Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana "San Pablo" Diagnóstico Sergio Paúl Pedraza Pacello 167 También podemos apreciar preliminarmente que la serie contiene una tendencia inestable con un comportamiento no cíclico y sin la presencia preliminarmente de valores atípicos dentro de la serie de datos, exceptuando el año 2020. Posterior a conocer y analizar las características más relevantes para la serie de datos referentes a las exportaciones es necesario realizar pronósticos para dicho indicador, lo cuales nos ayudaran a conocer la situación futura del comercio exterior boliviano, el cual conlleva cierta afectación a razón de la pandemia por COVID-19. Estos pronósticos no solo nos servirán para saber el comportamiento futuro de tal indicador macroeconómico, sino también servirán para conocer la situación futura a enfrentar para las empresas dedicadas a la comercialización en el exterior. Para tales pronósticos, se recurrió a la realización de un modelo estadístico llamado “ARIMA” (acrónimo del inglés autoregressive integrated moving average), el cual es un modelo útil y eficaz para la realización de predicciones futuras a través de datos estadísticos pasados sobre la variable estudiada. La realización del modelo estadístico “ARIMA” se hizo por medio del programa estadístico SPSS, el cual ya utilizamos antes para la pronosticación de diferentes indicadores. Comenzando la elaboración 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 estudiados, dicho modelo es el siguiente: ARIMA (1,1,2) (1,0,0) El anterior modelo mostrado, contiene dos partes importantes dentro del mismo, una parte regular mostrada dentro del primer paréntesis y una parte estacional mostrada en el segundo, las características del modelo son las siguientes: