Gómez Correa, DaniloPainecur Carrasco, José ManuelFacultad de Ingeniería2023-05-252023-05-252023https://repositorio.unab.cl/xmlui/handle/ria/50011Memoria (Ingeniero Civil Industrial)Tener la capacidad de pronosticar el precio futuro de los Commodities se ha instalado como prioritario para las grandes empresas debido a la oportunidad de generar beneficios económicos, pero por sobre todo generar ventajas competitivas en un mundo cada vez globalizado y competitivo. Este documento tiene como propósito, mostrar uno de los varios modelos predictivos que existen actualmente junto a sus cualidades y características, y específicamente desarrollar modelo ARIMA y los resultados obtenidos. Para el desarrollo del modelo, se utilizaron los precios de semanales del petróleo n°6, durante 5 años (2017-2022), observando las variacionesesModelo PredictivoPetróleoPreciosCelulosaChileTesis