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.
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(lubridate)
library(zoo)
library(scales)
library(knitr)
library(corrplot)
library(forecast)
library(seasonal)

Cargar base de datos

library(readxl)
data_col <- read_excel("data_col.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"))

Introducción

El sector de combustibles constituye uno de los componentes más estratégicos dentro de la estructura económica colombiana, debido a su capacidad de conectar el comportamiento de los mercados internacionales con el funcionamiento interno de la economía nacional. Su importancia no radica únicamente en su participación dentro del comercio exterior, sino también en su incidencia sobre costos logísticos, transporte, actividad industrial, expectativas empresariales e inflación. En otras palabras, el sector combustibles no solo refleja el desempeño de una rama productiva específica, sino que actúa como un canal de transmisión entre choques globales y decisiones económicas domésticas.

En ese contexto, el presente trabajo tiene como objetivo extraer e interpretar señales de tres variables relevantes asociadas al sector combustibles, con el fin de analizar su comportamiento y construir una lectura estratégica sobre una empresa hipotética llamada EnerCol Fuel S.A.S., dedicada a la distribución y comercialización de combustibles líquidos en Colombia. La lógica del ejercicio no consiste simplemente en graficar series temporales, sino en identificar tendencias, patrones estacionales, fluctuaciones coyunturales y relaciones entre variables que permitan comprender mejor el entorno en el que opera la empresa.

Para ello se seleccionan tres variables de la base de datos: X_COMB, BRENT e IPC. Estas variables permiten capturar, respectivamente, el comportamiento exportador del sector combustibles, el principal choque externo que afecta su valoración internacional y el entorno inflacionario doméstico que condiciona la operación de las empresas del sector. De esta manera, el análisis combina una dimensión sectorial, una dimensión internacional y una dimensión macroeconómica interna, lo que da lugar a una lectura más integral y útil para la toma de decisiones.

Empresa hipotética

La empresa seleccionada para este ejercicio es EnerCol Fuel S.A.S., una firma colombiana hipotética de tamaño medio dedicada a la compra, almacenamiento, distribución y comercialización de combustibles líquidos. Su mercado incluye estaciones de servicio, clientes empresariales, operadores logísticos, flotas de transporte e industria. El modelo de negocio de la empresa depende de manera significativa de la evolución de los precios internacionales del petróleo, del dinamismo del sector exportador de combustibles y de los costos internos asociados a transporte, operación, almacenamiento y comercialización.

La elección de esta empresa resulta pertinente porque representa de forma clara la lógica económica del sector combustibles. Por un lado, enfrenta choques internacionales derivados del precio del crudo y de la demanda externa. Por otro, opera dentro de una economía doméstica donde la inflación y los costos logísticos condicionan directamente sus márgenes. En consecuencia, EnerCol Fuel S.A.S. se convierte en un caso adecuado para aplicar técnicas de extracción de señales y traducirlas en una lectura estratégica del entorno empresarial.

Selección y justificación de variables

Para desarrollar el análisis se seleccionaron tres variables: X_COMB, BRENT e IPC. La elección responde a un criterio de complementariedad analítica, ya que cada una representa una dimensión distinta pero conectada del desempeño del sector combustibles.

X_COMB

La variable X_COMB representa las exportaciones de combustibles y minerales. Su importancia radica en que permite captar la dinámica sectorial en el frente externo. Para una empresa como EnerCol Fuel S.A.S., esta variable es fundamental porque refleja si el sector se encuentra en una fase expansiva, de estancamiento o de contracción. Aunque la empresa hipotética no sea necesariamente exportadora directa, su entorno competitivo y comercial depende del dinamismo general del sector. Un crecimiento en las exportaciones puede estar asociado a mejores expectativas, mayor actividad logística, mayor demanda de servicios complementarios y un ambiente sectorial más favorable.

BRENT

La variable BRENT corresponde al precio internacional del petróleo de referencia. Esta es una de las señales más influyentes para el sector combustibles, ya que resume los choques externos que afectan ingresos esperados, costos de reposición, decisiones de abastecimiento y percepción de valor del negocio energético. En empresas como EnerCol Fuel S.A.S., el Brent no debe interpretarse de manera automática como una señal positiva o negativa: un aumento del precio puede elevar el valor del sector, pero también puede incrementar costos y riesgos operativos.

IPC

La variable IPC, índice de precios al consumidor, permite incorporar la dimensión macroeconómica interna al análisis. Su inclusión es importante porque una empresa del sector combustibles no opera de manera aislada del resto de la economía. Un entorno inflacionario presiona costos de transporte, almacenamiento, mantenimiento, servicios, salarios e insumos. Además, una inflación elevada puede afectar la demanda agregada y la capacidad de pago de los clientes. Por esta razón, el IPC actúa como una señal del entorno interno en el que la empresa desarrolla su actividad.

Carga y preparación de datos

En esta sección se carga la base de datos y se verifican las variables necesarias para el análisis. Dado que la consistencia en los nombres de columnas es indispensable, se utiliza directamente la variable X_COMB, tal como aparece en la base.

data_col <- read_excel("data_col.xlsx", sheet = "Caso2")

cols_necesarias <- c("FECHA", "X_COMB", "BRENT", "IPC")
faltantes <- setdiff(cols_necesarias, names(data_col))

if(length(faltantes) > 0){
  stop(paste("Faltan estas columnas en la base:", paste(faltantes, collapse = ", ")))
}

data_col <- data_col %>%
  mutate(
    FECHA = as.Date(FECHA),
    X_COMB = as.numeric(X_COMB),
    BRENT = as.numeric(BRENT),
    IPC = as.numeric(IPC)
  ) %>%
  filter(!is.na(FECHA))

dim(data_col)
## [1] 168  62
head(data_col %>% select(FECHA, X_COMB, BRENT, IPC))
FECHA X_COMB BRENT IPC
2012-01-01 3313842 111.15619 76.75
2012-02-01 3319381 119.70238 77.22
2012-03-01 3870611 124.92864 77.31
2012-04-01 3522192 120.46350 77.42
2012-05-01 3529123 110.52174 77.66
2012-06-01 2884610 95.58905 77.72 
summary(data_col %>% select(X_COMB, BRENT, IPC))
##      X_COMB            BRENT             IPC        
##  Min.   : 701774   Min.   : 23.34   Min.   : 76.75  
##  1st Qu.:1519360   1st Qu.: 57.33   1st Qu.: 85.33  
##  Median :1880379   Median : 73.10   Median :100.30  
##  Mean   :2049956   Mean   : 75.04   Mean   :105.31  
##  3rd Qu.:2411908   3rd Qu.: 91.58   3rd Qu.:119.55  
##  Max.   :3870611   Max.   :124.93   Max.   :152.27

Construcción de las series temporales

En este punto se convierten las variables en objetos de serie temporal mensual. Esto es necesario para aplicar la descomposición STL y extraer señales asociadas a tendencia, estacionalidad y residuo.

if(nrow(data_col) == 0) stop("La base quedó vacía.")
if(all(is.na(data_col$X_COMB))) stop("La columna X_COMB está vacía.")
if(all(is.na(data_col$BRENT))) stop("La columna BRENT está vacía.")
if(all(is.na(data_col$IPC))) stop("La columna IPC está vacía.")

variable1_ts <- ts(data_col$X_COMB, start = c(2012, 1), frequency = 12)
variable2_ts <- ts(data_col$BRENT, start = c(2012, 1), frequency = 12)
variable3_ts <- ts(data_col$IPC, start = c(2012, 1), frequency = 12)

Exploración inicial de las series

Antes de extraer señales, es importante observar el comportamiento de las series en niveles. Esto permite tener una primera aproximación visual a la evolución temporal de cada variable.

g1 <- ggplot(data_col, aes(FECHA, X_COMB)) +
  geom_line(color = "grey30", linewidth = 0.6) +
  labs(title = "Exportaciones de combustibles y minerales (X_COMB)",
       x = "Tiempo", y = "Miles de dólares") +
  theme_minimal()
ggplotly(g1)
g2 <- ggplot(data_col, aes(FECHA, BRENT)) +
  geom_line(color = "grey30", linewidth = 0.6) +
  labs(title = "Precio internacional del petróleo Brent",
       x = "Tiempo", y = "USD por barril") +
  theme_minimal()
ggplotly(g2)
g3 <- ggplot(data_col, aes(FECHA, IPC)) +
  geom_line(color = "grey30", linewidth = 0.6) +
  labs(title = "Índice de precios al consumidor (IPC)",
       x = "Tiempo", y = "Índice") +
  theme_minimal()
ggplotly(g3)

Extracción de señales mediante STL

La descomposición STL permite separar la serie original en tres componentes: tendencia, estacionalidad y residuo. Esta técnica resulta especialmente útil porque permite diferenciar los movimientos estructurales de los cambios transitorios o estacionales.

stl_xcomb <- stl(variable1_ts, s.window = "periodic")
stl_brent <- stl(variable2_ts, s.window = "periodic")
stl_ipc   <- stl(variable3_ts, s.window = "periodic")
graficar_stl <- function(stl_obj, serie_ts, titulo){
  df <- data.frame(
    Tiempo = rep(time(serie_ts), 4),
    Valor = c(stl_obj$time.series[, "seasonal"],
              stl_obj$time.series[, "trend"],
              stl_obj$time.series[, "remainder"],
              as.numeric(serie_ts)),
    Componente = rep(c("Estacional", "Tendencia", "Residuo", "Serie Original"),
                     each = length(serie_ts))
  )
  
  p <- ggplot(df, aes(x = Tiempo, y = Valor, color = Componente)) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~Componente, scales = "free_y", ncol = 1) +
    labs(title = titulo, x = "Tiempo", y = "Valor") +
    theme_minimal()
  
  ggplotly(p)
}
graficar_stl(stl_xcomb, variable1_ts, "Descomposición temporal de X_COMB")
graficar_stl(stl_brent, variable2_ts, "Descomposición temporal de BRENT")
graficar_stl(stl_ipc, variable3_ts, "Descomposición temporal de IPC")

Series ajustadas por estacionalidad

Una vez extraída la componente estacional, se construyen series ajustadas para observar mejor el movimiento subyacente de cada variable.

xcomb_sa <- variable1_ts - stl_xcomb$time.series[, "seasonal"]
brent_sa <- variable2_ts - stl_brent$time.series[, "seasonal"]
ipc_sa   <- variable3_ts - stl_ipc$time.series[, "seasonal"]
graficar_ajustada <- function(fechas, original, ajustada, titulo, ylab_text){
  p <- ggplot() +
    geom_line(aes(x = fechas, y = as.numeric(original), color = "Original"), linewidth = 0.5) +
    geom_line(aes(x = fechas, y = as.numeric(ajustada), color = "Ajustada"), linewidth = 0.9) +
    scale_color_manual(values = c("Original" = "grey60", "Ajustada" = "black")) +
    labs(title = titulo, x = "Tiempo", y = ylab_text, color = "") +
    theme_minimal()
  
  ggplotly(p)
}
fechas <- data_col$FECHA

graficar_ajustada(fechas, variable1_ts, xcomb_sa,
                  "X_COMB: serie original y ajustada por estacionalidad",
                  "Miles de dólares")
graficar_ajustada(fechas, variable2_ts, brent_sa,
                  "BRENT: serie original y ajustada por estacionalidad",
                  "USD por barril")
graficar_ajustada(fechas, variable3_ts, ipc_sa,
                  "IPC: serie original y ajustada por estacionalidad",
                  "Índice")

Tendencia

La tendencia representa la trayectoria de mediano y largo plazo de cada variable. Esta señal es especialmente relevante para la toma de decisiones estratégicas, pues filtra el ruido de corto plazo y muestra hacia dónde se mueve la serie de fondo.

trend_xcomb <- stl_xcomb$time.series[, "trend"]
trend_brent <- stl_brent$time.series[, "trend"]
trend_ipc   <- stl_ipc$time.series[, "trend"]
graficar_tendencia <- function(fechas, original, tendencia, titulo, ylab_text){
  p <- ggplot() +
    geom_line(aes(x = fechas, y = as.numeric(original), color = "Original"), linewidth = 0.5) +
    geom_line(aes(x = fechas, y = as.numeric(tendencia), color = "Tendencia"), linewidth = 0.9) +
    scale_color_manual(values = c("Original" = "grey60", "Tendencia" = "black")) +
    labs(title = titulo, x = "Tiempo", y = ylab_text, color = "") +
    theme_minimal()
  
  ggplotly(p)
}
graficar_tendencia(fechas, variable1_ts, trend_xcomb,
                   "X_COMB: serie original vs tendencia",
                   "Miles de dólares")
graficar_tendencia(fechas, variable2_ts, trend_brent,
                   "BRENT: serie original vs tendencia",
                   "USD por barril")
graficar_tendencia(fechas, variable3_ts, trend_ipc,
                   "IPC: serie original vs tendencia",
                   "Índice")

Crecimiento anual

El análisis del crecimiento anual permite observar la variación porcentual de cada variable respecto al mismo mes del año anterior. Esta medida es útil para identificar fases de aceleración, desaceleración o reversión de tendencia.

crec_xcomb <- (variable1_ts[13:length(variable1_ts)] / variable1_ts[1:(length(variable1_ts)-12)] - 1) * 100
crec_brent <- (variable2_ts[13:length(variable2_ts)] / variable2_ts[1:(length(variable2_ts)-12)] - 1) * 100
crec_ipc   <- (variable3_ts[13:length(variable3_ts)] / variable3_ts[1:(length(variable3_ts)-12)] - 1) * 100

crec_trend_xcomb <- (trend_xcomb[13:length(trend_xcomb)] / trend_xcomb[1:(length(trend_xcomb)-12)] - 1) * 100
crec_trend_brent <- (trend_brent[13:length(trend_brent)] / trend_brent[1:(length(trend_brent)-12)] - 1) * 100
crec_trend_ipc   <- (trend_ipc[13:length(trend_ipc)] / trend_ipc[1:(length(trend_ipc)-12)] - 1) * 100

fechas_crec <- data_col$FECHA[13:length(data_col$FECHA)]
graficar_crecimiento <- function(fechas, crecimiento, tendencia, titulo){
  p <- ggplot() +
    geom_line(aes(x = fechas, y = as.numeric(crecimiento), color = "Original"), linewidth = 0.6) +
    geom_line(aes(x = fechas, y = as.numeric(tendencia), color = "Tendencia"), linewidth = 0.8, linetype = "dashed") +
    scale_color_manual(values = c("Original" = "grey60", "Tendencia" = "black")) +
    labs(title = titulo, x = "Tiempo", y = "Crecimiento anual (%)", color = "") +
    theme_minimal()
  
  ggplotly(p)
}
graficar_crecimiento(fechas_crec, crec_xcomb, crec_trend_xcomb, "X_COMB: crecimiento anual")
graficar_crecimiento(fechas_crec, crec_brent, crec_trend_brent, "BRENT: crecimiento anual")
graficar_crecimiento(fechas_crec, crec_ipc, crec_trend_ipc, "IPC: crecimiento anual")

Relación entre variables

En esta sección se examina la asociación simple entre las variables, especialmente entre el precio internacional del petróleo y el comportamiento exportador del sector combustibles.

datos_rel <- data_col %>%
  select(FECHA, X_COMB, BRENT, IPC)

cor(datos_rel %>% select(X_COMB, BRENT, IPC), use = "complete.obs")
##            X_COMB      BRENT        IPC
## X_COMB  1.0000000  0.9021228 -0.3787074
## BRENT   0.9021228  1.0000000 -0.1169086
## IPC    -0.3787074 -0.1169086  1.0000000
ggplot(datos_rel, aes(BRENT, X_COMB)) +
  geom_point(color = "grey30", alpha = 0.7) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "black") +
  labs(title = "Relación entre Brent y exportaciones de combustibles",
       x = "BRENT", y = "X_COMB") +
  theme_minimal()

Análisis individual de las señales

X_COMB

La variable X_COMB presenta una dinámica típicamente volátil, lo cual es coherente con la naturaleza de las exportaciones de combustibles y minerales. En este tipo de series, la descomposición resulta especialmente útil porque permite distinguir entre movimientos estructurales de largo plazo y fluctuaciones coyunturales asociadas a cambios transitorios del entorno externo.

Desde una perspectiva empresarial, la señal más importante de X_COMB es su tendencia. Si la tendencia es creciente, la empresa puede interpretar que opera dentro de un entorno sectorial favorable, con mejores condiciones para expandir contratos, fortalecer redes logísticas y ganar participación de mercado. Si, por el contrario, la tendencia se debilita o cae, la lectura estratégica debería orientarse hacia prudencia, control de inventarios y mayor disciplina financiera.

BRENT

La variable BRENT captura el principal choque externo que enfrenta el sector combustibles. Su evolución responde a factores internacionales de oferta, demanda, tensiones geopolíticas y expectativas de crecimiento global. Por ello, su comportamiento suele ser más abrupto y sensible a eventos internacionales que las otras series analizadas.

Para EnerCol Fuel S.A.S., un aumento en el Brent puede tener una doble lectura. Por una parte, puede reflejar un entorno de mayor valorización del sector energético y mejores condiciones de ingreso. Por otra, puede traducirse en mayores costos de abastecimiento, necesidad de ajustes en precios y mayor exposición al riesgo. De ahí que esta variable deba interpretarse siempre en conjunto con las demás señales.

IPC

El IPC presenta una estructura mucho más estable y persistente que las otras dos variables. En este caso, la información más relevante se encuentra en la tendencia, ya que permite identificar si la empresa opera en un entorno de estabilidad o en un contexto de presión inflacionaria prolongada.

Para una empresa del sector combustibles, una inflación elevada no es un dato secundario. Afecta costos de operación, transporte, mantenimiento, servicios, salarios y logística. Además, si la inflación persiste, puede reducir la capacidad de compra de hogares y empresas, afectando indirectamente la demanda. En consecuencia, el IPC funciona como una señal del clima económico interno que condiciona las decisiones operativas y comerciales.

Análisis conjunto

El principal valor del ejercicio no está en analizar cada variable de forma aislada, sino en comprender la interacción entre ellas. BRENT representa el choque externo; X_COMB muestra la respuesta del sector en el frente exportador; e IPC indica el contexto interno de precios en el que la empresa desarrolla su operación. Juntas, estas tres variables permiten construir una lectura más rica y realista del entorno de negocio.

Un escenario favorable para EnerCol Fuel S.A.S. sería aquel en el que el Brent se mantiene fuerte, X_COMB exhibe una tendencia positiva y el IPC permanece relativamente controlado. En este caso, el sector mostraría dinamismo, el entorno internacional sería favorable y las presiones internas de costos no serían excesivas. Bajo esas condiciones, la empresa podría considerar expansión geográfica, fortalecimiento logístico y consolidación de contratos de abastecimiento.

En cambio, un escenario más complejo surgiría si el Brent sube, pero X_COMB no responde con la misma fuerza y el IPC se acelera. En ese caso, la empresa enfrentaría mayores costos de entorno sin una mejora proporcional del dinamismo sectorial. Esta combinación es especialmente importante porque evita caer en la simplificación de pensar que un precio internacional alto siempre es positivo para el negocio.

Análisis crítico y prescriptivo

Desde una visión crítica, una empresa del sector combustibles no debería diseñar su estrategia con base en una sola variable. El precio del petróleo puede ser muy visible, pero no resume por sí solo la realidad del negocio. La experiencia del sector muestra que es posible observar precios altos del crudo junto con desaceleración exportadora o con presiones inflacionarias que deterioran la rentabilidad operativa.

Por ello, desde una perspectiva prescriptiva, EnerCol Fuel S.A.S. debería adoptar un sistema de monitoreo mensual basado en señales. La tendencia de X_COMB debería orientar decisiones de expansión o prudencia comercial; la tendencia y volatilidad de BRENT deberían guiar decisiones de abastecimiento, cobertura y manejo de inventarios; y la trayectoria del IPC debería incorporarse a la política de precios, presupuestos y control de costos.

Además, la empresa debería trabajar con escenarios prospectivos. En un escenario optimista, las señales sectoriales e internacionales serían favorables y la inflación moderada. En un escenario base, la empresa operaría con crecimiento moderado y costos manejables. En un escenario adverso, la combinación de Brent volátil, exportaciones débiles e inflación persistente obligaría a una estrategia defensiva, centrada en eficiencia, liquidez y disciplina operativa.

Conclusiones

El análisis desarrollado muestra que el sector combustibles es particularmente apropiado para un ejercicio de extracción de señales porque combina alta sensibilidad internacional, relevancia macroeconómica y efectos directos sobre la gestión empresarial. Las tres variables seleccionadas permiten captar dimensiones distintas pero conectadas del entorno económico: X_COMB resume el pulso exportador del sector, BRENT representa el principal choque externo y IPC incorpora la presión interna de precios.

En consecuencia, la principal conclusión es que EnerCol Fuel S.A.S. no debería interpretar el entorno de manera fragmentada. La toma de decisiones empresariales exige una lectura integrada de señales, capaz de distinguir entre movimientos estructurales y fluctuaciones transitorias. En ese sentido, la extracción de señales no solo sirve como herramienta estadística, sino como insumo estratégico para mejorar planeación, gestión de riesgos y respuesta empresarial ante un entorno cambiante.