1. Breve descripcion de la serie elegida, asi como su frecuencia, unidad de medida, fuente, etc.

Se escogio una base del precio del oro, teniendo dos variables, año-mes y precio, tomando en cuanta del año de 1997, meses Enero-Diciembre, hasta el año 2017,meses Enero-Diciembre, teniendo un total de 252 observaciones y 2 variables.

Fuente:

https://www.sgm.gob.mx/SINEMGobMx/precio_hist_metal.jsp

2. Graficar los datos, analizar patrones y observaciones at´ipicas. Apoye su analisis con una descomposicion clasica.

library(TSA)
## 
## Attaching package: 'TSA'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     acf, arima
## The following object is masked from 'package:utils':
## 
##     tar
library(ggplot2)
library(ggfortify)
library(forecast)
library(fpp2)
## Loading required package: fma
## Loading required package: expsmooth
library(forecast)
library(fma)
library(expsmooth)
library(seasonal)
library(urca)
library(seasonal)
base <-read.csv(file.choose())
View(base)
porom<- ts(base$x2, frequency = 12, start = c(1997,1))
autoplot(porom)

ggseasonplot(porom) 

ggseasonplot(porom, polar=TRUE)

monthplot(porom)

poromde<-decompose(porom)
plot(poromde,col="Blue",ylab="eje y",xlab="eje x",lwd=.5,type="l",pch=5)

3. Si es necesario, utilizar transformación Box-Cox / logaritmos para estabilizar la varianza. Presentar grafica

BoxCox.ar(porom)
## Warning in arima0(x, order = c(i, 0L, 0L), include.mean = demean): possible
## convergence problem: optim gave code = 1

## Warning in arima0(x, order = c(i, 0L, 0L), include.mean = demean): possible
## convergence problem: optim gave code = 1

4. En caso de estacionalidad, aplicar diferencias estacionales.

La serie no presenta estacionalidad

5. En caso de estacionalidad de la serie de tiempo, aplicar diferencias estacionales. Presentar grafica

poromdif<-autoplot(diff(porom))
autoplot(poromdif)+ ggtitle("tasa de desempleo")

6. Usar prueba Dickey-Fuller para evaluar el orden de integración de la serie. Diferenciar hasta que la serie sea estacionaria.

No presenta estacionalidad la base.

7. Usar herramientas ACF,PACF,EACF y/o criterios de Akaike/Bayes para construir propuestas de modelos.

eacf(porom)
## AR/MA
##   0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
## 0 x x x x x x x x x x x  x  x  x 
## 1 x o o o x o o x o o x  o  o  o 
## 2 x o o o o o o o o o x  o  o  o 
## 3 x x o o o o o o o o x  o  o  o 
## 4 x x o o o o o o o o x  o  o  o 
## 5 o x o x o o o o o o x  o  o  o 
## 6 x x x x x o o o o o x  o  o  o 
## 7 x o x o o x o o o o x  o  o  o
ggAcf(porom)

ggPacf(porom)

ggtsdisplay(porom)

ljungb<-Arima(porom, order=c(1,1,0), seasonal = c(1,1,0))
checkresiduals(ljungb)

## 
##  Ljung-Box test
## 
## data:  Residuals from ARIMA(1,1,0)(1,1,0)[12]
## Q* = 49.374, df = 22, p-value = 0.0007121
## 
## Model df: 2.   Total lags used: 24
ljungb2<-Arima(porom, order=c(2,1,0), seasonal = c(1,1,0))
checkresiduals(ljungb2)

## 
##  Ljung-Box test
## 
## data:  Residuals from ARIMA(2,1,0)(1,1,0)[12]
## Q* = 45.774, df = 21, p-value = 0.001369
## 
## Model df: 3.   Total lags used: 24

9. Usar la función auto.arima() y compare sus resultados con el inciso anterior.

ljungbauto<-auto.arima(porom)
checkresiduals(ljungbauto)

## 
##  Ljung-Box test
## 
## data:  Residuals from ARIMA(0,1,1)
## Q* = 26.12, df = 23, p-value = 0.2952
## 
## Model df: 1.   Total lags used: 24