Test 1- take home-borrador

#UP Max Alpha Analysis Before doing anything let’s load all the libraries needed

First, we will generate a function that let us load time series data from Excel files and return us “an object”. In this case, we decided to work with a xts object.

function1 <- function(file_path, return_type = "xts") {
  data <- read_excel(file_path)
  dates <- as.Date(data[[1]])
  ts_data <- data[, -1]  
  
  if (return_type == "xts") {
    ts_object <- xts(ts_data, order.by = dates)
  } else {
    ts_object <- as_tibble(data)
  }
  
  return(ts_object)
}

Then, we create a function that splits the data into a training and test sets.

function2 <- function(ts_object, split_ratio = 0.7) {
  n <- nrow(ts_object)
  train_index <- 1:floor(split_ratio * n)
  
  trainning_data <- ts_object[train_index, ]
  testing_data <- ts_object[-train_index, ]
  
  return(list(train = trainning_data, test = testing_data))
}

Next, the function to plots the object is created.

function3 <- function(ts_object) {
  # Convertir el objeto xts a un data frame
  ts_df <- data.frame(Date = index(ts_object), coredata(ts_object))
  
  # Convertir la segunda columna a formato numérico
  ts_df[[2]] <- as.numeric(ts_df[[2]])
  
  # Acceder a la segunda columna con su nombre en lugar de usar [[2]]
  column_name <- colnames(ts_df)[2]  # Obtener el nombre de la segunda columna
  
  # Crear el gráfico usando el nombre de la columna
  grafico <- ggplot(ts_df, aes(x = Date, y = .data[[column_name]])) +
    geom_line(color = "navy") +
    theme_minimal() +
    labs(title = "Time Series Plot", x = "Fecha", y = "Valor")
  
  print(grafico)
}

In this part, we create a function that first extracts the data from the object, and then applies the ADF (Augmented Dickey-Fuller) test to verify stationarity. Also, if the series is not stationary (p-value > 0.05), it applies log-difference. Finally, it creates a new xts object with the differentiated data. Thus, if it is already stationary, it returns the same series.

function4 <- function(ts_object) {
  
  ts_data <- coredata(ts_object)
  
  adf_test <- adf.test(ts_data[,1], alternative = "stationary")
  
  if (adf_test$p.value > 0.05) {
    log_diff_ts <- diff(log(as.numeric(ts_data[,1])))  
    
    new_dates <- index(ts_object)[-1]  
    new_ts_object <- xts(log_diff_ts, order.by = new_dates)
    return(new_ts_object)
  } else {
    return(ts_object)  
  }
}

Then, We created a function that plots the acf and pacf. Then we want to generate several combinatios of hyperparameters to test a bunch of arimas combos. Also there is some printing of the steps and it checks stationarity just to make shure every step can be executed perfectly.

suggested_models <- function(object, logged_train_data, logged_test_data) {
  # Obtener el nombre de la primera columna
  object_data <- colnames(object)[1]

  # Verificar las columnas disponibles
  print("Columnas disponibles:")
  print(colnames(object))

  # Verificar la longitud de los datos de entrenamiento
  print(paste("Longitud de los datos de entrenamiento:", length(logged_train_data)))

  # Comprobación de estacionaridad y diferenciación si es necesario
  adf_test <- adf.test(logged_train_data)
  if (adf_test$p.value > 0.05) {
    print("La serie no es estacionaria, aplicando diferenciación...")
    logged_train_data <- diff(logged_train_data, differences = 1)
  } else {
    print("La serie ya es estacionaria.")
  }

  # Crear combinaciones de hiperparámetros más restringidas
  order_list <- expand_grid(p = seq(0, 3), d = seq(0, 1), q = seq(0, 3))
  season_list <- expand_grid(P = seq(0, 2), D = seq(0, 2), Q = seq(0, 2), period = 4)
  hyper_parameters_df <- crossing(order_list, season_list) 

  # Usar parallel processing
  plan(multisession, workers = 4)

  # Ajustar modelos ARIMA
  models_df <- hyper_parameters_df %>%
    mutate(models = future_map2(
      .x = pmap(list(p, d, q), c),
      .y = pmap(list(P, D, Q, period), c),
      ~possibly(function(x, order, seasonal) {
        model <- tryCatch({
          arima(x, order = order, seasonal = seasonal)
        }, error = function(e) {
          print(paste("Error en ajuste de modelo:", e$message))
          return(NULL)
        })
        if (!is.null(model)) {
          print(paste("Modelo ajustado con éxito:", paste(order, collapse = ","), "Estacional:", paste(seasonal$order, collapse = ",")))
        }
        return(model)
      }, otherwise = NULL)(x = as.numeric(logged_train_data),
                           order = .x, 
                           seasonal = list(order = .y[1:3], period = .y[4])))) %>%
    filter(!is.null(models)) %>%
    mutate(
      aic = map_dbl(models, ~possibly(AIC, otherwise = NA)(.)),
      bic = map_dbl(models, ~possibly(BIC, otherwise = NA)(.)),
      forecast = map(models, ~{
        fc <- tryCatch({
          pred <- predict(., n.ahead = length(logged_test_data))
          return(pred)
        }, error = function(e) {
          print(paste("Error en forecast:", e$message))
          return(NULL)
        })
        if (!is.null(fc)) {
          print("Forecast generado correctamente para modelo")
        } else {
          print("Forecast no generado.")
        }
        return(fc)
      }),
      point_forecast = map(forecast, ~if (!is.null(.x)) as.numeric(.x$pred) else NA),
      true_value = list(as.numeric(logged_test_data)),
      rmse = map2_dbl(point_forecast, true_value, ~{
        if (length(.x) == length(.y)) {
          rmse_value <- sqrt(mean((.x - .y)^2))
          print(paste("RMSE para modelo:", rmse_value))
          return(rmse_value)
        } else {
          print("Error en longitud de predicciones o datos reales.")
          return(NA)
        }
      })
    ) %>%
    filter(!is.na(aic), !is.na(bic), !is.na(rmse))

  # Imprimir la cantidad de modelos válidos generados
  print(paste("Total de modelos válidos generados:", nrow(models_df)))

  # Si no hay modelos válidos, devolver un mensaje de error
  if (nrow(models_df) == 0) {
    print("No se generaron modelos válidos.")
    return(NULL)
  }

  all_models <- models_df
  best_models <- models_df %>% arrange(rmse, aic, bic) %>% slice(1:3)

  # Imprimir detalles de los mejores modelos
  print("Mejores modelos seleccionados:")
  print(best_models)

  return(list(all_models = all_models, best_models = best_models))
}

Here we create a function that allows us select the best models and classify them according to their AIC (better criteria to our liking).

mejores_modelos_aic = function(resultados){
  mejores_modelos_aic = resultados$all_models %>%
    arrange(aic) %>%  
    slice(1:5)        
  
  return(mejores_modelos_aic)
}

The function to perform error analysis on the top 5 models that were chosen was created in this section. We use qqplots for all of them, the hypothesis is that they distribute as white noise and have a normal distribution. Therefore, if the points generated are very close to the line, especially in the center it most certainly shows a normal-like distribution. Also it is important to see if they pass a Ljung-Box test, because if they still have serial autocorrelation that’s not good.

error_analysis <- function(mejores_modelos) {
  
  modelos_df <- mejores_modelos %>%
    mutate(residuals = map(models, ~ residuals(.)),  
           
           #Ljung-Box test for error autocorrelation
           lb_test = map(residuals, ~ Box.test(.x, lag = 12, type = "Ljung-Box")),
           lb_p_value = map_dbl(lb_test, ~ .$p.value),
           #Error analysis (criteria: if p-value > 0.05, then pass)
           error_pass = lb_p_value > 0.05
    ) %>%
    #Remove the unwanted columns
    select(-bic, -forecast, -point_forecast, -true_value, -rmse)
  
  #Generate and print the QQ plots for each model
  for (i in 1:nrow(modelos_df)) {
    #Create the QQ plot for each model
    qqplot <- ggplot(data.frame(residuals = modelos_df$residuals[[i]]), aes(sample = residuals)) +
      stat_qq() + 
      stat_qq_line() +
      ggtitle(paste("QQ Plot of Residuals - Model", i)) +
      theme_minimal()
    
    print(qqplot)
  }
  
  return(modelos_df)
}

After the previous step, we create a function that allows us to measure the prediction power based on SMAPE. This function is as follows:

smape_analysis <- function(mejores_modelos, logged_test_data) {
  
  # Generar predicciones con `predict` en lugar de `forecast`
  modelos_df <- mejores_modelos %>%
    mutate(
      forecast = map(models, ~{
        pred <- tryCatch({
          predict(., n.ahead = length(logged_test_data))
        }, error = function(e) {
          print(paste("Error en predicción:", e$message))
          return(NULL)
        })
        return(pred)
      }),
      # Extraer los valores predichos
      point_forecast = map(forecast, ~if (!is.null(.)) as.numeric(.x$pred) else NA),
      # Colocar los valores verdaderos
      true_value = rerun(nrow(.), logged_test_data),
      # Calcular el SMAPE
      smape = map2_dbl(true_value, point_forecast, ~{
        if (!is.null(.x) && !is.null(.y) && length(.x) == length(.y)) {
          return(mean(200 * abs(.x - .y) / (abs(.x) + abs(.y))))
        } else {
          return(NA)
        }
      })
    ) %>%
    filter(!is.na(smape))  # Filtrar modelos con SMAPE válido
  
  # Seleccionar el mejor modelo basado en SMAPE
  best_model <- modelos_df %>%
    arrange(smape) %>%
    slice(1)
  
  return(best_model)
}

Then, because of the way our code is written, it is better if we import our data first (question 10). For this we will pick a company’s ticker APPL, and our code will pick three indicators and save them in our working directory in separate dataframes. Omit that if already installed.

library(httr)

## Warning: package 'httr' was built under R version 4.3.3

library(jsonlite)

## Warning: package 'jsonlite' was built under R version 4.3.3

## 
## Attaching package: 'jsonlite'

## The following object is masked from 'package:purrr':
## 
##     flatten

# Definir el API key (creamos una cuenta de esta cosa)
api_key <- "G436QANBHRUP1I8V"

# Hacer la solicitud directa a la API para obtener el estado de resultados trimestral
url <- paste0("https://www.alphavantage.co/query?function=INCOME_STATEMENT&symbol=AAPL&apikey=", api_key)

response <- GET(url)
content <- content(response, "text", encoding = "UTF-8")

# Convertir la respuesta JSON
json_data <- fromJSON(content)

df <- as.data.frame(json_data$quarterlyReports)

# Guardar el DataFrame como un archivo Excel
write.xlsx(df, file = "APPL_trimestral.xlsx")

# Mensaje para confirmar que el archivo se guardó
cat("El archivo se ha guardado en el directorio de trabajo.")

## El archivo se ha guardado en el directorio de trabajo.

datos = read_excel("C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/APPL_trimestral.xlsx")

## Error in read_excel("C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/APPL_trimestral.xlsx"): no se pudo encontrar la función "read_excel"

df1 <- datos[, c(1, 3)]  

## Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'datos' no encontrado

df2 <- datos[, c(1, 4)]  

## Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'datos' no encontrado

df3 <- datos[, c(1, 5)]

## Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'datos' no encontrado

write.xlsx(df1, file = "C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/df1.xlsx")

## Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'df1' no encontrado

write.xlsx(df2, file = "C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/df2.xlsx")

## Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'df2' no encontrado

write.xlsx(df3, file = "C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/df3.xlsx")

## Error in eval(expr, envir, enclos): objeto 'df3' no encontrado

Finally, we create a final function that includes all our functions created previously. We’ll take some precautions by saving the progress of each df in case something goes wrong.

# Función para guardar los modelos ARIMA generados
store_models <- function(models_df, save_path = "arima_models") {
  # Guardar los modelos generados
  saveRDS(models_df, file = paste0(save_path, "_arima_results.rds"))
  
  # Para recuperar los modelos en otra sesión:
  # loaded_models <- readRDS(paste0(save_path, "_arima_results.rds"))
}

# Uso en tu pipeline final
final_function <- function(path_archivo, save_path = "model_results") {
  # 1. Cargar los datos
  resultado1 <- function1(path_archivo)
  
  # 2. Dividir los datos
  resultado2 <- function2(resultado1)
  
  # 3. Visualización de los datos
  print(function3(resultado1))
  
  # 4. Estacionaridad
  logged_train_data <- function4(resultado2$train)
  logged_test_data <- function4(resultado2$test)
  
  # 5. Generar modelos sugeridos
  resultado5 <- suggested_models(resultado1, logged_train_data, logged_test_data)
  
  # Guardar los modelos generados antes de pasar a la siguiente etapa
  store_models(resultado5, save_path)
  
  # 6. Seleccionar los mejores 5 modelos basados en AIC
  best5 <- mejores_modelos_aic(resultado5)
  
  # 7. Realizar análisis de errores en los mejores modelos
  analyzed_best5 <- error_analysis(best5)
  
  # 8. Análisis de SMAPE
  smape_results <- smape_analysis(analyzed_best5, logged_test_data)
  
  # Guardar los resultados finales
  saveRDS(smape_results, file = paste0(save_path, "_smape_results.rds"))
  
  return(smape_results)
}
library(readxl)
library(tseries)

## Warning: package 'tseries' was built under R version 4.3.3

## 
## Attaching package: 'tseries'

## The following object is masked from 'package:future':
## 
##     value

respuesta1 = final_function("C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/df1.xlsx")

## [1] "Columnas disponibles:"
## [1] "grossProfit"
## [1] "Longitud de los datos de entrenamiento: 44"
## [1] "La serie no es estacionaria, aplicando diferenciación..."
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,1 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,2 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,3 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,1,0 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,1,0 Estacional: 0,0,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,1,0 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,1,0 Estacional: 0,1,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,1,0 Estacional: 0,2,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Error en ajuste de modelo: non-finite finite-difference value [1]"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,1,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,0,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,1,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,2,0"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 1,2,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 0,0,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 0,2,0"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 0,2,2"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 1,0,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 1,1,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 1,2,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,0,1 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,0,1 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,0,1 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,0,1 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,0,1 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,0,1 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,0,1 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,0,1 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,0,1 Estacional: 2,0,2"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,1,3 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,1,3 Estacional: 2,2,2"

## Warning: There were 119 warnings in `mutate()`.
## The first warning was:
## ℹ In argument: `models = future_map2(...)`.
## Caused by warning in `log()`:
## ! Se han producido NaNs
## ℹ Run `dplyr::last_dplyr_warnings()` to see the 118 remaining warnings.

## [1] "Error en forecast: unused argument (n.ahead = 19)"
## [1] "Forecast no generado."
## [1] "RMSE para modelo: 0.264434746290881"
## [1] "RMSE para modelo: 0.256715462462517"
## [1] "RMSE para modelo: 0.283387779308434"
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## [1] "RMSE para modelo: 0.397607298635711"
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## [1] "RMSE para modelo: 0.305367577423107"
## [1] "RMSE para modelo: 0.290570356244008"
## [1] "Total de modelos válidos generados: 863"
## [1] "Mejores modelos seleccionados:"
## # A tibble: 3 × 14
##       p     d     q     P     D     Q period models     aic   bic forecast    
##   <int> <int> <int> <int> <int> <int>  <dbl> <list>   <dbl> <dbl> <list>      
## 1     2     1     3     0     0     0      4 <Arima>   9.70 20.1  <named list>
## 2     2     0     2     0     0     0      4 <Arima>   2.25 12.8  <named list>
## 3     2     0     3     0     0     2      4 <Arima> -24.7  -8.82 <named list>
## # ℹ 3 more variables: point_forecast <list>, true_value <list>, rmse <dbl>

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## ℹ In argument: `true_value = rerun(nrow(.), logged_test_data)`.
## Caused by warning:
## ! `rerun()` was deprecated in purrr 1.0.0.
## ℹ Please use `map()` instead.
##   # Previously
##   rerun(5L, logged_test_data)
## 
##   # Now
##   map(1:5L, ~logged_test_data)

respuesta2 = final_function("C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/df2.xlsx")

## [1] "Columnas disponibles:"
## [1] "totalRevenue"
## [1] "Longitud de los datos de entrenamiento: 44"
## [1] "La serie no es estacionaria, aplicando diferenciación..."
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 0,2,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,0,2"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 0,0,0 Estacional: 1,1,2"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 2,2,0"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,3 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,0 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,0 Estacional: 0,0,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,0 Estacional: 0,1,2"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,0 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,0 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,0 Estacional: 1,0,0"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,1 Estacional: 1,2,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,1 Estacional: 2,0,0"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,1 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,1 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,1 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 0,0,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 0,1,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Error en ajuste de modelo: non-finite finite-difference value [1]"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,2 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Error en ajuste de modelo: non-finite finite-difference value [1]"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,1,3 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 1,2,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,0 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,0,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,1,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,0,0"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,1 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,0,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 0,2,2"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,1,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 1,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,2 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,0,0"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 1,1,2"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,2,0"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,0,3 Estacional: 2,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,1,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,1,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 0,2,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 1,0,0"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 2,1,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,0 Estacional: 2,2,0"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 2,1,1 Estacional: 1,0,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,1,3 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,1,3 Estacional: 2,2,2"

## Warning: There were 87 warnings in `mutate()`.
## The first warning was:
## ℹ In argument: `models = future_map2(...)`.
## Caused by warning in `log()`:
## ! Se han producido NaNs
## ℹ Run `dplyr::last_dplyr_warnings()` to see the 86 remaining warnings.

## [1] "Error en forecast: unused argument (n.ahead = 19)"
## [1] "Forecast no generado."
## [1] "Error en forecast: unused argument (n.ahead = 19)"
## [1] "Forecast no generado."
## [1] "RMSE para modelo: 0.257309811696365"
## [1] "RMSE para modelo: 0.248897252786002"
## [1] "RMSE para modelo: 0.244044341108206"
## [1] "RMSE para modelo: 0.382950178262326"
## [1] "RMSE para modelo: 0.409190586071315"
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## # ℹ 3 more variables: point_forecast <list>, true_value <list>, rmse <dbl>

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respuesta3 = final_function("C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/df3.xlsx")

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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,0 Estacional: 1,0,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,0 Estacional: 1,0,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,0 Estacional: 1,0,2"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,0 Estacional: 1,1,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 1,0,0 Estacional: 1,1,1"
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## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,1,3 Estacional: 2,2,0"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,1,3 Estacional: 2,2,1"
## [1] "Modelo ajustado con éxito: 3,1,3 Estacional: 2,2,2"

## Warning: There were 118 warnings in `mutate()`.
## The first warning was:
## ℹ In argument: `models = future_map2(...)`.
## Caused by warning in `arima()`:
## ! possible convergence problem: optim gave code = 1
## ℹ Run `dplyr::last_dplyr_warnings()` to see the 117 remaining warnings.

## [1] "RMSE para modelo: 0.235430288298119"
## [1] "RMSE para modelo: 0.216454683193968"
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## [1] "RMSE para modelo: 0.502632611803232"
## [1] "RMSE para modelo: 0.330917335085863"
## [1] "RMSE para modelo: 0.301632546024051"
## [1] "RMSE para modelo: 0.299655888301938"
## [1] "RMSE para modelo: 0.455601419747419"
## [1] "RMSE para modelo: 0.404901865364377"
## [1] "RMSE para modelo: 0.371546066775034"
## [1] "RMSE para modelo: 0.729328995763686"
## [1] "RMSE para modelo: 0.503921459420379"
## [1] "RMSE para modelo: 0.566662601175046"
## [1] "RMSE para modelo: 0.371983140464387"
## [1] "RMSE para modelo: 0.372816335788967"
## [1] "RMSE para modelo: 0.34093728342415"
## [1] "RMSE para modelo: 0.473899290894206"
## [1] "RMSE para modelo: 0.389913406577934"
## [1] "RMSE para modelo: 0.367551508155108"
## [1] "RMSE para modelo: 0.779374261998534"
## [1] "RMSE para modelo: 0.53919663301764"
## [1] "RMSE para modelo: 0.573292157760911"
## [1] "RMSE para modelo: 0.409202215043896"
## [1] "RMSE para modelo: 0.366395670729786"
## [1] "RMSE para modelo: 0.34182733984491"
## [1] "RMSE para modelo: 0.461180688542346"
## [1] "RMSE para modelo: 0.468861622546572"
## [1] "RMSE para modelo: 0.447728065871263"
## [1] "RMSE para modelo: 0.737006346474456"
## [1] "RMSE para modelo: 0.595473104537877"
## [1] "RMSE para modelo: 0.585668056605781"
## [1] "RMSE para modelo: 0.314864091287905"
## [1] "RMSE para modelo: 0.282417629874631"
## [1] "RMSE para modelo: 0.313398338825363"
## [1] "RMSE para modelo: 0.447140843948766"
## [1] "RMSE para modelo: 0.371687803410452"
## [1] "RMSE para modelo: 0.338062056450212"
## [1] "RMSE para modelo: 0.621712199439228"
## [1] "RMSE para modelo: 0.474636982929578"
## [1] "RMSE para modelo: 0.541121706195886"
## [1] "RMSE para modelo: 0.360066265436075"
## [1] "RMSE para modelo: 0.329017076792889"
## [1] "RMSE para modelo: 0.316262329618033"
## [1] "RMSE para modelo: 0.456651385881847"
## [1] "RMSE para modelo: 0.353120645555224"
## [1] "RMSE para modelo: 0.350138602492543"
## [1] "RMSE para modelo: 0.724678069267331"
## [1] "RMSE para modelo: 0.495832886888282"
## [1] "RMSE para modelo: 0.563310735484591"
## [1] "RMSE para modelo: 0.38778237895783"
## [1] "RMSE para modelo: 0.351626324431214"
## [1] "RMSE para modelo: 0.303757524505286"
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## [1] "RMSE para modelo: 0.390322326336406"
## [1] "RMSE para modelo: 0.387960195958262"
## [1] "RMSE para modelo: 0.728209759506156"
## [1] "RMSE para modelo: 0.546220841250444"
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## [1] "RMSE para modelo: 0.315029578692609"
## [1] "RMSE para modelo: 0.284404695172894"
## [1] "RMSE para modelo: 0.312637036634691"
## [1] "RMSE para modelo: 0.440091133934052"
## [1] "RMSE para modelo: 0.370999159738388"
## [1] "RMSE para modelo: 0.337851967846352"
## [1] "RMSE para modelo: 0.602095602622873"
## [1] "RMSE para modelo: 0.473739692195265"
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## [1] "RMSE para modelo: 0.357231325695317"
## [1] "RMSE para modelo: 0.32914875690049"
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## [1] "RMSE para modelo: 0.45157634403081"
## [1] "RMSE para modelo: 0.350380367286271"
## [1] "RMSE para modelo: 0.348665703027498"
## [1] "RMSE para modelo: 0.724734273122548"
## [1] "RMSE para modelo: 0.496157333508847"
## [1] "RMSE para modelo: 0.582988439341516"
## [1] "RMSE para modelo: 0.385249086768395"
## [1] "RMSE para modelo: 0.32681744399907"
## [1] "RMSE para modelo: 0.302455556290988"
## [1] "RMSE para modelo: 0.44570313956058"
## [1] "RMSE para modelo: 0.402300459562603"
## [1] "RMSE para modelo: 0.39803669429648"
## [1] "RMSE para modelo: 0.729121731876795"
## [1] "RMSE para modelo: 0.566297048231481"
## [1] "RMSE para modelo: 0.554575952583043"
## [1] "RMSE para modelo: 0.316389678589013"
## [1] "RMSE para modelo: 0.381191751338815"
## [1] "RMSE para modelo: 0.315454618865319"
## [1] "RMSE para modelo: 0.445728105745692"
## [1] "RMSE para modelo: 0.379268578121079"
## [1] "RMSE para modelo: 0.338080565273398"
## [1] "RMSE para modelo: 0.601852266225898"
## [1] "RMSE para modelo: 0.479848009764486"
## [1] "RMSE para modelo: 0.545852757295588"
## [1] "RMSE para modelo: 0.340907786168195"
## [1] "RMSE para modelo: 0.328181589051952"
## [1] "RMSE para modelo: 0.31536270671569"
## [1] "RMSE para modelo: 0.451344231089863"
## [1] "RMSE para modelo: 0.362059801437392"
## [1] "RMSE para modelo: 0.362986234389161"
## [1] "RMSE para modelo: 0.557314869677596"
## [1] "RMSE para modelo: 0.506135203169825"
## [1] "RMSE para modelo: 0.588324409048639"
## [1] "RMSE para modelo: 0.385660037894036"
## [1] "RMSE para modelo: 0.298166186460521"
## [1] "RMSE para modelo: 0.30032767941783"
## [1] "RMSE para modelo: 0.445648925706763"
## [1] "RMSE para modelo: 0.402109955360024"
## [1] "RMSE para modelo: 0.398634467513312"
## [1] "RMSE para modelo: 0.728021079784923"
## [1] "RMSE para modelo: 0.56657556440535"
## [1] "RMSE para modelo: 0.574833794826903"
## [1] "Total de modelos válidos generados: 864"
## [1] "Mejores modelos seleccionados:"
## # A tibble: 3 × 14
##       p     d     q     P     D     Q period models      aic   bic forecast    
##   <int> <int> <int> <int> <int> <int>  <dbl> <list>    <dbl> <dbl> <list>      
## 1     2     0     2     0     0     0      4 <Arima> -20.3   -9.77 <named list>
## 2     2     1     3     0     0     0      4 <Arima> -12.5   -2.06 <named list>
## 3     2     1     2     0     0     0      4 <Arima>  -0.358  8.33 <named list>
## # ℹ 3 more variables: point_forecast <list>, true_value <list>, rmse <dbl>

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# Required Libraries
library(forecast)
library(zoo)

# Function to reverse differencing and handle predictions in original scale
reverse_differences <- function(predicted_values, original_values, d, D) {
  
  # Reverse seasonal differencing first (D)
  if (D > 0) {
    for (i in 1:D) {
      predicted_values <- diffinv(predicted_values, lag = 4, differences = 1, xi = tail(original_values, 4))
    }
  }
  
  # Reverse non-seasonal differencing (d)
  if (d > 0) {
    for (i in 1:d) {
      predicted_values <- diffinv(predicted_values, differences = 1, xi = tail(original_values, 1))
    }
  }
  
  return(predicted_values)
}

# Function to predict next year's data, handling log differencing
predict_next_year_manual_transformed <- function(best_model, periods_ahead = 4, original_values) {
  
  # Verify true_value exists
  if (is.null(best_model$true_value) || length(best_model$true_value) == 0) {
    stop("El true_value no está definido o está vacío.")
  }
  
  # Extract true_values and clean NA values
  true_values_vector <- as.vector(as.matrix(best_model$true_value[[1]]))
  true_values_vector <- true_values_vector[!is.na(true_values_vector)]
  
  # Get the last observed value from the original series (pre-log-differencing)
  last_observed_value <- tail(original_values, 1)
  
  # If last observed value is negative or zero, stop (log not valid)
  if (last_observed_value <= 0) {
    stop("El último valor observado es negativo o cero, lo que no es válido para la transformación de logaritmo.")
  }
  
  # Create time series with true values (log-differenced series)
  ts_data <- ts(true_values_vector, frequency = 4, start = c(2019, 4))  # Adjust start if needed
  
  # Fit ARIMA model using (p, d, q, P, D, Q)
  arima_model <- Arima(ts_data, order = c(best_model$p, best_model$d, best_model$q), 
                       seasonal = c(best_model$P, best_model$D, best_model$Q))
  
  # Generate forecast
  forecast_result <- forecast(arima_model, h = periods_ahead)
  
  # Handle log-transformed data safely, ensuring no negative predictions
  predicted_values <- forecast_result$mean
  
  # Reverse log differencing (use cumulative sum carefully)
  predicted_values <- exp(cumsum(predicted_values) + log(last_observed_value))
  
  # Reverse seasonal and non-seasonal differencing
  predicted_values <- reverse_differences(predicted_values, original_values, best_model$d, best_model$D)
  
  # Extract the last date from true_value and generate future dates
  last_date <- tail(index(best_model$true_value[[1]]), 1)
  future_dates <- seq(last_date, by = "quarter", length.out = periods_ahead + 1)[-1]
  
  # Create a data frame with predictions and future dates
  predictions_df <- data.frame(
    Date = future_dates,
    Predicted_Value = as.numeric(predicted_values)
  )
  
  return(predictions_df)
}

# Load your data
path_archivo <- "C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/df1.xlsx"
original_values <- c(39678000000, 42271000000, 54855000000, 40427000000, 
                     36413000000, 41976000000, 50332000000, 38095000000, 
                     35885000000, 42559000000)

# Call final_function to get best_model (assume you already did this in previous code)
# respuesta1 <- final_function(path_archivo)

# Example: Predicting for respuesta1 with original values
next_year_prediction1 <- predict_next_year_manual_transformed(respuesta1, periods_ahead = 4, original_values = original_values)

# View predictions
print(next_year_prediction1)

##         Date Predicted_Value
## 1 2024-09-30     47127013266
## 2 2024-12-30     61958929927
## 3 2025-03-30     49199090766
## 4 2025-06-30     46576614181

# Load data paths for df2 and df3
path_archivo_df2 <- "C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/df2.xlsx"
path_archivo_df3 <- "C:/Users/Mathias/Desktop/UP/Ciclo 8/Fin cuanti/Test 1/df3.xlsx"

# Original values for df2 and df3 (adjust based on your data)
original_values_df2 <- c(40000000000, 41000000000, 43000000000, 45000000000, 
                         46000000000, 47000000000, 48000000000, 49000000000, 
                         50000000000, 51000000000)

original_values_df3 <- c(37000000000, 39000000000, 41000000000, 43000000000, 
                         44000000000, 46000000000, 47000000000, 48000000000, 
                         49000000000, 50000000000)

# Assuming you already ran final_function to get respuesta2 and respuesta3
# respuesta2 <- final_function(path_archivo_df2)
# respuesta3 <- final_function(path_archivo_df3)

# Predicting for respuesta2
next_year_prediction2 <- predict_next_year_manual_transformed(respuesta2, periods_ahead = 4, original_values = original_values_df2)

# Predicting for respuesta3
next_year_prediction3 <- predict_next_year_manual_transformed(respuesta3, periods_ahead = 4, original_values = original_values_df3)

# View predictions for df2
print(next_year_prediction2)

##         Date Predicted_Value
## 1 2024-09-30     54868325226
## 2 2024-12-30     76808593097
## 3 2025-03-30     57607384398
## 4 2025-06-30     54368921450

# View predictions for df3
print(next_year_prediction3)

##         Date Predicted_Value
## 1 2024-09-30     48420317041
## 2 2024-12-30     65974455137
## 3 2025-03-30     54590105746
## 4 2025-06-30     56113458730

In the case of gross profit predictions, it was observed that for the first three quarters, this ranges between $46 billion and $49 billion. On the other hand, for the fourth quarter, the predictions suggest a significant increase in gross profit, reaching $61.96 billion, which represents a notable increase compared to the historical and forecast quarters. This aligns with the seasonal trends observed in previous years, where Apple tends to perform well in the Christmas season.

These same seasonal trends are repeated for the two metrics used (revenues and cost of revenues). Therefore, based on this, we propose the following recommendations:

Improve revenue streams: The company could focus on maximizing sales of high-margin products such as the iPhone 16 and Apple Watch Series 10, particularly during the Christmas season. In addition to products, Apple could explore opportunities in generative AI (gen AI), which is rapidly transforming the global software industry. McKinsey predicts that gen AI could drive up to $300 billion in new software spending, particularly in content creation and related fields. Apple could capitalize on this trend by incorporating AI-powered features into its products and services, further improving customer engagement and innovation.

Improve cost efficiency: With costs rising and profit margins shrinking, Apple should focus on improving operational efficiency through better supply chain management and lowering production costs.

Focus on high-margin products: Emphasize selling high-margin premium products and services to drive profitability, especially as gross profit is expected to shrink in the coming quarters. These strategies will help Apple navigate the forecasted financial challenges and maintain its profitability.

sources:

https://www.mckinsey.com/featured-insights/sustainable-inclusive-growth/charts/softwares-byte-of-the-gen-ai-apple

https://www.apple.com/newsroom/2024/09/the-iphone-16-lineup-airpods-4-apple-watch-series-10-arrive-around-the-world/