Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

Universidad Católica Boliviana "San Pablo" Marco Teórico Sergio Paúl Pedraza Pacello 44 Se suele expresar como ARIMA (p, d, q) donde los parámetros p, d y q son números enteros no negativos que indican el orden de las distintas componentes del modelo — respectivamente, las componentes autor regresiva, integrada y de media móvil. Cuando alguno de los tres parámetros es cero, es común omitir las letras correspondientes del acrónimo — AR para la componente autor regresiva, I para la integrada y MA para la media móvil. Por ejemplo, ARIMA (0,1,0) se puede expresar como I (1) y ARIMA (0,0,1) como MA (1). El modelo ARIMA puede generalizarse aún más para considerar el efecto de la estacionalidad. En ese caso, se habla de un modelo SARIMA (seasonal autoregressive integrated moving average). Los modelos ARIMA, son buenos para la predicción en el corto plazo, debido a su capacidad de aprender de los cambios en la dinámica de la serie y sirven como punto de referencia para la toma de decisiones. • Base de datos estadísticos: Los datos estudiados dentro del presente capitulo, fueron recompilados por medio del instituto Nacional de Estadística “INE”, el cual presenta estadistas de forma periódica y actualizada. Cabe recalcar también que el Instituto Nacional de Estadística, divide a la economía bolivianas según sectores económicos. Dichos sectores económicos son mostrados dentro su metodóloga para la realización de indicadores nacionales, dicha clasificación es la siguiente (INSTITUTO NACIONAL DE ESTADISTICA, 2020):  Agricultura, silvicultura, caza y pesca  Petróleo crudo y gas natural  Minerales metálicos y no metálicos, y productos básicos de metales  Industria manufacturera  Energía eléctrica, gas y agua