Proyecciones de Coberturas y Plantaciones (ha), 2025–2035

Implementación reproducible en R, con intervalos predictivos por bootstrap y escenarios

Objetivo, alcance y supuestos

Este documento implementa un pipeline reproducible para proyectar coberturas (ha) por categorías y plantaciones (flujo y stock) desde el año base 2024 hasta 2035. Se prioriza: (i) selección de variables explicativas por capacidad predictiva, (ii) robustez inferencial ante heterocedasticidad, (iii) coherencia contable entre componentes, (iv) cuantificación de incertidumbre mediante intervalos predictivos bootstrap bajo escenarios.

Convenciones

• Se trabaja a frecuencia anual.

• Variables objetivo de cobertura típicas: TC, P, A, H, OT y Area_total_ha.

• Plantaciones: Plantaciones_nuevas_ha (flujo) y Plantaciones_totales_ha (stock).

Metodología (desarrollo y justificación)

Lectura y estandarización

Se descarga el Google Sheets como XLSX mediante el endpoint de exportación. Se normalizan encabezados, se detecta la columna de año y se convierten campos numéricos controlando separadores de miles y decimales. Si existen años duplicados se agregan por promedio, lo cual evita duplicación de información temporal.

Años efectivos (step years)

Si una cobertura permanece constante por varios años, usar toda la serie induce sobreponderación de tramos constantes. Por ello, se define un subconjunto de años efectivos donde la variable cambia respecto del año previo, más el año base. En este subconjunto se estima correlación y se ajusta el modelo. Esta estrategia reduce correlación espuria por persistencia (Hamilton, 1994).

Selección de explicativas y rezagos

Para cada (Y) se evalúan candidatas (X) y rezagos (k). Se aplica un tamiz de correlación (Pearson y Spearman) y se selecciona el mejor modelo según RMSE Leave One Out (LOO), usando un modelo lineal simple: [Y_t = + X_{t-k} + _t] Este criterio privilegia desempeño fuera de muestra, adecuado en muestras cortas (Hastie et al., 2009).

Ajuste robusto y diagnósticos

Se ajusta OLS y se reportan errores estándar robustos HC1 (White, 1980). Se computan diagnósticos (Shapiro, Breusch Pagan, Durbin Watson, Ljung Box) para caracterizar supuestos y orientar cautelas. Para intervalos predictivos se utiliza bootstrap por bloques de residuales, mitigando autocorrelación (Efron & Tibshirani, 1993).

Proyección de (X)

Para cada explicativa requerida se estima ARIMA automático y ETS, seleccionando por AICc (Hyndman & Athanasopoulos, 2018). Si la serie es corta, se aplica fallback conservador usando último observado.

Reconciliación

Cuando están disponibles TC,P,A,H,OT se impone: [Area_total = TC + P + A + H + OT] garantizando coherencia contable.

Plantaciones (flujo y stock)

Se modela el flujo de nuevas plantaciones en diferencias, para evitar espurios por tendencia:

[Plant_nuevas_t = + ,X_{t-1} + u_t] Luego se reconstruye el nivel por acumulación y el stock por suma acumulada (Stock & Watson, 2015).

Intervalos predictivos (bootstrap)

Se simula la distribución predictiva re muestreando residuales por bloques (moving block bootstrap), re estimando el modelo y proyectando para cada réplica. Se reportan cuantiles (/2), 0.5 y (1-/2). Se calculan intervalos para baseline y shock (Davison & Hinkley, 1997).

Implementación completa

Parámetros

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Funciones utilitarias

Lectura de datos

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Chequeos determinísticos

Años efectivos (step years)

n_years_total	n_years_step	years_step
25	10	2006, 2012, 2014, 2016, 2018, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024

Correlaciones, tamiz y selección por RMSE LOO

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Ajuste final HC1 y diagnósticos

y	x	k	parametro	estimacion	se_robusta	t	p
A	ExportacionRestokusd	0	(Intercept)	-501.4137042720	229.55383340700	-2.184297	0.060456149918
A	ExportacionRestokusd	0	x	0.0010729399	0.00020447695	5.247241	0.000776431040
H	ExportacionMaderatn	1	(Intercept)	-21.0563306590	3.36452304733	-6.258340	0.000420742537
H	ExportacionMaderatn	1	x	0.0001190522	0.00001317171	9.038475	0.000041489363
OT	ExportacionMaderakusd	0	(Intercept)	12,216.6664361566	1,433.89924580183	8.519892	0.000027678497
OT	ExportacionMaderakusd	0	x	-0.1225703949	0.01646543296	-7.444104	0.000073054025
P	ExportacionRestotn	0	(Intercept)	-16,447.0263994387	5,004.97103556174	-3.286138	0.011085747548
P	ExportacionRestotn	0	x	0.0146815915	0.00416136898	3.528068	0.007753874197
TC	ExportacionCarnekusd	1	(Intercept)	53,727.2905195801	3,962.54109715459	13.558797	0.000002790723
TC	ExportacionCarnekusd	1	x	-0.0218670390	0.00311064373	-7.029747	0.000206045119

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Proyección de X (ARIMA vs ETS por AICc)

x	model
ExportacionCarnekusd	ARIMA
ExportacionMaderakusd	ARIMA
ExportacionMaderatn	ARIMA
ExportacionRestokusd	ARIMA
ExportacionRestotn	ARIMA

Proyección determinística de coberturas y reconciliación

Plantaciones (si existe Plantaciones_nuevas_ha)

Resultados determinísticos (tablas y figuras)

Tabla de proyecciones de coberturas

Year	TC	P	A	H	OT	Area_total_ha
2,000	89,995.410	21.44833	159.2850	0.000000	0.0000
2,001	89,995.410	21.44833	159.2850	0.000000	0.0000
2,002	89,995.410	21.44833	159.2850	0.000000	0.0000
2,003	89,995.410	21.44833	159.2850	0.000000	0.0000
2,004	89,995.410	21.44833	159.2850	0.000000	0.0000
2,005	89,995.410	21.44833	159.2850	0.000000	0.0000
2,006	42,957.103	101.48167	112.3567	299.185000	536.9617
2,007	42,957.103	101.48167	112.3567	299.185000	536.9617
2,008	42,957.103	101.48167	112.3567	299.185000	536.9617
2,009	42,957.103	101.48167	112.3567	299.185000	536.9617
2,010	42,957.103	101.48167	112.3567	299.185000	536.9617
2,011	42,957.103	101.48167	112.3567	299.185000	536.9617
2,012	47,327.695	0.00000	405.3150	50.525000	1,705.0950
2,013	47,327.695	0.00000	405.3150	50.525000	1,705.0950
2,014	34,356.600	0.00000	271.6400	0.000000	2,311.3000
2,015	34,356.600	0.00000	271.6400	0.000000	2,311.3000
2,016	24,180.430	0.00000	272.6100	0.000000	4,570.8150
2,017	24,180.430	0.00000	272.6100	0.000000	4,570.8150
2,018	25,759.525	0.00000	244.4000	0.000000	4,594.6350
2,019	25,759.525	0.00000	244.4000	0.000000	4,594.6350
2,020	34,732.300	0.00000	310.3000	0.000000	4,917.8000
2,021	18,898.100	992.12000	1,627.0300	0.000000	0.0000
2,022	25,133.800	2,100.09000	1,748.6700	0.000000	0.0000
2,023	10,505.510	5,182.77000	996.6300	0.000000	0.0000
2,024	16,883.550	8,524.81000	1,542.6800	0.000000	0.0000
2,025	13,500.990	6,442.12085	1,642.7956	3.136499	398.4267	21,987.47
2,026	11,891.159	7,161.55616	1,721.9218	6.805288	1,047.9265	21,829.37
2,027	10,281.327	7,880.99147	1,801.0481	6.805288	1,568.1750	21,538.35
2,028	8,671.495	8,600.42678	1,880.1743	6.805288	1,883.9047	21,042.81
2,029	7,061.664	9,319.86210	1,959.3005	6.805288	2,034.0792	20,381.71
2,030	5,451.832	10,039.29741	2,038.4268	6.805288	2,083.0687	19,619.43
2,031	3,842.000	10,758.73272	2,117.5530	6.805288	2,083.5446	18,808.64
2,032	2,232.169	11,478.16803	2,196.6792	6.805288	2,067.9281	17,981.75
2,033	622.337	12,197.60334	2,275.8055	6.805288	2,051.8866	17,154.44
2,034	0.000	12,917.03865	2,354.9317	6.805288	2,040.7018	17,319.48
2,035	0.000	13,636.47396	2,434.0579	6.805288	2,034.5969	18,111.93

Figura de trayectorias determinísticas

Plantaciones (si aplica)

Intervalos predictivos por bootstrap (baseline vs shock)

Intervalos predictivos por bootstrap (baseline vs shock)

Figura de intervalos predictivos (baseline)

Figura de intervalos predictivos (shock)

Resumen automático de incertidumbre (baseline vs shock)

variable	base_relw_med	base_relw_p90	base_w_med	base_w_p90	shock_relw_med	shock_relw_p90	shock_w_med	shock_w_p90	relw_med_ratio	relw_p90_ratio	w_med_ratio	w_p90_ratio	top3_years_baseline	top3_years_shock
TC	0.8857489	3.3312331	5,394.687038	6,671.763245	0.5263759	1.5748015	5,395.313808	6,526.745707	0.5942721	0.4727383	1.0001162	0.9782640	2034:2611.646263, 2035:1197.743576, 2033:6.664397	2035:2.069345, 2034:1.574802, 2033:1.118124
H	0.8250321	0.8250321	5.804373	5.804373	1.3820162	1.3820162	5.805686	5.805686	1.6751060	1.6751060	1.0002263	1.0002263	2025:1.783482, 2026:0.825032, 2027:0.825032	2025:1.783482, 2027:1.382016, 2028:1.382016
P	0.6096842	0.6217217	5,932.117005	7,873.599978	0.5892414	0.6094097	4,142.962221	5,892.793979	0.9664699	0.9801969	0.6983952	0.7484244	2035:0.624772, 2034:0.621722, 2033:0.6182	2035:0.611878, 2034:0.60941, 2033:0.606581
Area_total_ha	0.4687230	0.5264855	8,736.710103	9,569.094402	0.3176069	0.4789476	7,047.326264	9,209.026781	0.6776004	0.9097071	0.8066339	0.9623718	2032:0.542193, 2033:0.526485, 2031:0.521801	2035:0.510279, 2034:0.478948, 2033:0.434114
A	0.4596674	0.4842471	922.092047	1,123.223058	0.4316855	0.4623315	758.746394	941.636054	0.9391258	0.9547431	0.8228532	0.8383340	2035:0.48658, 2034:0.484247, 2033:0.47827	2035:0.468311, 2034:0.462332, 2033:0.456556
OT	0.4112343	0.9322042	842.914581	1,003.747943	0.3295577	0.3838411	1,013.698516	1,027.943773	0.8013866	0.4117565	1.2026112	1.0241055	2025:2.399938, 2026:0.932204, 2027:0.557672	2025:2.399938, 2026:0.383841, 2027:0.341501

Interpretación, conclusiones y recomendaciones operativas

Coherencia y consistencia

Si el chequeo de identidades presenta diferencias máximas cercanas a cero, se confirma consistencia interna en las series de coberturas o plantaciones. Diferencias sistemáticas sugieren revisar definiciones de variables o procesos de consolidación.

Incertidumbre

La tabla resumen permite identificar variables con intervalos más anchos y años con mayor incertidumbre. La razón de anchos (shock versus baseline) cuantifica sensibilidad del sistema ante perturbaciones en explicativas.

Recomendaciones

• En variables con autocorrelación residual elevada (Ljung Box con p bajo), considerar extensiones con errores HAC o modelos dinámicos, manteniendo el esquema de reconciliación.

• Evaluar escenarios adicionales (estancamiento, reversión a la media, rutas personalizadas) reutilizando build_x_scenarios.

Anexos (tablas auxiliares)

Top correlaciones

y	x	k	tipo	n	r_pearson	p_pearson	r_spearman	p_spearman
A	ExportacionRestokusd	0	niveles_step	10	0.8642482	0.001257183817	0.8060606	0.0048620611
A	Cambiousd	1	niveles_step	9	0.8349543	0.005097141317	0.7333333	0.0245541501
A	ExportacionCarnekusd	0	niveles_step	10	0.8243060	0.003352566927	0.8060606	0.0048620611
A	ExportacionCarnetn	0	niveles_step	10	0.7540989	0.011742746167	0.8181818	0.0038149201
A	PIBGFPMMGs	0	niveles_step	10	0.7289873	0.016759002054	0.7575758	0.0111434468
A	CarneAustraliaUSDton	0	niveles_step	10	0.7155562	0.019975357019	0.7575758	0.0111434468
A	Cambiousd	0	niveles_step	10	0.7078747	0.021994599228	0.6606061	0.0375883776
A	ExportacionRestokusd	1	niveles_step	9	0.6824523	0.042815692815	0.6666667	0.0498672306
A	TrigoChicagoUSDton	0	niveles_step	10	0.6814176	0.030021343209	0.7939394	0.0060999233
A	PIBGFPMMGs	1	niveles_step	9	0.6578082	0.054129735198	0.6500000	0.0580730580
H	ExportacionMaderatn	0	niveles_step	10	0.9651126	0.000006213742	0.7006490	0.0240185092
H	ExportacionMaderatn	1	niveles_step	9	0.9508217	0.000082754982	0.5477226	0.1268703669
H	PIBAgriculturaMGs	0	niveles_step	10	-0.7821395	0.007505795719	-0.7006490	0.0240185092
H	PIBGFPMMGs	0	niveles_step	10	-0.7793330	0.007871236242	-0.7006490	0.0240185092
H	ExportacionCarnekusd	0	niveles_step	10	-0.7484921	0.012756244174	-0.7006490	0.0240185092
H	PIBGFPMMGs	1	niveles_step	9	-0.7395614	0.022756421896	-0.5477226	0.1268703669
H	ExportacionCarnetn	0	niveles_step	10	-0.7326678	0.015944820973	-0.7006490	0.0240185092
H	ExportacionCarnekusd	1	niveles_step	9	-0.6979720	0.036542312338	-0.5477226	0.1268703669
H	ExportacionGranossojakusd	0	niveles_step	10	-0.6891198	0.027507022818	-0.6227992	0.0544386961
H	PIBAgriculturaMGs	1	niveles_step	9	-0.6850707	0.041712094084	-0.5477226	0.1268703669
OT	ExportacionMaderakusd	0	niveles_step	10	-0.9003577	0.000381816534	-0.8816806	0.0007415948
OT	SojaArgentinaUpRiverUSDton	0	niveles_step	9	-0.7768174	0.013792853764	-0.7137184	0.0308197930
OT	Cambiousd	1	niveles_step	9	-0.7349482	0.024079357520	-0.6614951	0.0523286275
OT	ExportacionRestokusd	1	niveles_step	9	-0.5877881	0.096009155318	-0.6963106	0.0371833811
OT	SojaArgentinaUpRiverUSDton	1	niveles_step	8	-0.5328957	0.173868349507	-0.4946626	0.2127005174
OT	CarneAustraliaUSDton	1	niveles_step	9	-0.5317704	0.140609899623	-0.5483446	0.1263514738
OT	TrigoChicagoUSDton	1	niveles_step	9	-0.5216604	0.149750720808	-0.5048252	0.1657206769
OT	TrigoChicagoUSDton	0	niveles_step	10	-0.5058538	0.135774271330	-0.5440157	0.1040270591
OT	MaizChicago*USDton	0	niveles_step	10	-0.4993322	0.141730357559	-0.6127993	0.0596101959
OT	ExportacionRestokusd	0	niveles_step	10	-0.4991020	0.141943488890	-0.5940401	0.0701631500
P	ExportacionRestotn	0	niveles_step	10	0.8566499	0.001548235695	0.6917638	0.0266782402
P	ExportacionRestokusd	1	niveles_step	9	0.8549549	0.003310636166	0.8946135	0.0011270073
P	ExportacionRestotn	1	niveles_step	9	0.8411334	0.004488434013	0.6755245	0.0458256305
P	CarneChicagoUSDton	0	niveles_step	10	0.8310758	0.002889886871	0.5753923	0.0817917657
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P	Cambiousd	0	niveles_step	10	0.7021018	0.023601730894	0.8210654	0.0035918800
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Correlaciones en diferencias

y	x	k	tipo	n	r_pearson	p_pearson	r_spearman	p_spearman
A	CarneAustraliaUSDton	0	diferencias_step	9	0.808094657	0.0084024579	0.71666667	0.02981804
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A	ExportacionMaderakusd	1	diferencias_step	8	-0.585000909	0.1276835432	-0.50000000	0.20703125
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A	SojaArgentinaUpRiverUSDton	0	diferencias_step	8	0.559757549	0.1490818233	0.28571429	0.49272625
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A	CarneChicagoUSDton	1	diferencias_step	8	-0.240838147	0.5655862974	-0.23809524	0.57015632
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A	ExportacionRestotn	0	diferencias_step	9	-0.175504955	0.6515148463	-0.20000000	0.60590127
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A	CarneAustraliaUSDton	1	diferencias_step	8	-0.041855095	0.9216133031	0.07142857	0.86652627
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A	ExportacionMaderatn	1	diferencias_step	8	0.001829906	0.9965689337	0.02380952	0.95537401
A	IndnomGasoil	0	diferencias_step	4
A	IndnomGasoil	1	diferencias_step	4
H	ExportacionMaderatn	0	diferencias_step	9	0.930973768	0.0002658126	0.73029674	0.02546356
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H	Cambiousd	0	diferencias_step	9	0.795894370	0.0102932475	0.63900965	0.06392412
H	Cambiousd	1	diferencias_step	8	0.775733090	0.0236687695	0.57735027	0.13397460
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H	CarneChicagoUSDton	1	diferencias_step	8	-0.436461732	0.2796264035	-0.57735027	0.13397460
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H	ExportacionGranossojakusd	0	diferencias_step	9	-0.316303150	0.4069658209	-0.43361369	0.24361299
H	ExportacionCarnekusd	1	diferencias_step	8	-0.304780140	0.4629401778	-0.24743583	0.55464642
H	ExportacionRestotn	1	diferencias_step	8	-0.271990582	0.5146113914	-0.24743583	0.55464642
H	ExportacionGranossojakusd	1	diferencias_step	8	-0.269900678	0.5179757418	-0.41239305	0.30995874
H	SojaArgentinaUpRiverUSDton	0	diferencias_step	8	0.234964244	0.5753884225	0.24743583	0.55464642
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H	SojaArgentinaUpRiverUSDton	1	diferencias_step	7
H	IndnomGasoil	0	diferencias_step	4
H	IndnomGasoil	1	diferencias_step	4
OT	SojaArgentinaUpRiverUSDton	0	diferencias_step	8	-0.779543408	0.0225524850	-0.51234754	0.19422342
OT	ExportacionMaderakusd	0	diferencias_step	9	-0.678144809	0.0446717150	-0.54245080	0.13131863
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OT	ExportacionMaderatn	0	diferencias_step	9	-0.465521794	0.2066506611	-0.71196668	0.03142526
OT	ExportacionCarnekusd	0	diferencias_step	9	-0.432680345	0.2447440261	-0.20341905	0.59962306
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OT	ExportacionCarnetn	1	diferencias_step	8	0.384255428	0.3472998295	0.26837252	0.52044098
OT	PIBGFPMMGs	1	diferencias_step	8	0.363718299	0.3757869860	0.43915503	0.27632684
OT	PIBAgriculturaMGs	1	diferencias_step	8	0.340168122	0.4096796426	0.56114254	0.14786012
OT	ExportacionRestokusd	0	diferencias_step	9	-0.308535371	0.4192067290	-0.15256429	0.69516409
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OT	CarneChicagoUSDton	0	diferencias_step	9	-0.264790554	0.4911048732	-0.15256429	0.69516409
OT	MaizChicago*USDton	0	diferencias_step	9	-0.260806452	0.4978915937	-0.10170953	0.79457697
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OT	CarneAustraliaUSDton	1	diferencias_step	8	-0.240915396	0.5654577762	-0.36596253	0.37262473
OT	ExportacionCarnetn	0	diferencias_step	9	-0.209853063	0.5878705575	-0.13561270	0.72793110
OT	ExportacionRestotn	0	diferencias_step	9	-0.202913729	0.6005495341	-0.16951588	0.66282804
OT	ExportacionGranossojakusd	1	diferencias_step	8	0.200021755	0.6348424069	0.21957752	0.60133421
OT	ExportacionGranossojakusd	0	diferencias_step	9	-0.182275882	0.6387985472	-0.10170953	0.79457697
OT	ExportacionMaderakusd	1	diferencias_step	8	0.181583502	0.6669409962	0.12198751	0.77353240
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OT	ExportacionRestokusd	1	diferencias_step	8	-0.039773669	0.9255029832	-0.02439750	0.95427283
OT	PIBGFPMMGs	0	diferencias_step	9	-0.031265941	0.9363574128	0.28817699	0.45205561
OT	SojaChicagoUSDton	1	diferencias_step	8	0.017547834	0.9671045657	-0.19518001	0.64322554
OT	IndnomGasoil	0	diferencias_step	4
OT	IndnomGasoil	1	diferencias_step	4
P	CarneAustraliaUSDton	1	diferencias_step	8	-0.488899328	0.2189118333	-0.07610194	0.85785883
P	PIBGFPMMGs	1	diferencias_step	8	-0.476949975	0.2320848800	-0.44392800	0.27052688
P	CarneAustraliaUSDton	0	diferencias_step	9	-0.466269648	0.2058242999	-0.24370872	0.52744179
P	ExportacionRestotn	1	diferencias_step	8	0.439109241	0.2763827786	0.26635680	0.52369942
P	TrigoChicagoUSDton	0	diferencias_step	9	-0.395187319	0.2924817473	-0.31333978	0.41161623
P	ExportacionMaderatn	1	diferencias_step	8	0.368008237	0.3697526223	0.44392800	0.27052688
P	CarneChicagoUSDton	1	diferencias_step	8	0.343858999	0.4042835715	0.20293852	0.62980849
P	SojaChicagoUSDton	0	diferencias_step	9	-0.338311547	0.3731937600	-0.38297084	0.30899180
P	ExportacionGranossojatn	0	diferencias_step	9	0.322495156	0.3973268507	0.08703883	0.82380155
P	MaizChicago*USDton	0	diferencias_step	9	-0.311005761	0.4152959163	-0.36556308	0.33330865
P	CarneChicagoUSDton	0	diferencias_step	9	0.307954531	0.4201286414	0.02611165	0.94683600
P	ExportacionMaderatn	0	diferencias_step	9	0.306481069	0.4224714164	0.58316015	0.09931059
P	ExportacionCarnekusd	1	diferencias_step	8	-0.298525952	0.4726297082	-0.16488754	0.69639383
P	ExportacionCarnetn	1	diferencias_step	8	-0.272743014	0.5134021356	-0.10146926	0.81104702
P	ExportacionMaderakusd	1	diferencias_step	8	0.264088019	0.5273759587	0.02536731	0.95245669
P	SojaArgentinaUpRiverUSDton	1	diferencias_step	7	0.258744480	0.5752967524	0.44474959	0.31737194
P	PIBAgriculturaMGs	1	diferencias_step	8	-0.258032399	0.5372352839	-0.27904046	0.50332359
P	SojaArgentinaUpRiverUSDton	0	diferencias_step	8	-0.246878546	0.5555675693	-0.10146926	0.81104702
P	ExportacionRestotn	0	diferencias_step	9	0.231775822	0.5484599624	0.11315048	0.77193693
P	ExportacionRestokusd	0	diferencias_step	9	-0.222457298	0.5650891036	-0.23500484	0.54274141
P	ExportacionCarnekusd	0	diferencias_step	9	-0.211850566	0.5842385983	-0.09574271	0.80643834
P	ExportacionCarnetn	0	diferencias_step	9	-0.205111239	0.5965241842	0.04351941	0.91148278
P	ExportacionGranossojakusd	0	diferencias_step	9	0.172440082	0.6572967767	-0.16537377	0.67068714
P	ExportacionMaderakusd	0	diferencias_step	9	0.140119020	0.7191809616	0.31333978	0.41161623
P	TrigoChicagoUSDton	1	diferencias_step	8	-0.132899374	0.7537322539	-0.10146926	0.81104702
P	Cambiousd	1	diferencias_step	8	0.127705495	0.7631428476	0.20293852	0.62980849
P	PIBGFPMMGs	0	diferencias_step	9	-0.122574134	0.7533993307	-0.29593202	0.43941376
P	ExportacionGranossojatn	1	diferencias_step	8	-0.121549677	0.7743291731	-0.16488754	0.69639383
P	PIBAgriculturaMGs	0	diferencias_step	9	-0.100319346	0.7973373222	-0.30463590	0.42541344
P	SojaChicagoUSDton	1	diferencias_step	8	-0.079610284	0.8513602103	0.21562217	0.60806477
P	MaizChicago*USDton	1	diferencias_step	8	-0.076703808	0.8567434711	0.01268366	0.97622069
P	Cambiousd	0	diferencias_step	9	0.051908443	0.8944901462	0.29593202	0.43941376
P	ExportacionRestokusd	1	diferencias_step	8	0.051038806	0.9044683006	0.10146926	0.81104702
P	ExportacionGranossojakusd	1	diferencias_step	8	-0.033454947	0.9373187637	0.12683657	0.76471972
P	IndnomGasoil	0	diferencias_step	4
P	IndnomGasoil	1	diferencias_step	4
TC	ExportacionRestokusd	1	diferencias_step	8	-0.539417376	0.1676600086	-0.57142857	0.13895996
TC	ExportacionGranossojakusd	0	diferencias_step	9	-0.533187141	0.1393558945	-0.56666667	0.11163299
TC	TrigoChicagoUSDton	0	diferencias_step	9	0.518240184	0.1529193737	0.31666667	0.40639701
TC	ExportacionGranossojakusd	1	diferencias_step	8	0.428776350	0.2891472344	0.42857143	0.28940322
TC	ExportacionRestokusd	0	diferencias_step	9	0.417368842	0.2636987840	0.26666667	0.48792227
TC	ExportacionGranossojatn	0	diferencias_step	9	-0.409247257	0.2740570146	-0.15000000	0.70009423
TC	ExportacionGranossojatn	1	diferencias_step	8	0.400560413	0.3254189689	0.30952381	0.45564489
TC	TrigoChicagoUSDton	1	diferencias_step	8	-0.397441892	0.3295526108	-0.33333333	0.41975309
TC	ExportacionCarnetn	1	diferencias_step	8	-0.369106348	0.3682150301	-0.45238095	0.26040477
TC	ExportacionCarnekusd	1	diferencias_step	8	-0.333583894	0.4193819545	-0.14285714	0.73576486
TC	ExportacionMaderatn	1	diferencias_step	8	0.325869732	0.4308718193	0.02380952	0.95537401
TC	PIBGFPMMGs	1	diferencias_step	8	-0.324028242	0.4336339355	-0.21428571	0.61034442
TC	ExportacionCarnetn	0	diferencias_step	9	-0.314309615	0.4100916240	-0.10000000	0.79797170
TC	CarneAustraliaUSDton	1	diferencias_step	8	-0.299720426	0.4707729210	-0.45238095	0.26040477
TC	ExportacionRestotn	1	diferencias_step	8	-0.288640691	0.4881069581	-0.11904762	0.77888573
TC	SojaChicagoUSDton	1	diferencias_step	8	-0.283750434	0.4958356134	-0.30952381	0.45564489
TC	MaizChicago*USDton	0	diferencias_step	9	0.271798189	0.4792611282	0.03333333	0.93215674
TC	PIBGFPMMGs	0	diferencias_step	9	-0.235925130	0.5411157606	-0.06666667	0.86468978
TC	CarneChicagoUSDton	1	diferencias_step	8	-0.208646498	0.6199933882	0.00000000	1.00000000
TC	PIBAgriculturaMGs	0	diferencias_step	9	-0.198912330	0.6079032142	-0.10000000	0.79797170
TC	ExportacionRestotn	0	diferencias_step	9	-0.169333806	0.6631729034	-0.33333333	0.38071318
TC	SojaChicagoUSDton	0	diferencias_step	9	0.163748486	0.6737785245	-0.03333333	0.93215674
TC	MaizChicago*USDton	1	diferencias_step	8	-0.162746941	0.7001949299	-0.16666667	0.69323881
TC	CarneAustraliaUSDton	0	diferencias_step	9	0.155468485	0.6895923604	0.15000000	0.70009423
TC	ExportacionMaderakusd	1	diferencias_step	8	0.133359973	0.7528989718	0.23809524	0.57015632
TC	PIBAgriculturaMGs	1	diferencias_step	8	-0.119907225	0.7773196524	0.14285714	0.73576486
TC	Cambiousd	1	diferencias_step	8	0.118064653	0.7806773407	-0.09523810	0.82250543
TC	CarneChicagoUSDton	0	diferencias_step	9	-0.110018600	0.7781203747	-0.30000000	0.43284533
TC	ExportacionMaderatn	0	diferencias_step	9	-0.097967613	0.8020113644	0.18333333	0.63681981
TC	Cambiousd	0	diferencias_step	9	-0.081055649	0.8357761793	0.28333333	0.46003033
TC	ExportacionCarnekusd	0	diferencias_step	9	-0.062378020	0.8733358650	-0.16666667	0.66823104
TC	ExportacionMaderakusd	0	diferencias_step	9	0.061954249	0.8741908466	-0.10000000	0.79797170
TC	SojaArgentinaUpRiverUSDton	0	diferencias_step	8	-0.033027855	0.9381177921	-0.23809524	0.57015632
TC	SojaArgentinaUpRiverUSDton	1	diferencias_step	7	-0.006426995	0.9890894201	0.07142857	0.87904819
TC	IndnomGasoil	0	diferencias_step	4
TC	IndnomGasoil	1	diferencias_step	4

Diagnósticos

y	x	k	shapiro_p	bp_p	dw_stat	lb_p
A	ExportacionRestokusd	0	0.6305157	0.3997526	2.030993	0.40514188
H	ExportacionMaderatn	1	0.2527211	0.8300780	1.817346	0.38387979
OT	ExportacionMaderakusd	0	0.6477056	0.9556497	2.547731	0.71740568
P	ExportacionRestotn	0	0.1211247	0.3489905	1.255300	0.85344843
TC	ExportacionCarnekusd	1	0.6808483	0.7267992	3.597260	0.01387085

Exportación a XLSX (opcional)