Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana "San Pablo" Diagnóstico Sergio Paúl Pedraza Pacello 204 importante, llegando al punto de casi no haber viajeros entrantes al país a razón de las medidas de contingencia implementadas por el gobierno. Además, podemos observar en el grafico que la variable contiene una tendencia ascendente en periodos anteriores a la pandemia y que también contienen una estacionalidad cíclica cada año o periodo. Posteriormente a finalizar con el análisis preliminar del flujo de viajeros entrantes al país y de apreciar de manera preliminar las diferentes características propias de la serie, es necesario realizar pronósticos para dicha variable, con el fin de conocer la situación futura para el sector del turismo. Los mencionados pronósticos estadísticos, nos reflejaran el impacto que tendrá la pandemia en el sector del turismo, como también nos reflejaran el impacto que tendrá la pandemia en los ingresos de dicho sector. Para la elaboración de dichos 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 el flujo de viajeros entrantes al país. La realización de dicho modelo estadístico para predicciones futuras de datos, se realizo 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. 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 (0,0,12)