Trabajo que demuestra dos condiciones inherentes e inevitables en Economía: 1. Puedes hacer creer a cualquier docente la excelencia de tu trabajo de investigación con fuentes falsas y datos falsos. 2. La econometria lineal, solo demuestra que mis datos falsos correlacionan con lo que digo

1. FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
ESCUELA DE ECONOMÍA
ASIGNATURA: ECONOMETRÍA
CICLO 01 2014
PROYECTO DE CICLO:
RESIDUOS SÓLIDOS Y SU RELACIÓN CON EL INGRESO
NACIONAL BRUTO DISPONIBLE, EN EL SALVADOR EN
EL PERIODO 2006-2013
Docente:
William Martínez.
Alumnos:
Ana Deysi Borja Pacheco BP07018
Samael Aarón García Meléndez GM11008
CIUDAD UNIVERSITARIA, 18 DE JUNIO DE 2014.

2. CONTENIDO
ABSTRACT............................................................................................................................................. i
1. INTRODUCCIÓN............................................................................................................................ i
2. . OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN ............................................................................................ ii
2.1 Objetivo general........................................................................................................................ ii
2.2 Objetivos específicos................................................................................................................. ii
3. PREGUNTAS DE LA INVESTIGACIÓN................................................................................................iii
4. JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN........................................................................................iv
5. ESPECIFICACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN...............................................................................vi
6. PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESIS. ...................................................................................................vii
7. MATRIZ DE CONCEPTOS, VARIABLES, DIMENSIONES E INDICADORES PROPUESTOS PARA LA
INVESTIGACIÓN.................................................................................................................................viii
8. MARCO TEÓRICO.............................................................................................................................ix
9. RESULTADOS. ...................................................................................................................................x
9.1 PRUEBAS DE HIPÓTESIS............................................................................................................xii
9.2 CORRELACIÓN Y DETERMINACIÓN..........................................................................................xiii
9.3 PRUEBA DE NORMALIDAD. .....................................................................................................xiii
CONCLUSIONES.................................................................................................................................xiv
ANEXOS .............................................................................................................................................xvi

3. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 1

4. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013
ABSTRACT
Solid waste has been increasing throughout
the growth and development of countries,
becoming a major problem for them. This
issue has become the center of attention for
a variety of careers, including economics, in
which there exists different branches. Of
these branches, there are three that
specialize and put emphasis in taking care of
the environment. These are: Ecological
economics, Natural Resource Economics and
Environmental Economics. Ecological
economics is defined as the science of
viability's management or as the study and
valoration of the (un)sustainability. Natural
Resource Economics is the study of how
society allocates limited resources such as
fishing stocks, planting of trees, freshwater,
oil, among others. Environmental economics
has as its object of study the way waste is
arranged and the quality of water, air and
ground as the receptors of that waste.
Environmental economics also studies the
conservation of natural environments and
biodiversity
Given these definitions and the subject
matter of each of them, when it comes to
solid waste attention to the theory developed
in environmental economics, which as will
lend studying questions are arising where
economic phenomena such as inflation,
unemployment, production, income and
consumption of a country interact, among
others; Taking this as a basis to come to the
realization of econometric models that will be
1 The Nature of Economics and the
Economics of the Nature. Cheltenham:
Edward Elgar.
presented, how the generation of solid waste
is related or is explained by the behavior of
Gross National Income Available globally and
in each of its components.
For the realization of the model variables take
in trimesters with a sample of thirty-two data,
which have been obtained from the Central
Reserve Bank of El Salvador and the Ministry
of Environment of El Salvador, they were
subject to an series of tests to establish
whether there is statistically significant
evidence to support the hypothesis raised
later.
Los residuos sólidos a lo largo del
crecimiento y desarrollo de los países ha
ido en incremento llegando a convertirse
en un problema para los países;
convirtiéndose en el centro de atención
para diferentes carreras, entre ellas la
Economía, en la cual existen diferentes
ramas entre estas están tres que se
especializan y ponen vital importancia en
el medio ambiente, las cuales son
Economía ambiental, economía de los
recursos naturales y Economía Ecológica;
la economía ecología se define como
ciencia de la gestión de la sustentabilidad
o como el estudio y valoración de la
(in)sostenibilidad1
, la economía de los
recursos naturales es el estudio de cómo la
sociedad asigna los recursos escasos tales
como reservas pesqueras, plantaciones de
árboles, agua dulce, petróleo, entre otros.
La economía ambiental tiene como objeto
de estudio la forma en que son dispuestos

5. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 ii
los residuos, y la calidad resultante del
agua, el aire y el suelo como receptores de
dichos residuos, así como del estudio de
la conservación de los ambientes naturales
y la biodiversidad
Dado esas definiciones y por el objeto de
estudio de cada una de ellas cuando se trata
de residuos sólidos se presta atención a la
teoría que se desarrolla en la economía
ambiental, en la cual a medida se va
estudiando se van planteando preguntas en
las que se interrelacionan fenómenos
económicos como lo son la inflación,
desempleo, producción, ingreso y consumo
de un país, entre otros; tomando esto como
base se ha pasado a la realización de modelos
econométricos en los que presentará, cómo la
generación de residuos sólidos está
relacionada o es explicada con el
comportamiento del Ingreso Nacional Bruto
Disponible en forma global y en cada uno de
sus componentes.
Para la realización de los modelos se tomó las
variables en trimestres, con una muestra de
treinta y dos datos, los cuales han sido
obtenidos del Banco Central de Reserva de El
Salvador y del Ministerio de Medio Ambiente
de El Salvador, estos se someterán a una serie
de pruebas para establecer si existe evidencia
estadísticamente significativa que apoye la
hipótesis que se planteara más adelante.

6. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013
1. INTRODUCCIÓN
Los residuos sólidos se ven en constante incremento y cada persona genera un promedio diario de
los mismos dado por el consumo autónomo; la teoría de la economía ambiental constantemente
se hace preguntas en las que relaciona diferentes problemas económicos principalmente
macroeconómicos con la generación de los residuos sólidos.
Dado el objeto de estudio de la economía ambiental se puede llegar a considerar la relación entre
el ingreso nacional bruto disponible que es la indicador equivale al Producto Interno Bruto más los
ingresos primarios netos recibibles o pagables del/al resto del mundo más las transferencias
corrientes netas del/al resto del mundo2
y la generación de residuos sólidos en El Salvador, tomando
como años a estudiar el periodo entre el 2006 y el 2013 de forma trimestral.
Esta relación se medirá con la creación de un modelo econométrico en la que se realizara una serie
de pruebas con el fin de comprobar que dado una muestra (32) exista o no evidencia
estadísticamente significativa que para rechazar la hipótesis que se plantea en apartado 6.
2http://www.one.cu/publicaciones/07cuentasnacionales/abc/preguntas%20separadas/ABC1pag%2027.pdf

7. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 ii
2. ENFOQUE TEÓRICO.
3. METODOLOGÍA Y DATOS UTILIZADO
3.1 Modelo econométrico.
3.2 Fuentes y compilación de series de datos.
4. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN
2.1 Objetivo general
Analizar el comportamiento de la generación de Residuos Sólidos en El Salvador, en el periodo 2006-
2013, a partir de las variables independientes que componen el Ingreso Nacional Bruto Disponible.
2.2 Objetivos específicos.
1. Medir el nivel de relación de la generación de Residuos Sólidos en El Salvador contra la
Demanda Interna en el periodo 2006-2013.
2. Medir el nivel de relación de la generación de Residuos Sólidos en El Salvador contra el Saldo
de Cuenta Corriente en el periodo 2006-2013.
3. Estimar una tendencia del comportamiento de la generación de Residuos Sólidos en El
Salvador, y hacer pronósticos del mismo, a partir del comportamiento Macroeconómico.

8. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 iii
3. PREGUNTAS DE LA INVESTIGACIÓN.
1. ¿El Comportamiento de la Demanda Interna en El Salvador, afecta la generación de
Residuos Sólidos?
2. ¿El Comportamiento del Saldo de Cuenta Corriente, afecta la generación de
Residuos Sólidos?
3. ¿Es posible pronosticar los volúmenes de generación de residuos sólidos, a partir de
los datos de proyección Macroeconómicas?

9. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 iv
4. JUSTIFICACIÓN DE LA INVESTIGACIÓN.
El término “Residuos Sólidos” hace referencia a aquellos elementos físicos, tangibles y no fluidos,
que son excedentes o sobrantes de un proceso de producción y/o consumo. Dicho término ha
sustituido el empleado en los años de 1990 de “desecho sólido” (actualmente usado para aquellos
elementos irrecuperables y peligrosos, como los desechos nucleares) o el vulgarmente usado
“basura”. Entiéndase además, que para fines económicos, los residuos sólidos son materiales o
restos que no tienen ningún valor económico para la entidad que lo genero pero si un valor
comercial para su recuperación e incorporación al ciclo de vida de la materia.
Según un estudio realizado por Michael McDonough, se estableció que una forma indirecta para
medir el nivel de producción a través de la masa de residuos generados. Al medir la cantidad de
deshechos que tiene la economía, se observa un comportamiento similar al del producto interno
bruto.
En una serie histórica (de Estados Unidos) que presentó este economista en Bloomberg Briefs,
muestra esta relación tomando en cuenta datos desde 1998 hasta 2012. La lógica puede
fundamentar esto con una idea muy sencilla, tal vez simplista: si se tiene una computadora
inservible, se desecha y se compra una nueva.
En cierto sentido es equiparable casi uno a uno el tirar el producto a la basura y generar uno nuevo.
La idea la tuvo McDonough en la universidad al hacer un proyecto relacionado con antropología y
arqueología. Menciona que cuando estudiaban la migración de tribus antiguas, se calculaba su
tamaño midiendo la basura que dejaban cuando se movían de un lado a otro.
Además de servir para pláticas de sobremesa, este tipo de indicadores tienen una función real. En
este caso, la serie de cantidad de residuos va un poco adelantada a la de producción, esto sirve para
hacer predicciones de la economía.
Partiendo del experimento de McDonough, podemos establecer que en El Salvador sería interesante
determinar la relación entre la masa de residuos sólidos y el comportamiento del Ingreso Nacional
Bruto Disponible YNBD Como ya se sabe, el Ingreso Nacional Bruto Disponible está conformado por
la Demanda interna (DI) mas la Balanza comercial (BC) más la renta (R) mas las transferencias (TR),
(YNBD = Di + BC + R + Tr); por lo que podemos establecer que: la Masa de Residuos Sólidos (MdRS)
esta en función del Ingreso Nacional Bruto Disponible:
MdRS = F(YNBD) = F(Di,BC,R,Tr)
Partiendo de este supuesto, se tiene 4 variables explicativas, medidas en la misma escala (unidades
monetarias) que serán sometidos a estudio estadístico y análisis económico, para establecer si
existe relación con la variable explicada.

10. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 v
La Asociación Interamericana de Ingeniería Sanitaria y Ambiental junto con La Organización
Panamericana de la Salud y El Banco Interamericano de Desarrollo brindan Generación per cápita
de residuos sólidos por tamaño de población en la que se establece que en El Salvador se genera al
día un promedio 0.89 kilogramos de Residuos sólidos urbanos , los cuales son los Residuos sólidos o
semisólidos provenientes de las actividades propias de los núcleos poblacionales en general, que
incluyan los residuos similares a los residuos domiciliarios, como son los de origen domiciliario,
comercial, de servicios, institucional, de mercados, hospitalarios comunes o no peligrosos, los
generados en las oficinas de las industrias, del barrido y limpieza de calles y áreas públicas, de podas
de plantas de calles, plazas y jardines públicos.

11. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013
5. ESPECIFICACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN
La generación de Residuos Sólidos, depende de muchas variables (independientes) pero para el
objetivo del análisis, lo relacionaremos con el Ingreso Nacional Bruto Disponible YNBD (que equivale
a todo el dinero potencia a consumir en la economía), desglosado en sus equivalencias:
YNBD= Di + SCC, es decir
YNBD= PIB+(X-M)[Renta] +(X-M)[Transferencias]
(el PIB ya incluye las (X-M)[ByS])
Suponiendo que el Modelo de Regresión Lineal Múltiple tomará la siguiente forma:
𝐘 = 𝛃 𝟏 + 𝛃 𝟐 𝐗 𝟐 + 𝛃 𝟑 𝐗 𝟑 + 𝛃4 𝐗 𝟒 + 𝛃 𝟓 𝐗 𝟓
Donde;
𝐲̂ Valor de la variable dependiente, (Residuos Sólidos en El Salvador)
𝛃 𝟏 𝛃 𝟐 𝛃 𝟑 𝛃 𝟒 𝛃 𝟓 Son parámetros del Modelo
𝐗 𝟐 𝐗 𝟑 𝐗 𝟒 𝐗 𝟓 Valor de las variables independientes (Demanda Interna, Balanza Comercial, Renta(X-
M) y Transferencias (x-M) respectivamente).
Sin embargo, es importante hacer mención que desafortunadamente, los valores de los
parámetros 𝛃 𝟏 𝛃 𝟐 𝛃 𝟑 𝛃 𝟒 𝛃 𝟓 no suelen conocerse, por lo tanto no se podría utilizar la ecuación antes
mencionada. Pero a partir de datos muéstrales podríamos conocer 𝛃 𝟏 𝛃 𝟐 𝛃 𝟑 𝛃 𝟒 𝛃 𝟓 y utilizarlos como
estimadores puntuales de dichos parámetros. Obteniendo de esta forma un valor estimado 𝐲̂ para
la variable dependiente.
Obteniendo así una nueva ecuación (Ecuación De Regresión Múltiple Estimada).
𝐲̂ = 𝐛 𝟎 ∗ 𝐛 𝟏 ∗ 𝐗 𝟏 , 𝐛 𝟐 ∗ 𝐗 𝟐 , 𝐛 𝟑 ∗ 𝐗 𝟑
𝐲̂ = Valor estimado de Residuos Sólidos en El Salvador
𝐛 𝟏, 𝐛 𝟐, 𝐛 𝟑 𝐛4, 𝐛 𝟓 : Parámetros estimadores del Modelo
Un aspecto muy importante dentro del Modelo Lineal Múltiple es cualquier transformación o
variabilidad en “Y” (representada por 𝛆 )
𝐲̂ = 𝐛 𝟎 + 𝐛 𝟏 𝐗 𝟏 + 𝐛 𝟐 𝐗 𝟐 + 𝐛 𝟑 𝐗 𝟑 + 𝛆
Donde 𝛆 es la perturbación aleatoria que recoge todos aquellos factores de la realidad no
controlables u observables y que por tanto se asocian con el azar. (De ahí su carácter estocástico
del Modelo). “Sin embargo, esta variable no será tomada en el análisis de este estudio”.

12. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 vii
6. PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESIS.
Las variables que se miden en el Análisis de Regresión son las que inciden en el Comportamiento de
la variable Dependiente. Es decir, lo que tratamos de probar es; si las variables independientes en
conjunto, tienen alguna relación sea significativa o no en el comportamiento de la variable
independiente, y si el Modelo utilizado en este caso Modelo de Regresión Lineal Múltiple es el
adecuado, para el análisis de dicho estudio.
De acuerdo a esto, podemos definir las Hipótesis correspondientes del Modelo, aplicadas a nuestro
tema de Investigación:
Ho: No se encuentran diferencias estadísticamente significativas entre la variable dependiente
Residuos Sólidos y las variables independientes: Demanda Interna, Balanza Comercial, Renta y
transferencias.
Ha: Se encuentran diferencias estadísticamente significativas entre la variable dependiente
Residuos Sólidos y las variables independientes: Demanda Interna, Balanza Comercial, Renta y
transferencias.
El modelo de regresión se define de la siguiente manera:
𝐇 𝐨 : 𝛃 𝟏 = 𝛃 𝟐 = 𝛃 𝟑 = 𝛃4 = 𝛃 𝟓 = 𝟎
𝐇 𝐚: 𝐔𝐧𝐨 𝐨 𝐦á𝐬 𝐝𝐞 𝐥𝐨𝐬 𝐩𝐚𝐫𝐚𝐦𝐞𝐭𝐫𝐨𝐬 𝐞𝐬 𝐝𝐢𝐟𝐞𝐫𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐝𝐞 𝐜𝐞𝐫𝐨
Identificado el correspondiente planteamiento el cual es denominado prueba de Significancia
Global, se analizara por medio de la prueba F y mediante los resultados correspondientes se estará
concluyendo el rechazo o aceptando las hipótesis formuladas.
Si encontramos que hay diferencias estadísticamente significativas en la prueba F, no es suficiente
esto para conocer la relación de las variables del Modelo en forma global, sino que también es
importante realizar cada una de las relaciones de los coeficientes de la ecuación de regresión para
conocer si efectivamente el modelo de regresión empleado es el adecuado o no.
Prueba t
𝐇 𝐎: 𝛃 𝟏 = 𝟎 𝐇 𝐨: 𝛃 𝟐 = 𝟎 𝐇 𝐨: 𝛃 𝟑 = 𝟎 𝐇 𝐨: 𝛃4 = 𝟎 𝐇 𝐨: 𝛃 𝟓 = 𝟎
𝐇 𝐚: 𝛃 𝟏 ≠ 𝟎 𝐇 𝐚: 𝛃 𝟐 ≠ 𝟎 𝐇 𝐚: 𝛃 𝟑 ≠ 𝟎 𝐇 𝐚: 𝛃4 ≠ 𝟎 𝐇 𝐚: 𝛃 𝟓 ≠ 𝟎
Si se rechazarán las hipótesis correspondientes, todos los parámetros son estadísticamente
significativos si no se puede rechazar cada una de las hipótesis el modelo puede no ser el adecuado.

13. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013
viii
7. MATRIZ DE CONCEPTOS, VARIABLES, DIMENSIONES E INDICADORES PROPUESTOS PARA LA INVESTIGACIÓN.
CONCEPTO VARIABLE INDICADOR FORMA PERIODO TÉCNICA FUENTE
Residuos
Sólidos.
Demanda
Interna
Montos del PIB menos la
Balanza Comercial (Di=C+G+I)
Tabla y Grafica 2006-2013 Serie de Tiempo
Propia a partir de
datos del BCR
Balanza
Comercial
Montos de Balanza comercial
(Bienes y Servicios)
Tabla y Grafica 2006-2013 Serie de Tiempo BCR
Rentas
Montos de Rentas (entradas
menos salidas)
Tabla y grafica 2006-2013 Serie de Tiempo BCR
Transferencias
Montos de Transferencias
(entradas menos salidas)
Tabla y Grafica 2006-2013 Serie de Tiempo BCR

14. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013
8. MARCO TEÓRICO
El trabajo de investigación tiene como base, la teoría económica ambiental en el cual se sostiene
que la producción de residuos sólidos es una externalidad negativa provocada por el proceso
productivo y de consumo y que a su vez es inevitable y normal además plantea que el sistema
productivo global es el punto de partida de la generación de residuos sólidos, este incentiva la
extracción de recursos de la naturaleza, para la fabricación de una gran cantidad de bienes, que
generalmente presentan tres características básicas: obsolencia temprana, materiales que en poco
años pierden su peculiaridad: utilidad rápida, lo que usualmente es usar y tirar: y exagerado uso de
empaques y embalajes, para su comercialización.
Dada estas características se puede plantear una serie de preguntas tanto macroeconómicas como
microeconómicas, que en este caso nos centraremos en las de la primera, específicamente en como
el Ingreso Neto Bruto Disponible (YNBD) de un país afecta los volúmenes de producción de los
residuos sólidos, es decir, si los componentes de forma individual y en conjunto pueden explicar la
generación de residuos sólidos en El salvador.

15. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 x
9. RESULTADOS.
9.1 Estadisticas descriptivas.
Se muestran las características mas esenciales de cada variable que integra el modelo.
Residuos
Solidos
Demanda
Interna Bienes Servicios
Ingreso
Secundario
Mean 230584.2 5787.648 -1021.265 82.72250 840.6327
Median 230931.6 5852.828 -1045.852 77.63483 833.6877
Maximum 240842.7 6185.748 -728.9329 175.5880 931.4000
Minimum 222451.7 5289.385 -1238.425 13.79498 755.4461
Std. Dev. 5628.784 255.1356 143.8673 34.84761 50.37535
Skewness 0.093361 -0.395958 0.409485 0.464758 0.300776
Kurtosis 1.991055 2.119188 2.369994 3.337174 2.048615
Jarque-Bera 1.403779 1.870614 1.423495 1.303584 1.689330
Probability 0.495648 0.392465 0.490786 0.521111 0.429701
Sum 7378696. 185204.8 -32680.46 2647.120 26900.25
Sum Sq. Dev. 9.82E+08 2017920. 641632.2 37645.04 78667.96
Observations 32 32 32 32 32
Units Toneladas USD USD USD USD
9.2 Tendencias graficas de las variables.

16. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xi
220,000
224,000
228,000
232,000
236,000
240,000
244,000
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Residuos Sólidos
5,200
5,400
5,600
5,800
6,000
6,200
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Demanda Interna
-1,300
-1,200
-1,100
-1,000
-900
-800
-700
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Bienes
0
40
80
120
160
200
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Servicios
750
800
850
900
950
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Ingreso Secundario

17. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xii
9.2.3 Tendencias graficas de las variables desestacionalizadas
220,000
225,000
230,000
235,000
240,000
245,000
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Residuos Sólidos SA
5,200
5,400
5,600
5,800
6,000
6,200
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Demanda Interna SA
-1,300
-1,200
-1,100
-1,000
-900
-800
-700
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Bienes SA
0
40
80
120
160
200
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Servicios SA
760
800
840
880
920
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Ingreso Secundario SA
9.1 PRUEBAS DE HIPÓTESIS.
Siendo la hipótesis nula que Ho=0, con un nivel de confianza de 0.95, puede verse que nos niveles
de confianza de la prueba t son:
Di= 0.0096, Bi=0.0471,SE=0.66, IP=0.99,IS=0.2858
Donde únicamente Di y Bi rechazan la Hipotesis Nula.

18. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xiii
Las restantes son mayores a 0.5, por lo que el modelo, tal como fue concebido, no se tiene una
certeza de que los coeficientes sean diferentes de cero; es decir, se acepta la hipótesis nula, no
aceptando la hipótesis alternativa.
En otras palabras, existe un riesgo de que la variable Servicios, tiene una p(0.66) de probabilidad
que sea cero; la variable Ingreso Primario tiene una p(0.999) de probabilidad de ser cero y la variable
Ingreso secundario, tiene una p(0.2858) de probabilidad de ser cero.
9.2 CORRELACIÓN Y DETERMINACIÓN
Los R y R^2 tiene valores de 0.6735 y 0.4537 respectivamente. El R^2 ajustado tiene valores de
0.3486, los cuales son muy buenos indicadores de representación del modelo.
9.3 PRUEBA DE NORMALIDAD.
La serie de datos que describe a los residuos sólidos, tiene una distribución de probabilidad muy
buena, partiendo del criterio que JB<5.99, se tiene un valor de 3.07.
0
1
2
3
4
5
-6 -4 -2 0 2 4 6 8 10
Series: Residuals
Sample 2006Q1 2013Q4
Observations 32
Mean 3.93e-14
Median -0.626747
Maximum 9.758801
Minimum -5.175910
Std. Dev. 4.160236
Skewness 0.753055
Kurtosis 2.802812
Jarque-Bera 3.076334
Probability 0.214774

19. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xiv
CONCLUSIONES.
Al realizar una regresión lineal simple, tomando al YNBD como variable explicativa, y a la generación
de residuos sólidos RS como variable explicada, se obtiene una regresión parcialmente satisfactoria.
En cambio, al desglosar al YNBD en sus componentes, a saber Demanda interna Di, y al saldo de
cuenta corriente SCC en sus respectivas cuentas de bienes, servicios, ingreso primario (renta) e
ingreso secundario (transferencias), es decir:
YNBD=Di+SCC=Di+(Bienes+Servicios+IP+IS)
Y repetir el experimento, se obtienen que algunas de las variables no pasan efectivamente la prueba
t; aunque el modelo en conjunto, tenga una correlación y determinación muy aceptables.
Al evaluar una a una las variables, resulta que aquellas las cuales, toman valores negativos en la
serie de datos (Bienes e Ingreso Primario) son las que corrompen la estabilidad del modelo, bajo el
criterio de confiabilidad del 95%.
Revisando su comportamiento, es muy sugerente pensar en su naturaleza económica, y en la
práctica, como afecta dicha variable a la generación de residuos sólidos.
DEMANDA INTERNA: en equivalencia al PIB, equivale a Y=C+G+I. Es lógico pensar que conforme
aumente el consumo de los hogares, el gasto del gobierno, y la inversión pública o privada, se
demanden más bienes y servicios; estos al finalizar tu ciclo vivo de consumo, se acumulen sus
residuos, por lo tanto, aumenta la generación de residuos solidos
BIENES: En las cuentas nacionales, equivale a la diferencia de exportación e importación de bienes.
Por comportamiento en las últimas décadas, la cifra es negativa, es decir, en volumen económico,
se importan más bienes de los que se exportan. Para fines prácticos del estudio, esta cantidad no
está en correspondencia. Pues por lógica, todos aquellos bienes generados en el país y son
exportados, generaron residuos sólidos en su proceso de fabricación.
También, aquellos bienes importados, al ser consumidos en el país, sus desechos son colectados en
el país; por lo tanto, lo más adecuado para el cálculo, es dividir las cuentas de bienes exportados y
bienes importados, y en lugar de operar su diferencia, sumar sus valores absolutos. Así su volumen
monetario, correspondería de mejor manera al potencial de generación de residuos en el país.
SERVICIOS: De la misma forma que con los bienes, los servicios en las cuentas nacionales, es la
diferencia entre exportaciones e importaciones. Puede decirse que están en relativa
correspondencia con el análisis de la generación de residuos sólidos.
Por ejemplo, para el caso de las exportaciones, son servicios generados en el país; y por lo tanto
consumen recursos locales, cuyos residuos son recolectados en el país, por lo tanto la razón apunta
a una relación positiva. En cambio, las importaciones de servicios, sugiere que son generados en el

20. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xv
extranjero, siendo el extranjero quien absorbe los residuos generados; y El Salvador, únicamente
los consume. Ejemplo de ello es la Electricidad.
INGRESO PRIMARIO: Conocido previamente como Rentas, tiene un comportamiento de diferencias,
entre las rentas que entran, menos las rentas que salen; cuya tendencia ha sido negativa en las
últimas décadas. Dado aquellas rentas que salen, es capital que se deja de gastar y consumir en el
país, por lo tanto las rentas salientes, tienen una relación negativa con los residuos sólidos.
Para con las rentas entrantes, también es al revés, su ingreso al país, se convierte en capital potencia
a ser consumido en el país, y generar residuos sólidos.
INGRESO SECUNDARIO: Conocido también como las Transferencias, es la diferencia entre las
transferencias de dinero saliente como entrante. Por convención, aquellos flujos de capital que
entran al país, se suman, mientas aquellos flujos que salen, se restan. Dicho comportamiento, actúa
en correspondencia con la generación de residuos sólidos. Mientras más dinero ingrese al país, más
potencial de generar residuos sólidos es posible.
En palabras simple, el modelo escogido para este proyecto, no es representativo ni tiene una alta
confiabilidad; por lo que es necesario evaluar el comportamiento y reajustar las variables de Bienes,
Servicios e Ingreso Primario, para que su interpretación lógica, corresponda con el análisis lógico de
los residuos sólidos.

21. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xvi
REFERENCIAS
[1]http://www.marketplace.org/topics/economy/tracking-economy-and-gdp-through-trash
[2] http://www.reporteindigo.com/indigonomics/por-su-basura-conoceras-su-pib
[3]Evaluación Regional del manejo de residuos sólidos urbanos en América Latina.
www6.iadb.org/Residuos/informacion/InfoPais.bid;jsessionid=5CAB1A0D8D7371B1A290E82C519
7AA78
[4] Dirección gral. De saneamiento ambiental- unidad de desechos sólidos y materiales peligrosos
MINISTERIO DE MEDIO AMBIENTE Y RECURSOS NATURALES
Portal de gobierno abierto.
[5] Banco Central de Reserva de El Salvador
http://bcr.gob.sv/bcrsite/?cat=1000&title=Base%20de%20Datos%20Econ%C3%B3mica-
Financiera&lang=es
[6]Banco Mundial
http://datos.bancomundial.org/
ANEXOS

22. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xvii
Datos de residuos sólidos (Desecho solidos) obtenidos del portal de transparencia activa.

23. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xviii
Estadísticas parciales del Ministerio de medio ambiente y recursos Naturales.
Generación
(Ton/día)
Recolección
(Ton/día)
Cobertura de
recolección
Cobertura de
disposición sanitaria
Población
servida
Viviendas
servidas
3,434 2,563 75% 75% 2,738,788 692,872
Departamento Generación
(Ton/mes)
Recolección
(Ton/mes)
Cobertura Población
servida
Viviendas
servidas
1 Ahuachapán 1,960 1,580 84% 113,086 27,130
2 Santa Ana 8,416 7,440 76% 249,190 64,638
3 Sonsonate 3,596 3,270 91% 237,034 56,989
4 Chalatenango 1,823 1,590 85% 53,936 13,195
5 La Libertad 12,144 9,810 89% 411,152 103,775
6 Cabañas 1,502 1,230 84% 41,121 9,505
7 La Paz 2,000 1,680 81% 122,907 30,289
8 Cuscatlán 2,471 1,530 78% 74,887 17,400
9 San Salvador 53,537 37,350 69% 1,006,627 262,673
10 San Vicente 1,183 1,060 82% 62,835 15,143
11 Usulután 3,445 2,710 79% 129,610 32,616
12 San Miguel 7,742 5,362 68% 147,584 37,654
13 Morazán 1,186 897 76% 34,620 8,264
14 La Unión 2,004 1,370 75% 54,201 13,601

24. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xix
año
Trimest
re
Observaci
on RS Di Bienes Serv IP IS YNBD
2006 I 1 222.45 5299.30 -882.00 58.70 -119.00 792.70 5149.70
2006 II 2 222.75 5589.60 -1051.10 50.50 -105.00 894.40 5378.40
2006 III 3 223.05 5608.40 -1021.30 102.80 -88.00 853.60 5455.50
2006 IV 4 229.13 5853.40 -1129.70 72.10 -125.50 931.40 5601.70
2007 I 5 222.64 5576.55 -966.03 50.72 -121.22 837.07 5377.10
2007 II 6 222.94 5969.87 -1216.64 13.79 -116.11 917.27 5568.19
2007 III 7 223.24 5902.87 -1121.24 83.26 -66.59 906.81 5705.11
2007 IV 8 223.54 6131.20 -1238.43 76.87 -133.18 927.67 5764.14
2008 I 9 224.79 5884.18 -1104.64 28.32 -76.15 822.35 5554.06
2008 II 10 230.96 6081.79 -1237.48 31.67 -95.11 911.44 5692.31
2008 III 11 235.19 6053.19 -1226.94 86.48 -72.39 845.22 5685.57
2008 IV 12 239.43 5933.79 -1082.76 57.04 -110.84 830.31 5627.54
2009 I 13 240.84 5289.39 -728.93 73.59 -113.81 755.45 5275.68
2009 II 14 240.84 5371.52 -742.19 49.10 -116.74 787.19 5348.88
2009 III 15 227.02 5473.94 -805.61 87.70 -77.66 795.11 5473.48
2009 IV 16 227.02 5686.96 -932.41 71.83 -200.96 810.23 5435.65
2010 I 17 228.45 5396.17 -764.92 57.40 -132.85 794.11 5349.91
2010 II 18 228.76 5624.70 -954.80 74.87 -100.69 842.76 5486.85
2010 III 19 229.06 5573.16 -882.91 128.71 -69.92 815.86 5564.91
2010 IV 20 229.36 5801.08 -995.89 95.81 -178.01 792.36 5515.36
2011 I 21 230.90 5575.17 -856.52 61.80 -112.05 756.87 5425.27
2011 II 22 231.21 5808.84 -1046.94 78.40 -103.07 816.13 5553.36
2011 III 23 231.51 5903.41 -1113.35 130.11 -160.90 829.02 5588.30
2011 IV 24 231.82 5949.13 -1021.95 110.26 -147.61 838.61 5728.44
2012 I 25 233.44 5749.98 -950.34 99.18 -160.07 794.82 5533.57
2012 II 26 233.75 5853.13 -1044.76 121.77 -159.19 866.11 5637.07
2012 III 27 234.06 5979.16 -1072.60 99.10 -187.54 818.02 5636.14
2012 IV 28 234.37 6065.76 -1059.48 105.15 -239.28 889.09 5761.23
2013 I 29 236.08 5852.52 -961.87 71.51 -190.48 787.29 5558.98
2013 II 30 236.39 6080.62 -1161.51 95.65 -174.65 883.31 5723.41
2013 III 31 236.70 6100.19 -1145.35 147.34 -231.09 842.86 5713.96
2013 IV 32 237.01 6185.75 -1159.88 175.59 -211.52 914.80 5904.74

25. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xx
Regresión lineal del modelo esencial Residuos Sólidos- YNBD
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 180.2046 33.96069 5.306270 0.0000
YNBD 0.009069 0.006111 1.484082 0.1482
R-squared 0.068395 Mean dependent var 230.5842
Adjusted R-squared 0.037342 S.D. dependent var 5.628786
S.E. of regression 5.522691 Akaike info criterion 6.316069
Sum squared resid 915.0035 Schwarz criterion 6.407678
Log likelihood -99.05710 Hannan-Quinn criter. 6.346435
F-statistic 2.202500 Durbin-Watson stat 0.450008
Prob(F-statistic) 0.148219

26. Residuos Sólidos Y Su Relación Con El Ingreso Nacional Bruto Disponible, En El Salvador En El Periodo 2003-2013 xxi
5,200
5,400
5,600
5,800
6,000
6,200
220 224 228 232 236 240 244
RS
DI
-1,300
-1,200
-1,100
-1,000
-900
-800
-700
220 224 228 232 236 240 244
RS
BI
0
40
80
120
160
200
220 224 228 232 236 240 244
RS
SE
-250
-200
-150
-100
-50
220 224 228 232 236 240 244
RS
IP
750
800
850
900
950
220 224 228 232 236 240 244
RS
IS
Visualización de las demás variables, versus los residuos sólidos.