Modelo de pronóstico del comportamiento del índice del producto bruto interno en el Perú. Enero 2007 – Junio 2017.

En el presente estudio tuvo como objetivo principal construir el mejor modelo de pronóstico del Índice del Producto Bruto Interno – Perú en el periodo 2007 – 2017 y la investigación es Predictiva de tipo Longitudinal retrospectiva. Los datos del Índice Mensual del Producto Bruto Interno en el periodo 2007-2017, se obtuvieron de la página web del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Se analizó los datos de la serie, mediante la metodología de Box – Jenkins, para identificar el modelo que mejor se adecue a los datos observados. Se determinó que el mejor modelo que explica el comportamiento del Índice del Producto Bruto Interno en el periodo indicado es el modelo SARIMA (3,1,1) (0,1,1), con Desviación Absoluta de la media =0.8750365, el Porcentaje de Error Medio Cuadrado Absoluto = 0.5344099 y con coeficientes estimados AR (1) = -1.54 AR (2) = -0.802 AR (3) = -0.25 MA (1) = -0.959 SMA (1) = 0.6218, el cual utilizando los operadores de retardo resultó el siguiente modelo estimado: Yt = -0.54 Yt-1 + 0.738 Yt-2 + 0.552 Yt-3 + 0.25 Yt-4 + Yt-12 + 0.54 Yt-13 - 0.738 Yt-14 - 0.552 Yt-15 - 0.25 Yt-16 – 0.073 + et – 0.6218 et-12 + 0.959 et-1 – 0.596 et-1