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.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)

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)

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)

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)

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)

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)