Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana "San Pablo" Diagnóstico Sergio Paúl Pedraza Pacello 216 En el anterior grafico podemos observar también que la serie de datos contiene una tendencia ascendente en función al tiempo y que también presenta oscilaciones cíclicas a lo largo de los años. Como también podemos recalcar que no se presentan valores atípicos dentro de la serie exceptuando los valores referentes al ultimo año, donde ocurre la emergencia sanitaria alrededor del mundo. Posteriormente a finalizar con el análisis preliminar del índice general del transporte nacional 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 transporte. Los mencionados pronósticos estadísticos, nos reflejaran el impacto que tendrá la pandemia en el sector del transporte como también la afectación directa que este sector generara en los diferentes sectores de la economía boliviana. 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 índice general del transporte nacional. 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: