Instalar/Cargar librerias necesarias para el análisis

#Cargar librerías necesarias
library(readxl)  # Para leer archivos Excel
library(tseries)  # Para pruebas de estacionariedad
library(forecast)  # Para modelado ARIMA y pronósticos
library(ggplot2)  # Para visualización de datos
library(plotly)  # Para gráficos interactivos
library(timetk)   #timetk simplifica y acelera el análisis exploratorio, visualización, y preparación de datos temporales para modelado. Es ideal para quienes trabajan con series temporales en un flujo de trabajo "tidy" y buscan integrar análisis visuales, detección de patrones y forecasting en un solo paquete.

Cargar base de datos

library(readxl)
data_col <- read_excel("Base Caso2 (2).xlsx", 
    col_types = c("date", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric", "numeric", 
        "numeric", "numeric"))

PASO INDISPENSABLE: Declarar la (s) variable (s) como serie (s) temporal (es):

Variable 1

# Convertir/declarar variable 1=ENER en serie de tiempo mensual
variable1_ts <- ts(data_col$ENER, start = c(2012, 1), frequency = 12)

Variable 2

# Convertir/declarar el ISE en serie de tiempo  mensual
variable2_ts <- ts(data_col$ISE, start = c(2012, 1), frequency = 12)

Variable 3

# Convertir/declarar las exportaciones de combustibles en serie de tiempo mensual
variable3_ts <- ts(data_col$X_COMB, start = c(2012, 1), frequency = 12)

Extracción de señales

Gráfico inicial de la variable 1 en niveles -Original

library(ggplot2)
library(plotly)

# Convertir la serie temporal a un vector numérico para lograr graficar con ggplot2
data_col$variable1 <- as.numeric(variable1_ts)

# Crear el gráfico
grafico_serie <- ggplot(data_col, aes(x = seq.Date(from = as.Date("2012-01-01"), by = "month", length.out = nrow(data_col)), 
                                      y = variable1)) +
  geom_line(color = "grey", linewidth = 0.4) +  # Cambiado 'size' por 'linewidth'
  geom_point(color = "black", size = 0.1) +
  ggtitle("Variable 1: Serie original") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Unidad Variable 1") +
  theme_minimal()

ggplotly(grafico_serie)

Interpretación: La gráfica muestra el comportamiento del consumo de energía de las grandes empresas industriales y comerciales (ENER) mes a mes desde enero de 2012. Se observa una tendencia claramente creciente a lo largo del tiempo: el consumo aumentó cerca de un 26% entre los primeros y los últimos años del periodo. Además, se aprecian fluctuaciones regulares que se repiten cada año, lo que indica que ciertos meses siempre consumen más o menos energía. También se identifican caídas puntuales, como la de abril de 2020, asociada a la pandemia. Para tomar decisiones, esta gráfica permite ver que la demanda energética del sector productivo crece con el tiempo, lo que exige planificar con anticipación la expansión de la capacidad instalada.

Extracción señales variable 1

# Cargar librerías necesarias
library(ggplot2)
library(plotly)

# Descomposición de la serie temporal
stl_decomp_var1 <- stl(variable1_ts, s.window = "periodic")

# Convertir la descomposición a un data frame para graficar con ggplot2
stl_df_var1 <- data.frame(
  Time = rep(time(variable1_ts), 4),  # Tiempo repetido para cada componente (son 4 componentes)
  Value = c(stl_decomp_var1$time.series[, "seasonal"], 
            stl_decomp_var1$time.series[, "trend"], 
            stl_decomp_var1$time.series[, "remainder"], 
            variable1_ts),
  Component = rep(c("Estacional", "Tendencia", "Residuo", "Serie Original"), each = length(variable1_ts))
)

# Crear gráfico con ggplot2
p <- ggplot(stl_df_var1, aes(x = Time, y = Value, color = Component)) +
  geom_line() +
  facet_wrap(~Component, scales = "free_y", ncol = 1) + 
  theme_minimal() +
  labs(title = "Descomposición temporal de la variable 1",
       x = "Tiempo",
       y = "Valor")

# Convertir a gráfico interactivo con plotly
ggplotly(p)

Interpretación: La gráfica divide la serie de consumo de energía en tres partes. La parte estacional muestra que siempre hay meses del año con mayor o menor consumo, dependiendo de los ciclos productivos de las grandes empresas industriales y comerciales. La tendencia es claramente creciente: el consumo aumentó cerca de un 26% a lo largo del periodo, con una pausa entre 2015 y 2017 y una aceleración notable desde 2021, lo que indica que el sector productivo ha demandado cada vez más energía con el paso de los años. El residuo recoge los momentos atípicos, como la caída de abril de 2020 por la pandemia. Para tomar decisiones, esta separación es clave: permite anticipar los meses de mayor demanda energética, planificar contratos de suministro a futuro y estar preparados ante eventos inesperados que puedan interrumpir la actividad productiva.

Extracción señales variable 2

# Cargar librerías necesarias
library(ggplot2)
library(plotly)

# Descomposición de la serie temporal
stl_decomp_var2 <- stl(variable2_ts, s.window = "periodic")

# Convertir la descomposición a un data frame para graficar con ggplot2
stl_df_var2 <- data.frame(
  Time = rep(time(variable2_ts), 4),  # Tiempo repetido para cada componente
  Value = c(stl_decomp_var2$time.series[, "seasonal"], 
            stl_decomp_var2$time.series[, "trend"], 
            stl_decomp_var2$time.series[, "remainder"], 
            variable2_ts),
  Component = rep(c("Estacional", "Tendencia", "Residuo", "Serie Original"), each = length(variable2_ts))
)

# Crear gráfico con ggplot2
p <- ggplot(stl_df_var2, aes(x = Time, y = Value, color = Component)) +
  geom_line() +
  facet_wrap(~Component, scales = "free_y", ncol = 1) + 
  theme_minimal() +
  labs(title = "Descomposición temporal de la variable 2",
       x = "Tiempo",
       y = "Valor")

# Convertir a gráfico interactivo con plotly
ggplotly(p)

Interpretación: La gráfica divide el Índice de Seguimiento a la Economía (ISE) en tres partes. La parte estacional muestra que la actividad económica sigue un ritmo propio del calendario, con meses que siempre tienden a ser más activos que otros. La tendencia es claramente creciente: el ISE creció cerca de un 34% entre los primeros y los últimos años del periodo, con una caída visible en 2020 por la pandemia y una fuerte recuperación desde 2021. El residuo captura los choques inesperados que no siguen ningún patrón, siendo 2020 el año con mayor alteración. Para tomar decisiones, identificar en qué fase de la tendencia se encuentra la economía permite anticipar si el entorno será favorable o adverso para invertir, contratar o expandir operaciones.

Extracción señales variable 3

# Cargar librerías necesarias
library(ggplot2)
library(plotly)

# Descomposición de la serie temporal
stl_decomp_var3 <- stl(variable3_ts, s.window = "periodic")

# Convertir la descomposición a un data frame para graficar con ggplot2
stl_df_var3 <- data.frame(
  Time = rep(time(variable3_ts), 4),  # Tiempo repetido para cada componente
  Value = c(stl_decomp_var3$time.series[, "seasonal"], 
            stl_decomp_var3$time.series[, "trend"], 
            stl_decomp_var3$time.series[, "remainder"], 
            variable3_ts),
  Component = rep(c("Estacional", "Tendencia", "Residuo", "Serie Original"), each = length(variable3_ts))
)

# Crear gráfico con ggplot2
p <- ggplot(stl_df_var3, aes(x = Time, y = Value, color = Component)) +
  geom_line() +
  facet_wrap(~Component, scales = "free_y", ncol = 1) + 
  theme_minimal() +
  labs(title = "Descomposición temporal de la variable 3",
       x = "Tiempo",
       y = "Valor")

# Convertir a gráfico interactivo con plotly
ggplotly(p)

Interpretación: La gráfica divide las exportaciones de combustibles y minerales (X_COMB) en tres partes. La parte estacional muestra variaciones regulares dentro de cada año, ligadas a ciclos de producción y demanda internacional. La tendencia muestra una caída pronunciada de cerca del 39% entre los primeros y los últimos años, con el desplome más fuerte entre 2014 y 2016 cuando los precios del petróleo colapsaron a nivel mundial, y una leve recuperación entre 2017 y 2022. El residuo refleja la alta volatilidad propia del sector, con el valor mínimo registrado en abril de 2020. Para tomar decisiones, la tendencia decreciente de largo plazo es una señal clara de que la dependencia del país en las exportaciones de combustibles ha disminuido, lo que implica la necesidad de diversificar las fuentes de ingresos externos.

Después de la descomposición temporal de cada variable, se extrae la variable ajustada por estacionalidad para graficarla junto con la serie original:

Se crea la variable1 ajustada por estacionalidad

# Extraer los componentes de la descomposición
variable1_sa <- variable1_ts - stl_decomp_var1$time.series[, "seasonal"]

Se crea la variable2 ajustada por estacionalidad

# Extraer los componentes de la descomposición
variable2_sa <- variable2_ts - stl_decomp_var2$time.series[, "seasonal"]

Se crea la variable3 ajustada por estacionalidad

# Extraer los componentes de la descomposición
variable3_sa <- variable3_ts - stl_decomp_var3$time.series[, "seasonal"]

Ahora si se puede graficar las series originales versus la ajustada por estacionalidad

Gráfico serie original VS ajustada Variable 1

# Crear vector de fechas correctamente alineado con la serie
fechas_var1 <- seq.Date(from = as.Date("2012-01-01"), by = "month", length.out = length(variable1_ts))

# Gráfico mejorado con fechas en el eje X
grafico_ajustada_var1 <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = fechas_var1, y = variable1_ts), color = "grey", size = 0.5, linetype = "solid", name = "Serie Original") +
  geom_line(aes(x = fechas_var1, y = variable1_sa), color = "black", size = 0.6, linetype = "solid", name = "Serie Ajustada") +
  ggtitle("Variable 1:Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Unidad de medida variable 1") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # Rotar etiquetas para mejor visualización

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(grafico_ajustada_var1)

Interpretación: La gráfica compara el consumo de energía original (gris) con la versión sin efecto estacional (negro). Cuando las dos líneas se separan, significa que los ciclos productivos propios de cada época del año están influyendo en el consumo; cuando se juntan, el comportamiento es más estructural. La línea negra tiene una tendencia creciente clara. Para tomar decisiones, si en algún mes el consumo original cae muy por debajo de la línea ajustada, es señal de que ese mes siempre es de menor actividad industrial y se deben planificar los contratos de suministro energético con ese patrón en mente.

Gráfico serie original VS ajustada Variable 2

# Crear vector de fechas correctamente alineado con la serie
fechas_var2 <- seq.Date(from = as.Date("2012-01-01"), by = "month", length.out = length(variable2_ts))

# Gráfico mejorado con fechas en el eje X
grafico_ajustada_var2 <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = fechas_var2, y = variable2_ts), color = "grey", size = 0.5, linetype = "solid", name = "Serie Original") +
  geom_line(aes(x = fechas_var2, y = variable2_sa), color = "black", size = 0.6, linetype = "solid", name = "Serie Ajustada") +
  ggtitle("Variable 2:Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Unidad de medida variable 2") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # Rotar etiquetas para mejor visualización

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(grafico_ajustada_var2)

Interpretación: La gráfica compara el ISE original (gris) con su versión sin efecto estacional (negro). La línea negra, al eliminar los altibajos propios de cada época del año, muestra con mayor claridad la tendencia creciente de la economía colombiana a lo largo del periodo. La caída de 2020 es visible en ambas líneas, confirmando que fue un choque real y no un efecto estacional. Para tomar decisiones, cuando la línea original cae por debajo de la ajustada, es señal de que la economía está rindiendo por debajo de lo esperado para esa época, lo que puede anticipar un periodo de menor actividad comercial o productiva.

Gráfico serie original VS ajustada Variable 3

# Crear vector de fechas correctamente alineado con la serie
fechas_var3 <- seq.Date(from = as.Date("2012-01-01"), by = "month", length.out = length(variable3_ts))

# Gráfico mejorado con fechas en el eje X
grafico_ajustada_var3 <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = fechas_var3, y = variable3_ts), color = "grey", size = 0.5, linetype = "solid", name = "Serie Original") +
  geom_line(aes(x = fechas_var3, y = variable3_sa), color = "black", size = 0.6, linetype = "solid", name = "Serie Ajustada") +
  ggtitle("Variable 3:Serie Original vs Serie Ajustada por Estacionalidad") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Unidad de medida variable 3") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # Rotar etiquetas para mejor visualización

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(grafico_ajustada_var3)

Interpretación: La gráfica compara las exportaciones de combustibles y minerales originales (gris) con la versión sin efecto estacional (negro). Ambas líneas muestran la misma tendencia decreciente de largo plazo, lo que confirma que la caída en las exportaciones no se debe a ciclos del año sino a un cambio estructural en el sector. La alta volatilidad de la línea gris evidencia que los ciclos estacionales sí tienen algún efecto, pero es menor comparado con los factores de fondo. Para tomar decisiones, la tendencia decreciente sostenida es una alerta para reducir la dependencia fiscal de estos ingresos y buscar otras fuentes de divisas.

Ahora graficamos serie original vs tendencia

Primero se debe obtener la tendencia de cada variable y luego graficarla

Tendencia Variable 1

library(ggplot2)
library(plotly)

# Convertir la serie a un vector numérico
variable1_vec <- as.numeric(variable1_ts)
tendencia_var1 <- as.numeric(stl_decomp_var1$time.series[, "trend"])

# Asegurar que 'fechas' tenga la misma longitud
fechas <- seq.Date(from = as.Date("2012-01-01"), by = "month", length.out = length(variable1_ts))

# Gráfico interactivo de la serie original vs tendencia
grafico_tendencia_var1 <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = fechas, y = variable1_vec, color = "Serie Original"), size = 0.7, linetype = "solid") +
  geom_line(aes(x = fechas, y = tendencia_var1, color = "Tendencia"), size = 0.8, linetype = "solid") +
  scale_color_manual(values = c("Serie Original" = "grey", "Tendencia" = "black")) +
  ggtitle("Variable 1: Serie Original vs Tendencia") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Unidad de medida Variable 1") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # Rotar etiquetas del eje X

# Convertir a gráfico interactivo con plotly
ggplotly(grafico_tendencia_var1)

Interpretación: La línea negra muestra la dirección general del consumo de energía de las grandes empresas, sin el ruido de los movimientos mensuales. La tendencia es claramente creciente durante casi todo el periodo, con una leve pausa entre 2015 y 2017 y una aceleración desde 2021. La línea gris oscila alrededor de esa tendencia, mostrando los altibajos propios de cada mes. Para tomar decisiones, mientras la tendencia siga apuntando hacia arriba, es una señal de que la actividad industrial y comercial del país sigue en expansión y que la demanda energética continuará creciendo.

Tendencia Variable 2

library(ggplot2)
library(plotly)

# Convertir la serie a un vector numérico
variable2_vec <- as.numeric(variable2_ts)
tendencia_var2 <- as.numeric(stl_decomp_var2$time.series[, "trend"])

# Asegurar que 'fechas' tenga la misma longitud
fechas <- seq.Date(from = as.Date("2012-01-01"), by = "month", length.out = length(variable2_ts))

# Gráfico interactivo de la serie original vs tendencia
grafico_tendencia_var2 <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = fechas, y = variable2_vec, color = "Serie Original"), size = 0.7, linetype = "solid") +
  geom_line(aes(x = fechas, y = tendencia_var2, color = "Tendencia"), size = 0.8, linetype = "solid") +
  scale_color_manual(values = c("Serie Original" = "grey", "Tendencia" = "black")) +
  ggtitle("Variable 2: Serie Original vs Tendencia") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Unidad de medida Variable 2") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # Rotar etiquetas del eje X

# Convertir a gráfico interactivo con plotly
ggplotly(grafico_tendencia_var2)

Interpretación: La tendencia del ISE es claramente creciente durante casi todo el periodo, lo que confirma que la economía colombiana se expandió de forma sostenida entre 2012 y 2024, con un crecimiento cercano al 34%. La única interrupción visible es la caída de 2020, de la cual la tendencia se recuperó con fuerza en 2021. Para tomar decisiones, una tendencia del ISE en ascenso indica un entorno económico favorable para invertir y expandir negocios; si la tendencia empieza a aplanarse o caer, es momento de ser más cauteloso con compromisos de largo plazo.

Tendencia Variable 3

library(ggplot2)
library(plotly)

# Convertir la serie a un vector numérico
variable3_vec <- as.numeric(variable3_ts)
tendencia_var3 <- as.numeric(stl_decomp_var3$time.series[, "trend"])

# Asegurar que 'fechas' tenga la misma longitud
fechas <- seq.Date(from = as.Date("2012-01-01"), by = "month", length.out = length(variable3_ts))

# Gráfico interactivo de la serie original vs tendencia
grafico_tendencia_var3 <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = fechas, y = variable3_vec, color = "Serie Original"), size = 0.7, linetype = "solid") +
  geom_line(aes(x = fechas, y = tendencia_var3, color = "Tendencia"), size = 0.8, linetype = "solid") +
  scale_color_manual(values = c("Serie Original" = "grey", "Tendencia" = "black")) +
  ggtitle("Variable 3: Serie Original vs Tendencia") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("Unidad de medida Variable 3") +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # Rotar etiquetas del eje X

# Convertir a gráfico interactivo con plotly
ggplotly(grafico_tendencia_var3)

Interpretación: La tendencia de las exportaciones de combustibles y minerales muestra una caída estructural de cerca del 39% a lo largo del periodo. El descenso más fuerte ocurre entre 2014 y 2016, coincidiendo con el colapso de los precios del petróleo a nivel mundial. Aunque hubo una recuperación parcial entre 2017 y 2022, la tendencia de los últimos años vuelve a mostrar una caída. Para tomar decisiones, esta tendencia decreciente sostenida indica que el país no puede seguir dependiendo de los combustibles como principal fuente de exportaciones, y que se deben fortalecer otros sectores exportadores.

Ahora calculamos la tasa de crecimiento de la serie original vs tendencia:

Tasa de crecimiento de la serie de tendencia y original para la variable 1

#Cálculo de la tasa de crecimiento anual correctamente alineada
tasa_crecimiento_var1 <- (variable1_ts[(13:length(variable1_ts))] / variable1_ts[1:(length(variable1_ts) - 12)] - 1) * 100
tasa_tendencia_var1 <- (tendencia_var1[(13:length(tendencia_var1))] / tendencia_var1[1:(length(tendencia_var1) - 12)] - 1) * 100

# Crear vector de fechas corregido, es decir que inicie desde enero 2013
fechas_corregidas_var1 <- seq(from = as.Date("2013-01-01"), by = "month", length.out = length(tasa_crecimiento_var1))

# Verificar longitudes
print(length(fechas_corregidas_var1))
## [1] 144
print(length(tasa_crecimiento_var1))
## [1] 144
print(length(tasa_tendencia_var1))
## [1] 144

Gráfico variable original y tendencia variable 1: tasa de crecimiento anual

library(ggplot2)
library(plotly)

# Gráfico de la tasa de crecimiento anual variable 1
grafico_crecimiento_var1 <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = fechas_corregidas_var1, y = tasa_crecimiento_var1), color = "grey", size = 0.7) +
  geom_line(aes(x = fechas_corregidas_var1, y = tasa_tendencia_var1), color = "black", size = 0.8, linetype = "dashed") +
  ggtitle("Variable1: Tasa de crecimiento anual % de la serie Original y la tendencia") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("% de Crecimiento Anual") +
  theme_minimal()

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(grafico_crecimiento_var1)

Interpretación: La gráfica muestra cuánto creció o cayó el consumo de energía de las grandes empresas frente al mismo mes del año anterior. La línea punteada negra, que representa la tendencia, se mantiene mayormente en terreno positivo, confirmando un crecimiento sostenido del sector productivo. La línea gris oscila más, mostrando meses de mayor o menor dinamismo. La caída más profunda ocurre en 2020. Para tomar decisiones, cuando la línea gris cae por debajo de cero varios meses seguidos, es una señal de alerta de que la actividad industrial y comercial se está contrayendo, lo que puede anticipar la necesidad de revisar contratos de suministro energético.

Ahora calculamos la tasa de crecimiento de la serie original vs tendencia: variable 2

#Cálculo de la tasa de crecimiento anual correctamente alineada
tasa_crecimiento_var2 <- (variable2_ts[(13:length(variable2_ts))] / variable2_ts[1:(length(variable2_ts) - 12)] - 1) * 100
tasa_tendencia_var2 <- (tendencia_var2[(13:length(tendencia_var2))] / tendencia_var2[1:(length(tendencia_var2) - 12)] - 1) * 100

# Crear vector de fechas corregido
fechas_corregidas_var2 <- seq(from = as.Date("2013-01-01"), by = "month", length.out = length(tasa_crecimiento_var2))

# Verificar longitudes
print(length(fechas_corregidas_var2))
## [1] 144
print(length(tasa_crecimiento_var2))
## [1] 144
print(length(tasa_tendencia_var2))
## [1] 144
# Gráfico de la tasa de crecimiento anual variable 2
grafico_crecimiento_var2 <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = fechas_corregidas_var2, y = tasa_crecimiento_var2), color = "grey", size = 0.7) +
  geom_line(aes(x = fechas_corregidas_var2, y = tasa_tendencia_var2), color = "black", size = 0.8, linetype = "dashed") +
  ggtitle("Variable2: Tasa de crecimiento anual % de la serie Original y la Tendencia") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("% de Crecimiento Anual") +
  theme_minimal()

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(grafico_crecimiento_var2)

Interpretación: La gráfica muestra el ritmo de crecimiento anual de la economía colombiana mes a mes. La tendencia punteada se mantiene en terreno positivo durante casi todo el periodo, con excepción de 2020, donde tanto la línea gris como la punteada caen claramente por debajo de cero, reflejando la contracción económica de ese año. La recuperación posterior es rápida y vigorosa. Para tomar decisiones, mientras la tendencia permanezca positiva, el entorno general es favorable; una tendencia que se acerca a cero o la cruza es una señal de precaución para cualquier plan de inversión o expansión.

Ahora calculamos la tasa de crecimiento de la serie original vs tendencia: variable 3

#Cálculo de la tasa de crecimiento anual correctamente alineada
tasa_crecimiento_var3 <- (variable3_ts[(13:length(variable3_ts))] / variable3_ts[1:(length(variable3_ts) - 12)] - 1) * 100
tasa_tendencia_var3 <- (tendencia_var3[(13:length(tendencia_var3))] / tendencia_var3[1:(length(tendencia_var3) - 12)] - 1) * 100

# Crear vector de fechas corregido
fechas_corregidas_var3 <- seq(from = as.Date("2013-01-01"), by = "month", length.out = length(tasa_crecimiento_var3))

# Verificar longitudes
print(length(fechas_corregidas_var3))
## [1] 144
print(length(tasa_crecimiento_var3))
## [1] 144
print(length(tasa_tendencia_var3))
## [1] 144
# Gráfico de la tasa de crecimiento anual variable 3
grafico_crecimiento_var3 <- ggplot() +
  geom_line(aes(x = fechas_corregidas_var3, y = tasa_crecimiento_var3), color = "grey", size = 0.7) +
  geom_line(aes(x = fechas_corregidas_var3, y = tasa_tendencia_var3), color = "black", size = 0.8, linetype = "dashed") +
  ggtitle("Variable3: Tasa de crecimiento anual % de la serie Original y la tendencia") +
  xlab("Tiempo") +
  ylab("% de Crecimiento Anual") +
  theme_minimal()

# Convertir a gráfico interactivo
ggplotly(grafico_crecimiento_var3)

Interpretación: La gráfica muestra cuánto variaron las exportaciones de combustibles y minerales frente al mismo mes del año anterior. Es la más volátil de las tres variables: la línea gris sube y baja con mucha intensidad, reflejando la inestabilidad propia del mercado petrolero. La tendencia punteada estuvo en terreno negativo durante varios años seguidos, especialmente entre 2015 y 2017, confirmando una contracción estructural del sector. Para tomar decisiones, la alta volatilidad y la tendencia negativa de largo plazo son señales claras de que este sector no es una base estable de ingresos, y que cualquier plan fiscal o de inversión que dependa de estas exportaciones debe contemplar escenarios de caída.

Analizar la tasa de crecimiento anual ayuda a detectar cambios en el entorno económico que afectan el sector. Se pueden prever crisis o períodos de auge y prepararse para ellos.