Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana "San Pablo" Diagnóstico Sergio Paúl Pedraza Pacello 191 Observando el grafico de secuencia anterior podemos observar que preliminar mente este indicador tuvo un decrecimiento en los dos últimos periodos del presente año, este decrecimiento tiene lugar también durante los periodos donde la emergencia sanitaria afecto la economía en nuestro país. También cabe recalcar que la serie contiene una tendencia creciente alrededor de los años con un comportamiento cíclico evidente. Posteriormente a finalizar con el análisis preliminar de la serie y conocer de manera primaria las diferentes características propias de la serie para el índice de ventas del sector manufacturero de nuestro país, es necesario realizar pronósticos para dicha variable, con el fin de conocer la situación futura para tan importante indicador referente al sector manufacturero. Los pronósticos realizados, reflejaran la afectación que genero la pandemia en el volumen de ventas del sector manufacturero como también mostrará el crecimiento de este indicador en periodos futuros. Para la realización de los pronósticos ocuparemos el modelo estadístico "ARIMA” el cual ya fue utilizado anteriormente en el estudio de indicadores macroeconómicos, también cabe recalcar que los pronósticos serán realizados por medio del programa de análisis estadístico SPSS. 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 (4,1,0) El anterior modelo mostrado, es el más adecuado y representativo para los datos referentes al índice de ventas del sector manufacturero, 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