Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana "San Pablo" Diagnóstico Sergio Paúl Pedraza Pacello 177 También podemos apreciar preliminarmente que la serie contiene una tendencia inestable con un comportamiento a primeras no cíclico y sin la presencia de valores atípicos dentro de la serie de datos, exceptuando el año 2020. Posteriormente a finalizar con el análisis preliminar de la serie y conocer de manera primaria las diferentes características propias de la tasa de desempleo dentro del país, es necesario realizar pronósticos para dicha variable, con el fin de conocer la situación futura para tan importante indicador macroeconómico. El pronosticar datos para la tasa de desempleo nos ayudara a conocer el impacto que tendrá la pandemia en la estabilidad laboral de muchas familias bolivianas y así también cualquier cambio en dicha tasa de desempleo afectara de mayor o menor medida a la economía nacional El método estadístico usada para la predicción de datos es el mismo que en las anteriores predicciones para los otros indicadores macroeconómico, ocuparemos el modelo estadístico” ARIMA”. La realización de dicho modelo estadístico para predicciones futuras de datos, se realizo por medio del programa de análisis estadístico SPSS, como lo veníamos realizando anteriormente. 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 (0,1,0) (1,0,0) El anterior modelo mostrado, es el más adecuado y representativo para los datos referentes a la tasa de desempleo, y sus características son las siguientes: