Aplique los modelos de Descomposición aditivo y multiplicativo a la serie del IVAE 2018-2023[marzo], que se encuentra en el archivo adjunto.

library(readxl)
library(forecast)
serie.ivae <-
  read_excel("C:/Users/MINEDUCYT/Desktop/ECONOMETRIA/German Alejandro Hernandez Gutierrez - IMAE_SLV.xlsx",
             col_types = c("skip", "numeric"),
             skip = 5)

serie.ivae.ts <- ts(data = serie.ivae,
                    start = c(2018, 1),
                    frequency = 12)
serie.ivae.ts %>% 
  autoplot(main = "IVAE, El Salvador 2018-2023[marzo]",
                           xlab = "Años/Meses",
                           ylab = "Indice")

1. Modelo Aditivo.

Se procede a estimar el componente de Tendencia-Ciclo a través de medias móviles:

ma2_12 <- ma(serie.ivae.ts, 12, centre = TRUE)
autoplot(serie.ivae.ts,main = "IVAE, El Salvador 2018-2023[marzo]",
           xlab = "Años/Meses",
           ylab = "Indice")+
  autolayer(ma2_12,series = "Tt")

Cálculo de los Factores Estacionales

library(magrittr)
Yt <- serie.ivae.ts #Serie original
Tt <- ma2_12 #Media móvil centrada (2x12-MA) como componente de Tendencia Ciclo
SI <- Yt - Tt #Diferencia que contiene componentes Estacional e Irregular

St <- tapply(SI, cycle(SI), mean, na.rm = TRUE) #Promediando los resultados de cada mes
#Los factores estacionales deben sumar "0" en el modelo aditivo
St <- St - sum(St) / 12 
#Generar la serie de factores para cada valor de la serie original
St <-
  rep(St, len = length(Yt)) %>% ts(start = c(2018, 1), frequency = 12) 
autoplot(St,
         main = "Factores Estacionales",
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Factor Estacional")

Cálculo del Componente Irregular

It<-Yt-Tt-St
autoplot(It,
         main = "Componente Irregular",
         xlab = "Aos/Meses",
         ylab = "It")

Descomposición Aditiva (usando la libreria stats)

descomposicion_aditiva<-decompose(serie.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descomposicion_aditiva,main="Descomposición Aditiva",xlab="Años/Meses")

2. Modelo Multiplicativo.

Descomposición usando la libreria TSstudio.

library(TSstudio)
ts_decompose(Yt, type = "additive", showline = TRUE)
ts_seasonal(Yt,type = "box",title = "Análisis de Valores Estacionales")