En este informe, se realizará la extracción de señales o descomposición de series temporales aplicadas a las utilidades totales trimestrales de la empresa Colombina S.A. durante el período comprendido entre el primer trimestre de 2019 (1T2019) y el tercer trimestre de 2024 (3T2024).

El análisis de series temporales permite identificar patrones subyacentes en los datos, como tendencias, estacionalidad y componentes irregulares, lo que facilita una mejor comprensión del comportamiento de las utilidades de la empresa. Para ello, se emplearán técnicas estadísticas y métodos de descomposición, con el fin de extraer información clave que pueda contribuir a la toma de decisiones estratégicas.

A lo largo del informe, se presentarán los resultados obtenidos y se discutirán sus implicaciones en el contexto financiero de Colombina S.A. En este análisis, se realizará un estudio exploratorio de la variable utilidad Total de la empresa Colombina. Para ello, se calcularán estadísticas descriptivas que nos permitirán conocer mejor la distribución y principales características de la variable en estudio.

Además, se complementará el análisis con la visualización de gráficos, los cuales facilitarán la identificación de patrones, tendencias y posibles valores atípicos en los datos.

El objetivo de este análisis es obtener una comprensión inicial de la información disponible y generar insights que puedan ser utilizados en estudios posteriores más avanzados.

A continuación, se presenta el desarrollo del análisis.

# Cargar librerías necesarias
library(readxl)   # Para leer archivos Excel
library(dplyr)    # Para manipulación de datos
## 
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(ggplot2)  # Para visualización
library(plotly)   # Para gráficos interactivos
## 
## Adjuntando el paquete: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
library(tseries)  # Para análisis de series temporales
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo
library(forecast) # Para descomposición
library(timetk)   # Para análisis y visualización de series temporales
data<- read_excel("C:/Users/Juan Manuel Pareja/Downloads/Colombina EXTRA.xlsx")
head(data)
## # A tibble: 6 × 5
##   Date                      ING UTILIDAD    ACTIVOS    PASIVOS
##   <dttm>                  <dbl>    <dbl>      <dbl>      <dbl>
## 1 2019-03-01 00:00:00 433580000 35320000 1565128000 1391576000
## 2 2019-06-01 00:00:00 462186000 32407000 1571254000 1387456000
## 3 2019-09-01 00:00:00 517285000 44634000 1625282000 1418499000
## 4 2019-12-01 00:00:00 528268000 44063000 1690409000 1457298000
## 5 2020-03-01 00:00:00 498207000 47612000 1816189000 1604851000
## 6 2020-06-01 00:00:00 402864000 -2194000 1727606000 1532106000
# Formatear la serie temporal (trimestral desde 2019-Q1 hasta 2024-Q3)
ts_data <- ts(data$UTILIDAD, start = c(2019, 1), frequency = 4)

Interpretación descriptiva

Las estadísticas exploratorias de los ingresos trimestrales de Colombina S.A. indican lo siguiente:

Mínimo (Min = -2,194,000 COP)

La utilidad trimestral más baja registrada en el periodo analizado es de aproximadamente 4.03 billones de COP. Máximo (Max = 105,801,000 COP)

La utilidad trimestral más alta registrada alcanza los 8.71 billones de COP. Media (Media = 54,522,478 COP)

En promedio, las utilidades trimestrales son 6.39 billones de COP. Mediana (Mediana = 50,231,000 COP)

El valor central de las utilidades es 6.19 billones de COP, lo que sugiere que hay cierta simetría en la distribución de las utilidades, aunque la media es ligeramente mayor, lo que puede indicar la presencia de valores altos que elevan el promedio. Desviación estándar (DesviacionEstandar = 27,259,333 COP)

La variabilidad de las utilidades trimestrales es de 1.62 billones de COP, lo que indica una fluctuación considerable entre periodos. Coeficiente de variación (CoefVar = 0.499965)

Este valor indica que la variabilidad de los ingresos representa un 25.3% con respecto a la media. Como regla general, si el coeficiente de variación es menor a 0.30 (30%), la variabilidad no es excesiva, lo que indica que los ingresos de Colombina S.A. tienen una estabilidad relativa. Conclusiones:

Las utilidades trimestrales de Colombina S.A. muestran estabilidad, con un coeficiente de variación moderado. Existen diferencias notables entre los valores mínimos y máximos, lo que puede deberse a estacionalidad o factores económicos externos.

La diferencia entre la media y la mediana no es muy grande, lo que sugiere que la distribución no está muy sesgada.

# Calcular estadísticas descriptivas básicas
descriptive_stats <- data.frame(
  Min = min(ts_data),
  Max = max(ts_data),
  Media = mean(ts_data),
  Mediana = median(ts_data),
  DesviacionEstandar = sd(ts_data),
  CoefVar = sd(ts_data) / mean(ts_data)
)
print(descriptive_stats)
##        Min       Max    Media  Mediana DesviacionEstandar  CoefVar
## 1 -2194000 105801000 54522478 50231000           27259333 0.499965
# Gráfico interactivo de la serie original
grafico_serie <- ggplot(data, aes(x = seq.Date(from = as.Date("2019-01-01"), by = "quarter", length.out = nrow(data)), y = UTILIDAD)) +
  geom_line(color = "blue", size = 1) +
  geom_point(color = "red") +
  ggtitle("Figura 1.Utilidades Totales Trimestrales de Colombina S.A.") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Miles de Pesos Colombianos") +
  theme_minimal()
## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
ggplotly(grafico_serie)

interpretacion

La gráfica muestra las utilidades totales trimestrales de Colombina en miles de pesos colombianos desde 2019 hasta 2024. A pesar de algunas fluctuaciones, la tendencia general es creciente, indicando un aumento sostenido en las ganancias de la empresa. Se observa una caída abrupta en 2020, probablemente debido a la pandemia de COVID-19, seguida de una recuperación gradual y un crecimiento sólido a partir de 2021. En 2023 y 2024, las utilidades alcanzan niveles récord, superando los 100 mil millones de pesos en algunos trimestres. Este crecimiento sostenido sugiere estrategias de mercado efectivas, diversificación de productos o expansión de operaciones.

Descomposición temporal-extracción de señales

# Descomposición de la serie temporal
stl_decomp <- stl(ts_data, s.window = "periodic")
plot(stl_decomp)

# interpretacion La gráfica muestra la descomposición de la serie temporal de las utilidades trimestrales de Colombina en sus principales componentes: la serie original, la estacionalidad, la tendencia y el residuo. La primera línea representa la serie completa de las utilidades, evidenciando un crecimiento general con fluctuaciones. La segunda línea muestra el componente estacional, indicando un patrón repetitivo a lo largo de los años, lo que sugiere que las utilidades tienen variaciones predecibles en ciertos trimestres. La tercera línea refleja la tendencia, que muestra un crecimiento sostenido a partir de 2021, confirmando que las utilidades han aumentado con el tiempo. Finalmente, la última línea representa los residuos o variaciones aleatorias, que son relativamente pequeños, lo que indica que el modelo capta bien la estructura de los datos. En conjunto, esta descomposición confirma que el crecimiento de Colombina es impulsado tanto por una tendencia alcista como por un comportamiento estacional estable.

# Extraer los componentes de la descomposición
serie_ajustada <- ts_data - stl_decomp$time.series[, "seasonal"]
library(ggplot2)
library(plotly)
library(scales)
# Comparación de la serie original con la ajustada por estacionalidad
grafico_ajustada <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = seq_along(ts_data), y = ts_data), color = "blue", size = 1, linetype = "solid") +
  geom_line(aes(x = seq_along(serie_ajustada), y = serie_ajustada), color = "red", size = 1, linetype = "dashed") +
  ggtitle("Figura 2.Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Miles de Pesos Colombianos") +
  theme_minimal()
ggplotly(grafico_ajustada)
## Don't know how to automatically pick scale for object of type <ts>. Defaulting
## to continuous.

interpretacion

La gráfica compara la serie original de las utilidades trimestrales de Colombina (línea gris) con la serie ajustada por estacionalidad (línea negra segmentada). Se observa que la serie original presenta fluctuaciones más marcadas debido a la influencia de factores estacionales, mientras que la serie ajustada muestra una tendencia más estable y suavizada. A pesar de la variabilidad en algunos trimestres, ambas series siguen una trayectoria ascendente, confirmando el crecimiento sostenido de las utilidades en el tiempo. La serie ajustada permite una mejor interpretación de la tendencia subyacente al eliminar patrones repetitivos, lo que facilita el análisis de la evolución real de las ganancias de la empresa.

# Comparación de la serie original con la tendencia
tendencia <- stl_decomp$time.series[, "trend"]
grafico_tendencia <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = seq_along(ts_data), y = ts_data), color = "blue", size = 1) +
  geom_line(aes(x = seq_along(tendencia), y = tendencia), color = "purple", size = 1, linetype = "dashed") +
  ggtitle("Figura 3. Serie Original vs Tendencia") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Miles de Pesos Colombianos") +
  theme_minimal()
ggplotly(grafico_tendencia)
## Don't know how to automatically pick scale for object of type <ts>. Defaulting
## to continuous.

interpretacion

La gráfica muestra la comparación entre la serie original de las utilidades trimestrales de Colombina (línea sólida en morado) y su tendencia (línea segmentada en morado), permitiendo analizar la evolución del desempeño financiero de la empresa. Se observa que la serie original presenta fluctuaciones significativas a lo largo del tiempo, con aumentos y caídas en ciertos períodos. Un punto particularmente notable es la fuerte caída en un trimestre cercano a 2020, que podría estar asociada a eventos externos como la pandemia de COVID-19, afectando temporalmente las utilidades.

A pesar de estas variaciones, la línea de tendencia suavizada revela un crecimiento sostenido en el largo plazo, lo que indica que la empresa ha logrado mejorar su desempeño financiero de manera progresiva. La tendencia ascendente sugiere que Colombina ha implementado estrategias exitosas de mercado, expansión o eficiencia operativa que han permitido aumentar sus utilidades con el tiempo.

El hecho de que la serie original se desvíe en algunos puntos de la tendencia también refleja la presencia de factores estacionales o coyunturales que influyen en las utilidades de ciertos trimestres, como cambios en la demanda, costos de producción o eventos económicos. Sin embargo, la tendencia general confirma que la empresa ha logrado un crecimiento financiero estable, lo que es un indicador positivo de su solidez y capacidad de adaptación al mercado.

# Cálculo de la tasa de crecimiento anual correctamente alineada
tasa_crecimiento <- (ts_data[(5:length(ts_data))] / ts_data[1:(length(ts_data) - 4)] - 1) * 100
tasa_tendencia <- (tendencia[(5:length(tendencia))] / tendencia[1:(length(tendencia) - 4)] - 1) * 100

# Crear vector de fechas corregido
fechas_corregidas <- seq(from = as.Date("2020-01-01"), by = "quarter", length.out = length(tasa_crecimiento))

# Verificar longitudes
print(length(fechas_corregidas))
## [1] 19
print(length(tasa_crecimiento))
## [1] 19
print(length(tasa_tendencia))
## [1] 19
# Gráfico de la tasa de crecimiento anual
grafico_crecimiento <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = fechas_corregidas, y = tasa_crecimiento), color = "blue", size = 1) +
  geom_line(aes(x = fechas_corregidas, y = tasa_tendencia), color = "green", size = 1, linetype = "dashed") +
  ggtitle("Figura 4. Tasa de Crecimiento Anual: Serie Original vs Tendencia") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("% de Crecimiento Anual") +
  theme_minimal()

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(grafico_crecimiento)

interpretacion

La gráfica muestra la tasa de crecimiento anual de las utilidades de Colombina comparando la serie original (línea morada sólida) con la tendencia (línea verde segmentada). Se aprecia un descenso abrupto en 2021, con valores negativos extremos, lo que indica una drástica reducción de las utilidades en comparación con el año anterior, probablemente asociada a los efectos de la pandemia de COVID-19 y la crisis económica que esta generó. Sin embargo, la tasa de crecimiento se recupera rápidamente a partir de 2022, alcanzando incluso un pico positivo que sugiere la efectividad de las estrategias de reactivación adoptadas por la empresa. A partir de 2023, tanto la serie original como la tendencia tienden a estabilizarse alrededor de valores cercanos a cero, lo cual implica que el crecimiento de las utilidades ha dejado de ser acelerado y se ha entrado en una fase de madurez financiera