Laboratorio 5

Librerias

library(readxl)
library(writexl)
library(ggplot2)

Cargar datos

datos1=read_excel("oFerta.xlsx",sheet = 2)
head(datos1,3)

## # A tibble: 3 × 1
##      Oferta
##       <dbl>
## 1 17560884.
## 2 18110589.
## 3 19138105.

Grafico

d1s=ts(datos1,start = 1988,frequency = 1)
plot(d1s)

interpretacion:

El gráfico muestra la oferta entre 1985 y 2025 con una tendencia creciente, pasando de unos 20 millones en 1985 a cerca de 40 millones en 2000, 55 millones en 2015 y alrededor de 70 millones en 2025, con una caída breve hacia 2020–2022. No hay estacionalidad, pero sí un ciclo con fases de crecimiento lento (2000–2005) y rápido (2010–2020). La serie es multiplicativa porque las variaciones aumentan con el nivel, y para convertirla en ruido blanco bastaría una diferencia.

Pronostico

d1sw=HoltWinters(d1s,gamma = F)
d1sp=predict(d1sw,10)
d1sp

## Time Series:
## Start = 2025 
## End = 2034 
## Frequency = 1 
##            fit
##  [1,] 64211908
##  [2,] 65351584
##  [3,] 66491260
##  [4,] 67630936
##  [5,] 68770612
##  [6,] 69910288
##  [7,] 71049964
##  [8,] 72189640
##  [9,] 73329316
## [10,] 74468992

plot(d1sw,d1sp,main="oferta final: 1998:2024")

interpretación:

Este gráfico muestra la serie observada y su pronóstico hasta el año 2035. La tendencia sigue siendo creciente, pasando de unos 20 millones en 1990 a casi 70 millones en 2020, y proyectándose hacia 80–90 millones en 2035. No aparece estacionalidad clara, aunque sí hay ciclos como las caídas alrededor de 2000 y 2020. El modelo usado es multiplicativo, ya que las variaciones se amplían con el nivel. Para estabilizarla bastaría una diferencia. En resumen, el pronóstico indica que, pese a caídas puntuales, la oferta mantendrá un crecimiento sostenido en los próximos 10 años.

Guardar datos

Periodo=seq(1988,2034,1)
Oferta=rbind(d1s,d1sp)
Dato=c(rep("Real",37),rep("Pronosticado",10))


Datos_oferta=data.frame(Periodo,Oferta,Dato)
write_xlsx(Datos_oferta,"dato_oferta.xlsx")

Ggplot2

ggplot(Datos_oferta,
       aes(x=Periodo,y=Oferta,col=Dato))+
  geom_line()+
  geom_point()+
  theme_bw()