Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana "San Pablo" Diagnóstico Sergio Paúl Pedraza Pacello 219 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 transporte no son representativos y solo serán usados de referencia demostrativa. Posteriormente a determinar los estadísticos referentes al modelo para índice general del transporte boliviano, se realizo los parámetros para el modelo ARIMA (0,0,3). En el CUADRO 4.40, se encuentran los parámetros referentes al modelo ocupado para la pronosticación futura de tan importante índice para el sector transporte: CUADRO 4.40: Parámetros para el modelo del flujo de viajeros entrantes al país Parámetros del modelo ARIMA Constante Estimación SE t Sig. 394,752 14,537 27,154 0 MA Retardo 1 -1,091 0,082 -13,33 0 Retardo 2 -1,149 0,074 -15,535 0 Retardo 3 -0,606 0,083 -7,316 0 FUENTE: Elaboración propia mediante SPSS El anterior cuadro referente a los parámetros para el modelo ocupado para la pronosticación de valores relativos al índice general del transporte boliviano, contiene información importante como lo son la constante del modelo y su rezago. Posteriormente de determinar los parámetros del modelo ocupado para la pronosticación del índice general del transporte nacional, 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 4.27, se encuentra los correlo gramas referentes a la serie estudiada: