Análisis univariante ARIMA para pronosticar la exportación del plátano barraganete (Musa balbissiana, AAB) en Ecuador

Los resultaron permitieron identificar una serie de tiempo no estacionaria, alta correlación estacionaria con paseo aleatorio, cumpliendo los supuestos de bondades de ajuste para el modelo econométrico de Box Jenkins y pronosticar con mayor veracidad las cajas de plátano. The results allowed us to identify a non-stationary time series, high stationary correlation with random walk, fulfilling the goodness-of-fit assumptions for the Box Jenkins econometric model and forecasting banana boxes more accurately. [...]an integrated autoregressive model of moving average ARIMA (2,0,0) (2,0,0) is obtained, which provides evidence of a growth trend in banana production and exports for Ecuador. Es muy importante realizar este proceso, para realizar una predicción de los estados con mayor confiabilidad, resultado que se comparte con Ayala y Bučio (2020), para la estimación óptima de un modelo ARIMA, la serie de tiempo debe ser estacionaria. 3.