Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana "San Pablo" Diagnóstico Sergio Paúl Pedraza Pacello 135 Otra característica mostrada dentro del grafico de secuencia fue la existencia de un comportamiento cíclico alrededor de los años, esto quiere decir que se presentaron comportamientos repetitivos alrededor de los años, o en otras palabras la serie contienen puntos altos y bajos alrededor del año que se repiten con cierta normalidad. Lo ultimo que pudimos observar dentro del grafico de secuencia para el PIB nacional fue que la serie de datos históricos no presenta la presencia de valores atípicos dentro de la serie de datos, lo que quiere decir que no hay diferentes grandes de valor entre periodo y periodo de la serie. A continuación de realizar el anterior análisis de las principales características de la serie referente al PIB nacional y observar que la misma tiene tendencia positiva creciente con oscilaciones repetitivas cada año y sin la presencia de valores atípicos, es necesario realizar pronósticos para dicha variable, con el fin de conocer no solo los datos pronosticados para periodos futuros sino también conocer la situación futura a la cual se enfrentara la económica nacional. Como bien mencionábamos, estos pronósticos, nos reflejaran el impacto en mayor o menor medida que tendrá la pandemia en la economía boliviana y nos reflejaran también si la situación actual de desaceleración economía persistirá o no dentro de nuestro país. Los pronósticos futuros realizados sobre el Producto Interno Bruto nacional fueron realizados mediante los modelos estadísticos denominados “ARIMA” (acrónimo del inglés autoregressive integrated moving average), el cual es un modelo estadístico que utiliza variaciones y regresiones de datos estadísticos con el fin de encontrar patrones para una predicción hacia el futuro, cabe recalcar que dichos modelos cuentan con una gran confiabilidad a la hora de pronosticar datos. Dichas proyecciones hechas mediante el modelo estadístico “ARIMA” fueron realizadas por medio del programa de análisis estadístico SPSS, el cual nos ayudo a la determinación del modelo ARIMA más adecuado para la serie de datos estudiada. La utilización de este programa