Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana "San Pablo" Diagnóstico Sergio Paúl Pedraza Pacello 207 Como podemos observar en el cuadro anterior, el valor referente al R cuadrado es un poco bajo de lo normal ya que para tener una pronosticación fiable se debe trabajar aceptablemente con valores encima del 0,8. Por otro lado el valor de significación también es bajo porque normalmente se trabaja con valores superiores a 0,05. Debido a esto podemos concluir que los datos pronosticados para esta variable referente al sector turismo no son representativos y solo serán usados de referencia demostrativa. Posteriormente a determinar los estadísticos referentes al modelo para el flujo de viajeros entrantes al país, se realizo los parámetros para el modelo ARIMA (0,0,12). En el CUADRO 4.35, se encuentran los parámetros referentes al modelo ocupado para la pronosticación futura del flujo de viajeros entrantes al país: CUADRO 4.35: Parámetros para el modelo del flujo de viajeros entrantes al país Parámetros del modelo ARIMA Constante Estimación SE t Sig. 183196,533 9821,364 18,653 0 MA Retardo 1 -0,847 0,078 -10,879 0 Retardo 2 -0,424 0,08 -5,33 0 Retardo 6 -0,296 0,069 -4,293 0 Retardo 12 -0,385 0,084 -4,596 0 FUENTE: Elaboración propia mediante SPSS Posteriormente de determinar los parámetros del modelo ocupado para la pronosticación del flujo de viajeros entrantes al país, se debe realizar los correlo gramas referentes a la serie de datos con el objetivo de conocer de mejor manera las características de la serie. En la FIGURA 4.22, se encuentra los correlo gramas referentes a la serie estudiada: