612	792	3
regionales	159	257	206	267	612	792	3
se	211	257	222	267	612	792	3
esfuerzan	228	257	272	267	612	792	3
por	278	257	292	267	612	792	3
corregir	51	270	85	280	612	792	3
esta	95	270	114	280	612	792	3
falla	124	270	143	280	612	792	3
de	153	270	164	280	612	792	3
mercado	173	270	213	280	612	792	3
proporcionando	223	270	292	280	612	792	3
información	51	283	103	293	612	792	3
sobre	106	283	131	293	612	792	3
las	134	283	147	293	612	792	3
intenciones	150	283	200	293	612	792	3
de	203	283	214	293	612	792	3
siembra	217	283	253	293	612	792	3
de	256	283	267	293	612	792	3
cada	270	283	292	293	612	792	3
zona	51	296	73	306	612	792	3
productiva,	78	296	127	306	612	792	3
dando	132	296	160	306	612	792	3
recomendaciones	165	296	244	306	612	792	3
sobre	249	296	274	306	612	792	3
las	279	296	292	306	612	792	3
hectáreas	51	309	95	319	612	792	3
que	99	309	115	319	612	792	3
deberían	119	309	159	319	612	792	3
dedicarse	162	309	206	319	612	792	3
a	209	309	215	319	612	792	3
cada	218	309	240	319	612	792	3
cultivo	244	309	272	319	612	792	3
y	276	309	281	319	612	792	3
el	284	309	292	319	612	792	3
momento	51	322	93	332	612	792	3
oportuno	96	322	136	332	612	792	3
para	139	322	159	332	612	792	3
iniciar	162	322	188	332	612	792	3
la	191	322	199	332	612	792	3
siembra,	203	322	241	332	612	792	3
aunque	244	322	278	332	612	792	3
en	281	322	292	332	612	792	3
muchos	51	335	86	345	612	792	3
casos,	90	335	118	345	612	792	3
la	122	335	130	345	612	792	3
información	134	335	186	345	612	792	3
no	189	335	200	345	612	792	3
es	204	335	215	345	612	792	3
oportuna	218	335	258	345	612	792	3
o	261	335	267	345	612	792	3
tiene	270	335	292	345	612	792	3
poco	51	348	73	358	612	792	3
alcance	75	348	110	358	612	792	3
debido	112	348	142	358	612	792	3
a	144	348	150	358	612	792	3
las	152	348	165	358	612	792	3
distancias	167	348	212	358	612	792	3
y	214	348	219	358	612	792	3
la	221	348	229	358	612	792	3
comunicación	231	348	292	358	612	792	3
entre	51	361	74	371	612	792	3
los	80	361	93	371	612	792	3
productores	100	361	152	371	612	792	3
agrícolas	159	361	199	371	612	792	3
(PROEXPANSION,	206	361	292	371	612	792	3
2011).	51	374	79	384	612	792	3
Es	317	244	328	254	612	792	3
así	331	244	344	254	612	792	3
que	347	244	363	254	612	792	3
en	366	244	377	254	612	792	3
el	380	244	387	254	612	792	3
país	390	244	409	254	612	792	3
y	411	244	417	254	612	792	3
en	419	244	430	254	612	792	3
sus	433	244	448	254	612	792	3
regiones,	450	244	491	254	612	792	3
los	494	244	507	254	612	792	3
agricultores	509	244	561	254	612	792	3
reclaman	317	257	358	267	612	792	3
sobre	362	257	386	267	612	792	3
la	390	257	398	267	612	792	3
intervención	401	257	455	267	612	792	3
del	459	257	472	267	612	792	3
Estado	476	257	507	267	612	792	3
debido	511	257	541	267	612	792	3
que	544	257	561	267	612	792	3
los	317	270	330	280	612	792	3
precios	333	270	366	280	612	792	3
sufren	370	270	398	280	612	792	3
una	401	270	418	280	612	792	3
amplia	422	270	452	280	612	792	3
variación	455	270	495	280	612	792	3
y	499	270	504	280	612	792	3
al	508	270	516	280	612	792	3
no	520	270	531	280	612	792	3
existir	535	270	561	280	612	792	3
una	317	283	333	293	612	792	3
protección	337	283	383	293	612	792	3
se	387	283	397	293	612	792	3
determinan	401	283	451	293	612	792	3
únicamente	455	283	507	293	612	792	3
por	510	283	525	293	612	792	3
fuerzas	528	283	561	293	612	792	3
del	317	296	330	306	612	792	3
mercado	333	296	372	306	612	792	3
poniendo	375	296	416	306	612	792	3
en	418	296	430	306	612	792	3
peligro	432	296	462	306	612	792	3
a	465	296	471	306	612	792	3
la	473	296	481	306	612	792	3
oferta	484	296	509	306	612	792	3
de	512	296	523	306	612	792	3
la	525	296	533	306	612	792	3
papa,	536	296	561	306	612	792	3
en	317	309	328	319	612	792	3
los	331	309	344	319	612	792	3
meses	347	309	376	319	612	792	3
de	379	309	390	319	612	792	3
abril	393	309	412	319	612	792	3
de	416	309	427	319	612	792	3
2000,	430	309	455	319	612	792	3
mayo	458	309	483	319	612	792	3
de	486	309	497	319	612	792	3
2002	500	309	522	319	612	792	3
y	525	309	530	319	612	792	3
marzo	533	309	561	319	612	792	3
de	317	322	328	332	612	792	3
2005,	330	322	355	332	612	792	3
los	358	322	371	332	612	792	3
precios	373	322	406	332	612	792	3
de	408	322	419	332	612	792	3
venta	422	322	447	332	612	792	3
por	449	322	464	332	612	792	3
kilo	466	322	481	332	612	792	3
de	484	322	495	332	612	792	3
la	497	322	505	332	612	792	3
papa	508	322	530	332	612	792	3
fueron	533	322	561	332	612	792	3
en	317	335	328	345	612	792	3
promedio	331	335	373	345	612	792	3
de	376	335	387	345	612	792	3
0.49,	390	335	412	345	612	792	3
0.43	415	335	434	345	612	792	3
y	437	335	442	345	612	792	3
0.48	445	335	465	345	612	792	3
Soles	468	335	493	345	612	792	3
kg	496	335	506	345	612	792	3
-1	506	334	512	340	612	792	3
(Figura	515	335	547	345	612	792	3
2),	550	335	561	345	612	792	3
respectivamente	317	348	390	358	612	792	3
lo	393	348	401	358	612	792	3
que	404	348	420	358	612	792	3
llevó	423	348	444	358	612	792	3
a	447	348	452	358	612	792	3
un	455	348	466	358	612	792	3
número	469	348	503	358	612	792	3
de	506	348	517	358	612	792	3
protestas	520	348	561	358	612	792	3
con	317	361	333	371	612	792	3
la	340	361	348	371	612	792	3
finalidad	355	361	393	371	612	792	3
que	400	361	417	371	612	792	3
los	424	361	437	371	612	792	3
organismos	444	361	496	371	612	792	3
de	503	361	514	371	612	792	3
gobierno	522	361	561	371	612	792	3
compren	317	374	356	384	612	792	3
directamente	364	374	422	384	612	792	3
la	430	374	438	384	612	792	3
producción	446	374	495	384	612	792	3
de	503	374	514	384	612	792	3
la	523	374	531	384	612	792	3
papa	539	374	561	384	612	792	3
(PROEXPANSION,	317	387	403	397	612	792	3
2011)	407	387	432	397	612	792	3
y	436	387	442	397	612	792	3
en	446	387	457	397	612	792	3
ese	460	387	476	397	612	792	3
sentido	480	387	513	397	612	792	3
garantizar	517	387	561	397	612	792	3
los	317	400	330	409	612	792	3
retornos	338	400	374	409	612	792	3
y	382	400	387	409	612	792	3
el	395	400	403	409	612	792	3
incentivo	411	400	451	409	612	792	3
de	459	400	470	409	612	792	3
producción	478	400	527	409	612	792	3
a	535	400	540	409	612	792	3
los	548	400	561	409	612	792	3
agricultores.	317	413	371	422	612	792	3
La	375	413	387	422	612	792	3
demanda	391	413	433	422	612	792	3
de	437	413	448	422	612	792	3
la	452	413	460	422	612	792	3
papa	464	413	487	422	612	792	3
es	491	413	501	422	612	792	3
más	506	413	525	422	612	792	3
estable	529	413	561	422	612	792	3
que	317	426	333	435	612	792	3
la	336	426	344	435	612	792	3
oferta	347	426	372	435	612	792	3
ya	375	426	386	435	612	792	3
que	388	426	405	435	612	792	3
está	408	426	426	435	612	792	3
determinada	429	426	485	435	612	792	3
básicamente	487	426	544	435	612	792	3
por	547	426	561	435	612	792	3
las	317	439	330	449	612	792	3
variables	332	439	373	449	612	792	3
como	375	439	400	449	612	792	3
los	403	439	416	449	612	792	3
ingresos	419	439	456	449	612	792	3
familiares,	459	439	505	449	612	792	3
los	508	439	521	449	612	792	3
gustos	524	439	553	449	612	792	3
y	556	439	561	449	612	792	3
preferencias	317	452	372	462	612	792	3
de	378	452	389	462	612	792	3
los	396	452	409	462	612	792	3
consumidores	416	452	478	462	612	792	3
y	485	452	490	462	612	792	3
estos	496	452	520	462	612	792	3
no	527	452	538	462	612	792	3
son	545	452	561	462	612	792	3
volátiles	317	465	353	475	612	792	3
en	356	465	367	475	612	792	3
el	370	465	377	475	612	792	3
corto	380	465	402	475	612	792	3
plazo.	405	465	432	475	612	792	3
Figura	51	545	77	553	612	792	3
2.	84	545	91	553	612	792	3
Evolución	99	545	138	553	612	792	3
del	145	545	157	553	612	792	3
precio	164	545	188	553	612	792	3
de	196	545	206	553	612	792	3
la	213	545	220	553	612	792	3
papa	227	545	247	553	612	792	3
en	254	545	264	553	612	792	3
Puno	271	545	292	553	612	792	3
(soles	51	556	75	565	612	792	3
kg	78	556	87	565	612	792	3
-1	87	556	93	561	612	792	3
),	93	556	98	565	612	792	3
1991-2017.	101	556	146	565	612	792	3
Otro	51	582	71	591	612	792	3
problema	74	582	116	591	612	792	3
que	120	582	136	591	612	792	3
se	140	582	151	591	612	792	3
identifica	154	582	194	591	612	792	3
está	197	582	216	591	612	792	3
relacionado	220	582	271	591	612	792	3
a	275	582	281	591	612	792	3
la	284	582	292	591	612	792	3
siembra,	51	595	90	604	612	792	3
ésta	92	595	111	604	612	792	3
se	113	595	123	604	612	792	3
ve	126	595	136	604	612	792	3
influenciada	138	595	192	604	612	792	3
por	194	595	208	604	612	792	3
factores	210	595	246	604	612	792	3
climáticos	248	595	292	604	612	792	3
y	51	608	56	617	612	792	3
también	61	608	97	617	612	792	3
por	102	608	116	617	612	792	3
las	120	608	133	617	612	792	3
decisiones	138	608	185	617	612	792	3
de	190	608	201	617	612	792	3
los	206	608	219	617	612	792	3
productores	223	608	276	617	612	792	3
en	281	608	292	617	612	792	3
relación	51	621	86	630	612	792	3
al	105	621	113	630	612	792	3
comportamiento	131	621	203	630	612	792	3
del	221	621	235	630	612	792	3
mercado	253	621	292	630	612	792	3
especialmente	51	634	116	643	612	792	3
relacionado	118	634	170	643	612	792	3
a	172	634	178	643	612	792	3
los	180	634	193	643	612	792	3
precios	196	634	228	643	612	792	3
de	230	634	242	643	612	792	3
venta	244	634	268	643	612	792	3
de	271	634	282	643	612	792	3
la	284	634	292	643	612	792	3
papa,	51	647	76	656	612	792	3
es	79	647	90	656	612	792	3
así	93	647	106	656	612	792	3
que	110	647	126	656	612	792	3
los	129	647	142	656	612	792	3
precios	145	647	178	656	612	792	3
de	181	647	192	656	612	792	3
la	195	647	203	656	612	792	3
papa	206	647	228	656	612	792	3
en	232	647	243	656	612	792	3
el	246	647	253	656	612	792	3
Perú	257	647	278	656	612	792	3
en	281	647	292	656	612	792	3
general	51	660	84	669	612	792	3
suben	90	660	117	669	612	792	3
ante	121	660	141	669	612	792	3
un	146	660	157	669	612	792	3
exceso	162	660	193	669	612	792	3
de	198	660	209	669	612	792	3
demanda	214	660	256	669	612	792	3
y	261	660	266	669	612	792	3
caen	270	660	292	669	612	792	3
cuando	51	673	84	682	612	792	3
se	90	673	100	682	612	792	3
presenta	106	673	145	682	612	792	3
un	150	673	161	682	612	792	3
exceso	167	673	199	682	612	792	3
de	204	673	216	682	612	792	3
oferta.	221	673	250	682	612	792	3
En	255	673	268	682	612	792	3
este	273	673	292	682	612	792	3
sentido,	51	686	86	695	612	792	3
ante	89	686	108	695	612	792	3
la	110	686	118	695	612	792	3
presencia	120	686	164	695	612	792	3
de	166	686	177	695	612	792	3
variaciones	179	686	229	695	612	792	3
de	232	686	243	695	612	792	3
los	245	686	258	695	612	792	3
precios	260	686	292	695	612	792	3
de	51	699	62	708	612	792	3
los	65	699	78	708	612	792	3
insumos	80	699	118	708	612	792	3
de	120	699	131	708	612	792	3
producción,	134	699	185	708	612	792	3
los	188	699	201	708	612	792	3
agricultores	203	699	255	708	612	792	3
deciden	257	699	292	708	612	792	3
en	51	712	62	721	612	792	3
reducir	65	712	96	721	612	792	3
su	98	712	109	721	612	792	3
nivel	111	712	132	721	612	792	3
de	134	712	146	721	612	792	3
producción	148	712	197	721	612	792	3
o	199	712	205	721	612	792	3
disminuir	208	712	248	721	612	792	3
la	250	712	258	721	612	792	3
calidad	261	712	292	721	612	792	3
de	51	725	62	734	612	792	3
la	65	725	73	734	612	792	3
papa.	76	725	101	734	612	792	3
32	51	746	67	767	612	792	3
La	317	491	328	500	612	792	3
producción	330	491	379	500	612	792	3
de	382	491	393	500	612	792	3
papa	396	491	418	500	612	792	3
en	421	491	432	500	612	792	3
la	434	491	442	500	612	792	3
región	445	491	473	500	612	792	3
de	475	491	486	500	612	792	3
Puno	489	491	512	500	612	792	3
y	515	491	520	500	612	792	3
en	523	491	534	500	612	792	3
todas	536	491	561	500	612	792	3
la	317	502	325	513	612	792	3
regiones	327	502	366	513	612	792	3
del	368	502	382	513	612	792	3
Perú	384	502	406	513	612	792	3
funciona	408	502	446	513	612	792	3
como	449	502	473	513	612	792	3
un	476	502	487	513	612	792	3
“termómetro”	490	502	547	513	612	792	3
de	550	502	561	513	612	792	3
la	317	517	325	526	612	792	3
pobreza	328	517	365	526	612	792	3
especialmente	368	517	433	526	612	792	3
para	436	517	456	526	612	792	3
la	460	517	468	526	612	792	3
Sierra	471	517	498	526	612	792	3
debido	502	517	532	526	612	792	3
que	535	517	552	526	612	792	3
a	556	517	561	526	612	792	3
más	317	530	336	539	612	792	3
de	339	530	350	539	612	792	3
3500	353	530	375	539	612	792	3
m	378	530	387	539	612	792	3
s.n.m.	390	530	417	539	612	792	3
no	420	530	431	539	612	792	3
existen	434	530	466	539	612	792	3
muchas	469	530	504	539	612	792	3
opciones	507	530	547	539	612	792	3
de	550	530	561	539	612	792	3
cultivos	317	543	350	552	612	792	3
y	353	543	358	552	612	792	3
a	360	543	366	552	612	792	3
la	368	543	376	552	612	792	3
presencia	379	543	422	552	612	792	3
de	425	543	436	552	612	792	3
una	438	543	455	552	612	792	3
mala	457	543	479	552	612	792	3
campaña	482	543	523	552	612	792	3
agrícola	526	543	561	552	612	792	3
empeoraría	317	556	368	565	612	792	3
el	370	556	378	565	612	792	3
grado	380	556	406	565	612	792	3
de	408	556	419	565	612	792	3
pobreza	421	556	457	565	612	792	3
que	459	556	476	565	612	792	3
se	478	556	488	565	612	792	3
vive	490	556	508	565	612	792	3
en	510	556	521	565	612	792	3
la	523	556	531	565	612	792	3
región	533	556	561	565	612	792	3
(PROEXPANSION,	317	569	403	578	612	792	3
2011).	414	569	442	578	612	792	3
Por	454	569	469	578	612	792	3
este	480	569	499	578	612	792	3
motivo	510	569	540	578	612	792	3
es	551	569	561	578	612	792	3
necesario	317	582	360	591	612	792	3
realizar	368	582	401	591	612	792	3
estudios	409	582	446	591	612	792	3
de	454	582	465	591	612	792	3
proyección	473	582	521	591	612	792	3
con	529	582	545	591	612	792	3
la	553	582	561	591	612	792	3
finalidad	317	595	354	604	612	792	3
de	357	595	368	604	612	792	3
planificar	372	595	411	604	612	792	3
las	415	595	428	604	612	792	3
actividades	431	595	481	604	612	792	3
de	484	595	495	604	612	792	3
producción	498	595	547	604	612	792	3
de	550	595	561	604	612	792	3
la	317	608	325	617	612	792	3
papa	328	608	350	617	612	792	3
ya	354	608	365	617	612	792	3
que	368	608	385	617	612	792	3
el	388	608	396	617	612	792	3
crecimiento	399	608	451	617	612	792	3
de	454	608	465	617	612	792	3
la	468	608	476	617	612	792	3
población,	480	608	525	617	612	792	3
cambio	529	608	561	617	612	792	3
climático,	317	621	359	630	612	792	3
problemas	364	621	411	630	612	792	3
tecnológicos,	416	621	474	630	612	792	3
problemas	480	621	526	630	612	792	3
en	532	621	543	630	612	792	3
los	548	621	561	630	612	792	3
precios	317	634	349	643	612	792	3
y	356	634	361	643	612	792	3
los	368	634	381	643	612	792	3
problemas	388	634	434	643	612	792	3
en	441	634	453	643	612	792	3
la	459	634	467	643	612	792	3
oferta	474	634	500	643	612	792	3
dificultan	507	634	546	643	612	792	3
la	553	634	561	643	612	792	3
previsión	317	647	357	656	612	792	3
de	360	647	371	656	612	792	3
la	374	647	382	656	612	792	3
producción	385	647	434	656	612	792	3
de	437	647	448	656	612	792	3
la	451	647	459	656	612	792	3
papa	462	647	484	656	612	792	3
en	487	647	498	656	612	792	3
el	501	647	509	656	612	792	3
futuro	512	647	538	656	612	792	3
para	541	647	561	656	612	792	3
la	317	660	325	669	612	792	3
región	327	660	355	669	612	792	3
de	358	660	369	669	612	792	3
Puno.	372	660	398	669	612	792	3
El	317	686	326	695	612	792	3
objetivo	328	686	363	695	612	792	3
principal	366	686	403	695	612	792	3
de	406	686	417	695	612	792	3
esta	420	686	438	695	612	792	3
investigación	441	686	499	695	612	792	3
fue	502	686	516	695	612	792	3
identificar	518	686	561	695	612	792	3
un	317	699	328	708	612	792	3
modelo	331	699	364	708	612	792	3
ARIMA	367	699	399	708	612	792	3
propuesto	402	699	446	708	612	792	3
por	449	699	464	708	612	792	3
Box	467	699	484	708	612	792	3
y	487	699	492	708	612	792	3
Jenkins	495	699	529	708	612	792	3
(1976)	532	699	561	708	612	792	3
que	317	712	333	721	612	792	3
será	337	712	356	721	612	792	3
usado	360	712	387	721	612	792	3
para	391	712	411	721	612	792	3
el	415	712	422	721	612	792	3
modelamiento	426	712	489	721	612	792	3
y	493	712	498	721	612	792	3
la	501	712	509	721	612	792	3
proyección	513	712	561	721	612	792	3
de	317	725	328	734	612	792	3
la	333	725	341	734	612	792	3
producción	346	725	395	734	612	792	3
de	400	725	412	734	612	792	3
papa	417	725	439	734	612	792	3
en	444	725	455	734	612	792	3
la	460	725	468	734	612	792	3
región	474	725	502	734	612	792	3
de	507	725	518	734	612	792	3
Puno.	523	725	549	734	612	792	3
Al	552	725	561	734	612	792	3
Revista	88	753	112	760	612	792	3
de	114	753	121	760	612	792	3
Investigación	123	753	164	760	612	792	3
e	166	753	170	760	612	792	3
Innovación	172	753	206	760	612	792	3
Agropecuaria	208	753	249	760	612	792	3
y	251	753	255	760	612	792	3
de	256	753	264	760	612	792	3
Recursos	266	753	296	760	612	792	3
Naturales,	298	753	330	760	612	792	3
La	332	753	340	760	612	792	3
Paz,	342	753	356	760	612	792	3
vol.6,	358	753	374	760	612	792	3
nº1,	376	753	388	760	612	792	3
pág.	390	753	404	760	612	792	3
30-40,	406	753	426	760	612	792	3
Junio	428	753	445	760	612	792	3
2019.	447	753	464	760	612	792	3
ISSN:	466	753	484	760	612	792	3
2518-6868	486	753	520	760	612	792	3
Aplicación	289	40	321	46	612	792	4
del	323	40	332	46	612	792	4
modelo	334	40	357	46	612	792	4
ARIMA	359	40	381	46	612	792	4
para	383	40	397	46	612	792	4
la	399	40	404	46	612	792	4
producción	406	40	441	46	612	792	4
de	443	40	450	46	612	792	4
la	452	40	458	46	612	792	4
papa	460	40	475	46	612	792	4
en	477	40	485	46	612	792	4
la	487	40	492	46	612	792	4
región	494	40	514	46	612	792	4
de	516	40	523	46	612	792	4
Puno-Perú	525	40	559	46	612	792	4
respecto	51	63	89	72	612	792	4
se	94	63	104	72	612	792	4
mencionan	108	63	157	72	612	792	4
algunos	162	63	196	72	612	792	4
trabajos	200	63	236	72	612	792	4
que	240	63	257	72	612	792	4
utilizan	261	63	292	72	612	792	4
esta	51	76	70	85	612	792	4
metodología	79	76	135	85	612	792	4
para	144	76	164	85	612	792	4
el	174	76	182	85	612	792	4
modelamiento	191	76	254	85	612	792	4
de	264	76	275	85	612	792	4
la	284	76	292	85	612	792	4
producción	51	89	100	98	612	792	4
de	107	89	118	98	612	792	4
papa	125	89	147	98	612	792	4
y	154	89	159	98	612	792	4
productos	166	89	210	98	612	792	4
comestibles	216	89	269	98	612	792	4
con	276	89	292	98	612	792	4
modelos	51	102	89	111	612	792	4
ARIMA,	97	102	132	111	612	792	4
se	140	102	150	111	612	792	4
encuentran	158	102	208	111	612	792	4
los	216	102	229	111	612	792	4
trabajos	237	102	273	111	612	792	4
de	281	102	292	111	612	792	4
Moyazzem	51	114	99	124	612	792	4
y	110	114	115	124	612	792	4
Abdulla	125	114	158	124	612	792	4
(2015),	168	114	200	124	612	792	4
Singh,	210	114	238	124	612	792	4
Kumar	248	114	277	124	612	792	4
y	287	114	292	124	612	792	4
Prabakaran	51	127	103	137	612	792	4
(2013),	107	127	139	137	612	792	4
Erikson	143	127	177	137	612	792	4
(1993),	181	127	212	137	612	792	4
Laurente	217	127	256	137	612	792	4
(2018),	260	127	292	137	612	792	4
Hossian	51	140	87	150	612	792	4
y	94	140	99	150	612	792	4
Abdulla	106	140	140	150	612	792	4
(2015),	146	140	178	150	612	792	4
Hossain,	185	140	224	150	612	792	4
Samad	231	140	262	150	612	792	4
y	269	140	274	150	612	792	4
Ali	281	140	292	150	612	792	4
(2008),	51	153	83	163	612	792	4
Paul	86	153	106	163	612	792	4
et	108	153	117	163	612	792	4
al.,	120	153	133	163	612	792	4
(2013),	135	153	167	163	612	792	4
Shuhla	170	153	201	163	612	792	4
y	204	153	209	163	612	792	4
Jharkharia	211	153	258	163	612	792	4
(2015);	261	153	292	163	612	792	4
aplicación	51	166	96	176	612	792	4
de	98	166	109	176	612	792	4
modelos	111	166	149	176	612	792	4
ARIMA	151	166	183	176	612	792	4
para	185	166	205	176	612	792	4
el	207	166	215	176	612	792	4
precio	217	166	245	176	612	792	4
de	247	166	258	176	612	792	4
la	260	166	268	176	612	792	4
papa	270	166	292	176	612	792	4
están	51	179	75	189	612	792	4
las	80	179	93	189	612	792	4
investigaciones	98	179	166	189	612	792	4
de	171	179	182	189	612	792	4
Dhakre	187	179	219	189	612	792	4
y	224	179	229	189	612	792	4
Bhattacharya	233	179	292	189	612	792	4
(2014),	51	192	83	202	612	792	4
Anwar	88	192	116	202	612	792	4
et	120	192	129	202	612	792	4
al.	134	192	144	202	612	792	4
(2015),	149	192	181	202	612	792	4
Alioune	185	192	219	202	612	792	4
(2008)	224	192	252	202	612	792	4
y	257	192	262	202	612	792	4
Amiri,	267	192	292	202	612	792	4
Bakhshoodeh	51	205	112	215	612	792	4
y	115	205	120	215	612	792	4
Najafi	123	205	148	215	612	792	4
(2011).	151	205	183	215	612	792	4
Trabajos	186	205	225	215	612	792	4
relacionados	227	205	284	215	612	792	4
a	287	205	292	215	612	792	4
las	51	218	64	228	612	792	4
temperatura	68	218	122	228	612	792	4
de	126	218	137	228	612	792	4
producción	141	218	190	228	612	792	4
de	193	218	205	228	612	792	4
papa	208	218	231	228	612	792	4
y	234	218	239	228	612	792	4
latitudes	243	218	281	228	612	792	4
el	284	218	292	228	612	792	4
trabajo	51	231	82	241	612	792	4
de	89	231	100	241	612	792	4
Haverkort	106	231	150	241	612	792	4
(1990);	157	231	188	241	612	792	4
respecto	195	231	233	241	612	792	4
del	240	231	253	241	612	792	4
cambio	260	231	292	241	612	792	4
climático	51	244	90	254	612	792	4
el	94	244	101	254	612	792	4
trabajo	105	244	135	254	612	792	4
de	139	244	150	254	612	792	4
Hijmans	153	244	190	254	612	792	4
(2003);	193	244	225	254	612	792	4
respecto	228	244	266	254	612	792	4
de	270	244	281	254	612	792	4
la	284	244	292	254	612	792	4
historia	51	257	84	267	612	792	4
y	86	257	91	267	612	792	4
descripción	93	257	144	267	612	792	4
de	146	257	157	267	612	792	4
la	160	257	168	267	612	792	4
papa	170	257	192	267	612	792	4
en	194	257	206	267	612	792	4
el	208	257	216	267	612	792	4
Perú	218	257	239	267	612	792	4
los	241	257	254	267	612	792	4
trabajos	257	257	292	267	612	792	4
de	51	270	62	280	612	792	4
Sánchez	66	270	104	280	612	792	4
(2016),	108	270	139	280	612	792	4
Chávez	143	270	177	280	612	792	4
(2008),	180	270	211	280	612	792	4
MINAGRI	215	270	257	280	612	792	4
(2017);	261	270	292	280	612	792	4
relacionados	51	283	108	293	612	792	4
a	111	283	117	293	612	792	4
la	120	283	128	293	612	792	4
evolución	132	283	174	293	612	792	4
del	177	283	191	293	612	792	4
cultivo	194	283	222	293	612	792	4
los	226	283	239	293	612	792	4
trabajos	242	283	278	293	612	792	4
de	281	283	292	293	612	792	4
Spooner	51	296	89	306	612	792	4
y	94	296	99	306	612	792	4
Hetterscheid	104	296	161	306	612	792	4
(2005)	166	296	194	306	612	792	4
y	200	296	205	306	612	792	4
Rodriguez	210	296	255	306	612	792	4
(2010);	261	296	292	306	612	792	4
respecto	51	309	89	319	612	792	4
a	93	309	99	319	612	792	4
las	102	309	115	319	612	792	4
variedades	119	309	168	319	612	792	4
se	172	309	182	319	612	792	4
encuentran	186	309	236	319	612	792	4
los	240	309	253	319	612	792	4
trabajos	256	309	292	319	612	792	4
de	51	322	62	332	612	792	4
Ponce	72	322	100	332	612	792	4
(2013)	109	322	138	332	612	792	4
y	147	322	152	332	612	792	4
Cahuana	162	322	202	332	612	792	4
y	211	322	217	332	612	792	4
Arcos	226	322	251	332	612	792	4
(2002);	260	322	292	332	612	792	4
información	51	335	103	345	612	792	4
nutricional	107	335	152	345	612	792	4
se	156	335	166	345	612	792	4
encuentra	170	335	215	345	612	792	4
en	218	335	229	345	612	792	4
Peña	233	335	257	345	612	792	4
(2015),	260	335	292	345	612	792	4
Loyola	51	348	81	358	612	792	4
et	84	348	92	358	612	792	4
al.,	95	348	108	358	612	792	4
(2010)	111	348	140	358	612	792	4
y	143	348	148	358	612	792	4
Muñoz	150	348	180	358	612	792	4
(2014).	183	348	215	358	612	792	4
El	317	63	326	72	612	792	4
presente	329	63	368	72	612	792	4
trabajo	371	63	402	72	612	792	4
utilizó	405	63	431	72	612	792	4
el	434	63	442	72	612	792	4
modelo	445	63	478	72	612	792	4
ARIMA	481	63	513	72	612	792	4
propuesto	517	63	561	72	612	792	4
por	317	76	331	85	612	792	4
Box	341	76	358	85	612	792	4
y	369	76	374	85	612	792	4
Jenkins	384	76	418	85	612	792	4
(1976)	428	76	457	85	612	792	4
que	467	76	484	85	612	792	4
sugiere	494	76	527	85	612	792	4
como	537	76	561	85	612	792	4
procedimiento:	317	89	382	98	612	792	4
un	386	89	397	98	612	792	4
análisis	401	89	434	98	612	792	4
preliminar	437	89	481	98	612	792	4
a	485	89	491	98	612	792	4
los	494	89	507	98	612	792	4
datos	510	89	535	98	612	792	4
de	538	89	549	98	612	792	4
la	553	89	561	98	612	792	4
variable	317	102	352	111	612	792	4
de	356	102	367	111	612	792	4
estudio,	371	102	406	111	612	792	4
de	410	102	421	111	612	792	4
tal	426	102	436	111	612	792	4
modo	440	102	465	111	612	792	4
que	469	102	486	111	612	792	4
sea	490	102	506	111	612	792	4
un	510	102	521	111	612	792	4
proceso	526	102	561	111	612	792	4
estocástico	317	114	367	124	612	792	4
estacionario;	370	114	426	124	612	792	4
la	429	114	437	124	612	792	4
identificación	440	114	498	124	612	792	4
de	500	114	512	124	612	792	4
un	514	114	525	124	612	792	4
modelo	528	114	561	124	612	792	4
tentativo	317	127	355	137	612	792	4
especificando	359	127	420	137	612	792	4
el	425	127	433	137	612	792	4
orden	437	127	463	137	612	792	4
(p,	468	127	479	137	612	792	4
d,	484	127	492	137	612	792	4
q)	497	127	506	137	612	792	4
del	510	127	524	137	612	792	4
modelo	528	127	561	137	612	792	4
ARIMA,	317	140	351	150	612	792	4
haciendo	364	140	404	150	612	792	4
uso	417	140	433	150	612	792	4
de	446	140	457	150	612	792	4
las	469	140	482	150	612	792	4
funciones	494	140	537	150	612	792	4
de	550	140	561	150	612	792	4
autocorrelación	317	153	385	163	612	792	4
y	391	153	396	163	612	792	4
correlación	402	153	451	163	612	792	4
parcial	457	153	486	163	612	792	4
de	492	153	503	163	612	792	4
la	509	153	517	163	612	792	4
serie;	523	153	547	163	612	792	4
la	553	153	561	163	612	792	4
estimación	317	166	365	176	612	792	4
de	369	166	380	176	612	792	4
los	384	166	397	176	612	792	4
modelos	401	166	439	176	612	792	4
ARIMA	442	166	474	176	612	792	4
identificados	478	166	534	176	612	792	4
en	538	166	549	176	612	792	4
el	553	166	561	176	612	792	4
paso	317	179	338	189	612	792	4
previo,	342	179	372	189	612	792	4
para	375	179	395	189	612	792	4
ello	399	179	414	189	612	792	4
se	418	179	428	189	612	792	4
utilizó	432	179	457	189	612	792	4
el	461	179	468	189	612	792	4
método	472	179	505	189	612	792	4
de	509	179	520	189	612	792	4
mínimos	523	179	561	189	612	792	4
cuadrados	317	192	363	202	612	792	4
o	366	192	371	202	612	792	4
el	374	192	381	202	612	792	4
método	384	192	417	202	612	792	4
de	419	192	431	202	612	792	4
máxima	433	192	468	202	612	792	4
verosimilitud.	470	192	528	202	612	792	4
Luego,	531	192	561	202	612	792	4
para	317	205	337	215	612	792	4
la	340	205	348	215	612	792	4
selección	352	205	394	215	612	792	4
de	398	205	409	215	612	792	4
los	412	205	425	215	612	792	4
modelos	428	205	467	215	612	792	4
ARIMA	470	205	502	215	612	792	4
identificados	505	205	561	215	612	792	4
se	317	218	327	228	612	792	4
hizo	330	218	348	228	612	792	4
uso	351	218	367	228	612	792	4
del	370	218	383	228	612	792	4
Criterio	387	218	419	228	612	792	4
de	422	218	433	228	612	792	4
Información	436	218	488	228	612	792	4
de	491	218	502	228	612	792	4
Akaike	505	218	535	228	612	792	4
(AIC)	538	218	561	228	612	792	4
debido	317	231	347	241	612	792	4
a	354	231	359	241	612	792	4
Akaike	367	231	397	241	612	792	4
(1974)	404	231	432	241	612	792	4
y	440	231	445	241	612	792	4
Criterio	452	231	484	241	612	792	4
de	491	231	502	241	612	792	4
Información	509	231	561	241	612	792	4
Bayesiano	317	244	363	254	612	792	4
de	371	244	382	254	612	792	4
Schwarz	389	244	427	254	612	792	4
(SBIC)	435	244	465	254	612	792	4
debido	472	244	502	254	612	792	4
a	510	244	515	254	612	792	4
Schwarz	523	244	561	254	612	792	4
(1978).	317	257	348	267	612	792	4
Para	354	257	375	267	612	792	4
el	380	257	388	267	612	792	4
diagnóstico	394	257	445	267	612	792	4
de	450	257	461	267	612	792	4
los	467	257	480	267	612	792	4
resultados	485	257	531	267	612	792	4
de	536	257	548	267	612	792	4
la	553	257	561	267	612	792	4
estimación,	317	270	367	280	612	792	4
se	377	270	388	280	612	792	4
utilizó	398	270	423	280	612	792	4
los	433	270	446	280	612	792	4
tests	456	270	477	280	612	792	4
estadísticos	487	270	540	280	612	792	4
de	550	270	561	280	612	792	4
significancia	317	283	371	293	612	792	4
individual	378	283	420	293	612	792	4
y	427	283	432	293	612	792	4
conjunta,	438	283	479	293	612	792	4
entre	486	283	509	293	612	792	4
otros	515	283	538	293	612	792	4
que	544	283	561	293	612	792	4
fueron	317	296	345	306	612	792	4
útiles	348	296	372	306	612	792	4
para	374	296	395	306	612	792	4
contrastar	398	296	442	306	612	792	4
la	445	296	453	306	612	792	4
significancia	456	296	510	306	612	792	4
estadística	513	296	561	306	612	792	4
de	317	309	328	319	612	792	4
los	332	309	345	319	612	792	4
parámetros	348	309	399	319	612	792	4
y	402	309	407	319	612	792	4
residuos	411	309	449	319	612	792	4
del	452	309	466	319	612	792	4
modelo.	469	309	505	319	612	792	4
Finalmente,	509	309	561	319	612	792	4
se	317	322	327	332	612	792	4
realizó	336	322	365	332	612	792	4
la	374	322	382	332	612	792	4
proyección	390	322	439	332	612	792	4
con	447	322	463	332	612	792	4
el	472	322	479	332	612	792	4
modelo	488	322	521	332	612	792	4
ARIMA	529	322	561	332	612	792	4
seleccionado	317	335	375	345	612	792	4
para	383	335	403	345	612	792	4
una	410	335	427	345	612	792	4
adecuado	435	335	478	345	612	792	4
modelamiento	486	335	549	345	612	792	4
y	556	335	561	345	612	792	4
proyección	317	348	365	358	612	792	4
de	368	348	379	358	612	792	4
la	382	348	390	358	612	792	4
serie	393	348	414	358	612	792	4
estadística.	417	348	468	358	612	792	4
MATERIALES	51	374	116	383	612	792	4
Y	119	374	126	383	612	792	4
MÉTODOS	128	374	179	383	612	792	4
Para	317	374	338	384	612	792	4
la	341	374	349	384	612	792	4
representación	351	374	418	384	612	792	4
matemática	420	374	472	384	612	792	4
del	475	374	488	384	612	792	4
modelo	491	374	524	384	612	792	4
ARIMA,	527	374	561	384	612	792	4
se	317	387	327	397	612	792	4
definen	332	387	365	397	612	792	4
los	370	387	383	397	612	792	4
procesos	388	387	428	397	612	792	4
AR	433	387	447	397	612	792	4
(p)	452	387	464	397	612	792	4
y	469	387	474	397	612	792	4
MA	479	387	494	397	612	792	4
(q)	499	387	512	397	612	792	4
(Ecuación	517	387	561	397	612	792	4
1	317	400	322	409	612	792	4
y	325	400	330	409	612	792	4
2).	333	400	345	409	612	792	4
La	51	400	62	409	612	792	4
selección	68	400	110	409	612	792	4
de	116	400	127	409	612	792	4
los	133	400	146	409	612	792	4
materiales	151	400	198	409	612	792	4
y	203	400	209	409	612	792	4
métodos	214	400	253	409	612	792	4
para	258	400	278	409	612	792	4
la	284	400	292	409	612	792	4
presente	51	413	90	422	612	792	4
investigación	95	413	153	422	612	792	4
comprende	157	413	207	422	612	792	4
de	212	413	223	422	612	792	4
dos	228	413	244	422	612	792	4
partes:	249	413	279	422	612	792	4
la	284	413	292	422	612	792	4
descripción	51	426	102	435	612	792	4
de	107	426	118	435	612	792	4
los	123	426	136	435	612	792	4
datos	141	426	165	435	612	792	4
a	170	426	176	435	612	792	4
utilizar	180	426	209	435	612	792	4
y	215	426	220	435	612	792	4
la	224	426	232	435	612	792	4
metodología	237	426	292	435	612	792	4
ARIMA	51	439	83	449	612	792	4
de	86	439	97	449	612	792	4
Box	100	439	117	449	612	792	4
y	121	439	126	449	612	792	4
Jenkins	129	439	163	449	612	792	4
(1976)	165	439	194	449	612	792	4
para	197	439	217	449	612	792	4
la	220	439	228	449	612	792	4
aplicación	231	439	276	449	612	792	4
del	279	439	292	449	612	792	4
modelo	51	452	84	462	612	792	4
ARIMA	86	452	118	462	612	792	4
para	120	452	141	462	612	792	4
la	143	452	151	462	612	792	4
producción	153	452	202	462	612	792	4
de	204	452	215	462	612	792	4
la	218	452	226	462	612	792	4
papa	228	452	250	462	612	792	4
en	253	452	264	462	612	792	4
Puno.	266	452	292	462	612	792	4
Se	51	478	63	488	612	792	4
utilizó	68	478	94	488	612	792	4
información	99	478	151	488	612	792	4
estadística	155	478	203	488	612	792	4
con	208	478	224	488	612	792	4
período	229	478	263	488	612	792	4
anual	268	478	292	488	612	792	4
para	51	491	71	500	612	792	4
la	76	491	84	500	612	792	4
producción	89	491	138	500	612	792	4
de	143	491	154	500	612	792	4
papa	159	491	181	500	612	792	4
en	186	491	197	500	612	792	4
el	202	491	210	500	612	792	4
departamento	215	491	276	500	612	792	4
de	281	491	292	500	612	792	4
Puno	51	504	75	513	612	792	4
para	77	504	97	513	612	792	4
el	99	504	107	513	612	792	4
período	109	504	143	513	612	792	4
1950	145	504	167	513	612	792	4
a	170	504	175	513	612	792	4
2017	177	504	200	513	612	792	4
que	202	504	219	513	612	792	4
fueron	220	504	249	513	612	792	4
extraídos	251	504	292	513	612	792	4
de	51	517	62	526	612	792	4
la	71	517	79	526	612	792	4
página	87	517	117	526	612	792	4
web	125	517	143	526	612	792	4
del	152	517	165	526	612	792	4
Ministerio	174	517	217	526	612	792	4
de	225	517	236	526	612	792	4
Agricultura	244	517	292	526	612	792	4
(MINAGRI,	51	530	100	539	612	792	4
2018)	103	530	129	539	612	792	4
y	132	530	137	539	612	792	4
del	140	530	154	539	612	792	4
Banco	157	530	185	539	612	792	4
Central	189	530	221	539	612	792	4
de	224	530	235	539	612	792	4
Reserva	239	530	276	539	612	792	4
del	279	530	292	539	612	792	4
Perú-Sucursal	51	543	114	552	612	792	4
Puno	120	543	143	552	612	792	4
(BCRP,	148	543	182	552	612	792	4
2018).	187	543	215	552	612	792	4
Para	220	543	241	552	612	792	4
el	246	543	254	552	612	792	4
análisis	259	543	292	552	612	792	4
econométrico	51	556	111	565	612	792	4
y	114	556	119	565	612	792	4
la	121	556	129	565	612	792	4
aplicación	132	556	176	565	612	792	4
del	179	556	192	565	612	792	4
modelamiento	195	556	258	565	612	792	4
ARIMA	261	556	292	565	612	792	4
se	51	569	62	578	612	792	4
empleó	64	569	98	578	612	792	4
el	100	569	108	578	612	792	4
software	111	569	148	578	612	792	4
Eviews	151	569	183	578	612	792	4
9.	185	569	194	578	612	792	4
𝑌	393	417	400	430	612	792	4
𝑡	398	422	401	432	612	792	4
=	405	417	413	430	612	792	4
∑	416	417	424	430	612	792	4
𝑝𝑖=1	424	415	438	433	612	792	4
𝜙	440	417	447	430	612	792	4
𝑖	447	422	450	432	612	792	4
𝑌	451	417	457	430	612	792	4
𝑡−𝑖	455	422	468	432	612	792	4
+	471	417	479	430	612	792	4
𝜀	482	417	487	430	612	792	4
𝑡	486	422	490	432	612	792	4
(1)	547	421	559	430	612	792	4
𝑌	393	447	400	460	612	792	4
𝑡	398	452	401	461	612	792	4
=	405	447	413	460	612	792	4
𝜀	416	447	421	460	612	792	4
𝑡	421	452	425	461	612	792	4
+	428	447	436	460	612	792	4
∑	438	446	446	459	612	792	4
𝑞𝑖=1	446	444	460	462	612	792	4
𝜃	462	447	468	460	612	792	4
𝑖	467	452	470	461	612	792	4
𝜀	471	447	476	460	612	792	4
𝑡−𝑖	476	452	488	461	612	792	4
(2)	547	450	560	459	612	792	4
Un	317	478	329	487	612	792	4
modelo	333	478	366	487	612	792	4
ARIMA	369	478	401	487	612	792	4
(0,	404	478	416	487	612	792	4
d,	419	478	427	487	612	792	4
0)	431	478	440	487	612	792	4
es	443	478	454	487	612	792	4
una	457	478	473	487	612	792	4
serie	477	478	499	487	612	792	4
temporal	502	478	541	487	612	792	4
que	544	478	561	487	612	792	4
se	317	491	327	500	612	792	4
convierte	330	491	371	500	612	792	4
en	373	491	384	500	612	792	4
un	387	491	398	500	612	792	4
proceso	401	491	436	500	612	792	4
de	439	491	450	500	612	792	4
ruido	452	491	475	500	612	792	4
blanco	477	491	507	500	612	792	4
después	509	491	547	500	612	792	4
de	550	491	561	500	612	792	4
ser	317	502	330	513	612	792	4
diferenciada	334	502	389	513	612	792	4
“d”	393	502	405	513	612	792	4
veces.	408	502	437	513	612	792	4
El	441	502	450	513	612	792	4
modelo	453	502	486	513	612	792	4
ARIMA	490	502	521	513	612	792	4
(0,	525	502	537	513	612	792	4
d,	540	502	549	513	612	792	4
0)	552	502	561	513	612	792	4
se	317	517	327	526	612	792	4
expresa	330	517	366	526	612	792	4
como	369	517	394	526	612	792	4
(1	397	514	407	526	612	792	4
−	409	515	417	527	612	792	4
𝐿)	419	515	429	527	612	792	4
𝑑	429	514	433	522	612	792	4
𝑌	434	515	440	527	612	792	4
𝑡	438	520	441	528	612	792	4
=	445	515	452	527	612	792	4
𝜀	455	515	460	527	612	792	4
𝑡	459	520	462	528	612	792	4
o	466	517	472	526	612	792	4
lo	475	517	483	526	612	792	4
que	486	517	503	526	612	792	4
es	506	517	517	526	612	792	4
lo	520	517	528	526	612	792	4
mismo	531	517	561	526	612	792	4
como	317	531	341	540	612	792	4
𝑌	348	528	354	540	612	792	4
𝑡	352	533	355	541	612	792	4
−	358	528	366	540	612	792	4
𝑌	368	528	374	540	612	792	4
𝑖−𝑑	372	533	385	541	612	792	4
=	388	528	396	540	612	792	4
𝜀	398	528	403	540	612	792	4
𝑡	402	533	405	541	612	792	4
.	406	531	409	540	612	792	4
La	416	531	427	540	612	792	4
formulación	433	531	485	540	612	792	4
general	492	531	525	540	612	792	4
de	532	531	543	540	612	792	4
un	550	531	561	540	612	792	4
modelo	317	543	350	553	612	792	4
ARIMA	352	543	384	553	612	792	4
(p,	386	543	398	553	612	792	4
d,	400	543	408	553	612	792	4
q)	411	543	420	553	612	792	4
se	422	543	433	553	612	792	4
denomina	435	543	479	553	612	792	4
proceso	482	543	517	553	612	792	4
integrado	519	543	561	553	612	792	4
de	317	556	328	566	612	792	4
medias	330	556	363	566	612	792	4
móviles	364	556	398	566	612	792	4
de	401	556	412	566	612	792	4
orden	414	556	440	566	612	792	4
(p,	442	556	453	566	612	792	4
d,	456	556	464	566	612	792	4
q)	466	556	475	566	612	792	4
y	480	556	485	566	612	792	4
se	487	556	497	566	612	792	4
escribe	500	556	532	566	612	792	4
como:	534	556	561	566	612	792	4
𝑌	225	594	232	606	612	792	4
𝑡	230	599	234	608	612	792	4
−	237	594	245	606	612	792	4
𝑌	248	594	254	606	612	792	4
𝑡−𝑑	252	599	267	608	612	792	4
=	271	594	279	606	612	792	4
∑	282	593	290	606	612	792	4
𝑝𝑖=1	290	591	303	609	612	792	4
𝜙	305	594	313	606	612	792	4
𝑖	313	599	315	608	612	792	4
𝑌	316	594	323	606	612	792	4
𝑡−𝑖	321	599	333	608	612	792	4
+	337	594	345	606	612	792	4
𝜀	347	594	352	606	612	792	4
𝑡	352	599	356	608	612	792	4
+	359	594	367	606	612	792	4
∑	369	593	377	606	612	792	4
𝑞𝑖=1	377	591	390	609	612	792	4
𝜃	392	594	398	606	612	792	4
𝑖	398	599	401	608	612	792	4
𝜀	401	594	406	606	612	792	4
𝑡−𝑖	406	599	419	608	612	792	4
(3)	550	597	562	606	612	792	4
o	51	621	57	630	612	792	4
en	60	621	71	630	612	792	4
su	73	621	84	630	612	792	4
forma	87	621	113	630	612	792	4
compacta,	115	621	161	630	612	792	4
(1	140	645	151	658	612	792	4
−	153	645	161	658	612	792	4
𝜙	164	645	172	658	612	792	4
1	171	651	176	660	612	792	4
𝐿	176	645	182	658	612	792	4
−	185	645	193	658	612	792	4
𝜙	195	645	203	658	612	792	4
2	203	651	207	660	612	792	4
𝐿	208	645	214	658	612	792	4
2	213	644	218	654	612	792	4
−	221	645	229	658	612	792	4
𝐿	231	645	237	658	612	792	4
−	240	645	248	658	612	792	4
𝜙	251	645	258	658	612	792	4
𝑝	258	651	263	660	612	792	4
𝐿	263	645	269	658	612	792	4
𝑝	269	644	274	654	612	792	4
)(1	275	645	290	658	612	792	4
−	293	645	301	658	612	792	4
𝐿)	303	645	314	658	612	792	4
𝑑	314	644	319	654	612	792	4
𝑌	320	645	326	658	612	792	4
𝑡	325	651	328	660	612	792	4
=	332	645	340	658	612	792	4
(1	343	645	354	658	612	792	4
−	356	645	365	658	612	792	4
𝜃	367	645	373	658	612	792	4
1	373	651	377	660	612	792	4
𝐿	378	645	384	658	612	792	4
−	386	645	395	658	612	792	4
𝜃	397	645	403	658	612	792	4
2	403	651	407	660	612	792	4
𝐿	408	645	414	658	612	792	4
2	413	644	417	654	612	792	4
−	420	645	429	658	612	792	4
𝐿	431	645	437	658	612	792	4
−	440	645	448	658	612	792	4
𝜃	450	645	457	658	612	792	4
𝑞	456	651	461	660	612	792	4
𝐿	461	645	467	658	612	792	4
𝑞	466	644	471	654	612	792	4
)𝜀	472	645	482	658	612	792	4
𝑡	481	651	485	660	612	792	4
Las	51	678	67	687	612	792	4
series	70	678	96	687	612	792	4
con	99	678	115	687	612	792	4
tendencia	118	678	161	687	612	792	4
secular	164	678	196	687	612	792	4
y	199	678	204	687	612	792	4
variaciones	206	678	257	687	612	792	4
cíclicas	259	678	292	687	612	792	4
pueden	51	691	84	700	612	792	4
representarse	87	691	148	700	612	792	4
con	151	691	167	700	612	792	4
los	169	691	182	700	612	792	4
modelos	184	691	223	700	612	792	4
ARIMA	225	691	256	700	612	792	4
(p,	259	691	270	700	612	792	4
d,	273	691	281	700	612	792	4
q)	283	691	292	700	612	792	4
(P,	51	704	64	713	612	792	4
D,	67	704	76	713	612	792	4
Q).	79	704	93	713	612	792	4
El	96	704	104	713	612	792	4
primer	107	704	135	713	612	792	4
paréntesis	138	704	184	713	612	792	4
se	186	704	197	713	612	792	4
refiere	199	704	228	713	612	792	4
a	230	704	236	713	612	792	4
la	238	704	246	713	612	792	4
tendencia	249	704	292	713	612	792	4
(4)	553	649	565	658	612	792	4
secular	317	678	349	687	612	792	4
o	353	678	359	687	612	792	4
parte	363	678	386	687	612	792	4
regular	390	678	421	687	612	792	4
y	425	678	430	687	612	792	4
el	434	678	442	687	612	792	4
segundo	446	678	484	687	612	792	4
paréntesis	488	678	534	687	612	792	4
a	538	678	544	687	612	792	4
las	548	678	561	687	612	792	4
variaciones	317	691	367	700	612	792	4
estacionales	370	691	426	700	612	792	4
o	428	691	434	700	612	792	4
parte	437	691	460	700	612	792	4
cíclica	462	691	490	700	612	792	4
de	493	691	504	700	612	792	4
la	507	691	515	700	612	792	4
serie.	517	691	542	700	612	792	4
Revista	88	753	112	760	612	792	4
de	114	753	121	760	612	792	4
Investigación	123	753	164	760	612	792	4
e	166	753	170	760	612	792	4
Innovación	172	753	206	760	612	792	4
Agropecuaria	208	753	249	760	612	792	4
y	251	753	255	760	612	792	4
de	256	753	264	760	612	792	4
Recursos	266	753	296	760	612	792	4
Naturales,	298	753	330	760	612	792	4
La	332	753	340	760	612	792	4
Paz,	342	753	356	760	612	792	4
vol.6,	358	753	374	760	612	792	4
nº1,	376	753	388	760	612	792	4
pág.	390	753	404	760	612	792	4
30-40,	406	753	426	760	612	792	4
Junio	428	753	445	760	612	792	4
2019.	447	753	464	760	612	792	4
ISSN:	466	753	484	760	612	792	4
2518-6868	486	753	520	760	612	792	4
33	546	746	561	767	612	792	4
Luis	52	39	65	45	612	792	5
Francisco	67	39	98	45	612	792	5
Laurente	100	39	127	45	612	792	5
Blanco;	129	39	152	45	612	792	5
Frans	154	39	172	45	612	792	5
Laurente	174	39	201	45	612	792	5
Quiñonez	203	39	233	45	612	792	5
RESULTADOS	51	64	120	73	612	792	5
Y	123	64	130	73	612	792	5
DISCUSIÓN	133	64	188	73	612	792	5
Tabla	317	63	340	72	612	792	5
2.	341	63	349	72	612	792	5
Estimación	351	63	395	72	612	792	5
de	397	63	407	72	612	792	5
modelos	409	63	443	72	612	792	5
ARIMA	445	63	474	72	612	792	5
para	476	63	494	72	612	792	5
la	496	63	503	72	612	792	5
producción	505	63	549	72	612	792	5
de	551	63	561	72	612	792	5
papa	317	75	337	83	612	792	5
en	339	75	349	83	612	792	5
Puno.	352	75	375	83	612	792	5
Para	51	90	72	99	612	792	5
el	78	90	86	99	612	792	5
análisis	92	90	125	99	612	792	5
preliminar,	131	90	178	99	612	792	5
la	183	90	191	99	612	792	5
Figura	197	90	225	99	612	792	5
3	231	90	237	99	612	792	5
muestra	242	90	279	99	612	792	5
la	284	90	292	99	612	792	5
evolución	51	103	94	112	612	792	5
de	98	103	109	112	612	792	5
la	113	103	121	112	612	792	5
producción	126	103	175	112	612	792	5
de	179	103	190	112	612	792	5
papa	195	103	217	112	612	792	5
en	221	103	232	112	612	792	5
la	237	103	245	112	612	792	5
región	249	103	277	112	612	792	5
de	281	103	292	112	612	792	5
Puno	51	116	75	125	612	792	5
en	78	116	89	125	612	792	5
toneladas	92	116	136	125	612	792	5
métricas	139	116	177	125	612	792	5
(TM)	180	116	202	125	612	792	5
donde	205	116	233	125	612	792	5
en	236	116	247	125	612	792	5
promedio	250	116	292	125	612	792	5
en	51	129	62	138	612	792	5
los	65	129	78	138	612	792	5
períodos	80	129	119	138	612	792	5
1950	121	129	143	138	612	792	5
a	146	129	151	138	612	792	5
2017	154	129	176	138	612	792	5
se	178	129	189	138	612	792	5
tuvo	191	129	211	138	612	792	5
un	213	129	224	138	612	792	5
valor	226	129	248	138	612	792	5
promedio	251	129	292	138	612	792	5
de	51	142	62	151	612	792	5
282286.63	65	142	112	151	612	792	5
TM	115	142	129	151	612	792	5
con	132	142	148	151	612	792	5
un	150	142	161	151	612	792	5
mínimo	164	142	197	151	612	792	5
de	199	142	210	151	612	792	5
35788.00	213	142	254	151	612	792	5
TM	257	142	271	151	612	792	5
y	274	142	279	151	612	792	5
un	281	142	292	151	612	792	5
máximo	51	155	86	164	612	792	5
de	99	155	110	164	612	792	5
742914.01	123	155	170	164	612	792	5
TM,	183	155	200	164	612	792	5
presentando	213	155	268	164	612	792	5
un	281	155	292	164	612	792	5
crecimiento	51	168	103	177	612	792	5
acelerado	105	168	149	177	612	792	5
desde	152	168	179	177	612	792	5
el	182	168	189	177	612	792	5
año	192	168	209	177	612	792	5
1995	212	168	234	177	612	792	5
a	237	168	242	177	612	792	5
2017.	245	168	270	177	612	792	5
Variable	325	89	358	97	612	792	5
Coeficiente	376	89	421	97	612	792	5
t-Statistic	429	89	466	97	612	792	5
AIC/SBC	484	89	521	97	612	792	5
DW	542	89	557	97	612	792	5
Modelo	319	102	349	110	612	792	5
1	351	102	357	110	612	792	5
AR(1)	320	113	343	122	612	792	5
0.9968	394	113	421	122	612	792	5
126.4496	428	113	466	122	612	792	5
AIC	473	113	489	122	612	792	5
=	491	113	497	122	612	792	5
25.1442	499	113	532	122	612	792	5
1.9051	536	119	564	128	612	792	5
MA(1)	320	125	344	134	612	792	5
-0.3752	391	125	421	134	612	792	5
-2.7258	435	125	466	134	612	792	5
SC	475	125	487	134	612	792	5
=	490	125	495	134	612	792	5
25.2421	498	125	530	134	612	792	5
Modelo	319	137	349	145	612	792	5
2	351	137	357	145	612	792	5
Constante	319	149	361	157	612	792	5
356873.7	384	149	421	157	612	792	5
2.0772	438	149	466	157	612	792	5
AIC	473	149	489	157	612	792	5
=	491	149	497	157	612	792	5
25.2095	499	149	532	157	612	792	5
2.3719	536	155	564	163	612	792	5
AR(1)	320	160	343	169	612	792	5
0.9489	394	160	421	169	612	792	5
18.3235	433	160	466	169	612	792	5
SC	475	160	487	169	612	792	5
=	490	160	495	169	612	792	5
25.3074	498	160	530	169	612	792	5
Modelo	319	172	349	180	612	792	5
3	351	172	357	180	612	792	5
Constante	319	184	361	192	612	792	5
398213.1000	369	184	421	192	612	792	5
1.7919	438	184	466	192	612	792	5
AR(2)	320	195	343	204	612	792	5
0.5225	394	195	421	204	612	792	5
3.6267	438	195	466	204	612	792	5
AIC	473	201	489	210	612	792	5
=	491	201	497	210	612	792	5
25.1230	499	201	532	210	612	792	5
AR(3)	320	207	343	216	612	792	5
0.4213	394	207	421	216	612	792	5
3.1366	438	207	466	216	612	792	5
1.9255	536	207	564	216	612	792	5
SC	475	213	487	221	612	792	5
=	490	213	495	221	612	792	5
25.3188	498	213	530	221	612	792	5
MA(1)	320	219	344	227	612	792	5
0.6548	394	219	421	227	612	792	5
4.9142	438	219	466	227	612	792	5
MA(4)	320	230	344	239	612	792	5
0.2479	394	230	421	239	612	792	5
2.3857	438	230	466	239	612	792	5
Modelo	319	242	349	251	612	792	5
4	351	242	357	251	612	792	5
Constante	319	254	361	262	612	792	5
350984.8	384	254	421	262	612	792	5
3.7192	438	254	466	262	612	792	5
AR(3)	320	265	343	274	612	792	5
0.8402	394	265	421	274	612	792	5
11.1604	433	265	466	274	612	792	5
AIC	473	265	489	274	612	792	5
=	491	265	497	274	612	792	5
25.4187	499	265	532	274	612	792	5
1.5702	536	271	564	280	612	792	5
MA(1)	320	277	344	286	612	792	5
0.4451	394	277	421	286	612	792	5
4.2910	438	277	466	286	612	792	5
SC	475	277	487	286	612	792	5
=	490	277	495	286	612	792	5
25.5819	498	277	530	286	612	792	5
MA(4)	320	289	344	297	612	792	5
0.2539	394	289	421	297	612	792	5
2.0584	438	289	466	297	612	792	5
Modelo	319	301	349	309	612	792	5
5	351	301	357	309	612	792	5
Constante	319	312	361	321	612	792	5
401811.9	384	312	421	321	612	792	5
1.7834	438	312	466	321	612	792	5
AR(2)	320	325	343	333	612	792	5
0.5614	394	325	421	333	612	792	5
3.7913	438	325	466	333	612	792	5
AIC	473	325	489	333	612	792	5
=	491	325	497	333	612	792	5
25.1515	499	325	532	333	612	792	5
2.0097	536	331	564	339	612	792	5
AR(3)	320	337	343	345	612	792	5
0.3892	394	337	421	345	612	792	5
2.8759	438	337	466	345	612	792	5
SC	475	337	487	345	612	792	5
=	490	337	495	345	612	792	5
25.3147	498	337	530	345	612	792	5
MA(1)	320	349	344	358	612	792	5
0.6840	394	349	421	358	612	792	5
4.6429	438	349	466	358	612	792	5
Figura	51	365	77	374	612	792	5
3.	79	365	87	374	612	792	5
Producción	89	365	134	374	612	792	5
de	137	365	147	374	612	792	5
papa	149	365	169	374	612	792	5
en	172	365	182	374	612	792	5
Puno	184	365	205	374	612	792	5
(TM),	208	365	229	374	612	792	5
1950-2017.	232	365	277	374	612	792	5
Como	51	391	78	400	612	792	5
primer	85	391	114	400	612	792	5
paso,	121	391	145	400	612	792	5
se	153	391	163	400	612	792	5
determina	171	391	215	400	612	792	5
si	223	391	230	400	612	792	5
la	237	391	245	400	612	792	5
serie	253	391	274	400	612	792	5
es	282	391	292	400	612	792	5
estacionaria,	51	404	108	413	612	792	5
para	118	404	138	413	612	792	5
ello	147	404	163	413	612	792	5
se	172	404	183	413	612	792	5
utilizan	192	404	224	413	612	792	5
los	233	404	246	413	612	792	5
test	255	404	271	413	612	792	5
de	281	404	292	413	612	792	5
estacionariedad	51	417	122	426	612	792	5
ADF	124	417	144	426	612	792	5
de	147	417	158	426	612	792	5
Dickey	160	417	190	426	612	792	5
y	192	417	197	426	612	792	5
Fuller	199	417	225	426	612	792	5
(1979)	227	417	256	426	612	792	5
y	258	417	263	426	612	792	5
PP	266	417	279	426	612	792	5
de	281	417	292	426	612	792	5
Phillips	51	430	83	439	612	792	5
y	85	430	90	439	612	792	5
Perron	93	430	123	439	612	792	5
(1988)	125	430	154	439	612	792	5
que	156	430	173	439	612	792	5
se	176	430	186	439	612	792	5
muestran	188	430	230	439	612	792	5
en	232	430	244	439	612	792	5
la	246	430	254	439	612	792	5
Tabla	256	430	281	439	612	792	5
1.	284	430	292	439	612	792	5
Tabla	51	455	74	463	612	792	5
1.	76	455	84	463	612	792	5
Tests	86	455	108	463	612	792	5
de	111	455	121	463	612	792	5
estacionariedad.	123	455	189	463	612	792	5
Con	210	467	227	476	612	792	5
intercepto	230	467	269	476	612	792	5
y	272	467	276	476	612	792	5
tendencia	224	479	263	488	612	792	5
Primera	157	492	188	500	612	792	5
Primera	249	492	281	500	612	792	5
Nivel	210	497	230	506	612	792	5
diferencia	153	503	192	512	612	792	5
diferencia	245	503	284	512	612	792	5
-9.2130*	159	516	194	524	612	792	5
-0.8919	204	516	235	524	612	792	5
-10.0959*	246	516	285	524	612	792	5
-11.2231*	154	527	194	536	612	792	5
-2.2503	200	527	231	536	612	792	5
-14.2039*	246	527	285	536	612	792	5
Con	123	473	140	482	612	792	5
intercepto	142	473	182	482	612	792	5
Variable	62	485	96	494	612	792	5
Nivel	119	497	139	506	612	792	5
Test	51	516	68	524	612	792	5
de	71	516	81	524	612	792	5
ADF	83	516	101	524	612	792	5
Test	51	527	68	536	612	792	5
de	71	527	81	536	612	792	5
PP	83	527	95	536	612	792	5
1.3455	115	516	143	524	612	792	5
-0.1434	113	527	143	536	612	792	5
Asterisco	51	540	84	548	612	792	5
(*)	86	540	94	548	612	792	5
denota	97	540	121	548	612	792	5
serie	123	540	141	548	612	792	5
estacionaria	143	540	186	548	612	792	5
al	188	540	194	548	612	792	5
1%	197	540	208	548	612	792	5
de	211	540	219	548	612	792	5
significancia.	221	540	267	548	612	792	5
La	51	564	62	573	612	792	5
Tabla	68	564	93	573	612	792	5
1	99	564	105	573	612	792	5
muestra	110	564	147	573	612	792	5
los	153	564	166	573	612	792	5
resultados	171	564	218	573	612	792	5
de	223	564	234	573	612	792	5
los	240	564	253	573	612	792	5
test	259	564	275	573	612	792	5
de	281	564	292	573	612	792	5
estacionariedad	51	577	122	586	612	792	5
a	124	577	130	586	612	792	5
un	133	577	144	586	612	792	5
nivel	146	577	167	586	612	792	5
de	170	577	181	586	612	792	5
1%	183	577	198	586	612	792	5
de	200	577	212	586	612	792	5
significancia	217	577	272	586	612	792	5
y	274	577	279	586	612	792	5
se	282	577	292	586	612	792	5
concluye	51	590	91	599	612	792	5
que	93	590	110	599	612	792	5
la	112	590	120	599	612	792	5
producción	122	590	171	599	612	792	5
de	174	590	185	599	612	792	5
papa	187	590	209	599	612	792	5
es	212	590	222	599	612	792	5
no	224	590	236	599	612	792	5
estacionaria	238	590	292	599	612	792	5
en	51	603	62	612	612	792	5
niveles	66	603	97	612	612	792	5
al	100	603	108	612	612	792	5
1%	111	603	126	612	612	792	5
de	129	603	140	612	612	792	5
significancia.	143	603	201	612	612	792	5
Para	204	603	225	612	612	792	5
este	229	603	247	612	612	792	5
propósito	251	603	292	612	612	792	5
se	51	616	62	625	612	792	5
calculó	64	616	96	625	612	792	5
la	98	616	106	625	612	792	5
serie	109	616	131	625	612	792	5
en	133	616	145	625	612	792	5
primera	147	616	181	625	612	792	5
diferencia	184	616	227	625	612	792	5
y	230	616	235	625	612	792	5
para	238	616	258	625	612	792	5
los	260	616	273	625	612	792	5
test	276	616	292	625	612	792	5
de	51	629	62	639	612	792	5
ADF	66	629	86	639	612	792	5
y	90	629	95	639	612	792	5
PP,	98	629	114	639	612	792	5
la	117	629	125	639	612	792	5
serie	129	629	151	639	612	792	5
es	154	629	165	639	612	792	5
estacionaria	168	629	222	639	612	792	5
o	226	629	231	639	612	792	5
I	235	629	238	639	612	792	5
(0)	238	629	251	639	612	792	5
a	254	629	260	639	612	792	5
un	263	629	275	639	612	792	5
1%	278	629	292	639	612	792	5
de	51	643	62	652	612	792	5
significancia,	66	643	123	652	612	792	5
de	127	643	138	652	612	792	5
este	142	643	161	652	612	792	5
modo	164	643	189	652	612	792	5
la	193	643	201	652	612	792	5
variable	204	643	240	652	612	792	5
producción	243	643	292	652	612	792	5
de	51	657	62	666	612	792	5
papa	64	657	87	666	612	792	5
en	89	657	100	666	612	792	5
niveles	102	657	133	666	612	792	5
es	135	657	146	666	612	792	5
I	148	656	151	666	612	792	5
(1)	151	657	163	666	612	792	5
.	166	657	168	666	612	792	5
Para	171	657	192	666	612	792	5
la	194	657	202	666	612	792	5
estimación	204	657	252	666	612	792	5
se	254	657	264	666	612	792	5
utilizó	266	657	292	666	612	792	5
varios	51	670	78	680	612	792	5
modelos	82	670	120	680	612	792	5
autoregresivos	124	670	190	680	612	792	5
(AR),	194	670	218	680	612	792	5
medias	221	670	254	680	612	792	5
móviles	258	670	292	680	612	792	5
(MA)	51	683	73	693	612	792	5
y	75	683	80	693	612	792	5
modelos	82	683	120	693	612	792	5
autoregresivos	122	683	188	693	612	792	5
integrados	190	683	237	693	612	792	5
y	239	683	244	693	612	792	5
de	246	683	258	693	612	792	5
medias	260	683	292	693	612	792	5
móviles	51	696	85	706	612	792	5
(ARIMA)	88	696	126	706	612	792	5
utilizando	128	696	171	706	612	792	5
la	173	696	181	706	612	792	5
metodología	183	696	238	706	612	792	5
de	241	696	252	706	612	792	5
mínimos	254	696	292	706	612	792	5
cuadrados	51	709	98	719	612	792	5
mostrados	101	709	147	719	612	792	5
en	150	709	161	719	612	792	5
la	164	709	172	719	612	792	5
Tabla	175	709	200	719	612	792	5
2	203	709	208	719	612	792	5
para	211	709	231	719	612	792	5
determinar	234	709	281	719	612	792	5
el	284	709	292	719	612	792	5
comportamiento	51	722	123	732	612	792	5
de	128	722	139	732	612	792	5
la	144	722	152	732	612	792	5
producción	156	722	205	732	612	792	5
de	210	722	221	732	612	792	5
papa	226	722	248	732	612	792	5
en	253	722	264	732	612	792	5
Puno	269	722	292	732	612	792	5
para	51	735	71	745	612	792	5
el	74	735	82	745	612	792	5
período	85	735	119	745	612	792	5
1950-2017.	121	735	172	745	612	792	5
34	51	746	67	767	612	792	5
AIC	317	362	330	370	612	792	5
y	332	362	336	370	612	792	5
SBIC	338	362	356	370	612	792	5
=	358	362	363	370	612	792	5
Criterio	365	362	391	370	612	792	5
de	392	362	401	370	612	792	5
Información	403	362	445	370	612	792	5
de	447	362	456	370	612	792	5
Akaike	457	362	482	370	612	792	5
y	484	362	488	370	612	792	5
Criterio	489	362	516	370	612	792	5
de	517	362	526	370	612	792	5
Schwarz;	528	362	561	370	612	792	5
DW	317	373	330	380	612	792	5
=	333	373	337	380	612	792	5
estadístico	339	373	377	380	612	792	5
Durbin-Watson	379	373	433	380	612	792	5
de	435	373	444	380	612	792	5
autocorrelación.	446	373	503	380	612	792	5
Para	317	395	338	404	612	792	5
la	341	395	349	404	612	792	5
elección	353	395	390	404	612	792	5
del	393	395	406	404	612	792	5
mejor	410	395	435	404	612	792	5
modelo	438	395	471	404	612	792	5
ARIMA	475	395	507	404	612	792	5
se	510	395	520	404	612	792	5
utilizó	524	395	550	404	612	792	5
el	553	395	561	404	612	792	5
Criterio	317	408	349	417	612	792	5
de	351	408	363	417	612	792	5
Información	365	408	417	417	612	792	5
de	419	408	430	417	612	792	5
Akaike	433	408	463	417	612	792	5
(AIC)	465	408	488	417	612	792	5
debido	491	408	521	417	612	792	5
a	523	408	529	417	612	792	5
Akaike	531	408	561	417	612	792	5
(1974)	317	421	345	430	612	792	5
y	352	421	357	430	612	792	5
Criterio	363	421	396	430	612	792	5
de	402	421	413	430	612	792	5
Información	420	421	472	430	612	792	5
de	478	421	490	430	612	792	5
Schwarz	496	421	534	430	612	792	5
(SC)	541	421	561	430	612	792	5
debido	317	434	347	443	612	792	5
a	352	434	358	443	612	792	5
Schwarz	363	434	401	443	612	792	5
(1978)	407	434	436	443	612	792	5
que	441	434	458	443	612	792	5
indican	463	434	495	443	612	792	5
que	501	434	517	443	612	792	5
el	523	434	531	443	612	792	5
mejor	536	434	561	443	612	792	5
modelo	317	447	350	456	612	792	5
con	360	447	376	456	612	792	5
sus	386	447	402	456	612	792	5
determinantes	412	447	475	456	612	792	5
estadísticamente	485	447	561	456	612	792	5
significativos,	317	460	376	469	612	792	5
es	379	460	390	469	612	792	5
aquel	392	460	417	469	612	792	5
que	419	460	436	469	612	792	5
posee	439	460	466	469	612	792	5
el	469	460	476	469	612	792	5
menor	479	460	507	469	612	792	5
valor	510	460	532	469	612	792	5
de	535	460	546	469	612	792	5
los	548	460	561	469	612	792	5
estadísticos	317	473	369	482	612	792	5
de	372	473	383	482	612	792	5
AIC	386	473	402	482	612	792	5
y	405	473	410	482	612	792	5
SC,	412	473	429	482	612	792	5
donde	432	473	459	482	612	792	5
se	462	473	472	482	612	792	5
tiene	475	473	497	482	612	792	5
que	499	473	516	482	612	792	5
el	518	473	526	482	612	792	5
modelo	528	473	561	482	612	792	5
3	317	486	322	495	612	792	5
de	327	486	338	495	612	792	5
la	342	486	350	495	612	792	5
Tabla	354	486	379	495	612	792	5
2,	383	486	391	495	612	792	5
identificado	395	486	446	495	612	792	5
como	450	486	475	495	612	792	5
ARIMA	479	486	510	495	612	792	5
(3,	514	486	526	495	612	792	5
0,	530	486	538	495	612	792	5
4)	543	486	552	495	612	792	5
o	556	486	561	495	612	792	5
ARMA	317	499	346	508	612	792	5
(3,	348	499	360	508	612	792	5
4),	362	499	374	508	612	792	5
es	376	499	387	508	612	792	5
el	389	499	397	508	612	792	5
mejor	399	499	424	508	612	792	5
para	426	499	446	508	612	792	5
representar	449	499	500	508	612	792	5
la	502	499	510	508	612	792	5
producción	512	499	561	508	612	792	5
de	317	512	328	521	612	792	5
papa	330	512	352	521	612	792	5
en	355	512	366	521	612	792	5
la	368	512	376	521	612	792	5
región	378	512	406	521	612	792	5
Puno.	408	512	434	521	612	792	5
Al	436	512	445	521	612	792	5
respecto,	447	512	488	521	612	792	5
Laurente	491	512	530	521	612	792	5
(2018)	532	512	561	521	612	792	5
encontró	317	525	356	534	612	792	5
que	365	525	381	534	612	792	5
para	390	525	410	534	612	792	5
la	419	525	427	534	612	792	5
misma	436	525	466	534	612	792	5
región	475	525	502	534	612	792	5
con	512	525	528	534	612	792	5
datos	537	525	561	534	612	792	5
mensuales	317	538	365	547	612	792	5
la	370	538	378	547	612	792	5
producción	384	538	433	547	612	792	5
de	438	538	449	547	612	792	5
papa	455	538	477	547	612	792	5
sigue	483	538	506	547	612	792	5
un	512	538	523	547	612	792	5
modelo	528	538	561	547	612	792	5
SARIMA	317	551	355	560	612	792	5
(1,	358	551	370	560	612	792	5
1,	373	551	381	560	612	792	5
2)(1,	384	551	404	560	612	792	5
0,	407	551	415	560	612	792	5
1)	418	551	427	560	612	792	5
12	427	554	435	560	612	792	5
o	440	551	446	560	612	792	5
ARIMA	449	551	480	560	612	792	5
estacional,	483	551	531	560	612	792	5
lo	534	551	542	560	612	792	5
que	544	551	561	560	612	792	5
sugiere	317	564	349	573	612	792	5
que	353	564	369	573	612	792	5
para	373	564	393	573	612	792	5
modelar	396	564	432	573	612	792	5
la	435	564	443	573	612	792	5
producción	447	564	496	573	612	792	5
de	499	564	510	573	612	792	5
papa	513	564	536	573	612	792	5
en	539	564	550	573	612	792	5
la	553	564	561	573	612	792	5
región	317	577	345	586	612	792	5
Puno	347	577	371	586	612	792	5
para	374	577	394	586	612	792	5
valores	396	577	429	586	612	792	5
mensuales	431	577	479	586	612	792	5
es	482	577	493	586	612	792	5
más	495	577	514	586	612	792	5
adecuado	517	577	561	586	612	792	5
utilizar	317	590	346	599	612	792	5
un	353	590	364	599	612	792	5
modelo	370	590	404	599	612	792	5
ARIMA	410	590	442	599	612	792	5
estacional	449	590	494	599	612	792	5
(o	501	590	510	599	612	792	5
SARIMA),	517	590	561	599	612	792	5
mientras	317	603	355	612	612	792	5
que	359	603	376	612	612	792	5
para	379	603	399	612	612	792	5
un	403	603	414	612	612	792	5
modelamiento	418	603	481	612	612	792	5
y	484	603	489	612	612	792	5
proyección	493	603	541	612	612	792	5
con	545	603	561	612	612	792	5
información	317	616	369	625	612	792	5
anual	371	616	396	625	612	792	5
de	398	616	410	625	612	792	5
la	412	616	420	625	612	792	5
papa,	423	616	448	625	612	792	5
es	451	616	461	625	612	792	5
más	464	616	483	625	612	792	5
adecuado	486	616	529	625	612	792	5
utilizar	532	616	561	625	612	792	5
un	317	629	328	638	612	792	5
modelo	331	629	364	638	612	792	5
ARIMA	366	629	398	638	612	792	5
que	401	629	418	638	612	792	5
se	420	629	431	638	612	792	5
encontró	434	629	473	638	612	792	5
líneas	475	629	502	638	612	792	5
arriba.	505	629	533	638	612	792	5
Para	317	657	338	667	612	792	5
el	343	657	351	667	612	792	5
diagnóstico	356	657	407	667	612	792	5
del	412	657	425	667	612	792	5
modelo	431	657	464	667	612	792	5
ARIMA	469	657	500	667	612	792	5
(3,	506	657	517	667	612	792	5
0,	523	657	531	667	612	792	5
4),	536	657	548	667	612	792	5
la	553	657	561	667	612	792	5
Figura	317	670	345	680	612	792	5
4	348	670	354	680	612	792	5
muestra	357	670	393	680	612	792	5
que	397	670	413	680	612	792	5
las	416	670	429	680	612	792	5
raíces	432	670	460	680	612	792	5
de	463	670	474	680	612	792	5
todos	477	670	502	680	612	792	5
los	505	670	518	680	612	792	5
AR	521	670	535	680	612	792	5
y	538	670	543	680	612	792	5
MA	546	670	561	680	612	792	5
se	317	683	327	693	612	792	5
encuentran	329	683	379	693	612	792	5
dentro	381	683	410	693	612	792	5
del	412	683	425	693	612	792	5
círculo	428	683	457	693	612	792	5
unitario	459	683	492	693	612	792	5
debido	494	683	524	693	612	792	5
que	526	683	543	693	612	792	5
son	545	683	561	693	612	792	5
menores	317	696	356	706	612	792	5
a	359	696	364	706	612	792	5
1,	367	696	376	706	612	792	5
lo	379	696	387	706	612	792	5
que	390	696	406	706	612	792	5
muestra	409	696	445	706	612	792	5
que	448	696	465	706	612	792	5
el	468	696	476	706	612	792	5
modelo	479	696	512	706	612	792	5
ARIMA	515	696	547	706	612	792	5
(3,	549	696	561	706	612	792	5
0,	317	709	325	719	612	792	5
4)	327	709	336	719	612	792	5
es	339	709	349	719	612	792	5
estable	351	709	384	719	612	792	5
al	386	709	394	719	612	792	5
igual	397	709	418	719	612	792	5
que	420	709	437	719	612	792	5
los	439	709	452	719	612	792	5
errores,	454	709	488	719	612	792	5
luego	491	709	516	719	612	792	5
el	518	709	526	719	612	792	5
modelo	528	709	561	719	612	792	5
se	317	722	327	732	612	792	5
puede	330	722	358	732	612	792	5
usar	362	722	381	732	612	792	5
para	384	722	404	732	612	792	5
modelar	408	722	444	732	612	792	5
y	448	722	453	732	612	792	5
proyectar	456	722	498	732	612	792	5
la	501	722	509	732	612	792	5
producción	512	722	561	732	612	792	5
de	317	735	328	745	612	792	5
papa	331	735	353	745	612	792	5
en	356	735	367	745	612	792	5
la	369	735	377	745	612	792	5
región	380	735	408	745	612	792	5
de	411	735	422	745	612	792	5
Puno.	425	735	451	745	612	792	5
Revista	88	753	112	760	612	792	5
de	114	753	121	760	612	792	5
Investigación	123	753	164	760	612	792	5
e	166	753	170	760	612	792	5
Innovación	172	753	206	760	612	792	5
Agropecuaria	208	753	249	760	612	792	5
y	251	753	255	760	612	792	5
de	256	753	264	760	612	792	5
Recursos	266	753	296	760	612	792	5
Naturales,	298	753	330	760	612	792	5
La	332	753	340	760	612	792	5
Paz,	342	753	356	760	612	792	5
vol.6,	358	753	374	760	612	792	5
nº1,	376	753	388	760	612	792	5
pág.	390	753	404	760	612	792	5
30-40,	406	753	426	760	612	792	5
Junio	428	753	445	760	612	792	5
2019.	447	753	464	760	612	792	5
ISSN:	466	753	484	760	612	792	5
2518-6868	486	753	520	760	612	792	5
Aplicación	289	39	321	45	612	792	6
del	323	39	332	45	612	792	6
modelo	334	39	357	45	612	792	6
ARIMA	359	39	381	45	612	792	6
para	383	39	397	45	612	792	6
la	399	39	404	45	612	792	6
producción	406	39	441	45	612	792	6
de	443	39	450	45	612	792	6
la	452	39	458	45	612	792	6
papa	460	39	475	45	612	792	6
en	477	39	485	45	612	792	6
la	487	39	492	45	612	792	6
región	494	39	514	45	612	792	6
de	516	39	523	45	612	792	6
Puno-Perú	525	39	559	45	612	792	6
Inverse	314	65	340	72	612	792	6
Roots	342	65	363	72	612	792	6
of	366	65	373	72	612	792	6
AR/MA	375	65	398	72	612	792	6
Polynomial(s)	400	65	450	72	612	792	6
Specification:	314	74	362	81	612	792	6
PAPA	364	74	384	81	612	792	6
C	386	74	392	81	612	792	6
AR(2)	394	74	414	81	612	792	6
AR(3)	416	74	437	81	612	792	6
MA(1)	439	74	459	81	612	792	6
MA(4)	461	74	482	81	612	792	6
Date:	314	84	333	91	612	792	6
06/04/19	335	84	366	91	612	792	6
Time:	373	84	393	91	612	792	6
21:16	395	84	415	91	612	792	6
Sample:	314	93	344	100	612	792	6
1950	346	93	364	100	612	792	6
2017	367	93	385	100	612	792	6
Included	314	102	345	109	612	792	6
observations:	347	102	396	109	612	792	6
68	398	102	407	109	612	792	6
AR	340	121	350	128	612	792	6
Root(s)	352	121	379	128	612	792	6
Modulus	418	121	449	128	612	792	6
Cycle	479	121	499	128	612	792	6
0.976622	318	140	352	147	612	792	6
-0.488311	316	148	353	157	612	792	6
±	355	148	359	157	612	792	6
0.439189i	363	148	399	157	612	792	6
0.976622	418	140	452	147	612	792	6
0.656761	418	150	452	157	612	792	6
2.608097	473	150	507	157	612	792	6
No	316	169	326	175	612	792	6
root	328	169	342	175	612	792	6
lies	344	169	357	175	612	792	6
outside	359	169	386	175	612	792	6
the	388	169	399	175	612	792	6
unit	402	169	415	175	612	792	6
circle.	417	169	438	175	612	792	6
ARMA	316	178	338	185	612	792	6
model	339	178	362	185	612	792	6
is	364	178	370	185	612	792	6
stationary.	373	178	410	185	612	792	6
MA	340	197	351	204	612	792	6
Root(s)	352	197	379	204	612	792	6
Modulus	418	197	449	204	612	792	6
Cycle	479	197	499	204	612	792	6
-0.700539	316	214	353	223	612	792	6
±	355	214	359	223	612	792	6
0.437535i	363	214	399	223	612	792	6
0.373119	318	224	352	232	612	792	6
±	354	224	358	232	612	792	6
0.473423i	363	224	399	232	612	792	6
0.825949	418	216	452	223	612	792	6
0.602783	418	225	452	232	612	792	6
2.432229	473	216	507	223	612	792	6
6.955549	473	225	507	232	612	792	6
No	316	244	326	251	612	792	6
root	328	244	342	251	612	792	6
lies	344	244	357	251	612	792	6
outside	359	244	386	251	612	792	6
the	388	244	399	251	612	792	6
unit	402	244	415	251	612	792	6
circle.	417	244	438	251	612	792	6
ARMA	316	253	338	260	612	792	6
model	339	253	362	260	612	792	6
is	364	253	370	260	612	792	6
invertible.	373	253	407	260	612	792	6
Figura	204	277	230	285	612	792	6
4.	232	277	240	285	612	792	6
Raíces	242	277	270	285	612	792	6
inversas	273	277	306	285	612	792	6
de	309	277	319	285	612	792	6
los	321	277	333	285	612	792	6
polinomios	335	277	378	285	612	792	6
AR/MA.	381	277	412	285	612	792	6
La	51	302	62	312	612	792	6
Figura	66	302	95	312	612	792	6
5	98	302	104	312	612	792	6
muestra	107	302	144	312	612	792	6
los	147	302	160	312	612	792	6
valores	163	302	196	312	612	792	6
actuales,	200	302	240	312	612	792	6
los	243	302	256	312	612	792	6
valores	260	302	292	312	612	792	6
proyectados	51	315	106	325	612	792	6
y	108	315	113	325	612	792	6
los	115	315	128	325	612	792	6
residuos	130	315	168	325	612	792	6
del	170	315	184	325	612	792	6
modelo	186	315	219	325	612	792	6
ARIMA	222	315	254	325	612	792	6
(3,	256	315	268	325	612	792	6
0,	270	315	278	325	612	792	6
4).	281	315	292	325	612	792	6
Para	51	328	72	337	612	792	6
la	74	328	82	337	612	792	6
evaluación	84	328	132	337	612	792	6
de	134	328	146	337	612	792	6
la	147	328	155	337	612	792	6
existencia	157	328	202	337	612	792	6
de	204	328	215	337	612	792	6
correlación	217	328	266	337	612	792	6
serial	268	328	292	337	612	792	6
al	51	341	59	350	612	792	6
modelo	64	341	97	350	612	792	6
ARIMA	102	341	134	350	612	792	6
(3,	139	341	151	350	612	792	6
0,	156	341	164	350	612	792	6
4),	169	341	181	350	612	792	6
la	186	341	194	350	612	792	6
Figura	199	341	227	350	612	792	6
6	232	341	238	350	612	792	6
muestra	243	341	279	350	612	792	6
el	284	341	292	350	612	792	6
correlograma	51	354	110	363	612	792	6
para	113	354	133	363	612	792	6
el	135	354	143	363	612	792	6
modelo	145	354	178	363	612	792	6
mediante	180	354	222	363	612	792	6
el	224	354	232	363	612	792	6
estadístico	234	354	282	363	612	792	6
Q	284	354	292	363	612	792	6
de	51	367	62	376	612	792	6
Ljung-Box	65	367	110	376	612	792	6
(Ljung	114	367	141	376	612	792	6
y	145	367	150	376	612	792	6
Box,	153	367	173	376	612	792	6
1978),	176	367	204	376	612	792	6
que	207	367	224	376	612	792	6
indica	227	367	253	376	612	792	6
que	256	367	273	376	612	792	6
hay	276	367	292	376	612	792	6
ausencia	51	380	91	389	612	792	6
de	94	380	105	389	612	792	6
autocorrelación	108	380	177	389	612	792	6
en	180	380	191	389	612	792	6
los	194	380	207	389	612	792	6
residuos,	210	380	250	389	612	792	6
es	254	380	264	389	612	792	6
decir,	267	380	292	389	612	792	6
el	51	393	59	402	612	792	6
comportamiento	63	393	134	402	612	792	6
se	138	393	148	402	612	792	6
asemeja	152	393	190	402	612	792	6
al	193	393	201	402	612	792	6
de	204	393	216	402	612	792	6
un	219	393	230	402	612	792	6
ruído	234	393	257	402	612	792	6
blanco.	260	393	292	402	612	792	6
Se	51	406	63	415	612	792	6
observa	67	406	102	415	612	792	6
que	105	406	122	415	612	792	6
todos	125	406	150	415	612	792	6
los	153	406	166	415	612	792	6
coeficientes	169	406	222	415	612	792	6
caen	225	406	247	415	612	792	6
dentro	250	406	278	415	612	792	6
de	281	406	292	415	612	792	6
la	51	419	59	428	612	792	6
banda	61	419	89	428	612	792	6
de	91	419	103	428	612	792	6
confianza	105	419	147	428	612	792	6
al	150	419	157	428	612	792	6
95%	160	419	180	428	612	792	6
y	182	419	187	428	612	792	6
los	189	419	202	428	612	792	6
p-valores	204	419	245	428	612	792	6
asociados	247	419	292	428	612	792	6
al	317	302	324	312	612	792	6
estadístico	332	302	380	312	612	792	6
Q	387	302	395	312	612	792	6
de	402	302	413	312	612	792	6
Ljung-Box	421	302	466	312	612	792	6
para	473	302	493	312	612	792	6
cada	501	302	522	312	612	792	6
retardo	530	302	561	312	612	792	6
(p-value)	317	315	356	325	612	792	6
son	361	315	377	325	612	792	6
los	381	315	394	325	612	792	6
suficientemente	398	315	468	325	612	792	6
grandes	472	315	508	325	612	792	6
como	512	315	537	325	612	792	6
para	541	315	561	325	612	792	6
no	317	328	328	337	612	792	6
rechazar	331	328	369	337	612	792	6
la	372	328	380	337	612	792	6
hipótesis	383	328	422	337	612	792	6
nula	425	328	444	337	612	792	6
que	447	328	463	337	612	792	6
todos	466	328	490	337	612	792	6
los	493	328	506	337	612	792	6
coeficientes	508	328	561	337	612	792	6
son	317	341	333	350	612	792	6
nulos.	336	341	363	350	612	792	6
Asimismo,	366	341	413	350	612	792	6
de	416	341	428	350	612	792	6
la	431	341	439	350	612	792	6
Tabla	442	341	467	350	612	792	6
2	471	341	476	350	612	792	6
se	480	341	490	350	612	792	6
observa	494	341	529	350	612	792	6
que	533	341	550	350	612	792	6
el	553	341	561	350	612	792	6
modelo	317	354	350	363	612	792	6
3	356	354	361	363	612	792	6
dado	367	354	389	363	612	792	6
por	395	354	410	363	612	792	6
ARIMA	415	354	447	363	612	792	6
(3,	453	354	464	363	612	792	6
0,	470	354	479	363	612	792	6
4)	485	354	494	363	612	792	6
no	505	354	516	363	612	792	6
presenta	522	354	561	363	612	792	6
problemas	317	367	364	376	612	792	6
de	366	367	377	376	612	792	6
autocorrelación	380	367	448	376	612	792	6
debido	451	367	481	376	612	792	6
que	483	367	500	376	612	792	6
el	503	367	510	376	612	792	6
estadístico	513	367	561	376	612	792	6
de	317	380	328	389	612	792	6
Durbin-Watson	334	380	401	389	612	792	6
(DW)	408	380	431	389	612	792	6
se	438	380	449	389	612	792	6
encuentra	455	380	500	389	612	792	6
cerca	506	380	531	389	612	792	6
de	537	380	549	389	612	792	6
2	555	380	561	389	612	792	6
(Durbin	317	393	350	402	612	792	6
y	361	393	366	402	612	792	6
Watson,	377	393	414	402	612	792	6
1950,	425	393	450	402	612	792	6
1971b,	462	393	492	402	612	792	6
1971a).	504	393	537	402	612	792	6
En	549	393	561	402	612	792	6
consecuencia	317	406	378	415	612	792	6
los	381	406	394	415	612	792	6
residuos	397	406	435	415	612	792	6
del	438	406	451	415	612	792	6
modelo	455	406	488	415	612	792	6
ARIMA	491	406	523	415	612	792	6
(3,	526	406	537	415	612	792	6
0,	541	406	549	415	612	792	6
4)	552	406	561	415	612	792	6
se	317	419	327	428	612	792	6
encuentran	330	419	380	428	612	792	6
no	383	419	394	428	612	792	6
correlacionados.	397	419	470	428	612	792	6
Figura	147	630	172	639	612	792	6
5.	175	630	182	639	612	792	6
Valores	185	630	215	639	612	792	6
actuales,	218	630	254	639	612	792	6
proyectados	256	630	305	639	612	792	6
y	308	630	312	639	612	792	6
residuales	315	630	356	639	612	792	6
del	358	630	370	639	612	792	6
modelo	373	630	402	639	612	792	6
ARIMA	405	630	433	639	612	792	6
(3,	436	630	446	639	612	792	6
0,	449	630	456	639	612	792	6
4).	459	630	469	639	612	792	6
Revista	88	753	112	760	612	792	6
de	114	753	121	760	612	792	6
Investigación	123	753	164	760	612	792	6
e	166	753	170	760	612	792	6
Innovación	172	753	206	760	612	792	6
Agropecuaria	208	753	249	760	612	792	6
y	251	753	255	760	612	792	6
de	256	753	264	760	612	792	6
Recursos	266	753	296	760	612	792	6
Naturales,	298	753	330	760	612	792	6
La	332	753	340	760	612	792	6
Paz,	342	753	356	760	612	792	6
vol.6,	358	753	374	760	612	792	6
nº1,	376	753	388	760	612	792	6
pág.	390	753	404	760	612	792	6
30-40,	406	753	426	760	612	792	6
Junio	428	753	445	760	612	792	6
2019.	447	753	464	760	612	792	6
ISSN:	466	753	484	760	612	792	6
2518-6868	486	753	520	760	612	792	6
35	546	746	561	767	612	792	6
Luis	52	39	65	45	612	792	7
Francisco	67	39	98	45	612	792	7
Laurente	100	39	127	45	612	792	7
Blanco;	129	39	152	45	612	792	7
Frans	154	39	172	45	612	792	7
Laurente	174	39	201	45	612	792	7
Quiñonez	203	39	233	45	612	792	7
Figura	173	243	199	251	612	792	7
6.	201	243	209	251	612	792	7
Correlograma	211	243	266	251	612	792	7
de	269	243	279	251	612	792	7
los	281	243	293	251	612	792	7
residuos	295	243	329	251	612	792	7
del	332	243	343	251	612	792	7
modelo	346	243	376	251	612	792	7
ARIMA	378	243	407	251	612	792	7
(3,	409	243	420	251	612	792	7
0,	422	243	430	251	612	792	7
4).	432	243	443	251	612	792	7
Para	51	268	72	278	612	792	7
la	75	268	83	278	612	792	7
prueba	87	268	118	278	612	792	7
de	121	268	132	278	612	792	7
normalidad	135	268	185	278	612	792	7
de	188	268	199	278	612	792	7
los	202	268	215	278	612	792	7
errores	218	268	250	278	612	792	7
se	253	268	263	278	612	792	7
utilizó	267	268	292	278	612	792	7
el	51	281	59	291	612	792	7
estadístico	63	281	110	291	612	792	7
de	114	281	125	291	612	792	7
Jarque-Bera	129	281	184	291	612	792	7
propuesto	187	281	232	291	612	792	7
por	235	281	249	291	612	792	7
Jarque	253	281	284	291	612	792	7
y	287	281	292	291	612	792	7
Bera	51	294	72	304	612	792	7
(1980,	75	294	103	304	612	792	7
1981,	106	294	131	304	612	792	7
1987).	133	294	162	304	612	792	7
Es	164	294	176	304	612	792	7
una	179	294	195	304	612	792	7
prueba	198	294	229	304	612	792	7
de	231	294	243	304	612	792	7
bondad	245	294	278	304	612	792	7
de	281	294	292	304	612	792	7
ajuste	51	307	78	317	612	792	7
para	82	307	102	317	612	792	7
verificar	107	307	142	317	612	792	7
que	146	307	163	317	612	792	7
los	167	307	180	317	612	792	7
residuos	185	307	222	317	612	792	7
del	226	307	240	317	612	792	7
modelo	244	307	277	317	612	792	7
se	282	307	292	317	612	792	7
comportan	51	320	99	330	612	792	7
como	101	320	126	330	612	792	7
una	128	320	145	330	612	792	7
función	147	320	179	330	612	792	7
normal.	182	320	215	330	612	792	7
En	218	320	230	330	612	792	7
la	232	320	240	330	612	792	7
Figura	243	320	271	330	612	792	7
7	274	320	279	330	612	792	7
se	282	320	292	330	612	792	7
muestran	51	333	93	343	612	792	7
los	95	333	108	343	612	792	7
resultados	110	333	156	343	612	792	7
del	158	333	171	343	612	792	7
estadístico	174	333	222	343	612	792	7
de	224	333	235	343	612	792	7
Jarque-Bera	237	333	292	343	612	792	7
que	51	346	68	355	612	792	7
dieron	73	346	101	355	612	792	7
un	107	346	118	355	612	792	7
valor	121	346	143	355	612	792	7
de	145	346	156	355	612	792	7
su	159	346	170	355	612	792	7
probabilidad	172	346	227	355	612	792	7
igual	230	346	251	355	612	792	7
a	254	346	259	355	612	792	7
cero	262	346	282	355	612	792	7
lo	284	346	292	355	612	792	7
que	317	268	333	278	612	792	7
indica	336	268	363	278	612	792	7
el	366	268	374	278	612	792	7
rechazo	377	268	413	278	612	792	7
de	416	268	427	278	612	792	7
la	430	268	438	278	612	792	7
hipótesis	441	268	480	278	612	792	7
de	483	268	494	278	612	792	7
normalidad	497	268	547	278	612	792	7
de	550	268	561	278	612	792	7
los	317	281	330	291	612	792	7
errores.	336	281	371	291	612	792	7
Sin	378	281	392	291	612	792	7
embargo,	399	281	441	291	612	792	7
pese	448	281	469	291	612	792	7
a	476	281	482	291	612	792	7
la	488	281	496	291	612	792	7
ausencia	503	281	543	291	612	792	7
de	550	281	561	291	612	792	7
normalidad	317	294	366	304	612	792	7
en	369	294	381	304	612	792	7
los	383	294	396	304	612	792	7
errores	399	294	431	304	612	792	7
se	434	294	444	304	612	792	7
puede	447	294	475	304	612	792	7
concluir	478	294	513	304	612	792	7
que	516	294	533	304	612	792	7
por	536	294	550	304	612	792	7
el	553	294	561	304	612	792	7
teorema	317	307	354	317	612	792	7
central	359	307	389	317	612	792	7
del	394	307	408	317	612	792	7
límite	413	307	437	317	612	792	7
los	442	307	455	317	612	792	7
errores	461	307	492	317	612	792	7
se	498	307	508	317	612	792	7
comportan	513	307	561	317	612	792	7
como	317	320	341	330	612	792	7
una	346	320	362	330	612	792	7
función	367	320	399	330	612	792	7
normal	404	320	434	330	612	792	7
conforme	438	320	480	330	612	792	7
se	485	320	495	330	612	792	7
incrementa	499	320	549	330	612	792	7
el	554	320	561	330	612	792	7
número	317	333	351	343	612	792	7
de	354	333	365	343	612	792	7
información	367	333	419	343	612	792	7
(Laurente	422	333	465	343	612	792	7
y	467	333	473	343	612	792	7
Poma,	475	333	504	343	612	792	7
2016).	507	333	535	343	612	792	7
Figura	188	539	214	547	612	792	7
7.	216	539	224	547	612	792	7
Prueba	226	539	255	547	612	792	7
de	258	539	268	547	612	792	7
normalidad	270	539	315	547	612	792	7
del	317	539	329	547	612	792	7
modelo	331	539	361	547	612	792	7
ARIMA	364	539	392	547	612	792	7
(3,	395	539	405	547	612	792	7
0,	408	539	415	547	612	792	7
4).	418	539	428	547	612	792	7
Figura	196	735	221	743	612	792	7
8.	224	735	231	743	612	792	7
Proyección	234	735	278	743	612	792	7
de	281	735	291	743	612	792	7
la	293	735	300	743	612	792	7
producción	303	735	347	743	612	792	7
de	349	735	359	743	612	792	7
papa	362	735	382	743	612	792	7
en	384	735	394	743	612	792	7
Puno.	397	735	420	743	612	792	7
36	51	746	67	767	612	792	7
Revista	88	753	112	760	612	792	7
de	114	753	121	760	612	792	7
Investigación	123	753	164	760	612	792	7
e	166	753	170	760	612	792	7
Innovación	172	753	206	760	612	792	7
Agropecuaria	208	753	249	760	612	792	7
y	251	753	255	760	612	792	7
de	256	753	264	760	612	792	7
Recursos	266	753	296	760	612	792	7
Naturales,	298	753	330	760	612	792	7
La	332	753	340	760	612	792	7
Paz,	342	753	356	760	612	792	7
vol.6,	358	753	374	760	612	792	7
nº1,	376	753	388	760	612	792	7
pág.	390	753	404	760	612	792	7
30-40,	406	753	426	760	612	792	7
Junio	428	753	445	760	612	792	7
2019.	447	753	464	760	612	792	7
ISSN:	466	753	484	760	612	792	7
2518-6868	486	753	520	760	612	792	7
Aplicación	289	39	321	45	612	792	8
del	323	39	332	45	612	792	8
modelo	334	39	357	45	612	792	8
ARIMA	359	39	381	45	612	792	8
para	383	39	397	45	612	792	8
la	399	39	405	45	612	792	8
producción	406	39	441	45	612	792	8
de	443	39	450	45	612	792	8
la	452	39	458	45	612	792	8
papa	460	39	475	45	612	792	8
en	477	39	485	45	612	792	8
la	487	39	492	45	612	792	8
región	494	39	514	45	612	792	8
de	516	39	524	45	612	792	8
Puno-Perú	525	39	559	45	612	792	8
Después	51	63	90	72	612	792	8
del	97	63	111	72	612	792	8
examen	118	63	154	72	612	792	8
de	161	63	172	72	612	792	8
diagnóstico	179	63	230	72	612	792	8
realizado	237	63	277	72	612	792	8
al	284	63	292	72	612	792	8
modelo	51	76	84	85	612	792	8
ARIMA	87	76	119	85	612	792	8
(3,	122	76	133	85	612	792	8
0,	136	76	145	85	612	792	8
4),	148	76	159	85	612	792	8
se	162	76	173	85	612	792	8
realizó	176	76	205	85	612	792	8
la	208	76	216	85	612	792	8
proyección	219	76	268	85	612	792	8
de	271	76	282	85	612	792	8
la	284	76	292	85	612	792	8
variable	51	89	86	98	612	792	8
de	93	89	104	98	612	792	8
estudio	111	89	143	98	612	792	8
(Box	150	89	170	98	612	792	8
y	177	89	182	98	612	792	8
Jenkins,	189	89	226	98	612	792	8
1976).	233	89	261	98	612	792	8
Tales	268	89	292	98	612	792	8
resultados	51	102	97	111	612	792	8
se	99	102	110	111	612	792	8
muestran	112	102	154	111	612	792	8
en	156	102	167	111	612	792	8
la	169	102	177	111	612	792	8
Figura	179	102	208	111	612	792	8
8	210	102	215	111	612	792	8
donde	217	102	245	111	612	792	8
la	247	102	255	111	612	792	8
variable	257	102	292	111	612	792	8
PAPAF	51	114	84	124	612	792	8
es	88	114	98	124	612	792	8
la	102	114	110	124	612	792	8
proyección	114	114	162	124	612	792	8
con	166	114	182	124	612	792	8
el	186	114	194	124	612	792	8
modelo	197	114	230	124	612	792	8
ARIMA	234	114	266	124	612	792	8
de	269	114	281	124	612	792	8
la	284	114	292	124	612	792	8
variable	51	127	86	137	612	792	8
producción	89	127	138	137	612	792	8
de	141	127	152	137	612	792	8
papa	155	127	177	137	612	792	8
en	180	127	191	137	612	792	8
Puno.	194	127	220	137	612	792	8
CONCLUSIONES	51	153	132	162	612	792	8
El	51	179	60	189	612	792	8
presente	66	179	104	189	612	792	8
trabajo	110	179	141	189	612	792	8
aplica	146	179	173	189	612	792	8
modelos	178	179	216	189	612	792	8
ARIMA	221	179	253	189	612	792	8
para	259	179	279	189	612	792	8
la	284	179	292	189	612	792	8
producción	51	192	100	202	612	792	8
de	105	192	116	202	612	792	8
papa	120	192	142	202	612	792	8
en	147	192	158	202	612	792	8
la	162	192	170	202	612	792	8
región	174	192	202	202	612	792	8
de	207	192	218	202	612	792	8
Puno	222	192	246	202	612	792	8
utilizando	250	192	292	202	612	792	8
datos	51	205	76	215	612	792	8
anuales	78	205	114	215	612	792	8
para	116	205	136	215	612	792	8
los	139	205	152	215	612	792	8
períodos	155	205	194	215	612	792	8
1950	197	205	219	215	612	792	8
a	221	205	227	215	612	792	8
2017.	230	205	255	215	612	792	8
Basado	258	205	292	215	612	792	8
en	51	218	62	228	612	792	8
Criterio	65	218	97	228	612	792	8
de	99	218	110	228	612	792	8
Información	113	218	165	228	612	792	8
de	168	218	179	228	612	792	8
Akaike	181	218	211	228	612	792	8
(AIC)	213	218	237	228	612	792	8
y	239	218	244	228	612	792	8
Criterio	246	218	279	228	612	792	8
de	281	218	292	228	612	792	8
Información	51	231	104	241	612	792	8
de	108	231	119	241	612	792	8
Schwarz	123	231	161	241	612	792	8
(SC)	165	231	186	241	612	792	8
se	190	231	200	241	612	792	8
seleccionó	204	231	251	241	612	792	8
el	255	231	263	241	612	792	8
mejor	267	231	292	241	612	792	8
modelo	51	244	84	254	612	792	8
ARIMA	91	244	122	254	612	792	8
de	129	244	140	254	612	792	8
Box	147	244	164	254	612	792	8
y	170	244	175	254	612	792	8
Jenkins	182	244	216	254	612	792	8
(1976)	223	244	251	254	612	792	8
para	258	244	278	254	612	792	8
la	284	244	292	254	612	792	8
proyección	51	257	100	267	612	792	8
de	104	257	116	267	612	792	8
la	120	257	128	267	612	792	8
producción	133	257	182	267	612	792	8
de	186	257	198	267	612	792	8
papa	202	257	224	267	612	792	8
en	229	257	240	267	612	792	8
Puno.	245	257	271	267	612	792	8
Los	276	257	292	267	612	792	8
resultados	51	270	97	280	612	792	8
muestran	100	270	142	280	612	792	8
que	144	270	161	280	612	792	8
el	164	270	172	280	612	792	8
modelo	174	270	207	280	612	792	8
ARIMA	210	270	242	280	612	792	8
(3,	245	270	256	280	612	792	8
0,	259	270	267	280	612	792	8
4)	270	270	279	280	612	792	8
es	282	270	292	280	612	792	8
el	51	283	59	293	612	792	8
más	61	283	81	293	612	792	8
apropiado	83	283	128	293	612	792	8
para	130	283	150	293	612	792	8
capturar	153	283	189	293	612	792	8
el	192	283	200	293	612	792	8
comportamiento	203	283	274	293	612	792	8
y	277	283	282	293	612	792	8
la	284	283	292	293	612	792	8
proyección	51	296	100	306	612	792	8
de	103	296	114	306	612	792	8
la	117	296	125	306	612	792	8
producción	128	296	176	306	612	792	8
de	180	296	191	306	612	792	8
papa	194	296	216	306	612	792	8
en	219	296	230	306	612	792	8
Puno	233	296	256	306	612	792	8
cuando	259	296	292	306	612	792	8
se	51	309	62	319	612	792	8
trabaja	66	309	97	319	612	792	8
con	102	309	118	319	612	792	8
información	122	309	174	319	612	792	8
anual.	179	309	206	319	612	792	8
Debido	211	309	243	319	612	792	8
que	248	309	264	319	612	792	8
en	269	309	280	319	612	792	8
la	284	309	292	319	612	792	8
región	51	322	79	332	612	792	8
de	82	322	93	332	612	792	8
Puno,	96	322	122	332	612	792	8
como	126	322	150	332	612	792	8
en	153	322	164	332	612	792	8
todas	167	322	192	332	612	792	8
las	194	322	207	332	612	792	8
regiones	210	322	249	332	612	792	8
del	252	322	265	332	612	792	8
Perú,	268	322	292	332	612	792	8
la	51	333	59	345	612	792	8
producción	62	333	111	345	612	792	8
de	114	333	125	345	612	792	8
papa	128	333	150	345	612	792	8
funciona	152	333	190	345	612	792	8
como	193	333	218	345	612	792	8
un	221	333	232	345	612	792	8
“termómetro”	234	333	292	345	612	792	8
de	51	348	62	358	612	792	8
la	67	348	75	358	612	792	8
pobreza,	81	348	119	358	612	792	8
los	125	348	138	358	612	792	8
resultados	143	348	189	358	612	792	8
de	194	348	205	358	612	792	8
esta	210	348	229	358	612	792	8
investigación	234	348	292	358	612	792	8
ayudarán	51	361	93	371	612	792	8
a	96	361	101	371	612	792	8
planificar	104	361	144	371	612	792	8
las	147	361	160	371	612	792	8
actividades	162	361	213	371	612	792	8
de	215	361	226	371	612	792	8
producción	229	361	278	371	612	792	8
de	281	361	292	371	612	792	8
la	51	374	59	384	612	792	8
papa	68	374	90	384	612	792	8
mediante	99	374	140	384	612	792	8
el	149	374	156	384	612	792	8
modelamiento	165	374	228	384	612	792	8
debido	237	374	267	384	612	792	8
que	275	374	292	384	612	792	8
considera	51	387	94	397	612	792	8
información	102	387	154	397	612	792	8
pasada	161	387	194	397	612	792	8
donde	201	387	229	397	612	792	8
muestra	236	387	272	397	612	792	8
los	279	387	292	397	612	792	8
problemas	51	400	98	409	612	792	8
de	102	400	113	409	612	792	8
precios,	117	400	152	409	612	792	8
oferta,	156	400	184	409	612	792	8
cambio	188	400	220	409	612	792	8
climático,	224	400	266	409	612	792	8
entre	269	400	292	409	612	792	8
otros	51	413	73	422	612	792	8
que	76	413	93	422	612	792	8
afectan	96	413	129	422	612	792	8
a	132	413	137	422	612	792	8
la	140	413	148	422	612	792	8
producción	150	413	199	422	612	792	8
de	202	413	213	422	612	792	8
la	216	413	224	422	612	792	8
papa	227	413	249	422	612	792	8
en	252	413	263	422	612	792	8
Puno.	265	413	291	422	612	792	8
Économiques	317	63	377	72	612	792	8
(BAME).	406	63	444	72	612	792	8
Disponible	472	63	519	72	612	792	8
en:	547	63	561	72	612	792	8
http://www.bameinfopol.info/IMG/pdf/Dieng_MP_1_.pdf	317	76	561	85	612	792	8
Amiri,	317	102	342	111	612	792	8
A.,	353	102	366	111	612	792	8
Bakhshoodeh,	377	102	440	111	612	792	8
M.,	451	102	465	111	612	792	8
Najafi,	477	102	505	111	612	792	8
B.	516	102	525	111	612	792	8
2011.	536	102	561	111	612	792	8
Forecasting	317	114	369	124	612	792	8
seasonality	376	114	427	124	612	792	8
in	434	114	442	124	612	792	8
prices	449	114	476	124	612	792	8
of	483	114	491	124	612	792	8
potatoes	499	114	537	124	612	792	8
and	544	114	561	124	612	792	8
onions:	317	127	349	137	612	792	8
challenge	351	127	395	137	612	792	8
between	397	127	435	137	612	792	8
geostatistical	437	127	495	137	612	792	8
models,	498	127	533	137	612	792	8
neuro	535	127	561	137	612	792	8
fuzzy	317	140	340	150	612	792	8
approach	345	140	386	150	612	792	8
and	390	140	407	150	612	792	8
Winter	411	140	441	150	612	792	8
method.	445	140	481	150	612	792	8
Munich	485	140	517	150	612	792	8
Personal	522	140	561	150	612	792	8
RePEc	317	153	348	163	612	792	8
Archive,	368	153	404	163	612	792	8
(44017).	424	153	461	163	612	792	8
Disponible	481	153	527	163	612	792	8
en:	547	153	561	163	612	792	8
https://mpra.ub.uni-muenchen.de/34093/	317	166	497	176	612	792	8
Anwar,	317	192	348	202	612	792	8
M.,	351	192	365	202	612	792	8
Shabbir,	367	192	404	202	612	792	8
G.,	407	192	420	202	612	792	8
Shahid,	423	192	457	202	612	792	8
H.,	460	192	473	202	612	792	8
Samreen,	475	192	518	202	612	792	8
W.	521	192	533	202	612	792	8
2015.	536	192	561	202	612	792	8
Determinants	317	205	376	215	612	792	8
of	381	205	390	215	612	792	8
potato	395	205	423	215	612	792	8
prices	428	205	455	215	612	792	8
and	460	205	477	215	612	792	8
its	482	205	492	215	612	792	8
forecasting:	497	205	549	215	612	792	8
A	554	205	561	215	612	792	8
Case	317	218	340	228	612	792	8
Study	346	218	372	228	612	792	8
of	379	218	387	228	612	792	8
Punjab,	394	218	428	228	612	792	8
Pakistan.	435	218	476	228	612	792	8
Munich	483	218	515	228	612	792	8
Personal	522	218	561	228	612	792	8
RePEc	317	231	348	241	612	792	8
Archive,	368	231	404	241	612	792	8
(41193).	424	231	461	241	612	792	8
Disponible	481	231	527	241	612	792	8
en:	547	231	561	241	612	792	8
https://mpra.ub.uni-muenchen.de/66678/	317	244	497	254	612	792	8
Araneta,	317	270	355	280	612	792	8
G.	357	270	368	280	612	792	8
2010.	371	270	396	280	612	792	8
Fotografía	399	270	445	280	612	792	8
profesional:	448	268	499	280	612	792	8
“Reina	502	268	532	280	612	792	8
de	534	268	546	280	612	792	8
los	548	268	561	280	612	792	8
Andes”	317	281	348	293	612	792	8
la	354	281	362	293	612	792	8
papa	368	281	390	293	612	792	8
Solanum	396	281	435	293	612	792	8
tuberosum	441	281	488	293	612	792	8
Disponible	495	281	541	293	612	792	8
en:	547	281	561	293	612	792	8
http://gloria-araneta.blogspot.com/2010/05/reina-de-	317	296	548	306	612	792	8
los-andes-la-papa-solanum.html.	317	309	463	319	612	792	8
BCRP.	317	335	347	345	612	792	8
2018.	350	335	375	345	612	792	8
Síntesis	377	335	413	345	612	792	8
de	415	335	426	345	612	792	8
actividad	429	335	468	345	612	792	8
económica	471	335	519	345	612	792	8
de	522	335	533	345	612	792	8
Puno,	535	335	561	345	612	792	8
producción	317	348	366	358	612	792	8
agropecuaria,	370	348	431	358	612	792	8
varios	436	348	463	358	612	792	8
años.	467	348	491	358	612	792	8
Disponible	496	348	543	358	612	792	8
en:	547	348	561	358	612	792	8
de	317	361	328	371	612	792	8
http://www.bcrp.gob.pe/51-sucursales/sede-	366	361	561	371	612	792	8
regional-puno.html.	317	374	403	384	612	792	8
Consultado	405	374	456	384	612	792	8
el	459	374	466	384	612	792	8
23	469	374	480	384	612	792	8
febrero	483	374	515	384	612	792	8
2018.	518	374	542	384	612	792	8
Box,	317	400	337	409	612	792	8
G.,	341	400	355	409	612	792	8
Jenkins,	359	400	396	409	612	792	8
G.	401	400	411	409	612	792	8
M.	416	400	427	409	612	792	8
1976.	432	400	456	409	612	792	8
Time	461	400	484	409	612	792	8
Series	488	400	516	409	612	792	8
Analysis:	521	400	561	409	612	792	8
forecasting	317	413	366	422	612	792	8
and	371	413	388	422	612	792	8
control.	393	413	426	422	612	792	8
Oakland,	431	413	471	422	612	792	8
California:	476	413	521	422	612	792	8
Holden-	526	413	561	422	612	792	8
Day.	317	426	337	435	612	792	8
Como	51	439	78	449	612	792	8
trabajos	86	439	121	449	612	792	8
futuros	129	439	160	449	612	792	8
se	167	439	178	449	612	792	8
pretende	186	439	225	449	612	792	8
utilizar	233	439	262	449	612	792	8
otros	270	439	292	449	612	792	8
métodos	51	452	90	462	612	792	8
de	96	452	108	462	612	792	8
modelamiento	115	452	178	462	612	792	8
y	185	452	190	462	612	792	8
proyección	197	452	245	462	612	792	8
para	252	452	272	462	612	792	8
los	279	452	292	462	612	792	8
principales	51	465	99	475	612	792	8
cultivos	103	465	137	475	612	792	8
del	140	465	154	475	612	792	8
departamento	158	465	220	475	612	792	8
de	224	465	235	475	612	792	8
Puno	239	465	262	475	612	792	8
y	266	465	271	475	612	792	8
que	275	465	292	475	612	792	8
tales	51	478	72	488	612	792	8
resultados	76	478	122	488	612	792	8
sirvan	126	478	153	488	612	792	8
como	157	478	181	488	612	792	8
base	185	478	207	488	612	792	8
de	211	478	222	488	612	792	8
comparación	226	478	283	488	612	792	8
y	287	478	292	488	612	792	8
promueva	51	491	96	500	612	792	8
la	99	491	107	500	612	792	8
investigación	109	491	167	500	612	792	8
en	170	491	181	500	612	792	8
temas	185	491	212	500	612	792	8
agropecuarios	215	491	278	500	612	792	8
en	281	491	292	500	612	792	8
esta	51	504	70	513	612	792	8
región	73	504	101	513	612	792	8
del	103	504	117	513	612	792	8
Perú.	120	504	143	513	612	792	8
Cahuana,	317	452	360	462	612	792	8
R.,	366	452	378	462	612	792	8
Arcos,	384	452	413	462	612	792	8
J.	418	452	426	462	612	792	8
2002.	432	452	457	462	612	792	8
Variedades	462	452	513	462	612	792	8
nativas	519	452	551	462	612	792	8
y	556	452	561	462	612	792	8
mejoradas	317	465	363	475	612	792	8
de	370	465	381	475	612	792	8
papa	387	465	409	475	612	792	8
en	416	465	427	475	612	792	8
Puno.	433	465	459	475	612	792	8
INIA.	466	465	488	475	612	792	8
Disponible	494	465	541	475	612	792	8
en:	547	465	561	475	612	792	8
http://repositorio.inia.gob.pe/bitstream/inia/898/1/Cahu	317	478	557	488	612	792	8
ana-Variedades_nativas_Papa.pdf	317	491	470	500	612	792	8
AGRADECIMIENTOS	51	530	150	539	612	792	8
CEPES.	317	517	354	526	612	792	8
2005.	358	517	383	526	612	792	8
Papa:	387	517	413	526	612	792	8
¿Por	418	517	439	526	612	792	8
qué	444	517	461	526	612	792	8
caen	465	517	486	526	612	792	8
los	491	517	504	526	612	792	8
precios?	508	517	545	526	612	792	8
La	550	517	561	526	612	792	8
Revista	317	530	350	539	612	792	8
Agraria.	389	530	424	539	612	792	8
Disponible	462	530	509	539	612	792	8
en:	547	530	561	539	612	792	8
https://larevistaagrariaperu.org/2005-2/	317	543	489	552	612	792	8
Los	51	556	67	565	612	792	8
autores	70	556	103	565	612	792	8
agradecen	106	556	153	565	612	792	8
a	157	556	162	565	612	792	8
Dios	165	556	185	565	612	792	8
por	188	556	203	565	612	792	8
la	205	556	213	565	612	792	8
guía	216	556	236	565	612	792	8
y	239	556	244	565	612	792	8
bendición.	247	556	292	565	612	792	8
Asimismo,	51	569	97	578	612	792	8
agradecen	102	569	149	578	612	792	8
a	154	569	160	578	612	792	8
los	164	569	177	578	612	792	8
revisores	182	569	222	578	612	792	8
anónimos	227	569	271	578	612	792	8
que	275	569	292	578	612	792	8
contribuyeron	51	582	112	591	612	792	8
con	115	582	131	591	612	792	8
sus	134	582	149	591	612	792	8
aportaciones	152	582	209	591	612	792	8
para	212	582	232	591	612	792	8
la	234	582	242	591	612	792	8
mejora	245	582	276	591	612	792	8
del	279	582	292	591	612	792	8
trabajo.	51	595	85	604	612	792	8
BIBLIOGRAFÍA	51	621	124	630	612	792	8
Akaike,	51	647	84	656	612	792	8
H.	88	647	98	656	612	792	8
1974.	101	647	126	656	612	792	8
A	130	647	137	656	612	792	8
New	140	647	160	656	612	792	8
Look	163	647	185	656	612	792	8
at	189	647	197	656	612	792	8
the	201	647	215	656	612	792	8
Statistical	218	647	261	656	612	792	8
Model	265	647	292	656	612	792	8
Identification.	51	660	110	669	612	792	8
IEEE	113	660	135	669	612	792	8
Transactions	137	660	195	669	612	792	8
on	197	660	208	669	612	792	8
Automatic	210	660	255	669	612	792	8
Control.	257	660	292	669	612	792	8
Disponible	51	673	98	682	612	792	8
en:	101	673	115	682	612	792	8
https://doi.org/10.1109/TAC.1974.1100705	51	686	240	695	612	792	8
Alioune,	51	712	87	721	612	792	8
D.	90	712	100	721	612	792	8
2008.	102	712	127	721	612	792	8
Alternative	129	712	177	721	612	792	8
forecasting	179	712	228	721	612	792	8
techniques	230	712	278	721	612	792	8
for	280	712	292	721	612	792	8
vegetable	51	723	95	734	612	792	8
prices	97	723	124	734	612	792	8
in	126	723	134	734	612	792	8
Senegal.	136	723	175	734	612	792	8
Bureau	177	723	210	734	612	792	8
d'analyses	212	723	259	734	612	792	8
Macro-	261	723	292	734	612	792	8
Chávez,	317	569	354	578	612	792	8
P.	360	569	370	578	612	792	8
2008.	377	569	402	578	612	792	8
La	408	569	419	578	612	792	8
papa,	426	569	451	578	612	792	8
tesoro	458	569	486	578	612	792	8
de	493	569	504	578	612	792	8
los	510	569	523	578	612	792	8
Andes.	530	569	561	578	612	792	8
Disponible	317	582	364	591	612	792	8
en:	366	582	380	591	612	792	8
http://fci.uib.es/digitalAssets/177/177040_peru.pdf	317	595	538	604	612	792	8
Dhakre,	317	621	352	630	612	792	8
D.	355	621	365	630	612	792	8
S.,	369	621	381	630	612	792	8
Bhattacharya,	384	621	446	630	612	792	8
D.	449	621	459	630	612	792	8
2014.	463	621	488	630	612	792	8
Price	491	621	514	630	612	792	8
behaviour	517	621	561	630	612	792	8
of	317	634	325	643	612	792	8
potato	328	634	356	643	612	792	8
in	359	634	367	643	612	792	8
agra	370	634	390	643	612	792	8
market	393	634	424	643	612	792	8
-	427	634	430	643	612	792	8
a	434	634	439	643	612	792	8
statistical	442	634	483	643	612	792	8
analysis.	486	634	525	643	612	792	8
Society	528	634	561	643	612	792	8
of	317	647	325	656	612	792	8
Extension	346	647	390	656	612	792	8
Education.	411	647	458	656	612	792	8
Disponible	480	647	526	656	612	792	8
en:	547	647	561	656	612	792	8
https://www.seea.org.in/vol14-2-2014/03.pdf	317	660	512	669	612	792	8
Dickey,	317	686	350	695	612	792	8
D.	354	686	364	695	612	792	8
A.,	369	686	381	695	612	792	8
Fuller,	386	686	414	695	612	792	8
W.	418	686	431	695	612	792	8
A.	435	686	445	695	612	792	8
1979.	450	686	475	695	612	792	8
Distribution	479	686	529	695	612	792	8
of	534	686	542	695	612	792	8
the	547	686	561	695	612	792	8
estimators	317	699	363	708	612	792	8
for	368	699	380	708	612	792	8
autoregressive	385	699	451	708	612	792	8
time	456	699	475	708	612	792	8
series	480	699	506	708	612	792	8
with	511	699	529	708	612	792	8
a	534	699	540	708	612	792	8
unit	545	699	561	708	612	792	8
root.	317	712	337	721	612	792	8
Journal	342	712	375	721	612	792	8
of	380	712	388	721	612	792	8
the	393	712	407	721	612	792	8
American	412	712	455	721	612	792	8
Statistical	460	712	502	721	612	792	8
Association.	507	712	561	721	612	792	8
Disponible	317	725	364	734	612	792	8
en:	366	725	380	734	612	792	8
https://doi.org/10.2307/2286348	383	725	524	734	612	792	8
Revista	88	753	112	760	612	792	8
de	114	753	121	760	612	792	8
Investigación	123	753	164	760	612	792	8
e	166	753	170	760	612	792	8
Innovación	172	753	206	760	612	792	8
Agropecuaria	208	753	249	760	612	792	8
y	251	753	255	760	612	792	8
de	256	753	264	760	612	792	8
Recursos	266	753	296	760	612	792	8
Naturales,	298	753	330	760	612	792	8
La	332	753	340	760	612	792	8
Paz,	342	753	356	760	612	792	8
vol.6,	358	753	374	760	612	792	8
nº1,	376	753	388	760	612	792	8
pág.	390	753	404	760	612	792	8
30-40,	406	753	426	760	612	792	8
Junio	428	753	445	760	612	792	8
2019.	447	753	464	760	612	792	8
ISSN:	466	753	484	760	612	792	8
2518-6868	486	753	520	760	612	792	8
37	546	746	561	767	612	792	8
Luis	52	40	64	46	612	792	9
Francisco	67	40	97	46	612	792	9
Laurente	99	40	126	46	612	792	9
Blanco;	128	40	151	46	612	792	9
Frans	153	40	171	46	612	792	9
Laurente	173	40	201	46	612	792	9
Quiñonez	203	40	233	46	612	792	9
Durbin,	51	63	83	72	612	792	9
J.,	90	63	100	72	612	792	9
Watson,	106	63	142	72	612	792	9
G.	149	63	159	72	612	792	9
S.	165	63	175	72	612	792	9
1950.	181	63	206	72	612	792	9
Testing	212	63	245	72	612	792	9
for	250	63	262	72	612	792	9
serial	268	63	292	72	612	792	9
correlation	51	76	98	85	612	792	9
in	102	76	110	85	612	792	9
least	115	76	136	85	612	792	9
squares	141	76	176	85	612	792	9
regression.	180	76	230	85	612	792	9
I.	235	76	240	85	612	792	9
Biometrika	245	76	292	85	612	792	9
Trust.	51	89	77	98	612	792	9
Disponible	80	89	126	98	612	792	9
en:	129	89	143	98	612	792	9
https://doi.org/10.2307/2332391	146	89	287	98	612	792	9
Durbin,	51	114	83	124	612	792	9
J.,	89	114	99	124	612	792	9
Watson,	104	114	141	124	612	792	9
G.	147	114	157	124	612	792	9
S.	162	114	172	124	612	792	9
1971a.	177	114	208	124	612	792	9
Testing	213	114	246	124	612	792	9
for	251	114	263	124	612	792	9
serial	268	114	292	124	612	792	9
correlation	51	127	98	137	612	792	9
in	101	127	109	137	612	792	9
least	112	127	133	137	612	792	9
squares	137	127	172	137	612	792	9
regression.	175	127	224	137	612	792	9
III.	228	127	239	137	612	792	9
Biometrika.	242	127	292	137	612	792	9
Disponible	51	140	98	150	612	792	9
en:	101	140	115	150	612	792	9
https://doi.org/10.1093/biomet/58.1.1	118	140	280	150	612	792	9
INEI.	317	63	339	72	612	792	9
2017b.	344	63	374	72	612	792	9
Perú	379	63	400	72	612	792	9
Instituto	404	63	439	72	612	792	9
Nacional	443	63	482	72	612	792	9
de	487	63	498	72	612	792	9
Estadística	502	63	551	72	612	792	9
e	556	63	561	72	612	792	9
Informática	317	76	366	85	612	792	9
-	371	76	374	85	612	792	9
Estadísticas	379	76	433	85	612	792	9
de	437	76	448	85	612	792	9
pobreza.	452	76	491	85	612	792	9
Disponible	496	76	543	85	612	792	9
en:	547	76	561	85	612	792	9
https://www.inei.gob.pe/estadisticas/indice-	317	89	508	98	612	792	9
tematico/living-conditions-and-poverty/.	317	102	490	111	612	792	9
Consultado	497	102	547	111	612	792	9
el	554	102	561	111	612	792	9
21	317	114	328	124	612	792	9
marzo	331	114	359	124	612	792	9
de	361	114	372	124	612	792	9
2019.	375	114	400	124	612	792	9
Durbin,	51	166	83	176	612	792	9
J.,	89	166	99	176	612	792	9
Watson,	104	166	141	176	612	792	9
G.	147	166	157	176	612	792	9
S.	162	166	172	176	612	792	9
1971b.	177	166	208	176	612	792	9
Testing	213	166	246	176	612	792	9
for	251	166	263	176	612	792	9
serial	268	166	292	176	612	792	9
correlation	51	179	98	189	612	792	9
in	102	179	110	189	612	792	9
least	114	179	136	189	612	792	9
squares	140	179	175	189	612	792	9
regression.II.	180	179	238	189	612	792	9
Biometrika.	242	179	292	189	612	792	9
Disponible	51	192	98	202	612	792	9
en:	101	192	115	202	612	792	9
https://doi.org/10.1093/biomet/58.1.1	118	192	281	202	612	792	9
INFOODS.	317	140	365	150	612	792	9
2010.	369	140	394	150	612	792	9
Tablas	397	140	427	150	612	792	9
peruanas	431	140	472	150	612	792	9
de	476	140	487	150	612	792	9
composición	490	140	546	150	612	792	9
de	550	140	561	150	612	792	9
alimentos	317	153	360	163	612	792	9
del	364	153	377	163	612	792	9
Ministerio	381	153	424	163	612	792	9
de	429	153	440	163	612	792	9
Salud	444	153	470	163	612	792	9
de	474	153	485	163	612	792	9
la	489	153	497	163	612	792	9
República	501	153	546	163	612	792	9
de	550	153	561	163	612	792	9
Salud	317	166	342	176	612	792	9
del	373	166	386	176	612	792	9
Perú.	416	166	440	176	612	792	9
Disponible	470	166	517	176	612	792	9
en:	547	166	561	176	612	792	9
http://www.ins.gob.pe/insvirtual/images/otrpubs/pdf/Ta	317	179	557	189	612	792	9
bla	317	192	330	202	612	792	9
de	333	192	344	202	612	792	9
Alimentos.pdf	347	192	407	202	612	792	9
Erikson,	51	218	87	228	612	792	9
G.	94	218	104	228	612	792	9
R.	110	218	120	228	612	792	9
1993.	127	218	152	228	612	792	9
A	158	218	165	228	612	792	9
Comparison	171	218	224	228	612	792	9
of	231	218	239	228	612	792	9
Models	245	218	278	228	612	792	9
to	284	218	292	228	612	792	9
Forecast	51	231	90	241	612	792	9
Annual	94	231	125	241	612	792	9
Average	128	231	165	241	612	792	9
Potato	169	231	198	241	612	792	9
Prices	201	231	229	241	612	792	9
in	232	231	240	241	612	792	9
Utah.	244	231	267	241	612	792	9
Utah	271	231	292	241	612	792	9
State	51	244	75	254	612	792	9
University.	111	244	158	254	612	792	9
Disponible	195	244	242	254	612	792	9
en:	278	244	292	254	612	792	9
https://digitalcommons.usu.edu/etd	51	257	205	267	612	792	9
Jarque,	317	218	350	228	612	792	9
C.,	354	218	367	228	612	792	9
Bera,	370	218	394	228	612	792	9
A.	398	218	407	228	612	792	9
1980.	410	218	435	228	612	792	9
Efficient	439	218	474	228	612	792	9
tests	478	218	499	228	612	792	9
for	502	218	514	228	612	792	9
normality,	518	218	561	228	612	792	9
homoscedasticity	317	231	394	241	612	792	9
and	408	231	424	241	612	792	9
serial	438	231	462	241	612	792	9
independence	476	231	538	241	612	792	9
of	553	231	561	241	612	792	9
regression	317	244	363	254	612	792	9
residuals.	366	244	408	254	612	792	9
Economics	411	244	460	254	612	792	9
Letters.	462	244	496	254	612	792	9
Disponible	498	244	545	254	612	792	9
en:	547	244	561	254	612	792	9
https://doi.org/10.1016/0165-1765(81)90035-5	317	257	521	267	612	792	9
FAO.	51	283	75	293	612	792	9
2010.	82	283	107	293	612	792	9
La	115	283	126	293	612	792	9
papa	134	283	156	293	612	792	9
un	163	283	175	293	612	792	9
alimento	182	283	220	293	612	792	9
con	228	283	244	293	612	792	9
tradición,	251	283	292	293	612	792	9
nutrición	51	296	89	306	612	792	9
y	93	296	98	306	612	792	9
sabor.	102	296	129	306	612	792	9
Recetario	133	296	176	306	612	792	9
de	180	296	191	306	612	792	9
Platillos	195	296	229	306	612	792	9
Tradicionales	233	296	292	306	612	792	9
del	51	309	64	319	612	792	9
Altiplano	84	309	122	319	612	792	9
Marquense.	141	309	193	319	612	792	9
Disponible	212	309	259	319	612	792	9
en:	278	309	292	319	612	792	9
http://coin.fao.org/coin-	51	322	153	332	612	792	9
static/cms/media/6/12880327433890/recetariocorregi	51	335	287	345	612	792	9
dobajaresolucionfinal.pdf	51	348	162	358	612	792	9
Jarque,	317	283	350	293	612	792	9
C.,	354	283	367	293	612	792	9
Bera,	370	283	394	293	612	792	9
A.	398	283	407	293	612	792	9
1981.	410	283	435	293	612	792	9
Efficient	439	283	474	293	612	792	9
tests	478	283	499	293	612	792	9
for	502	283	514	293	612	792	9
normality,	518	283	561	293	612	792	9
homoscedasticity	317	296	394	306	612	792	9
and	408	296	424	306	612	792	9
serial	438	296	462	306	612	792	9
independence	476	296	538	306	612	792	9
of	553	296	561	306	612	792	9
regression	317	309	363	319	612	792	9
residuals	367	309	407	319	612	792	9
Monte	410	309	438	319	612	792	9
Carlo	442	309	466	319	612	792	9
Evidence.	469	309	513	319	612	792	9
Journal	517	309	549	319	612	792	9
of	553	309	561	319	612	792	9
the	317	322	331	332	612	792	9
American	337	322	379	332	612	792	9
Statistical	385	322	428	332	612	792	9
Association.	434	322	488	332	612	792	9
Disponible	494	322	541	332	612	792	9
en:	547	322	561	332	612	792	9
https://doi.org/doi:10.1016/0165-1765(81)90035-5	317	335	537	345	612	792	9
Haverkort,	51	374	97	384	612	792	9
A.	103	374	113	384	612	792	9
J.	119	374	127	384	612	792	9
1990.	133	374	158	384	612	792	9
Ecology	164	374	199	384	612	792	9
of	206	374	214	384	612	792	9
potato	220	374	248	384	612	792	9
cropping	254	374	292	384	612	792	9
systems	51	387	88	397	612	792	9
in	91	387	99	397	612	792	9
relation	102	387	135	397	612	792	9
to	138	387	146	397	612	792	9
latitude	149	387	181	397	612	792	9
and	184	387	201	397	612	792	9
altitude.	204	387	239	397	612	792	9
Agricultural	242	387	292	397	612	792	9
Systems.	51	400	92	409	612	792	9
Disponible	96	400	143	409	612	792	9
en:	147	400	160	409	612	792	9
https://doi.org/10.1016/0308-	164	400	292	409	612	792	9
521X(90)90004-A	51	413	130	422	612	792	9
Hijmans,	51	439	90	449	612	792	9
R.	95	439	105	449	612	792	9
2003.	111	439	136	449	612	792	9
The	141	439	158	449	612	792	9
effect	163	439	188	449	612	792	9
of	193	439	201	449	612	792	9
climate	206	439	238	449	612	792	9
change	243	439	276	449	612	792	9
on	281	439	292	449	612	792	9
global	51	452	78	462	612	792	9
potato	82	452	110	462	612	792	9
production.	114	452	163	462	612	792	9
American	168	452	210	462	612	792	9
Journal	214	452	247	462	612	792	9
of	251	452	259	462	612	792	9
Potato	263	452	292	462	612	792	9
Research,	51	465	96	475	612	792	9
2100,	114	465	138	475	612	792	9
271–279.	156	465	197	475	612	792	9
Disponible	214	465	261	475	612	792	9
en:	278	465	292	475	612	792	9
https://saiplatform.org/uploads/Library/Climate_chang	51	478	288	488	612	792	9
e_potato.pdf	51	491	107	500	612	792	9
Hossain,	51	517	90	526	612	792	9
Z.,	92	517	104	526	612	792	9
Samad,	106	517	141	526	612	792	9
Q.,	143	517	156	526	612	792	9
Ali,	158	517	172	526	612	792	9
Z.	174	517	183	526	612	792	9
2008.	185	517	210	526	612	792	9
ARIMA	212	517	244	526	612	792	9
model	246	517	273	526	612	792	9
and	275	517	292	526	612	792	9
forecasting	51	530	100	539	612	792	9
with	109	530	127	539	612	792	9
three	135	530	158	539	612	792	9
types	167	530	191	539	612	792	9
of	199	530	207	539	612	792	9
pulse	216	530	240	539	612	792	9
prices	249	530	276	539	612	792	9
in	284	530	292	539	612	792	9
Bangladesh:	51	543	107	552	612	792	9
a	113	543	118	552	612	792	9
case	124	543	145	552	612	792	9
study.	151	543	178	552	612	792	9
International	184	543	239	552	612	792	9
Journal	245	543	278	552	612	792	9
of	284	543	292	552	612	792	9
Social	51	556	78	565	612	792	9
Economics.	112	556	164	565	612	792	9
Disponible	198	556	245	565	612	792	9
en:	278	556	292	565	612	792	9
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.1108/030682906106	51	569	292	578	612	792	9
51652	51	582	79	591	612	792	9
Hossian,	51	608	90	617	612	792	9
M.,	93	608	107	617	612	792	9
Abdulla,	110	608	146	617	612	792	9
F.	149	608	158	617	612	792	9
2015.	161	608	186	617	612	792	9
A	190	608	196	617	612	792	9
Time	199	608	222	617	612	792	9
Series	225	608	253	617	612	792	9
analysis	256	608	292	617	612	792	9
for	51	621	63	630	612	792	9
the	75	621	89	630	612	792	9
pineapple	102	621	145	630	612	792	9
production	157	621	204	630	612	792	9
in	216	621	224	630	612	792	9
Bangladesh.	237	621	292	630	612	792	9
Jahangirnagar	51	634	115	643	612	792	9
University	128	634	173	643	612	792	9
Journal	186	634	219	643	612	792	9
of	232	634	240	643	612	792	9
Science.	254	634	292	643	612	792	9
Disponible	51	647	98	656	612	792	9
en:	100	647	114	656	612	792	9
https://doi.org/10.3844/jmss.2015.93.98	117	647	292	656	612	792	9
INEI.	51	673	74	682	612	792	9
2017a.	81	673	111	682	612	792	9
Perú:	118	673	142	682	612	792	9
Perfil	150	673	172	682	612	792	9
sociodemográfico.	179	673	261	682	612	792	9
Lima,	268	673	292	682	612	792	9
Perú.	51	686	75	695	612	792	9
Disponible	78	686	125	695	612	792	9
en:	127	686	141	695	612	792	9
https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publica	51	699	291	708	612	792	9
ciones_digitales/Est/Lib1539/	51	712	181	721	612	792	9
38	51	746	67	767	612	792	9
Jarque,	317	361	350	371	612	792	9
C.,	356	361	369	371	612	792	9
Bera,	375	361	399	371	612	792	9
A.	405	361	414	371	612	792	9
1987.	421	361	446	371	612	792	9
A	452	361	458	371	612	792	9
test	464	361	480	371	612	792	9
for	487	361	499	371	612	792	9
Normality	505	361	547	371	612	792	9
of	553	361	561	371	612	792	9
observations	317	374	374	384	612	792	9
and	378	374	395	384	612	792	9
Regression	399	374	450	384	612	792	9
Residuals.	455	374	501	384	612	792	9
International	506	374	561	384	612	792	9
Statistical	317	387	359	397	612	792	9
Review.	365	387	400	397	612	792	9
Disponible	406	387	453	397	612	792	9
en:	458	387	472	397	612	792	9
https://doi.org/DOI:	477	387	561	397	612	792	9
10.2307/1403192	317	400	394	409	612	792	9
Julca,	317	426	343	435	612	792	9
B.	349	426	359	435	612	792	9
2016.	365	426	390	435	612	792	9
Impacto	396	426	432	435	612	792	9
del	438	426	451	435	612	792	9
gorgojo	458	426	491	435	612	792	9
de	497	426	508	435	612	792	9
los	515	426	528	435	612	792	9
andes	534	426	561	435	612	792	9
(Premnotrypes	317	439	382	448	612	792	9
spp.)	399	439	421	448	612	792	9
en	438	439	449	448	612	792	9
la	466	439	474	448	612	792	9
producción	491	439	540	448	612	792	9
y	556	439	561	448	612	792	9
comercialización	317	452	391	462	612	792	9
del	395	452	409	462	612	792	9
chuño	413	452	441	462	612	792	9
blanco	445	452	475	462	612	792	9
en	479	452	490	462	612	792	9
las	495	452	508	462	612	792	9
economías	512	452	561	462	612	792	9
campesinas	317	465	370	475	612	792	9
del	375	465	388	475	612	792	9
departamento	393	465	454	475	612	792	9
de	459	465	470	475	612	792	9
Puno.	475	465	501	475	612	792	9
Tesis.	505	465	532	475	612	792	9
Lima,	537	465	561	475	612	792	9
Perú.	317	478	341	488	612	792	9
Universidad	343	478	396	488	612	792	9
Nacional	399	478	437	488	612	792	9
Agraria	440	478	472	488	612	792	9
La	475	478	486	488	612	792	9
Molina,	488	478	520	488	612	792	9
Facultad	523	478	561	488	612	792	9
de	317	491	328	500	612	792	9
Economía	331	491	376	500	612	792	9
y	379	491	384	500	612	792	9
Planificación.	386	491	445	500	612	792	9
148	448	491	465	500	612	792	9
p.	468	491	476	500	612	792	9
Laurente,	317	517	359	526	612	792	9
L.	361	517	370	526	612	792	9
2018.	372	517	397	526	612	792	9
Proyección	399	517	449	526	612	792	9
de	451	517	462	526	612	792	9
la	464	517	472	526	612	792	9
producción	474	517	523	526	612	792	9
de	526	517	537	526	612	792	9
papa	539	517	561	526	612	792	9
en	317	530	328	539	612	792	9
Puno	334	530	357	539	612	792	9
mediante	363	530	405	539	612	792	9
la	411	530	419	539	612	792	9
metodología	425	530	480	539	612	792	9
de	487	530	498	539	612	792	9
Box-Jenkins.	504	530	561	539	612	792	9
Semestre	317	543	360	552	612	792	9
Económico.	389	543	441	552	612	792	9
Disponible	471	543	518	552	612	792	9
en:	547	543	561	552	612	792	9
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.26867/se.2018.1.72	317	556	554	565	612	792	9
Laurente,	317	582	359	591	612	792	9
L.,	362	582	373	591	612	792	9
Poma,	375	582	404	591	612	792	9
R.	407	582	417	591	612	792	9
2016.	419	582	444	591	612	792	9
Introducción	447	582	501	591	612	792	9
a	504	582	509	591	612	792	9
la	512	582	520	591	612	792	9
teoría	522	582	548	591	612	792	9
de	550	582	561	591	612	792	9
las	317	595	330	604	612	792	9
probabilidades	332	595	397	604	612	792	9
(Primera	400	595	439	604	612	792	9
Ed).	441	595	460	604	612	792	9
Puno,	462	595	488	604	612	792	9
Perú.	491	595	515	604	612	792	9
Ljung,	317	621	344	630	612	792	9
G.,	347	621	360	630	612	792	9
Box,	363	621	383	630	612	792	9
G.	386	621	397	630	612	792	9
1978.	399	621	424	630	612	792	9
Biometrika	427	621	475	630	612	792	9
trust	477	621	497	630	612	792	9
on	500	621	511	630	612	792	9
a	514	621	519	630	612	792	9
measure	522	621	561	630	612	792	9
of	317	634	325	643	612	792	9
lack	333	634	351	643	612	792	9
of	359	634	367	643	612	792	9
fit	375	634	383	643	612	792	9
in	391	634	399	643	612	792	9
time	407	634	426	643	612	792	9
series	433	634	460	643	612	792	9
models.	468	634	503	643	612	792	9
Biometrika.	511	634	561	643	612	792	9
Disponible	317	647	364	656	612	792	9
en:	366	647	380	656	612	792	9
https://doi.org/https://doi.org/10.1093/biomet/65.2.297	317	660	554	669	612	792	9
Loyola,	317	686	349	695	612	792	9
N.,	352	686	365	695	612	792	9
Oyarce,	368	686	403	695	612	792	9
E.,	406	686	418	695	612	792	9
Acuña,	421	686	452	695	612	792	9
C.	455	686	465	695	612	792	9
2010.	468	686	493	695	612	792	9
Evaluación	496	686	545	695	612	792	9
del	548	686	561	695	612	792	9
contenido	317	699	360	708	612	792	9
de	364	699	375	708	612	792	9
almidón	379	699	414	708	612	792	9
en	418	699	429	708	612	792	9
papas	433	699	460	708	612	792	9
(Solanum	464	699	507	708	612	792	9
tuberosum,	511	699	561	708	612	792	9
SP.	317	712	333	721	612	792	9
Tuberosum	339	712	389	721	612	792	9
CV.	395	712	411	721	612	792	9
Desirée),	417	712	457	721	612	792	9
producidas	463	712	512	721	612	792	9
en	518	712	529	721	612	792	9
forma	534	712	560	721	612	792	9
Revista	88	753	112	760	612	792	9
de	114	753	121	760	612	792	9
Investigación	123	753	164	760	612	792	9
e	166	753	170	760	612	792	9
Innovación	172	753	206	760	612	792	9
Agropecuaria	208	753	249	760	612	792	9
y	251	753	255	760	612	792	9
de	256	753	264	760	612	792	9
Recursos	266	753	296	760	612	792	9
Naturales,	298	753	330	760	612	792	9
La	332	753	340	760	612	792	9
Paz,	342	753	356	760	612	792	9
vol.6,	358	753	374	760	612	792	9
nº1,	376	753	388	760	612	792	9
pág.	390	753	404	760	612	792	9
30-40,	406	753	426	760	612	792	9
Junio	428	753	445	760	612	792	9
2019.	447	753	464	760	612	792	9
ISSN:	466	753	484	760	612	792	9
2518-6868	486	753	520	760	612	792	9
Aplicación	289	39	321	45	612	792	10
del	323	39	332	45	612	792	10
modelo	334	39	357	45	612	792	10
ARIMA	359	39	381	45	612	792	10
para	383	39	397	45	612	792	10
la	399	39	404	45	612	792	10
producción	406	39	441	45	612	792	10
de	443	39	450	45	612	792	10
la	452	39	458	45	612	792	10
papa	460	39	475	45	612	792	10
en	477	39	485	45	612	792	10
la	487	39	492	45	612	792	10
región	494	39	514	45	612	792	10
de	516	39	523	45	612	792	10
Puno-Perú	525	39	559	45	612	792	10
orgánica	51	63	90	72	612	792	10
y	95	63	100	72	612	792	10
convencional	105	63	164	72	612	792	10
en	169	63	180	72	612	792	10
la	186	63	194	72	612	792	10
provincia	199	63	239	72	612	792	10
de	244	63	255	72	612	792	10
Curicó,	261	63	292	72	612	792	10
Región	51	76	83	85	612	792	10
del	87	76	100	85	612	792	10
Maule.	104	76	134	85	612	792	10
Evaluation,	138	76	188	85	612	792	10
(2002).	192	76	224	85	612	792	10
Disponible	228	76	274	85	612	792	10
en:	278	76	292	85	612	792	10
https://doi.org/10.4067/S0718-34292010000200005	51	89	280	98	612	792	10
MINAGRI.	51	114	97	124	612	792	10
2017.	109	114	134	124	612	792	10
Papa:	146	114	172	124	612	792	10
características	185	114	249	124	612	792	10
de	261	114	272	124	612	792	10
la	284	114	292	124	612	792	10
producción	51	127	100	137	612	792	10
nacional	104	127	141	137	612	792	10
y	144	127	150	137	612	792	10
de	153	127	164	137	612	792	10
la	167	127	175	137	612	792	10
comercialización	179	127	253	137	612	792	10
en	256	127	267	137	612	792	10
Lima	271	127	292	137	612	792	10
Metropolitana.	51	140	115	150	612	792	10
Disponible	118	140	164	150	612	792	10
en:	167	140	181	150	612	792	10
http://www.minagri.gob.pe/portal/analisis-	51	153	234	163	612	792	10
economico/analisis-2017?download=11225:boletin-	51	166	279	176	612	792	10
de-produccion-nacional-de-papa	51	179	195	189	612	792	10
MINAGRI.	51	205	97	215	612	792	10
2018.	103	205	128	215	612	792	10
Sistemas	133	205	175	215	612	792	10
de	180	205	192	215	612	792	10
información,	197	205	252	215	612	792	10
sistema	258	205	292	215	612	792	10
integrado	51	218	93	228	612	792	10
de	96	218	108	228	612	792	10
estadísticas	111	218	164	228	612	792	10
agrarias,	167	218	206	228	612	792	10
años	210	218	231	228	612	792	10
1950	235	218	257	228	612	792	10
-	260	218	264	228	612	792	10
2016.	267	218	292	228	612	792	10
Disponible	51	231	98	241	612	792	10
en:	101	231	115	241	612	792	10
http://frenteweb.minagri.gob.pe/sisca/?mod=consulta_	51	244	291	254	612	792	10
cult.	51	257	70	267	612	792	10
Consultado	72	257	123	267	612	792	10
el	126	257	134	267	612	792	10
25	136	257	147	267	612	792	10
de	150	257	161	267	612	792	10
febrero	164	257	196	267	612	792	10
2018.	199	257	224	267	612	792	10
MINCETUR.	51	283	107	293	612	792	10
2014.	110	283	135	293	612	792	10
Series	138	283	166	293	612	792	10
estadísticas	169	283	222	293	612	792	10
de	225	283	236	293	612	792	10
la	239	283	247	293	612	792	10
región	250	283	278	293	612	792	10
de	281	283	292	293	612	792	10
Puno,	51	296	77	306	612	792	10
año	106	296	122	306	612	792	10
2014.	151	296	175	306	612	792	10
Disponible	204	296	250	306	612	792	10
en:	278	296	292	306	612	792	10
http://datosturismo.mincetur.gob.pe/appdatosTurismo/	51	309	291	319	612	792	10
Content3.html.	51	322	116	332	612	792	10
Consultado	119	322	170	332	612	792	10
el	173	322	180	332	612	792	10
25	183	322	194	332	612	792	10
febrero	197	322	229	332	612	792	10
2018.	231	322	256	332	612	792	10
Moyazzem,	51	348	102	358	612	792	10
M.,	107	348	121	358	612	792	10
Abdulla,	125	348	161	358	612	792	10
F.	165	348	174	358	612	792	10
2015.	179	348	203	358	612	792	10
Forecasting	208	348	260	358	612	792	10
potato	264	348	292	358	612	792	10
production	51	361	98	371	612	792	10
in	104	361	112	371	612	792	10
Bangladesh	118	361	170	371	612	792	10
by	177	361	187	371	612	792	10
ARIMA	193	361	225	371	612	792	10
Model.	231	361	261	371	612	792	10
Asian	267	361	292	371	612	792	10
Journal	51	374	84	384	612	792	10
of	92	374	100	384	612	792	10
Crop	109	374	130	384	612	792	10
Science.	138	374	177	384	612	792	10
v.	185	374	193	384	612	792	10
7,	201	374	209	384	612	792	10
n.	218	374	226	384	612	792	10
2,	234	374	242	384	612	792	10
147–153.	251	374	292	384	612	792	10
Disponible	51	387	98	397	612	792	10
en:	101	387	115	397	612	792	10
https://doi.org/10.3923/ajcs.2015.147.153	51	400	235	409	612	792	10
Muñoz,	51	426	84	435	612	792	10
M.	87	426	99	435	612	792	10
2014.	102	426	127	435	612	792	10
Composición	130	426	188	435	612	792	10
y	191	426	196	435	612	792	10
aportes	199	426	233	435	612	792	10
nutricionales	236	426	292	435	612	792	10
de	51	439	62	449	612	792	10
la	73	439	81	449	612	792	10
papa.	91	439	116	449	612	792	10
Revista	127	439	160	449	612	792	10
Agrícola.	171	439	210	449	612	792	10
Disponible	221	439	268	449	612	792	10
en:	278	439	292	449	612	792	10
http://www.inia.cl/wp-	51	452	145	462	612	792	10
content/uploads/2014/09/revista_agricola_octubre_36	51	465	289	475	612	792	10
-37.pdf	51	478	82	488	612	792	10
Paul,	51	504	74	513	612	792	10
R.	79	504	89	513	612	792	10
K.,	95	504	107	513	612	792	10
Panwar,	113	504	149	513	612	792	10
S.,	155	504	167	513	612	792	10
Sarkar,	172	504	204	513	612	792	10
S.	210	504	219	513	612	792	10
K.,	225	504	237	513	612	792	10
Kumar,	242	504	275	513	612	792	10
A.,	280	504	292	513	612	792	10
Singh,	51	517	80	526	612	792	10
K.	85	517	95	526	612	792	10
N.,	101	517	113	526	612	792	10
Farooqi,	119	517	156	526	612	792	10
S.,	161	517	174	526	612	792	10
Choudhary,	179	517	231	526	612	792	10
V.	237	517	246	526	612	792	10
K.	252	517	261	526	612	792	10
2013.	267	517	292	526	612	792	10
Modelling	51	530	94	539	612	792	10
and	97	530	114	539	612	792	10
Forecasting	116	530	169	539	612	792	10
of	172	530	180	539	612	792	10
Meat	183	530	205	539	612	792	10
Exports	208	530	242	539	612	792	10
from	245	530	265	539	612	792	10
India.	268	530	292	539	612	792	10
Agricultural	51	543	101	552	612	792	10
Economics	106	543	155	552	612	792	10
Research	159	543	201	552	612	792	10
Review.	206	543	241	552	612	792	10
Disponible	246	543	292	552	612	792	10
en:	51	556	65	565	612	792	10
https://pdfs.semanticscholar.org/edd8/64cd2f316f8725	51	569	292	578	612	792	10
663c4ae82162710d6c9711.pdf	51	582	189	591	612	792	10
Peña,	51	608	77	617	612	792	10
C.	80	608	90	617	612	792	10
B.	93	608	102	617	612	792	10
2015.	105	608	130	617	612	792	10
Evaluación	133	608	182	617	612	792	10
del	185	608	198	617	612	792	10
contenido	201	608	244	617	612	792	10
nutricional	247	608	292	617	612	792	10
y	51	621	56	630	612	792	10
actividad	60	621	99	630	612	792	10
antioxidante	102	621	156	630	612	792	10
en	159	621	170	630	612	792	10
Solanum	173	621	213	630	612	792	10
tuberosum	216	621	263	630	612	792	10
grupo	267	621	292	630	612	792	10
Phureja.	51	634	89	643	612	792	10
Universidad	102	634	155	643	612	792	10
Nacional	169	634	208	643	612	792	10
de	222	634	233	643	612	792	10
Colombia.	247	634	292	643	612	792	10
Disponible	51	647	98	656	612	792	10
en:	101	647	115	656	612	792	10
http://www.bdigital.unal.edu.co/50055/	118	647	286	656	612	792	10
Phillips,	51	673	86	682	612	792	10
G.	89	673	100	682	612	792	10
D.	104	673	114	682	612	792	10
A.,	118	673	130	682	612	792	10
Perron,	134	673	167	682	612	792	10
P.	171	673	180	682	612	792	10
1988.	184	673	209	682	612	792	10
Testing	213	673	246	682	612	792	10
for	249	673	261	682	612	792	10
a	265	673	270	682	612	792	10
Unit	274	673	292	682	612	792	10
Root	51	686	72	695	612	792	10
in	84	686	92	695	612	792	10
Time	103	686	126	695	612	792	10
Series	137	686	166	695	612	792	10
Regression.	177	686	230	695	612	792	10
Biometrika,	242	686	292	695	612	792	10
Disponible	51	699	98	708	612	792	10
en:	101	699	115	708	612	792	10
https://doi.org/10.2307/2336182	118	699	259	708	612	792	10
Ponce,	317	63	348	72	612	792	10
R.	355	63	365	72	612	792	10
2013.	372	63	397	72	612	792	10
Caracterización	404	63	473	72	612	792	10
molecular	480	63	523	72	612	792	10
de	530	63	542	72	612	792	10
las	548	63	561	72	612	792	10
variedades	317	75	366	85	612	792	10
de	370	75	381	85	612	792	10
papas	386	75	413	85	612	792	10
cultivadas	418	75	463	85	612	792	10
(Solanum	467	75	510	85	612	792	10
spp.)	515	75	537	85	612	792	10
más	542	75	561	85	612	792	10
importantes	317	89	369	98	612	792	10
del	372	89	385	98	612	792	10
Perú	387	89	409	98	612	792	10
mediante	411	89	452	98	612	792	10
el	455	89	462	98	612	792	10
uso	465	89	481	98	612	792	10
de	483	89	495	98	612	792	10
microsatélites.	497	89	561	98	612	792	10
Universidad	317	102	370	111	612	792	10
Nacional	372	102	411	111	612	792	10
Mayor	413	102	441	111	612	792	10
de	443	102	454	111	612	792	10
San	457	102	474	111	612	792	10
Marcos.	477	102	512	111	612	792	10
Disponible	514	102	561	111	612	792	10
en:	317	114	331	124	612	792	10
http://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/cybertesis/3	317	127	556	137	612	792	10
228/1/Amambal_aj.pdf	317	140	417	150	612	792	10
PROEXPANSION.	317	166	400	176	612	792	10
2011.	404	166	428	176	612	792	10
Cambios	432	166	472	176	612	792	10
del	476	166	489	176	612	792	10
sector	493	166	520	176	612	792	10
papa	524	166	546	176	612	792	10
en	550	166	561	176	612	792	10
el	317	179	324	189	612	792	10
Perú	328	179	350	189	612	792	10
en	353	179	364	189	612	792	10
la	368	179	376	189	612	792	10
última	379	179	406	189	612	792	10
década:	410	179	445	189	612	792	10
Los	449	179	465	189	612	792	10
aportes	469	179	502	189	612	792	10
del	505	179	519	189	612	792	10
proyecto	523	179	561	189	612	792	10
Innovación	317	192	365	202	612	792	10
y	371	192	376	202	612	792	10
Competitividad	382	192	448	202	612	792	10
de	454	192	465	202	612	792	10
la	471	192	479	202	612	792	10
Papa	484	192	508	202	612	792	10
(INCOPA).	513	192	561	202	612	792	10
Disponible	317	205	364	215	612	792	10
en:	366	205	380	215	612	792	10
https://cgspace.cgiar.org/bitstream/handle/10568/7317	317	218	558	228	612	792	10
1/75526.pdf?sequence=2&isAllowed=y.	317	231	493	241	612	792	10
Rodriguez,	317	257	365	267	612	792	10
L.	369	257	377	267	612	792	10
E.	381	257	391	267	612	792	10
2010.	395	257	420	267	612	792	10
Origen	423	257	454	267	612	792	10
y	457	257	462	267	612	792	10
evolución	466	257	508	267	612	792	10
de	512	257	523	267	612	792	10
la	527	257	535	267	612	792	10
papa	539	257	561	267	612	792	10
cultivada.	317	270	359	280	612	792	10
Una	369	270	388	280	612	792	10
revisión.	398	270	435	280	612	792	10
Agronomía	446	270	495	280	612	792	10
Colombiana.	505	270	561	280	612	792	10
Disponible	317	283	364	293	612	792	10
en:	366	283	380	293	612	792	10
https://revistas.unal.edu.co/index.php/agrocol/article/vi	317	296	557	306	612	792	10
ew/17588/37339	317	309	390	319	612	792	10
Sánchez,	317	335	358	345	612	792	10
M.	364	335	376	345	612	792	10
2016.	381	335	406	345	612	792	10
Cultivo	412	335	443	345	612	792	10
de	449	335	460	345	612	792	10
la	466	335	474	345	612	792	10
papa	480	335	502	345	612	792	10
en	508	335	519	345	612	792	10
Ancash.	525	335	561	345	612	792	10
Disponible	317	348	364	358	612	792	10
en:	377	348	391	358	612	792	10
https://agroancash.gob.pe/agro/wp-	404	348	561	358	612	792	10
content/uploads/2016/07/la_papa.pdf	317	361	481	371	612	792	10
Schwarz,	317	387	358	397	612	792	10
G.	364	387	375	397	612	792	10
1978.	382	387	407	397	612	792	10
Estimating	413	387	460	397	612	792	10
the	466	387	480	397	612	792	10
Dimension	487	387	534	397	612	792	10
of	541	387	549	397	612	792	10
a	556	387	561	397	612	792	10
Model.	317	400	347	409	612	792	10
The	356	400	373	409	612	792	10
Annals	382	400	413	409	612	792	10
of	422	400	430	409	612	792	10
Statistics.	440	400	482	409	612	792	10
Disponible	491	400	538	409	612	792	10
en:	547	400	561	409	612	792	10
https://doi.org/10.1214/aos/1176344136	317	413	493	422	612	792	10
Shuhla,	317	439	351	449	612	792	10
M.,	354	439	367	449	612	792	10
Jharkharia,	370	439	420	449	612	792	10
S.	422	439	432	449	612	792	10
2015.	435	439	460	449	612	792	10
Applicability	463	439	516	449	612	792	10
of	518	439	527	449	612	792	10
ARIMA	529	439	561	449	612	792	10
models	317	452	349	462	612	792	10
in	351	452	359	462	612	792	10
wholesale	361	452	405	462	612	792	10
vegetable	407	452	451	462	612	792	10
market:	453	452	486	462	612	792	10
An	488	452	501	462	612	792	10
investigation.	503	452	561	462	612	792	10
International	317	465	372	475	612	792	10
Journal	380	465	412	475	612	792	10
of	420	465	428	475	612	792	10
Agricultural	436	465	486	475	612	792	10
and	494	465	511	475	612	792	10
Statistical	518	465	561	475	612	792	10
Sciences.	317	478	360	488	612	792	10
Disponible	430	478	477	488	612	792	10
en:	547	478	561	488	612	792	10
https://doi.org/10.4018/ijisscm.2013070105	317	491	507	500	612	792	10
Singh,	317	517	345	526	612	792	10
D.	354	517	364	526	612	792	10
P.,	372	517	385	526	612	792	10
Kumar,	393	517	425	526	612	792	10
P.,	434	517	446	526	612	792	10
Prabakaran,	455	517	509	526	612	792	10
K.	518	517	527	526	612	792	10
2013.	536	517	561	526	612	792	10
Application	317	530	366	539	612	792	10
of	372	530	380	539	612	792	10
ARIMA	387	530	419	539	612	792	10
model	425	530	453	539	612	792	10
for	459	530	471	539	612	792	10
forecasting	477	530	526	539	612	792	10
Paddy	533	530	561	539	612	792	10
production	317	543	364	552	612	792	10
in	366	543	374	552	612	792	10
Bastar	377	543	406	552	612	792	10
division	409	543	442	552	612	792	10
of	445	543	453	552	612	792	10
Chhattisgarh.	457	543	516	552	612	792	10
American	519	543	561	552	612	792	10
International	317	556	372	565	612	792	10
Journal	384	556	416	565	612	792	10
of	428	556	437	565	612	792	10
Research	449	556	491	565	612	792	10
in	503	556	511	565	612	792	10
Science,	523	556	561	565	612	792	10
Technology,	317	569	371	578	612	792	10
Engineering	377	569	431	578	612	792	10
&	436	569	443	578	612	792	10
Mathematics.	449	569	508	578	612	792	10
Disponible	514	569	561	578	612	792	10
en:	317	582	331	591	612	792	10
http://www.iasir.net	333	582	418	591	612	792	10
Spooner,	317	608	357	617	612	792	10
D.	364	608	374	617	612	792	10
M.,	380	608	394	617	612	792	10
y	400	608	405	617	612	792	10
Hetterscheid,	412	608	470	617	612	792	10
W.	476	608	489	617	612	792	10
2005.	495	608	520	617	612	792	10
Origins,	527	608	561	617	612	792	10
evolution,	317	621	360	630	612	792	10
and	370	621	387	630	612	792	10
group	397	621	423	630	612	792	10
classification	433	621	490	630	612	792	10
of	500	621	508	630	612	792	10
cultivated	519	621	561	630	612	792	10
potatoes.	317	632	358	643	612	792	10
Darwin's	363	632	401	643	612	792	10
Harvest.	407	632	444	643	612	792	10
New	450	632	470	643	612	792	10
Approaches	475	632	528	643	612	792	10
to	533	632	542	643	612	792	10
the	547	632	561	643	612	792	10
Origins,	317	647	351	656	612	792	10
Evolution,	362	647	406	656	612	792	10
and	416	647	433	656	612	792	10
Conservation	443	647	502	656	612	792	10
of	513	647	521	656	612	792	10
Crops.	532	647	561	656	612	792	10
Disponible	317	660	364	669	612	792	10
en:	366	660	380	669	612	792	10
https://doi.org/10.13140/2.1.4715.3601	383	660	555	669	612	792	10
Zegarra,	317	686	355	695	612	792	10
E.,	361	686	373	695	612	792	10
Tuesta,	379	686	412	695	612	792	10
J.	418	686	426	695	612	792	10
2009.	432	686	457	695	612	792	10
Crecimiento	463	686	517	695	612	792	10
agrícola,	523	686	561	695	612	792	10
pobreza	317	699	353	708	612	792	10
y	356	699	361	708	612	792	10
desigualdad	363	699	417	708	612	792	10
en	420	699	431	708	612	792	10
el	434	699	442	708	612	792	10
Perú	445	699	466	708	612	792	10
rural.	468	699	491	708	612	792	10
Boom	494	699	520	708	612	792	10
agrícola,	523	699	561	708	612	792	10
Revista	88	753	112	760	612	792	10
de	114	753	121	760	612	792	10
Investigación	123	753	164	760	612	792	10
e	166	753	170	760	612	792	10
Innovación	172	753	206	760	612	792	10
Agropecuaria	208	753	249	760	612	792	10
y	252	753	255	760	612	792	10
de	257	753	264	760	612	792	10
Recursos	266	753	296	760	612	792	10
Naturales,	298	753	330	760	612	792	10
La	332	753	340	760	612	792	10
Paz,	342	753	356	760	612	792	10
vol.6,	358	753	374	760	612	792	10
nº1,	376	753	388	760	612	792	10
pág.	390	753	404	760	612	792	10
30-40,	406	753	426	760	612	792	10
Junio	428	753	445	760	612	792	10
2019.	447	753	464	760	612	792	10
ISSN:	466	753	484	760	612	792	10
2518-6868	486	753	520	760	612	792	10
39	546	746	561	767	612	792	10
Luis	52	39	65	45	612	792	11
Francisco	67	39	98	45	612	792	11
Laurente	100	39	127	45	612	792	11
Blanco;	129	39	152	45	612	792	11
Frans	154	39	172	45	612	792	11
Laurente	174	39	201	45	612	792	11
Quiñonez	203	39	233	45	612	792	11
pobreza	51	63	87	72	612	792	11
y	91	63	96	72	612	792	11
desigualdad	99	63	153	72	612	792	11
en	157	63	168	72	612	792	11
el	171	63	179	72	612	792	11
Perú	183	63	204	72	612	792	11
rural.	207	63	230	72	612	792	11
(Grade,	234	63	267	72	612	792	11
Ed.).	271	63	292	72	612	792	11
Lima,	51	76	76	85	612	792	11
Perú:	99	76	123	85	612	792	11
GRADE.	146	76	185	85	612	792	11
Disponible	208	76	255	85	612	792	11
en:	278	76	292	85	612	792	11
https://www.grade.org.pe/publicaciones/839-	51	89	248	98	612	792	11
crecimiento-agricola-pobreza-y-desigualdad-en-el-	51	102	275	111	612	792	11
peru-rural/	51	114	97	124	612	792	11
40	51	746	67	767	612	792	11
Artículo	317	63	351	72	612	792	11
recibido	354	63	388	72	612	792	11
en:	391	63	405	72	612	792	11
30	408	63	419	72	612	792	11
de	422	63	433	72	612	792	11
marzo	436	63	464	72	612	792	11
2019	466	63	489	72	612	792	11
Aceptado	317	76	359	85	612	792	11
en:	362	76	376	85	612	792	11
6	379	76	384	85	612	792	11
de	387	76	398	85	612	792	11
junio	401	76	422	85	612	792	11
2019	425	76	447	85	612	792	11
Revista	88	753	112	760	612	792	11
de	114	753	121	760	612	792	11
Investigación	123	753	164	760	612	792	11
e	166	753	170	760	612	792	11
Innovación	172	753	206	760	612	792	11
Agropecuaria	208	753	249	760	612	792	11
y	251	753	255	760	612	792	11
de	256	753	264	760	612	792	11
Recursos	266	753	296	760	612	792	11
Naturales,	298	753	330	760	612	792	11
La	332	753	340	760	612	792	11
Paz,	342	753	356	760	612	792	11
vol.6,	358	753	374	760	612	792	11
nº1,	376	753	388	760	612	792	11
pág.	390	753	404	760	612	792	11
30-40,	406	753	426	760	612	792	11
Junio	428	753	445	760	612	792	11
2019.	447	753	464	760	612	792	11
ISSN:	466	753	484	760	612	792	11
2518-6868	486	753	520	760	612	792	11
