Viabilidad comercial y financiera de emprendimientos de café de especialidad en el sur del Ecuador caso Quilanga-Loja

Autores/as

  • Fanny Jhamile Bravo Montero Universidad Nacional de Loja Autor/a
  • Carlos Roberto Carpio Ayala Universidad Nacional de Loja Autor/a
  • Zoila Mónica Ortega Pesantez Universidad Nacional de Loja Autor/a
  • Jimena Elizabeth Benitez Chiriboga Universidad Nacional de Loja Autor/a

Palabras clave:

Viabilidad financiera, Café de especialidad, Plan de negocios, Quilanga, Loja

Resumen

 

El café de especialidad ha ganado terreno en los mercados globales, pero en el sur del Ecuador los estudios sobre su viabilidad empresarial siguen siendo escasos. Esta investigación se propuso determinar la viabilidad comercial y financiera de Kawsana Coffe, un emprendimiento dedicado a la producción de café arábigo de especialidad en el cantón Quilanga y su comercialización en la ciudad de Loja. La metodología tuvo un enfoque cuantitativo, con diseño descriptivo, no experimental y transversal. Se aplicaron 398 encuestas a la población económicamente activa de Loja y se proyectaron los flujos financieros a cinco años con una tasa de descuento del 12,20%. Los resultados mostraron una intención de compra del 81,03% y una demanda insatisfecha que justifica la entrada del producto al mercado. En el plano financiero, el Valor Actual Neto alcanzó los $95.216,90, la Tasa Interna de Retorno llegó al 48,16% y la relación beneficio-costo fue de 1,26. La inversión inicial de $101.955,83 se recupera en un año, ocho meses y cuatro días. El análisis de sensibilidad confirmó que el proyecto resiste un incremento del 5,50% en los costos y una caída del 4,47% en los ingresos sin perder rentabilidad. Se concluye que el emprendimiento es viable y que el modelo puede replicarse en otros cantones cafetaleros de la provincia.

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Publicado

2026-09-22

Número

Sección

Artículos

Cómo citar

Viabilidad comercial y financiera de emprendimientos de café de especialidad en el sur del Ecuador caso Quilanga-Loja. (2026). Neutrosophic Computing and Machine Learning, 42, 679-697. https://fs.unm.edu/NCML_2/index.php/NCML/article/view/193

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