El modelo ARIMA está modelado con Eviews y la autocorrelación diferencial de primer orden y la correlación parcial no son significativas. ¿Qué hacer a continuación?

El coeficiente de autocorrelación tiene un pico aproximadamente en 6 períodos, al igual que la autocorrelación parcial.

Utilizas datos mensuales. Gráficamente, la estacionalidad de la autocorrelación parcial parece ser algo significativa, y el ciclo semestral de autocorrelación también es bastante significativo.

Puedes considerar ARMA ((1, 6), (1, 6)) y luego estimar ARMA (6, 6) y ARMA (3, 3).