Descomposición de Series Temporales

Indice Mensual de la Actividad Economica de El Salvador para los meses de Marzo

Importación de datos aplicando descomposición de series temporales con un enfoque tradicional

library(readxl)
library(forecast)
serie.ivae<-
  read_excel("C:/Users/Molin/Downloads/Carlos David Deleón Molina - IMAE_SLV.xlsx",
             col_types = c("skip","numeric"),
             skip = 5)
serie.imae.ts<- ts(data = serie.ivae,
                   start = c(2018,1),
                   frequency=12)
serie.imae.ts %>%
  autoplot(main="IMAE, El Salvador 2018-2023 (marzo)",
           xlab = "Años/Meses",
           ylab = "Indice")

Componente de tendencia Tt usando el Modelo Aditivo (Componente TCt)

ma2.12 <- ma(serie.imae.ts, 12, centre = TRUE)
autoplot(serie.imae.ts,main = "IMAE, El Salvador 2018-2023(marzo)",
           xlab = "Años/Meses",
           ylab = "Indice")+
  autolayer(ma2.12,series = "Tt")

Factores estacionales (Componente St)

library(magrittr)
Yt<- serie.imae.ts
Tt<- ma2.12
Si<- Yt-Tt
St<- tapply(Si, cycle(Si), mean,na.rm=TRUE)
St<-St-sum(St)/12
St<-
  rep(St,len=length(Yt)) %>% ts(start = c(2018,1),frequency=12)
autoplot(St,
         main="Factores Estacionales",
         xlab="Años/Meses",
         ylab="Factor Estacional")

Componente irregular (It)

library(ggplot2)
It<- Yt-Tt-St
autoplot(It,
         main="Componente irregular",
         xlab="Años/Meses",
         ylab="It")

Descomposición aditiva (Librería stats)

library(stats)
Desc.audi<-decompose(serie.imae.ts,type = "additive")
autoplot(Desc.audi,main="Descomposición Aditiva",xlab="Años/Meses")

Descomposición aditiva (Librería feasts)

library(tsibble)
library(feasts)
library(ggplot2)
Yt %>% as_tsibble() %>%
  model(
    classical_decomposition(value,type = "additive")
  ) %>%
  components() %>%
  autoplot() +
  labs(title = "Descomposición Aditiva, IMAE")+xlab("Años/Meses")

Descomposicón Aditiva (Librería TSstudio)

library(TSstudio)
ts_decompose(serie.imae.ts,type = "additive",showline = TRUE)

Componente Tendencia Ciclo usando el modelo multiplicativo

Tt<- ma(serie.imae.ts,12,centre = TRUE)
autoplot(Tt,main = "Componente Tendencia (ciclo)",xlab = "Años/Meses",ylab = "Tt")

Factores Estacionales St

Si<-Yt/Tt
St<-tapply(Si, cycle(Si), mean, na.rm=TRUE)
St<-St*12/sum(St)
St<-
  rep(St,len=length(Yt)) %>% ts(start = c(2018,1),frequency = 12)
autoplot(St,
         main = "Factores Estacionales",
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Factor Estacional")

Componente Irregular It

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

Descomposición Multiplicativa (Librería stats)

Desc.mult<-decompose(serie.imae.ts,type = "multiplicative")
autoplot(Desc.mult,main="Descomposición Multiplicativa",xlab="Años/Meses")

Descomposición Multiplicativa (Librería feasts)

library(tsibble)
library(feasts)
library(ggplot2)
Yt %>% as_tsibble() %>%
  model(classical_decomposition(value, type = "multiplicative")) %>%
  components() %>%
  autoplot() +
  labs(title = "Descomposición Clásica Multiplicativa, IMAE") + xlab("Años/Meses")

Descomposición Multiplicativa (Librería TSstudio)

library(TSstudio)
ts_decompose(Yt, type = "additive", showline = TRUE)

Gráfica de cajas

ts_seasonal(Yt,type = "box",title = "Análisis de Valores Estacionales")