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El presente artículo propone analizar y desarrollar herramientas de series de tiempo con las cuales se pueda estimar la curva de contagios de SARS-COV2 en países de Latinoamérica. Para llevar a cabo este estudio se toma una muestra de contagios diarios de casos positivos en 10 países. Para su desarrollo se utilizaron los modelos econométricos, ARIMA, ARFIMA y NNAR, a los que se le realizaron diferentes estimaciones con el fin de determinar el que mejor se ajustara a la serie a partir de la medición de los criterios de bondad de ajuste. El resultado de este estudio demuestra que por medio de los modelos de NNAR se puede pronosticar de forma más acertada y precisa la curva de contagios de COVID-19 en LATAM.
The paper proposes developing time series tools to estimate the SARS-COV2 infection in Latin American countries using a daily infections dataset in ten countries. We use the ARIMA, ARFIMA and NNAR models for methodological development. We made different estimations to determine the best fit for the series based on the measurement of the goodness-of-fit criteria, showing that NNAR models can be used to predict the COVID-19 infection curve in LATAM more accurately and precisely.
