A34: Aplicación del Filtro de Hodrick Prescott [HP]
José Mauricio Carranza Soto
2025-11-30
Indicaciones Generales: Presente en un reporte de Rmardown todas las operaciones que se indican en la tarea, debe incluir el archivo rmd, la correspondiente versión html y el informe publicado en una cuenta de Rpubs (incluir el enlace en los comentarios de entrega de las tareas, y en un archivo txt dentro de la entrega), incluyendo los nombres y apellidos de cada uno de los integrantes del grupo.
Usando los datos incluidos en el archivo datos_PIB_trime_CA.xlsx:
Aplique el filtro HP para cada uno de los paÃses de Centroamérica, para los periodos disponibles para cada paÃs
• represente sus resultados de forma gráfica: o 1. Usando la versión personalizada y o 2. usando la representación rápida. o En todos los gráficos indique el paÃs y el periodo al que corresponden los datos.
Carga de Datos
library(readxl)
PIB_trimestral <- read_excel("C:/Users/MINEDUCYT/Downloads/datos_PIB_trim_CA.xlsx")
print(PIB_trimestral)## # A tibble: 143 × 8
## SecretarÃa Ejecutiva del Consejo …¹ ...2 ...3 ...4 ...5 ...6 ...7 ...8
## <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 Producción <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 2 Producto Interno Bruto trimestral <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 3 Unidad de medida: Millones de mone… <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
## 4 Fechas Cost… El S… Guat… Hond… Nica… Repú… Pana…
## 5 <NA> PIB … PIB … PIB … PIB … PIB … PIB … PIB …
## 6 1990-I -- 48.97 -- -- -- -- --
## 7 1990-II -- 56.32 -- -- -- -- --
## 8 1990-III -- 56.41 -- -- -- -- --
## 9 1990-IV -- 59.88 -- -- -- -- --
## 10 1991-I 2730… 50.54 -- -- -- 43.2 --
## # ℹ 133 more rows
## # ℹ abbreviated name:
## # ¹​`SecretarÃa Ejecutiva del Consejo Monetario Centroamericano`Costa Rica
library(mFilter)
library(forecast)
datos_cr <- PIB_trimestral[[2]][11:144]
datos_cr <- as.numeric(datos_cr)
datos_cr <- na.omit(datos_cr)
PIB_CostaRica <- ts(datos_cr, start = c(2005,1), frequency = 4)
hp_result <- hpfilter(PIB_CostaRica, freq = 1600)
trend <- hp_result$trend
cycle <- hp_result$cycle
plot(PIB_CostaRica, type = "l", main = "Filtro HP - Costa Rica", ylab = "PIB", xlab = "Tiempo")
lines(trend, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("PIB Original", "Tendencia (Filtro HP)"), col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)
El Salvador
datos_sv <- PIB_trimestral[[3]][7:144]
datos_sv <- as.numeric(datos_sv)
datos_sv <- na.omit(datos_sv)
PIB_ElSalvador <- ts(datos_sv, start = c(2005,1), frequency = 4)
hp_result <- hpfilter(PIB_ElSalvador, freq = 1600)
trend <- hp_result$trend
cycle <- hp_result$cycle
plot(PIB_ElSalvador, type = "l", main = "Filtro HP - El Salvador", ylab = "PIB", xlab = "Tiempo")
lines(trend, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("PIB Original", "Tendencia (Filtro HP)"), col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)
Guatemala
datos_gt <- PIB_trimestral[[4]][51:144]
datos_gt <- as.numeric(datos_gt)
datos_gt <- na.omit(datos_gt)
PIB_Guatemala <- ts(datos_gt, start = c(2005,1), frequency = 4)
hp_result <- hpfilter(PIB_Guatemala, freq = 1600)
trend <- hp_result$trend
cycle <- hp_result$cycle
plot(PIB_Guatemala, type = "l", main = "Filtro HP - Guatemala", ylab = "PIB", xlab = "Tiempo")
lines(trend, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("PIB Original", "Tendencia (Filtro HP)"), col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)
Honduras
datos_hn <- PIB_trimestral[[5]][47:144]
datos_hn <- as.numeric(datos_hn)
datos_hn <- na.omit(datos_hn)
PIB_Honduras <- ts(datos_hn, start = c(2005,1), frequency = 4)
hp_result <- hpfilter(PIB_Honduras, freq = 1600)
trend <- hp_result$trend
cycle <- hp_result$cycle
plot(PIB_Honduras, type = "l", main = "Filtro HP - Honduras", ylab = "PIB", xlab = "Tiempo")
lines(trend, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("PIB Original", "Tendencia (Filtro HP)"), col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)
Nicaragua
datos_ni <- PIB_trimestral[[6]][71:144]
datos_ni <- as.numeric(datos_ni)
datos_ni <- na.omit(datos_ni)
PIB_Nicaragua <- ts(datos_ni, start = c(2005,1), frequency = 4)
hp_result <- hpfilter(PIB_Nicaragua, freq = 1600)
trend <- hp_result$trend
cycle <- hp_result$cycle
plot(PIB_Nicaragua, type = "l", main = "Filtro HP - Nicaragua", ylab = "PIB", xlab = "Tiempo")
lines(trend, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("PIB Original", "Tendencia (Filtro HP)"), col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)
República Dominicana
datos_rd <- PIB_trimestral[[7]][11:144]
datos_rd <- as.numeric(datos_rd)
datos_rd <- na.omit(datos_rd)
PIB_RepDom <- ts(datos_rd, start = c(2005,1), frequency = 4)
hp_result <- hpfilter(PIB_RepDom, freq = 1600)
trend <- hp_result$trend
cycle <- hp_result$cycle
plot(PIB_RepDom, type = "l", main = "Filtro HP - República Dominicana", ylab = "PIB", xlab = "Tiempo")
lines(trend, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("PIB Original", "Tendencia (Filtro HP)"), col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)
Panamá
datos_pa <- PIB_trimestral[[8]][31:137]
datos_pa <- as.numeric(datos_pa)
datos_pa <- na.omit(datos_pa)
PIB_Panama <- ts(datos_pa, start = c(2005,1), frequency = 4)
hp_result <- hpfilter(PIB_Panama, freq = 1600)
trend <- hp_result$trend
cycle <- hp_result$cycle
plot(PIB_Panama, type = "l", main = "Filtro HP - Panamá", ylab = "PIB", xlab = "Tiempo")
lines(trend, col = "red", lwd = 2)
legend("topleft", legend = c("PIB Original", "Tendencia (Filtro HP)"), col = c("black", "red"), lty = 1, lwd = 2)
