Caso 1 Extracción de señales(Parcial)

Introducción

El comercio minorista es clave para entender el consumo de los hogares y suele moverse con el ciclo económico. En particular, el comercio de bienes durables y semi-durables (tecnología, electrodomésticos y productos para el hogar) es sensible a la situación del mercado laboral, al acceso a crédito para compras a cuotas y al tipo de cambio, por la alta presencia de bienes importados en estas canastas. Por eso, analizar este sector ayuda a identificar señales tempranas sobre cambios en la demanda, las condiciones financieras y los riesgos asociados a costos y precios.

El análisis se plantea desde una empresa hipotética, ElectroHogar Colombia S.A.S., comparable en modelo a grandes cadenas como Alkosto o Ktronix. La empresa opera con un enfoque omnicanal (tiendas físicas y comercio electrónico), maneja alta rotación de inventarios y depende de campañas comerciales frecuentes. En este contexto, mirar solo la serie original puede llevar a interpretaciones incompletas, porque el desempeño del retail está afectado por patrones estacionales (temporadas de compra) y por choques transitorios asociados a eventos macroeconómicos y comerciales.

Con información mensual de enero de 2012 a diciembre de 2024, aplicamos extracción de señales mediante descomposición STL para separar y comprender tres componentes: tendencia, estacionalidad y componente irregular (ruido y choques). El objetivo es identificar estas señales, comparar la serie original con su versión ajustada por estacionalidad y con la tendencia estimada, y complementar la lectura con el crecimiento anual para evaluar la dinámica interanual. Con base en esto, se construyen hallazgos e implicaciones estratégicas para la empresa hipotética, orientadas a decisiones de inventario, promociones, financiamiento comercial y gestión del riesgo cambiario.

Variables seleccionadas y justificación

Se seleccionan cinco variables que, en conjunto, representan los principales motores del desempeño de un retail de bienes durables:

• MIN (Ventas minoristas): es la variable núcleo porque aproxima la demanda agregada del comercio. Permite observar el ciclo del consumo y suele mostrar estacionalidad asociada a temporadas comerciales. En términos empresariales, es un buen indicador de “tráfico y ventas” del sector.

• TD (Tasa de desempleo): captura la condición del mercado laboral y la estabilidad del ingreso. En bienes durables, el desempleo suele tener un vínculo fuerte con la demanda, porque cuando aumenta, los hogares tienden a posponer compras no esenciales.

• CART (Cartera del sistema bancario): representa el ciclo del crédito. Como muchas compras de electrodomésticos y tecnología se hacen a cuotas (tarjeta y crédito de consumo), una expansión o contracción de la cartera suele reflejar cambios en la capacidad de compra y en la efectividad de estrategias comerciales basadas en financiación.

• DAH (Depósitos de ahorro): funciona como aproximación de liquidez y ahorro de los hogares. Cambios en depósitos pueden interpretarse como una mayor preferencia por ahorro precautorio o como acumulación de recursos que luego se transforma en gasto.

• TRM (Tasa de cambio peso–dólar): es clave para un retail con inventario importado. Movimientos de la TRM afectan costos de reposición, decisiones de precios y la estrategia de inventarios. Por eso, la TRM permite conectar choques externos con cambios en ventas, promociones y rotación.

En conjunto, estas variables permiten una lectura integrada del sector: demanda (MIN) influida por empleo (TD) y crédito (CART), matizada por liquidez (DAH) y con presiones de costos y precios a través de la TRM.

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Vista rápida

FECHA	PNCEM	DECEM	CONCRETO	LICC	POLLO	HUEVO	PNCAFE	PICAFE	PECAFE	XCAF	M	X	TRM	M_CEREAL	M_CERAMICO	M_FARM	X_COMB	X_AZU	X_PREALIM	X_FARM	X_QUIM	X_PAPEL	X_CERAMICO	IPIR	IPIR_PAPEL	IPIR_FARM	IPIR_PREALIM	MIN	ICC	VEH	CART	DAH	ENER	BRENT	IPC	TO	TD	ISE	CAN	AZUCAR	CEM_V	COR_V	M_V	X_V	IPIR_V	MIN_V	ICC_V	VEH_V	PEAJE_V	ENER_V	CART_V	POLLO_V	ENER_CALI	LICC_CALI	VEH_CALI	X_CALI	OCUP_HOTEL_CALI	ICC_CALI	PEAJE_CALI	DAH_CALI	IPIR_CALI
2012-01-01	868474	823283.7	526135.5	1498909	91721.61	52928.85	535	874862.9	256.1168	197295.8	4187750	4785773	1847.516	130488.7	22662.56	134163.0	3313842	63273.73	28018.43	30866.08	25715.95	38768.11	11391.80	84.22582	NA	NA	NA	68.95512	32.7	NA	2.797604e+14	1.261248e+14	1595.273	111.15619	76.75	59.6727	12.7911	81.64043	1685584	148482.7	61149.38	109.7525	355074079	159599364	80.69007	NA	20.64948	2379	220673	200.3	2.596268e+13	13518.16	69379734	71805	NA	2776386323	40.98415	20.64948	27041	4.071660e+12	96.47151
2012-02-01	865408	846615.1	584896.7	1728147	94142.30	52870.40	571	826219.8	246.3010	186693.3	4291881	4999318	1786.543	170760.2	22217.55	144190.3	3319381	63131.04	30393.01	31201.81	27501.57	32519.62	15168.11	87.97827	NA	NA	NA	67.77499	26.8	NA	2.808113e+14	1.297710e+14	1544.653	119.70238	77.22	60.5054	12.0750	84.46710	1973654	192196.2	66968.57	112.8675	556359400	180240665	89.67271	NA	16.22099	2654	215773	201.4	2.612658e+13	13579.57	68346783	60566	NA	3334123499	48.16395	16.22099	28333	4.093730e+12	101.89722
2012-03-01	998847	950452.9	634905.0	1425267	88748.18	52979.25	576	727564.5	226.0661	203636.0	4632763	5712355	1767.793	150305.8	17682.10	158930.0	3870611	78703.91	29172.08	35073.98	30545.46	37829.72	14769.90	94.12009	NA	NA	NA	73.34700	24.4	NA	2.843590e+14	1.282989e+14	1718.766	124.92864	77.31	61.5487	10.5024	87.79398	2083470	202407.6	72051.74	121.4324	408991672	191373990	97.08964	NA	21.36821	3155	228878	221.0	2.647571e+13	13502.11	69585382	97722	NA	3673264590	52.75165	21.36821	29239	3.937027e+12	107.43327
2012-04-01	852138	789542.0	550290.4	1388134	92013.41	52633.09	580	703033.3	215.2930	121442.5	4100547	5010929	1773.893	112970.3	19527.31	151309.5	3522192	59113.52	31688.49	31236.37	31427.60	31123.96	14159.99	82.59192	NA	NA	NA	66.98975	26.6	NA	2.871988e+14	1.246385e+14	1574.681	120.46350	77.42	61.1934	11.0870	84.04757	1406868	134531.8	63652.29	111.7223	344847316	161232070	82.73562	NA	35.50760	2319	196841	202.6	2.670158e+13	14575.28	67028317	95605	NA	3098189849	46.18602	35.50760	23982	3.864931e+12	98.47965
2012-05-01	919675	904690.6	639649.5	1960736	93279.24	52465.80	689	670334.7	209.5097	167643.9	5088029	5403375	1795.907	171028.7	21924.39	182269.8	3529123	53262.61	28144.86	47114.54	28830.46	32192.04	14491.28	94.27041	NA	NA	NA	71.02216	26.5	NA	2.906164e+14	1.265586e+14	1687.182	110.52174	77.66	61.5247	10.9950	87.93170	1233631	107659.3	71515.40	126.6002	411510051	198790367	90.79219	NA	27.95129	2507	226518	220.9	2.696921e+13	14565.48	68422194	54599	NA	2932225874	51.65681	27.95129	27637	3.986793e+12	104.51982
2012-06-01	906243	879219.3	620337.5	1956173	91314.75	52664.54	714	592504.2	185.8843	162433.1	4778664	4563431	1788.877	173377.4	23567.14	156605.5	2884610	51468.10	31688.85	40872.38	29003.39	34379.25	18788.05	92.06757	NA	NA	NA	72.57736	20.6	NA	2.939673e+14	1.237816e+14	1630.558	95.58905	77.72	62.3620	10.2437	87.83290	1997318	206133.8	71479.04	118.6786	390090495	172481442	94.30628	NA	27.94618	2643	238681	216.6	2.723038e+13	13434.11	68707263	54973	NA	2565482794	50.49887	27.94618	27984	3.944551e+12	106.11454

## tibble [156 × 62] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
##  $ FECHA          : POSIXct[1:156], format: "2012-01-01" "2012-02-01" ...
##  $ PNCEM          : num [1:156] 868474 865408 998847 852138 919675 ...
##  $ DECEM          : num [1:156] 823284 846615 950453 789542 904691 ...
##  $ CONCRETO       : num [1:156] 526136 584897 634905 550290 639649 ...
##  $ LICC           : num [1:156] 1498909 1728147 1425267 1388134 1960736 ...
##  $ POLLO          : num [1:156] 91722 94142 88748 92013 93279 ...
##  $ HUEVO          : num [1:156] 52929 52870 52979 52633 52466 ...
##  $ PNCAFE         : num [1:156] 535 571 576 580 689 714 668 565 519 653 ...
##  $ PICAFE         : num [1:156] 874863 826220 727565 703033 670335 ...
##  $ PECAFE         : num [1:156] 256 246 226 215 210 ...
##  $ XCAF           : num [1:156] 197296 186693 203636 121442 167644 ...
##  $ M              : num [1:156] 4187750 4291881 4632763 4100547 5088029 ...
##  $ X              : num [1:156] 4785773 4999318 5712355 5010929 5403375 ...
##  $ TRM            : num [1:156] 1848 1787 1768 1774 1796 ...
##  $ M_CEREAL       : num [1:156] 130489 170760 150306 112970 171029 ...
##  $ M_CERAMICO     : num [1:156] 22663 22218 17682 19527 21924 ...
##  $ M_FARM         : num [1:156] 134163 144190 158930 151310 182270 ...
##  $ X_COMB         : num [1:156] 3313842 3319381 3870611 3522192 3529123 ...
##  $ X_AZU          : num [1:156] 63274 63131 78704 59114 53263 ...
##  $ X_PREALIM      : num [1:156] 28018 30393 29172 31688 28145 ...
##  $ X_FARM         : num [1:156] 30866 31202 35074 31236 47115 ...
##  $ X_QUIM         : num [1:156] 25716 27502 30545 31428 28830 ...
##  $ X_PAPEL        : num [1:156] 38768 32520 37830 31124 32192 ...
##  $ X_CERAMICO     : num [1:156] 11392 15168 14770 14160 14491 ...
##  $ IPIR           : num [1:156] 84.2 88 94.1 82.6 94.3 ...
##  $ IPIR_PAPEL     : num [1:156] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ IPIR_FARM      : num [1:156] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ IPIR_PREALIM   : num [1:156] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ MIN            : num [1:156] 69 67.8 73.3 67 71 ...
##  $ ICC            : num [1:156] 32.7 26.8 24.4 26.6 26.5 20.6 23.2 18.1 25 25.6 ...
##  $ VEH            : num [1:156] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ CART           : num [1:156] 2.80e+14 2.81e+14 2.84e+14 2.87e+14 2.91e+14 ...
##  $ DAH            : num [1:156] 1.26e+14 1.30e+14 1.28e+14 1.25e+14 1.27e+14 ...
##  $ ENER           : num [1:156] 1595 1545 1719 1575 1687 ...
##  $ BRENT          : num [1:156] 111 120 125 120 111 ...
##  $ IPC            : num [1:156] 76.8 77.2 77.3 77.4 77.7 ...
##  $ TO             : num [1:156] 59.7 60.5 61.5 61.2 61.5 ...
##  $ TD             : num [1:156] 12.8 12.1 10.5 11.1 11 ...
##  $ ISE            : num [1:156] 81.6 84.5 87.8 84 87.9 ...
##  $ CAN            : num [1:156] 1685584 1973654 2083470 1406868 1233631 ...
##  $ AZUCAR         : num [1:156] 148483 192196 202408 134532 107659 ...
##  $ CEM_V          : num [1:156] 61149 66969 72052 63652 71515 ...
##  $ COR_V          : num [1:156] 110 113 121 112 127 ...
##  $ M_V            : num [1:156] 3.55e+08 5.56e+08 4.09e+08 3.45e+08 4.12e+08 ...
##  $ X_V            : num [1:156] 1.60e+08 1.80e+08 1.91e+08 1.61e+08 1.99e+08 ...
##  $ IPIR_V         : num [1:156] 80.7 89.7 97.1 82.7 90.8 ...
##  $ MIN_V          : num [1:156] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ ICC_V          : num [1:156] 20.6 16.2 21.4 35.5 28 ...
##  $ VEH_V          : num [1:156] 2379 2654 3155 2319 2507 ...
##  $ PEAJE_V        : num [1:156] 220673 215773 228878 196841 226518 ...
##  $ ENER_V         : num [1:156] 200 201 221 203 221 ...
##  $ CART_V         : num [1:156] 2.60e+13 2.61e+13 2.65e+13 2.67e+13 2.70e+13 ...
##  $ POLLO_V        : num [1:156] 13518 13580 13502 14575 14565 ...
##  $ ENER_CALI      : num [1:156] 69379734 68346783 69585382 67028317 68422194 ...
##  $ LICC_CALI      : num [1:156] 71805 60566 97722 95605 54599 ...
##  $ VEH_CALI       : num [1:156] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
##  $ X_CALI         : num [1:156] 2.78e+09 3.33e+09 3.67e+09 3.10e+09 2.93e+09 ...
##  $ OCUP_HOTEL_CALI: num [1:156] 41 48.2 52.8 46.2 51.7 ...
##  $ ICC_CALI       : num [1:156] 20.6 16.2 21.4 35.5 28 ...
##  $ PEAJE_CALI     : num [1:156] 27041 28333 29239 23982 27637 ...
##  $ DAH_CALI       : num [1:156] 4.07e+12 4.09e+12 3.94e+12 3.86e+12 3.99e+12 ...
##  $ IPIR_CALI      : num [1:156] 96.5 101.9 107.4 98.5 104.5 ...

Seleccionar columnas del paquete (FECHA, MIN, TD, CART, DAH, TRM)

Convertir variables a series mensuales ts(…) con frequency = 12

Verifica rango temporal

## [1] 2012    1

## [1] 2024   12

Función de estadísticas descriptivas

Extracción de señales

MIN - Ventas minoristas

1. Estadísticas descriptivas: MIN (Ventas minoristas)

##        Min     Max    Media  Mediana DesviacionEstandar CoefVar_pct
## 1 52.36041 150.798 95.61362 90.06818           18.92168    19.78974

Lectura de la tabla descriptiva (MIN – índice de ventas minoristas)

• El índice se ubica, en promedio, alrededor de 95.6 (mediana 90.1), lo que sugiere un nivel típico cercano a 90–96 en el periodo.
  
• Como la media supera la mediana, hubo meses con valores relativamente altos que empujaron el promedio (asimetría positiva), consistente con episodios de mayor dinamismo comercial.
  
• La variación es moderada (DE ≈ 18.9, CV ≈ 19.8%): existen oscilaciones relevantes, pero no extremas, coherentes con un sector influido por temporadas y condiciones macroeconómicas.

Implicación para la empresa: el índice muestra un nivel base relativamente estable con picos ocasionales. Esto sirve para fijar metas “promedio” realistas y, al mismo tiempo, identificar que los mejores resultados suelen concentrarse en episodios puntuales (temporadas fuertes) donde conviene reforzar inventario y capacidad operativa.

2. Serie Original (niveles - Original)

MIN – Evolución de las ventas minoristas (serie original)

• 2012–2019: el índice MIN muestra una trayectoria creciente, con fluctuaciones mensuales alrededor de esa tendencia.
  
• Patrón anual: se observan picos recurrentes, reflejando estacionalidad del comercio asociada a meses de alta demanda y campañas comerciales.
  
• 2020: aparece una caída abrupta (mínimo de la serie), coherente con el choque de la pandemia y las restricciones sobre la actividad y el consumo, luego se evidencia un rebote.
  
• Desde 2021: el índice se mantiene en un nivel más alto y con variaciones relevantes, sugiriendo un comercio más dinámico pero sensible a condiciones macro (ingreso, crédito y precios).

3. Descomposicion Temporal de MIN - Ventas minoristas

Descomposicion Temporal de MIN - Ventas minoristas

• Estacionalidad: el patrón anual es fuerte y bastante estable. Los picos se repiten cada año, lo que sugiere que parte importante de la variación mensual responde al calendario comercial (temporadas de alta demanda). Comparar meses seguidos sin ajuste puede sobreestimar “cambios reales”.
  
• Tendencia: se observa crecimiento hasta 2019, una ruptura alrededor de 2020 y una recuperación posterior. Desde 2021 la tendencia opera en niveles más altos, con una meseta relativa y repunte hacia el final del periodo.
  
• Residuo: el mayor choque negativo aparece en 2020, asociado al impacto de la pandemia sobre la actividad y el consumo. Luego quedan episodios puntuales de menor magnitud, más cercanos a variaciones transitorias que a cambios estructurales.

Implicación para la empresa: esta descomposición separa lo “esperado” de lo “inesperado”. La estacionalidad sirve para programar inventario y campañas, la tendencia marca el rumbo del mercado, y el residuo alerta sobre shocks que obligan a ajustar rápido (precios, rotación y condiciones de financiación) para proteger caja y liquidez.

4. Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad MIN - Ventas minoristas

Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad MIN - Ventas minoristas

• Comparación general: la serie ajustada (roja) es más suave que la original (azul), lo que confirma que buena parte de los picos mensuales en MIN responde a estacionalidad del comercio (temporadas de alta demanda).
  
• Lectura sin calendario: al remover los efectos estacionales, se observa con más claridad la tendencia de fondo, que representa un crecimiento de largo plazo con cambios de nivel entre periodos, más allá de los “meses pico”.
  
• Choque 2020: la caída se mantiene en ambas series, por lo que no es estacional sino un choque real asociado a la pandemia, la recuperación posterior también aparece en la serie ajustada, indicando un rebote del nivel de fondo del comercio.

Implicación para la empresa: esta comparación es útil para no evaluar el negocio con “reglas de temporada”. La serie ajustada ayuda a medir desempeño y fijar metas sin el ruido estacional, la brecha con la serie original sirve para planear picos operativos (inventario, personal y campañas) en los meses fuertes.

5. Serie Original vs Tendencia MIN - Ventas minoristas

Serie Original vs Tendencia MIN - Ventas minoristas

• Tendencia de largo plazo: entre 2012 y 2019 la tendencia crece de forma sostenida, indicando expansión del nivel de fondo del comercio, más allá de los picos estacionales de la serie original.
  
• Ruptura en 2020: la caída es visible también en la tendencia, por lo que no corresponde a temporada sino a un choque real asociado a la pandemia y la interrupción de la actividad comercial.
  
• Recuperación y tramo reciente: tras 2020 la tendencia se recupera y alcanza un máximo alrededor de 2022, luego se observa una moderación y un repunte hacia el final del periodo, manteniéndose en niveles superiores a los previos a 2020.

Implicación para la empresa: esta comparación separa “ruido” de dirección. La tendencia sirve para definir el tamaño del negocio (capacidad, metas anuales y expansión), mientras que las brechas de la serie original frente a la tendencia ayudan a detectar meses fuera de lo esperado y ajustar tácticamente inventario y promociones.

6.Tasa de crecimiento de la Serie Original vs Tendencia para MIN - Ventas minoristas

Tasa de crecimiento de la Serie Original vs Tendencia para MIN - Ventas minoristas

• Antes de 2020: el crecimiento interanual se mantiene en rangos moderados, con oscilaciones alrededor de 0, consistente con un comercio que crece pero con variaciones normales del ciclo de consumo.
  
• Choque 2020: aparece la contracción interanual más fuerte de la muestra, asociada al impacto de la pandemia sobre la actividad y la demanda.
  
• Rebote 2020–2021: se observa un pico positivo excepcional, explicado en parte por el “efecto base” tras las caídas previas, pero también por una recuperación efectiva del comercio.
  
• 2022–2023 y cierre: el crecimiento se desacelera (cerca de 0 y episodios negativos) y hacia el final se aprecia un repunte gradual, señalando mejora reciente en el dinamismo.

Implicación para la empresa: este gráfico sirve para ubicar el negocio en el “momento del mercado”. En fases de caída o desaceleración conviene ser más conservador con inventario y metas, cuando el crecimiento repunta de forma sostenida, se puede aumentar la agresividad comercial (campañas, surtido y facilidades de pago) sin basarse en picos puntuales.

TD - Tasa de Desempleo

1. Estadísticas descriptivas TD - Tasa de Desempleo

##      Min    Max    Media  Mediana DesviacionEstandar   CoefVar
## 1 7.5631 21.972 10.86516 10.08295           2.498163 0.2299241

Lectura de la tabla descriptiva (TD – tasa de desempleo)

• La TD se ubica, en promedio, alrededor de 10.9% (mediana 10.1%), lo que refleja un nivel típico de desempleo en el periodo analizado.
  
• Como la media es mayor que la mediana, hubo episodios de desempleo relativamente alto que empujaron el promedio (asimetría positiva), consistente con momentos de deterioro del mercado laboral.
  
• La dispersión es relevante (DE ≈ 2.5 p.p., CV ≈ 23%): el desempleo no fue estable, sino que tuvo variaciones importantes a lo largo del tiempo.

Implicación para la empresa: esta variabilidad en la TD sugiere que el entorno de demanda no fue constante. En meses de mayor desempleo, conviene reforzar estrategias de accesibilidad (promos más precisas, paquetes y opciones de pago), cuando el desempleo es más bajo, hay más margen para empujar categorías discrecionales sin depender tanto de descuentos.

2. Serie Original (niveles - Original)

TD – Evolución de la tasa de desempleo (serie original)

• 2012–2019: la TD se mantiene relativamente estable (aprox. 8%–12%), con fluctuaciones recurrentes, sin quiebres marcados en ese tramo.
  
• Choque 2020: se observa un pico extraordinario (máximo de la serie, cercano a 22%), asociado al impacto de la pandemia sobre el empleo y la actividad económica.
  
• 2021 en adelante: la TD desciende de forma gradual, aunque con repuntes puntuales, lo que sugiere una recuperación del mercado laboral con ajustes intermedios.
  
• 2023–2024: vuelve a niveles de un dígito (≈ 9%–10%), indicando una normalización relativa frente al choque de 2020.

3. Descomposicion temporal de TD - Tasa de desempleo

Descomposicion temporal de TD - Tasa de desempleo

• Estacionalidad: se observa un patrón anual recurrente (oscilaciones similares año a año). La estacionalidad existe, pero su magnitud es moderada frente al choque de 2020.

• Tendencia: se mantiene relativamente estable hasta 2019, en 2020 hay un aumento pronunciado (máximo de la tendencia) y luego una reducción gradual, acercándose en 2023–2024 a niveles más parecidos a los previos al choque.

• Residuo: aparecen valores atípicos alrededor de 2020 que no responden a estacionalidad ni a cambios graduales, lo que es consistente con un choque extraordinario asociado a la pandemia y la interrupción de la actividad económica.

Implicación para la empresa: esta descomposición ayuda a separar tres cosas para la toma de decisiones: (1) lo esperado por temporada (estacionalidad), (2) el “estado del mercado laboral” (tendencia) y (3) shocks inesperados (residuo). Con eso, el retail puede planear campañas y personal con la parte estacional, y ajustar inventario cuando la tendencia o los shocks indiquen un deterioro real del entorno.

4. Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad TD - Tasa de desempleo

Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad TD - Tasa de desempleo

• Comparación general: la serie ajustada (verde) es más suave que la original (naranja), lo que confirma que en el desempleo hay variaciones estacionales dentro del año.
  
• Choque 2020: el pico se mantiene en ambas series, por lo que no responde al calendario sino a un choque real asociado a la pandemia.
  
• Lectura sin estacionalidad: al quitar el efecto estacional, se ve más claro el recorrido del mercado laboral que refleja estabilidad relativa antes de 2020, deterioro abrupto en 2020 y recuperación gradual posterior, con repuntes intermedios.

Implicación para la empresa: la serie ajustada es la mejor referencia para evaluar el “estado real” del empleo, sin confundirlo con movimientos típicos de ciertos meses. Esto ayuda a decidir si un bajón de ventas viene de un entorno laboral más débil (y requiere ajustes de precios) o si es solo un efecto de calendario.

5. Serie Original vs Tendencia TD - Tasa de desempleo

Serie Original vs Tendencia TD - Tasa de desempleo

• 2012–2016: la tendencia del desempleo desciende de forma gradual, consistente con una mejora del mercado laboral en esos años.
  
• 2017–2019: se observa un aumento paulatino, indicando un deterioro moderado antes del choque de 2020.
  
• Choque 2020: la tendencia sube con fuerza y alcanza su máximo, lo que confirma un cambio real en el nivel de desempleo asociado a la pandemia (cierres y menor actividad), más allá de fluctuaciones mensuales.
  
• 2021–2024: la tendencia cae de manera sostenida y se estabiliza hacia el final en niveles cercanos a un dígito alto, sugiriendo normalización parcial (sin regresar completamente a los mínimos de 2014–2016).

Implicación para la empresa: esta tendencia sirve como guía para el “modo” de la estrategia comercial. Si la tendencia va al alza, conviene operar más defensivo (inventario más conservador, promociones focalizadas y facilidades de pago), si va a la baja, hay más espacio para empujar crecimiento y categorías no esenciales sin depender tanto de descuentos.

6. Tasa de Crecimiento de la Serie Original vs Tendencia para TD - Tasa de desempleo

Tasa de Crecimiento de la Serie Original vs Tendencia para TD - Tasa de desempleo

• Antes de 2020: el crecimiento interanual de la TD se mueve cerca de 0, con oscilaciones moderadas, los cambios año a año eran relativamente contenidos.
  
• Choque 2020: aparece un pico positivo excepcional, consistente con el aumento abrupto del desempleo durante la pandemia.
  
• 2021–2022: el crecimiento pasa a valores negativos marcados, reflejando la corrección del desempleo frente al año anterior (en parte, por “efecto base” tras el salto de 2020).
  
• Tramo reciente: el crecimiento vuelve a acercarse a 0, señalando una normalización hacia ajustes más graduales.

Implicación para el la empresa el crecimiento anual de la TD funciona como un “termómetro” de cambio: si el desempleo se acelera, conviene priorizar rotación y promociones, si se corrige y vuelve cerca de 0, es una señal de estabilización y permite volver a metas más normales.

CART - Cartera (credito)

1. Estadísticas descriptivas CART - Cartera (credito)

##            Min         Max        Media      Mediana DesviacionEstandar
## 1 2.797604e+14 5.26755e+14 4.359684e+14 4.460876e+14       6.502384e+13
##    CoefVar
## 1 0.149148

Lectura de la tabla descriptiva (CART – cartera crédito)

• CART se ubica, en promedio, alrededor de 4.36×10^14 (mediana 4.46×10^14), lo que refleja un nivel típico alto del crédito agregado en el periodo analizado.
  
• Como la mediana es ligeramente mayor que la media, se sugiere que la cartera se mantuvo relativamente alta en buena parte del tiempo, con algunos periodos más bajos (especialmente al inicio) que reducen el promedio.
  
• La variación es moderada (DE ≈ 6.50×10^13, CV ≈ 14.99%): hay cambios relevantes, pero en proporción al tamaño de la cartera la serie se mueve de forma más gradual.

Implicación para la empresa: CART funciona como un termómetro de acceso a financiación. Cuando el crédito se expande, suele facilitar compras a cuotas (especialmente bienes durables), cuando se desacelera, conviene reforzar estrategias de precio y alianzas de financiación (bancos y retail) para sostener la demanda.

2. Serie Original (niveles - Original)

CART – Evolución de la cartera crédito (serie original)

• 2012–2015: se observa un crecimiento acelerado de la cartera (sube desde ~2.8×10^14 hasta superar 4.0×10^14), consistente con una fase de expansión del crédito.
  
• 2016–2019: la cartera sigue aumentando, pero de forma más gradual y con fluctuaciones menores, sugiriendo un crecimiento más moderado del saldo.
  
• 2020–2022: aparece un nuevo tramo de crecimiento que lleva a niveles máximos alrededor de 2021–2022, señal de mayor dinamismo del crédito en ese periodo.
  
• Desde 2022–2023: se observa desaceleración y una reducción del nivel de cartera, con estabilización hacia 2024, compatible con condiciones financieras más restrictivas o menor ritmo de colocación.

3. Descomposicion temporal de CART - Cartera (credito)

Descomposicion temporal de CART - Cartera (credito

• Estacionalidad: se observa un patrón anual claro y recurrente. La estacionalidad existe, pero no explica los cambios de fondo del crédito.
  
• Tendencia: hay una expansión sostenida desde 2012 hasta 2019–2020, luego se alcanza un máximo alrededor de 2021–2022 y aparece un cambio de fase hacia desaceleración en 2023–2024, reflejando un ciclo crediticio (expansión → maduración → ajuste).
  
• Residuo: aparecen movimientos puntuales (con mayor intensidad alrededor de 2020 y episodios posteriores) que no responden al calendario ni a la tendencia, compatibles con shocks en condiciones financieras (riesgo, política de colocación o cambios macro).

Implicación para la empresa: esta descomposición ayuda a distinguir si el crédito se está moviendo por temporada o por un cambio real del ciclo. Con tendencia creciente, es más viable impulsar ventas a cuotas y valores altos, cuando la tendencia se frena o cae, conviene ajustar la estrategia (alianzas de financiación, segmentación de riesgo y foco en categorías de rotación).

4. Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad CART - Cartera (credito)

Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad CART - Cartera (credito)

• Comparación general: la serie ajustada (amarilla) y la original (morada) son muy similares, lo que indica que la estacionalidad en CART existe pero tiene una magnitud relativamente pequeña frente al nivel total de la cartera.
  
• Lectura sin calendario: al quitar la estacionalidad se ve con más claridad la dinámica de fondo: expansión sostenida en los primeros años, mayor crecimiento en 2020–2022 y un ajuste posterior en 2023–2024.
  
• Interpretación: la cercanía entre ambas series sugiere que los movimientos relevantes de CART responden más a factores del ciclo crediticio y condiciones financieras que a patrones repetitivos del calendario.

Implicación para la empresa: en crédito, el mensaje principal no es “temporada”, sino “ciclo”. Esta serie ajustada ayuda a entender si el entorno está abriendo o cerrando el financiamiento, con crédito expandiéndose, se puede empujar ventas a cuotas y tickets altos, y con crédito en ajuste conviene reforzar alternativas de financiación y ofertas orientadas a rotación.

5. Serie Original vs Tendencia CART - Cartera (credito)

Serie Original vs Tendencia CART - Cartera (credito)

• 2012–2015: la tendencia crece con fuerza, reflejando una expansión acelerada del saldo de cartera en la economía.
  
• 2016–2019: la tendencia sigue al alza, pero de forma más moderada y estable, consistente con una etapa de crecimiento crediticio más gradual.
  
• 2020–2022: se observa un nuevo tramo de aumento que lleva a un máximo alrededor de 2021–2022, señalando un mayor nivel de crédito agregado en ese periodo.
  
• 2022–2024: la tendencia cambia de dirección y desciende hacia 2024, sugiriendo un ajuste del ciclo de crédito (menor dinamismo de colocación o condiciones financieras más restrictivas).

Implicación para la empresa: la tendencia de CART funciona como referencia estratégica del “espacio de financiación” en el mercado. Si la tendencia viene creciendo, es más viable apoyar el crecimiento con ventas a cuotas y categorías de compras de mayor valor, si entra en ajuste, conviene anticipar menor tracción por crédito y reforzar alternativas (alianzas con bancos, planes de pago, segmentación de riesgo y foco en rotación).

6. Tasa de Crecimiento de la Serie Original vs Tendencia para CART - Cartera (credito)

Tasa de Crecimiento de la Serie Original vs Tendencia para CART - Cartera (credito)

• Tramo inicial (2012–2015): se observan crecimientos interanuales altos y positivos, confirmando una fase de expansión crediticia (la cartera crecía rápido frente al año anterior).
  
• Tramo intermedio (2016–2019): el crecimiento se modera y se mantiene positivo en rangos más bajos, sugiriendo un ciclo de crédito más estable y gradual.
  
• 2020–2021: aparece un repunte del crecimiento anual y luego una desaceleración, indicando una aceleración temporal seguida de pérdida de impulso.
  
• 2023–2024 y cierre: el crecimiento pasa a terreno negativo por varios meses (contracción interanual de la cartera) y hacia el final se ve una recuperación parcial, más cercana a estabilización que a un nuevo boom.

Implicación para la empresa: este gráfico sirve para detectar si el crédito está “acelerando” o “apretándose”. Con crecimiento anual negativo, conviene anticipar menor compra a cuotas y ajustar la estrategia (planes de pago, alianzas con bancos y ofertas de rotación), si el crecimiento vuelve a positivo y se sostiene, hay más margen para impulsar categorías de ticket alto sin depender tanto de descuentos.

DAH - Depositos de ahorro

1. Estadísticas descriptivas DAH - Depositos de ahorro

##            Min          Max        Media      Mediana DesviacionEstandar
## 1 1.205431e+14 2.630874e+14 1.857908e+14 1.749497e+14       3.344451e+13
##     CoefVar
## 1 0.1800117

Lectura de la tabla descriptiva (DAH – depósitos de ahorro)

• Los depósitos de ahorro (DAH) se ubican, en promedio, alrededor de 1.86×10^14 (mediana 1.75×10^14), lo que refleja un nivel típico de ahorro y liquidez acumulada en el periodo.
  
• Como la media es mayor que la mediana, hubo periodos con depósitos relativamente altos que empujaron el promedio (asimetría positiva), especialmente hacia el final de la muestra.
  
• La variación es moderada (DE ≈ 3.34×10^13, CV ≈ 18%): DAH fluctúa de manera relevante, pero mantiene una trayectoria de fondo relativamente estable para una variable agregada.

Implicación para la empresa: DAH ayuda a leer el “estado de ánimo” financiero de los hogares. Si los depósitos suben de forma sostenida, puede reflejar mayor ahorro precautorio (más cautela en consumo) o acumulación de liquidez, esto orienta a estrategias de valor (promos selectivas y bundles). Si los depósitos se estabilizan o bajan, puede indicar uso de ahorro para gasto, lo que abre espacio para empujar ventas sin depender tanto de descuentos.

2. Serie Original (niveles - Original)

DAH – Evolución de los depósitos de ahorro (serie original)

• 2012–2019: se observa una tendencia creciente, pasando de ~1.2×10^14 hacia rangos cercanos a 1.7×10^14 y 1.8×10^14, consistente con acumulación gradual de depósitos.
  
• Quiebre en 2020: aparece un salto claro de nivel, coherente con un aumento de liquidez y ahorro en un contexto de alta incertidumbre asociado a la pandemia (comportamiento precautorio y cambios de consumo).
  
• 2021–2022: la serie alcanza su máximo (cercano a 2.6×10^14), indicando un periodo de alta acumulación de depósitos.
  
• 2022–2024 y cierre: se observa una reducción marcada y luego estabilización alrededor de 2.0×10^14, con leve repunte al final, el nivel se mantiene por encima del pre-2020, aunque sin volver al máximo.

3. Descomposicion temporal de DAH - Depositos de ahorro

Descomposicion temporal de DAH - Depositos de ahorro

• Estacionalidad: se observa un patrón anual recurrente (picos y valles similares cada año). Existe estacionalidad, pero su magnitud es menor frente a los cambios de nivel de la serie total.
  
• Tendencia: crece de forma gradual hasta 2019 y muestra un cambio de nivel claro alrededor de 2020, con un tramo de aumento que culmina en un máximo en 2021–2022, luego cae hacia 2022–2023 y se estabiliza en 2024, reflejando acumulación de depósitos y posterior normalización.
  
• Residuo: aparecen choques puntuales (más notorios alrededor de 2020 y algunos episodios posteriores) que no se explican por calendario ni por tendencia. Este patrón es consistente con un aumento de incertidumbre y ajustes bruscos en decisiones de ahorro durante la pandemia.

Implicación para la empresa: la STL ayuda a separar “temporada” de “cambio real” en la liquidez de los hogares. Si la tendencia de DAH sube, puede reflejar acumulación, precaución y un consumo más contenido, si la tendencia baja tras un pico, puede sugerir uso de ahorro (más espacio para gasto), lo que orienta si conviene empujar crecimiento o enfocarse en estrategias de valor.

4. Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad DAH - Depositos de ahorro

Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad DAH - Depositos de ahorro

• Comparación general: la serie ajustada (roja) es muy similar a la original (azul), lo que indica que la estacionalidad en DAH existe, pero su magnitud es relativamente pequeña frente a los cambios de nivel de la serie.
  
• Lectura sin calendario: al remover la estacionalidad se ve más claro el recorrido de fondo: crecimiento hasta 2019, un cambio de nivel fuerte alrededor de 2020 (consistente con el comportamiento de ahorro en la pandemia), máximo en 2021–2022 y reducción posterior con estabilización en 2024.
  
• Interpretación: la cercanía entre ambas series sugiere que DAH está dominada por factores macro y decisiones de liquidez, más que por patrones repetitivos del calendario.

Implicación para la empresa: aquí la clave es el “fondo” del consumidor. La serie ajustada ayuda a leer si los hogares están acumulando liquidez (posible cautela) o si están normalizando parte del ahorro, eso orienta si conviene enfocarse en estrategias de valor (precio o promos) o empujar más crecimiento en categorías discrecionales.

5. Serie Original vs Tendencia DAH - Depositos de ahorro

Serie Original vs Tendencia DAH - Depositos de ahorro

• 2012–2015: la tendencia crece de forma sostenida, consistente con una acumulación estructural de depósitos en el sistema.
  
• 2016–2019: la tendencia se mantiene relativamente estable o con crecimiento moderado, indicando una fase de menor aceleración.
  
• 2020–2022: aparece un cambio de nivel y un aumento pronunciado que lleva a un máximo en 2021–2022, consistente con mayor liquidez y ahorro precautorio durante y después del choque de la pandemia.
  
• 2022–2024 y cierre: la tendencia cae con fuerza hacia 2022–2023 y luego se estabiliza con leve repunte, sugiriendo normalización tras el pico (se conserva un nivel alto, aunque inferior al máximo).

Implicación para la empresa: esta tendencia sirve para leer el balance entre “guardar” y “gastar”. Una tendencia al alza suele coincidir con mayor ahorro y un consumo más contenido, cuando la tendencia baja tras un pico, puede indicar uso de liquidez, lo que favorece más dinamismo en ventas (especialmente en categorías no esenciales).

6. Tasa de Crecimiento de la Serie Original vs Tendencia para DAH - Depositos de ahorro

DAH – Tasa de crecimiento anual (%) de la serie original y la tendencia

• Tramo inicial (2012–2014/2015): se observan crecimientos interanuales altos y positivos, señalando una fase de acumulación acelerada de depósitos, luego el crecimiento se modera hacia valores más bajos.
  
• Tramo intermedio (2016–2019): aparecen episodios cercanos a 0 e incluso negativos, indicando momentos en los que los depósitos son menores que un año atrás (posible uso de liquidez o recomposición financiera).
  
• 2020–2021: se presenta un repunte fuerte del crecimiento anual, consistente con el aumento de ahorro durante la pandemia (mayor incertidumbre y comportamiento precautorio).
  
• 2022–2023 y cierre: el crecimiento pasa a terreno negativo de forma marcada (ajuste posterior al pico) y hacia 2024 se observa recuperación hacia valores positivos, sugiriendo estabilización y recomposición parcial.

Implicación para la empresa: este gráfico ayuda a leer si los hogares están “guardando” o “soltando” liquidez. Cuando el crecimiento de DAH se acelera, suele coincidir con más cautela y un consumo más contenido, cuando cae (crecimiento negativo) puede indicar uso del ahorro, lo que abre espacio para que el gasto se recupere, especialmente si el contexto macro acompaña.

TRM - Tasa de cambio

1. Estadísticas descriptivas TRM - Tasa de cambio

##        Min      Max    Media  Mediana DesviacionEstandar   CoefVar
## 1 1767.793 4920.763 3135.326 3110.878            864.877 0.2758491

Lectura de la tabla descriptiva (TRM – COP/USD)

• La TRM se ubica, en promedio, alrededor de 3,135 COP/USD (mediana 3,111), lo que sirve como referencia del nivel típico del tipo de cambio en el periodo analizado.
  
• Como la mediana es muy cercana a la media, la distribución no luce fuertemente sesgada, aun así, la diferencia entre mínimo y máximo muestra que hubo episodios de depreciación y apreciación marcados.
  
• La variación es alta (DE ≈ 864.9 pesos, CV ≈ 27.6%): el tipo de cambio presenta fluctuaciones considerables alrededor de su nivel promedio.

Implicación para la empresa: la TRM impacta costos y precios, sobre todo en categorías con alto componente importado (tecnología y electrodomésticos). Una depreciación suele encarecer inventario y presionar márgenes o precios, una apreciación alivia costos y puede dar espacio para competir mejor en precio o recuperar margen.

2. Serie Original (niveles - Original)

TRM – Evolución de la tasa de cambio (serie original)

• 2012–2014: la TRM se mantiene relativamente baja y estable (≈ 1,800–2,000 COP/USD), sugiriendo un periodo de menor presión cambiaria.
  
• 2015–2016: se observa un salto pronunciado (depreciación del peso) hacia niveles cercanos a 3,000 COP/USD, marcando un cambio de nivel que encarece los bienes importados en pesos.
  
• 2018–2020: se da una nueva fase de depreciación gradual que se intensifica alrededor de 2020, con niveles cercanos o superiores a 3,800–4,000 COP/USD.
  
• 2021–2022 y cierre: aparecen máximos altos (picos cercanos a 4,900), luego una corrección parcial y un repunte hacia el final, en conjunto, un entorno de alta volatilidad y un nivel de TRM persistentemente más alto que al inicio.

3. Descomposicion temporal de TRM - Tasa de cambio

Descomposicion temporal de TRM - Tasa de cambio

• Estacionalidad: se observa un patrón anual recurrente, pero de magnitud pequeña frente al nivel total de la TRM. Es decir, hay variación por calendario, pero no explica los grandes movimientos del tipo de cambio.
  
• Tendencia: la tendencia confirma una depreciación de largo plazo. Se ve un cambio fuerte en 2015–2016 (salto de nivel), un aumento adicional hacia 2020 y un máximo alrededor de 2022, luego hay corrección parcial, pero el nivel final sigue elevado frente a los primeros años.
  
• Residuo: aparecen choques puntuales (picos positivos y negativos) sobre todo alrededor de 2020 y 2022–2023, reflejando episodios de volatilidad transitoria que no son estacionales ni parte del movimiento gradual.

Implicación para la empresa: separar tendencia y choques ayuda a decidir si el aumento de costos por importación es “de fondo” o un salto temporal. Con tendencia depreciatoria, se presionan costos y precios, con choques del residuo, el reto es el corto plazo (timing de compras, ajustes de precios y manejo de inventario para no quedar expuesto a movimientos bruscos).

4. Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad TRM - Tasa de cambio

Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad TRM - Tasa de cambio

• Comparación general: la serie ajustada y la original prácticamente se superponen, lo que confirma que la estacionalidad en la TRM es pequeña frente a los movimientos generales del tipo de cambio.
  
• Lectura sin calendario: al quitar el componente estacional, se ve más claro el patrón de fondo: salto de nivel en 2015–2016, depreciación gradual posterior y episodios de alta volatilidad en 2020 y 2022, que no se explican por calendario.
  
• Interpretación: esto sugiere que la TRM está dominada por factores macro y financieros (shocks externos, flujos, riesgo y política), más que por variaciones repetitivas del año.

Implicación para la empresa: como la estacionalidad pesa poco, el foco no es “la temporada” sino el movimiento del tipo de cambio. Cuando la TRM sube o se vuelve más volátil, se encarecen importaciones y aumenta el riesgo de inventario, por eso conviene ajustar momento de de compras, precios y combinación de productos para no quedar expuesto a cambios bruscos.

5. Serie Original vs Tendencia TRM - Tasa de cambio

Serie Original vs Tendencia TRM - Tasa de cambio

• 2012–2014: la tendencia se mantiene relativamente estable, consistente con un tipo de cambio contenido y menor presión cambiaria.
  
• 2015–2016: aparece un cambio de nivel claro (salto hacia ~3.000 COP/USD), señalando una depreciación estructural del peso frente al dólar.
  
• 2018–2021: la tendencia retoma una senda de depreciación gradual y se intensifica hacia 2020–2021, elevando el “nivel de fondo” de la TRM.
  
• 2022–2024 y cierre: la tendencia alcanza un máximo alrededor de 2022, luego hay corrección parcial y un repunte hacia el final, manteniéndose en niveles altos frente a los años iniciales.

Implicación para la empresa: cuando la tendencia de la TRM sube, los inventarios importados tienden a encarecerse y se comprimen márgenes si los precios no se ajustan, cuando corrige, se alivian costos y hay más espacio para promociones o ajustes de precio sin sacrificar tanto margen.

6. Tasa de Crecimiento de la Serie Original vs Tendencia para TRM - Tasa de cambio

TRM – Tasa de crecimiento anual (%) de la serie original y la tendencia

• 2015–2016: aparece el pico interanual más alto, señalando una depreciación acelerada del peso (la TRM sube mucho frente al mismo mes del año anterior).
  
• 2017–2019: el crecimiento se modera y oscila cerca de valores bajos (cerca de 0 en varios meses), lo que sugiere un periodo de ajustes más contenidos.
  
• 2020–2022: se observa un nuevo tramo de repuntes (aceleraciones interanuales), indicando episodios de mayor presión cambiaria y variaciones más marcadas.
  
• 2023–2024 y cierre: el crecimiento pasa a negativo por un tiempo (corrección) y luego vuelve a terreno positivo hacia el final, mostrando que la presión cambiaria reaparece.

Implicación para la empresa: este gráfico sirve para detectar “momentos de aceleración” del dólar. Cuando el crecimiento interanual de la TRM es alto, los costos de reposición suben rápido y toca ajustar precios y estrategia de inventario, cuando es negativo, hay un respiro temporal para costos y se facilita competir con precio, aunque la planeación sigue siendo retadora por la volatilidad.

Analisis de Correlacion entre variables

Matriz Correlación en Tasas de crecimiento anual (%)

Matriz de correlación (Pearson) - Crecimiento anual

	MIN	TD	CART	DAH	TRM
MIN	1.000	-0.555	0.042	0.130	-0.059
TD	-0.555	1.000	0.055	0.389	0.112
CART	0.042	0.055	1.000	0.534	0.550
DAH	0.130	0.389	0.534	1.000	0.134
TRM	-0.059	0.112	0.550	0.134	1.000

Mapa de correlación (Pearson) – tasas de crecimiento anual (%)

Para complementar el análisis por variable, calculamos una correlación de Pearson usando las tasas de crecimiento anual (%) de MIN, TD, CART, DAH y TRM. La idea es mirar si estas variables se aceleran o se frenan al mismo tiempo, evitando correlaciones engañosas que a veces aparecen cuando se trabaja con series en niveles con tendencia.

1) MIN vs TD: relación negativa fuerte (corr = -0.56) - La relación más clara es entre ventas minoristas (MIN) y desempleo (TD): cuando TD crece interanualmente, MIN tiende a desacelerarse. Esto cuadra con la lógica económica en donde más desempleo suele significar menos ingreso y más cautela, y eso disminuye el consumo. - para la empresa, TD funciona como señal práctica: si sube, conviene reforzar precio y cuotas y cuidar inventario, si baja, hay más espacio para empujar categorías de mayor valor.

2) CART vs DAH: relación positiva alta (corr = 0.53) - Entre depósitos de ahorro (DAH) y cartera(CART) aparece una relación positiva importante. En varias fases, cuando los depósitos crecen más rápido, el crédito también tiende a crecer más rápido, y cuando los depósitos se frenan, el crédito suele perder ritmo. - En términos simples, es un “pulso financiero” porque si hay más liquidez en el sistema suele facilitar financiamiento, menos liquidez suele venir con más cautela. - para la empresa, esto ayuda a anticipar qué tan “fácil” está vender a cuotas: si DAH y CART se aceleran, suele haber más aire, si se frenan, toca reforzar alianzas y campañas enfocadas en cuota.

3) CART vs TRM: relación positiva alta (corr = 0.55) - La correlación entre CART y TRM también sale alta y positiva. Esto no significa que la TRM provoque el crédito, pero sí sugiere que en ciertos periodos macro varias variables se mueven al mismo tiempo (cambios en condiciones financieras, incertidumbre, ajustes nominales). - Para un retail con alta exposición a importados, esto importa porque pueden coincidir dos presiones: costos de reposición más altos por TRM y cambios en el entorno de financiación. En la práctica, eso obliga a ser más cuidadosos con precios y inventarios,

4) DAH vs TD: relación moderada positiva (corr = 0.39) - DAH y TD muestran una relación moderada positiva: cuando el desempleo sube, los depósitos tienden a acelerarse. Es compatible con la idea de ahorro precautorio: con más tensión laboral, muchos hogares prefieren guardar liquidez y recortar consumo. - para la empresa, cuando TD sube y DAH acelera, normalmente el consumidor se vuelve más sensible a precio y más selectivo en compras.

5) MIN con TRM, CART y DAH: relaciones débiles (≈ -0.06, 0.04, 0.13) - En esta muestra, MIN no aparece muy correlacionada con TRM, CART o DAH. Esto no quiere decir que no influyan, sino que el efecto puede llegar con rezagos o concentrarse en ciertas categorías.

Hallazgos clave

Hallazgo 1 – Choque 2020 y recuperación en el comercio (MIN) - Evidencia (gráficos): en la Descomposicion temporal de MIN, el residuo concentra el shock negativo más fuerte en 2020. En la tasa de crecimiento anual se observa la caída marcada y luego un rebote alto en 2021 (efecto base). La tendencia cae en 2020 y después se recupera.
- Contexto externo: el DANE reportó que en abril de 2020 las ventas reales del comercio minorista y de vehículos tuvieron una variación anual de -42,9%, reflejando el impacto de cierres y restricciones durante la pandemia (DANE, 2020, El Espectador, 2020).
- Esto aterriza la lectura: el “hueco” de 2020 no es estacional, es un choque, y el salto de 2021 se explica en buena parte por el efecto base.
- De cara a la empresa: operar con planes de contingencia (inventario flexible, liquidez y canal digital) y, al fijar metas, no pensar que los picos post-choque son crecimiento estructural.

Hallazgo 2 – Estacionalidad fuerte en ventas minoristas (MIN): patrón que se repite - Evidencia (gráficos): el componente estacional en la Descomposicion temporal de MIN es alto y bastante estable, los picos se repiten año a año y explican gran parte del comportamiento mensual “normal”.
- Contexto externo: el Banco de la República ha discutido que algunos impulsos al consumo (p. ej., jornadas o promociones) pueden tener efectos positivos pero transitorios, con posible redistribución de compras entre periodos cercanos (BanRep, 2024).
- La idea central es separar “temporada” vs. “cambio real”: sin ajuste estacional, es fácil confundir un mes pico con una mejora estructural del comercio.
- En la práctica: usar la estacionalidad para planear inventario, logística y campañas, y leer eventos puntuales como impulsos de corto plazo.

Hallazgo 3 – Mercado laboral como canal dominante del consumo (TD ↔︎ MIN) - Evidencia (gráficos + correlación): TD muestra un aumento abrupto de la tendencia en 2020 y luego un descenso gradual, esto coincide con la caída de MIN en 2020 y la recuperación posterior. Además, en crecimiento anual la relación es clara: MIN–TD = -0.56.
- Contexto externo: la tasa de desempleo alcanzó 19,8% en abril de 2020, coherente con un choque fuerte al ingreso y la confianza del consumidor (DANE, 2020, Forbes Colombia, 2020).
- Esto es consistente que cuando el desempleo sube, el consumo (sobre todo en durables) tiende a enfriarse, cuando baja, mejora el ambiente para ventas.
- Para la empresa: con TD al alza, más foco en accesibilidad, con TD bajando, más espacio para empujar categorías de mayor valor y campañas más agresivas.

Hallazgo 4 – Crédito (CART): expansión hasta ~2022 y ajuste en 2023–2024 - Evidencia (gráficos): CART crece en el largo plazo, alcanza un máximo alrededor de 2022 y luego muestra moderación en 2023–2024, con estabilización hacia el final.
- Contexto externo: el Banco de la República señaló una desaceleración del crédito desde 2022 en un entorno financiero más restrictivo (BanRep, 2023).
- La conexión es directa con la compra financiada: con el crédito expandiéndose se empuja la demanda a cuotas, con el crédito enfriándose baja la demanda de productos de mayor valor.
- Desde lo operativo: reforzar alianzas y planes de financiación en fases de ajuste crediticio y cuidar el portafolio hacia productos más accesibles.

Hallazgo 5 – Depósitos (DAH): cambio de nivel post-2020 y normalización 2023–2024 - Evidencia (gráficos): DAH sube con fuerza tras 2020, llega a un máximo 2021–2022 y luego se normaliza, estabilizándose hacia 2024.
- Contexto externo: la Superintendencia Financiera hizo seguimiento al comportamiento de depósitos del público (incl. cuentas de ahorro) durante el periodo de pandemia y normalización (SFC, 2020).
- Esto es consistente con un ciclo de liquidez: acumulación por incertidumbre y posterior normalización (uso de recursos para consumo/pagos o recomposición financiera).
- Para la empresa: DAH funciona como termómetro, si acelera suele coincidir con cautela, y si cae después puede abrir espacio para consumo, ajustando intensidad promocional y financiación.

Hallazgo 6 – TRM como choque de costos y precios: máximo alrededor de 2022 - Evidencia (gráficos): la tendencia de TRM sube en el tiempo y marca un máximo claro en 2022, con volatilidad visible en el residuo.
- Contexto externo: se registraron jornadas en 2022 con dólar por encima de $5.000, reflejando un episodio de alta presión cambiaria (Bloomberg Línea, 2022).
- Esto conecta con costos: en un comercio minorista que depende de productos importados, una depreciación fuerte eleva el costo de reposición y presiona precios y márgenes.
- En la práctica: políticas más activas de inventario y precios para categorías importadas (momento de compras, negociación con proveedores y revisiones de precios más frecuentes).

Recomendaciones estratégicas para ElectroHogar Colombia S.A.S.

Recomendación 1 – Inventario y operación guiados por estacionalidad (MIN). - En MIN, la estacionalidad es fuerte y bastante estable, así que una parte del movimiento mensual es predecible. - Acción: armar el plan anual de compras con la tendencia y la serie ajustada por estacionalidad como “línea base”. Definir meses pico y valle con metas de stock por categoría (tecnología, electro, hogar) y asegurar capacidad logística extra en picos (proveedores, bodegas, transporte). - Impacto esperado: menos quiebres en temporada alta, menos sobrestock en temporada baja y mejor rotación (capital de trabajo más eficiente).

Recomendación 2 – Promociones en dos capas: temporada vs. evento (MIN). - En MIN se ven dos cosas distintas: (1) picos que se repiten por temporada y (2) choques puntuales (residuo) y picos interanuales atípicos que no son “la nueva normalidad” (por ejemplo, el efecto base post-2020). - Acción: separar la estrategia promocional en: 1) Promoción estacional (recurrente): calendario casi fijo alineado a los picos del componente estacional. 2) Promoción de evento (transitoria): campañas cortas enfocadas en tráfico y conversión, pero con control de inventario y margen (lista de SKUs, cupos y reglas claras de descuento). Además, al fijar metas comerciales, evitar usar picos interanuales “raros” como referencia para no sobreestimar el potencial real. - Impacto esperado: mejor rendimiento de las promociones (ROI) y metas más realistas.

Recomendación 3 – Portafolio y mensaje comercial según el ciclo laboral (TD ↔︎ MIN). - TD muestra fases claras y se mueve en sentido contrario a MIN en crecimiento anual (cuando el desempleo sube, el consumo se enfría). - Acción: operar con dos modos: - Modo defensivo (TD sube): foco en líneas de entrada, bundles de valor, comunicación de precio y promociones selectivas. - Modo expansivo (TD baja): empujar compras de mayor valor (gama media alta), lanzamientos y estrategias de cross-selling y upselling. - Impacto esperado: portafolio más resistente, ventas menos volátiles y campañas mejor alineadas con el ánimo del consumidor.

Recomendación 4 – Financiación como palanca cuando el crédito se enfría (CART). - CART muestra expansión hasta ~2022 y luego ajuste en 2023–2024, consistente con un entorno más restrictivo, eso suele pegarle a compras a cuotas y a productos de mayor valor. - Acción: cuando el crédito esté apretado: - reforzar alianzas con bancos (aprobación rápida, cuotas competitivas), - campañas “por cuota” (no solo descuento), - financiamiento preferencial en categorías de mayor valor (electrodomesticos, tecnología). - Impacto esperado: sostener ventas de durables aun con crédito débil y mejorar conversión en productos de mayor precio.

Recomendación 5 – TRM: compras y precios con foco en costo de reposición. - La TRM tiene cambios fuertes de nivel y choques (máximo alrededor de 2022), y eso afecta directo el costo de productos importados. - Acción: aplicar una política simple de “exposición cambiaria”: - clasificar categorías según porcentaje importado, - ajustar el momento de compra (si hay depreciación fuerte y sostenida, anticipar reposición donde tenga sentido), - revisar precios con más frecuencia en categorías expuestas, - negociar con proveedores (plazos, descuentos por volumen, condiciones comerciales) para amortiguar el traspaso. - Impacto esperado: menos presión sobre margen, precios más consistentes y mejor control del costo de reposición.

Recomendación 6 – DAH como termómetro de liquidez del hogar. - DAH cambia de nivel post-2020 y luego normaliza, su crecimiento anual también pasa por fases de aceleración y ajuste, lo que sirve como señal del “pulso” de liquidez. - Acción: usar DAH para ajustar campañas: - si DAH acelera: suele coincidir con más cautela → reforzar propuesta de valor, promociones selectivas y alternativas de pago, - si DAH cae o se normaliza: puede haber liberación de liquidez → empujar renovación y categorías de valor medio alto. - Impacto esperado: campañas más sincronizadas con la capacidad real de gasto y mejor momento comercial.

Extrapolación a otros sectores

• Vehículos y motos: muy sensible a crédito (CART) y empleo (TD), además tiene exposición a TRM por partes.
• Electrónica,tecnología especializada y otros importados: el canal de TRM es directo (costos y precio), y la estacionalidad comercial suele ser fuerte.
  
• Construcción y materiales: también tiene ciclo y estacionalidad, y responde a condiciones financieras, combinacion de productos y el momento cambian con crédito.
  
• Turismo y servicios estacionales: aquí el corazón es estacionalidad + choques + empleo, TRM puede importar más por el lado de viajes al exterior, pero el enfoque de “separar tendencia,estacionalidad, choques” aplica igual.

Conclusión

• En conjunto, el análisis muestra que el comercio minorista de bienes durables (retail tipo Alkosto Ktronix) se mueve por una mezcla de patrones que se repiten y quiebres importantes. Por un lado, MIN tiene una estacionalidad anual fuerte y estable, que explica buena parte de los picos “normales” del sector. Por otro lado, 2020 aparece como un choque extraordinario que rompe esa dinámica y deja una recuperación posterior, por eso, los picos de crecimiento anual en 2021 se leen mejor como efecto base, no como un cambio estructural del mercado.

• La descomposición Descomposicion temporal fue clave para llegar a esa lectura. Al separar estacionalidad, tendencia y residuo, permite ver qué parte del movimiento es esperable por calendario comercial, qué parte refleja cambios de fondo y qué parte son choques puntuales. En la práctica, esto ayuda a no cometer errores típicos como confundir un mes pico con crecimiento real o reaccionar de más ante variaciones transitorias.

• Mirando todas las variables juntas, el paquete MIN–TD–CART–DAH–TRM es pertinente para el sector porque conecta con los tres frentes que más mueven un retail durable: capacidad de compra (empleo y ingreso), compra financiada (crédito y liquidez) y costos de importación (tipo de cambio). En ese sentido, TD resume el ambiente laboral que condiciona la demanda, CART y DAH muestran el pulso financiero que facilita o frena compras a cuotas y TRM afecta el costo de reposición, los precios y los márgenes en categorías importadas. Por eso, el desempeño del negocio no se entiende con una sola serie, sino con la interacción entre demanda, financiación y costos.

• Con base en esto se pueden tomar decisiones concretas: planear inventario y logística usando estacionalidad y tendencia (no picos aislados), manejar promociones diferenciando temporada vs eventos transitorios, reforzar financiación cuando el crédito se enfría y ajustar precios cuando la TRM se mueve fuerte. Así, el informe no solo describe el sector: deja criterios claros para operar y tomar decisiones comerciales de forma más consistente.

Fuentes y referencias

1. DANE. (2020). Encuesta Mensual de Comercio (EMC) – Boletín técnico: Abril 2020 (fuente primaria de la variación anual de las ventas reales del comercio minorista en 2020).
   https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/emc/bol_emc_abr20.pdf

2. El Espectador. (2020, 12 de junio). Producción fabril y ventas del comercio minorista se desplomaron en abril por la pandemia (nota basada en cifras del DANE, incluye la variación anual de -42,9% en abril de 2020).
   https://www.elespectador.com/economia/produccion-fabril-y-ventas-del-comercio-minorista-se-desplomaron-en-abril-por-la-pandemia-articulo/

3. Banco de la República (BanRep). Arango, L. E., Flórez, L. A., Marín, N. J., & Posada, C. E. (2024). Días sin IVA en Colombia: ¿Cómo respondió el consumo de los hogares? (Borradores de Economía No. 1281).
   https://investiga.banrep.gov.co/es/borradores/be-1281
   https://doi.org/10.32468/be.1281

4. Banco de la República (BanRep). (2023). Riesgo de crédito – Informe Especial de Estabilidad Financiera – Segundo semestre de 2023 (menciona la desaceleración del crédito desde julio de 2022).
   https://www.banrep.gov.co/es/publicaciones-investigaciones/informes-especiales-estabilidad-financiera/riesgo-credito-segundo-semestre-2023

5. Forbes Colombia. (2020, 29 de mayo). Desempleo en abril llegó a 19,8% (nota basada en cifras del DANE).
   https://forbes.co/2020/05/29/actualidad/desempleo-en-abril-llego-a-19-8/

6. Superintendencia Financiera de Colombia (SFC). (2020, mayo). Informe sobre el sistema financiero durante la cuarentena obligatoria por la vida (incluye saldos de depósitos captados del público y cuentas de ahorro).
   https://www.superfinanciera.gov.co/publicaciones/10104060/informes-y-cifras/informes/informe-sobre-el-sistema-financiero-durante-la-cuarentena-obligatoria-por-la-vida-con-corte-al-de-mayo-10104060/

7. Bloomberg Línea. (2022, 21 de noviembre). Dólar en Colombia abrió a $4.970 aunque en sus primeras cotizaciones ya superó los $5.000.
   https://www.bloomberglinea.com/2022/11/21/dolar-abrio-a-4970-aunque-en-sus-primeras-cotizaciones-ya-supero-los-5000/