Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana "San Pablo" Diagnóstico Sergio Paúl Pedraza Pacello 136 estadístico viene justificada a la gran facilidad que nos da este programa para el manejo de dichos métodos avanzados de predicción. Dando inicio a la realización del modelo estadístico para pronósticos “ARIMA” se determinó, posteriormente de realizar diferentes pruebas, el modelo de pronostico más adecuado y representativo para la serie de datos referentes al Producto Interno Bruto nacional, dicho modelo es el siguiente: ARIMA (4,1,0) El anterior modelo mostrado, es el más adecuado y representativo para los datos referentes a la serie del PIB, dentro del que cabe recalcar que solo existe parte regular y no así una parte estacional y sus características son las siguientes:  Auto regresivo: Es auto regresivo de orden 4, esto quiere decir que los valores referentes a la serie son recursivos entre ellos, por lo que, en nuestro caso, un valor cualquiera determinado de la serie depende de otro valor referente a 4 periodos anteriores. Por lo que se puede decir que cada cuatro trimestres hay alguna relación entre los valores.  Integrativo: Es integrativo de orden 1, Esto quiere decir que la serie de datos referentes al PIB nacional tiene un comportamiento no estacionario, o sea que los datos referentes a la serie contienen una pendiente diferente a cero. Debido a esto se a tenido que realizar una diferenciación en la serie de datos con el objetivo de volver a la serie estacionaria, debido a esto el orden integrativo del modelo es 1.  Media móvil: Tiene una media móvil igual a 0. Esto es debido a que la serie de datos referentes al Producto Interno Bruto del país, no presenta valores anómalos o atípicos dentro de los mismos. Cabe mencionar que la media móvil dentro de los modelos ARIMA es ocupada cuando los datos referentes a la serie estudiada presentan valores atípicos o anómalos.