Minner Exportation Prognostic Peruvian Case Empiric Evidence Through an Econometric Analysis for the Period 2012-2022
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Abstract
This study focuses on the Peruvian mining sector, recognized as a fundamental pillar of the national economy. Its central purpose lies in the development of an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model to accurately predict mining exports. This research approach is based on well-established economic paradigms, while at the same time it is based on a solid literature review that confirms its effectiveness in predicting time series in various economic contexts. Using monthly data from the Central Reserve Bank of Peru (BCRP, 2022) and applying the Box-Jenkins methodological framework, it conducted a rigorous analysis for the identification, estimation and validation of the specific ARIMA model (5, 1, 0). The rigorous validation of the model highlighted its remarkable predictive capacity in the specific context of Peruvian mining exports. These findings not only provide a deeper understanding of the dynamics of that sector but also support the use of the ARIMA model as a reliable tool for political and commercial decision making in the mining field, consolidating its relevance in the economic management of the country.
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