ARIMA vs. Modelos Híbridos con aprendizaje automático para pronóstico del PIB de Ecuador - Zapata Aspiazu, Leonor Alejandrina; Haymacaña Moreno, Edwin; Duque-Aldaz, Francisco Javier; Cabezas García, Félix Genaro; Sánchez Ancajima, Raúl Alfredo (Ingeniería Química y Desarrollo, 2026)
El análisis del Producto Interno Bruto (PIB) resulta esencial para comprender la dinámica económica de Ecuador y orientar decisiones estratégicas en contextos de alta volatilidad macroeconómica. El estudio tuvo como propósito estimar y pronosticar la tasa de crecimiento del PIB ecuatoriano a corto plazo mediante modelos estadísticos robustos y validados. Se utilizaron series históricas del PIB (1965–2023) obtenidas del Banco Central del Ecuador. Se aplicaron pruebas de estacionariedad (ADF, KPSS), correlogramas y criterios de información (AIC, BIC) para seleccionar modelos ARIMA adecuados. El análisis se realizó con EViews 12, generando proyecciones para el período 2024–2027 bajo escenarios optimista, pesimista y esperado.Los resultados evidenciaron que la serie del PIB ecuatoriano no era estacionaria en su nivel original, lo que requirió la aplicación de la primera diferencia para estabilizar la media. El modelo ARIMA identificado incorporó componentes autorregresivos y de media móvil, cuyos coeficientes fueron estadísticamente significativos. Los residuos del modelo no presentaron autocorrelación, lo que confirmó su validez. Las proyecciones generadas para el período 2024–2027 indicaron un crecimiento moderado bajo escenarios optimista, pesimista y esperado. Estos resultados fueron consistentes con estimaciones oficiales, validando la metodología Box-Jenkins como herramienta eficaz para el pronóstico económico nacional. El estudio aporta evidencia empírica útil para la planificación económica nacional, validando la aplicabilidad de modelos ARIMA en el análisis del PIB. Además, promueve enfoques interdisciplinarios entre economía e ingeniería, fortaleciendo la capacidad técnica para abordar problemas macroeconómicos en contextos de alta incertidumbre estructural.