Se analizará el comportamiento mensual del precio de la accion de Google en los ultimos quince años. Desde el 2004

Primero cargo las librerias a usar y obtengo los datos directamente desde Yahoo Finance a R

require(tseries)
## Loading required package: tseries
## Warning: package 'tseries' was built under R version 3.6.3
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo
require(fGarch)
## Loading required package: fGarch
## Warning: package 'fGarch' was built under R version 3.6.3
## Loading required package: timeDate
## Loading required package: timeSeries
## Warning: package 'timeSeries' was built under R version 3.6.3
## Loading required package: fBasics
## Warning: package 'fBasics' was built under R version 3.6.3
con=url("https://finance.yahoo.com")

gg= get.hist.quote(instrument = "GOOGL", start = "2004-08-01",quote = "Close",compression = "m")
## 'getSymbols' currently uses auto.assign=TRUE by default, but will
## use auto.assign=FALSE in 0.5-0. You will still be able to use
## 'loadSymbols' to automatically load data. getOption("getSymbols.env")
## and getOption("getSymbols.auto.assign") will still be checked for
## alternate defaults.
## 
## This message is shown once per session and may be disabled by setting 
## options("getSymbols.warning4.0"=FALSE). See ?getSymbols for details.
## time series ends   2020-09-01

Grafico el comportamiento de dicha serie.

plot(gg)

para graficar la serie con ggplot y con grafico dinamico

google=as.numeric(gg)
length(google)
## [1] 194
fecha=time(gg)


df1=data.frame(fecha,google)

fecha2=rep(fecha,2)
precios=c(google)
empresa=c(rep("google",length(google)))
df2=data.frame(fecha2,precios,empresa)

library(ggplot2)
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 3.6.3
library(plotly)
## Warning: package 'plotly' was built under R version 3.6.3
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:timeSeries':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
g3=ggplot(df2,aes(x=fecha2,y=precios,col=empresa))+geom_line()+theme_bw()+geom_smooth(method = "gam")+xlab("Fecha")+ylab("Precio de la acción")+
  ggtitle("Precio mensual acción de Google en USD periodo 2004-2020")
g3
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'

ggplotly(g3)
## `geom_smooth()` using formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'

El precio de la accion mensual de Google ha tenido un comportamiento creciente en el periodo estudiado. Los datos estan disponibles desde 2004-08-01 hasta 2020-09-01

Ahora, para analizar la serie desde sus componentes estacional, tendencial y aleatorio.

serie_gg=decompose(ts(gg,frequency = 12))
plot(serie_gg)

Se observa que la serie del precio de la acción de Google presenta un claro componente estacional que apesar de ser claro no parece tener una clara incidencia en el comportamiento observado del precio de la acción de Google. Igualmente, su componente estacional.

Para evidenciar un poco mas claro el componente estacional, lo grafico.

barplot(serie_gg$seasonal[1:12],names.arg=month.name,las=2)

Como se observa, el componente estacional es decreciente en los meses de agosto, septiembre, octubre y noviembre; y es creciente en el mes de marzo, abril, mayo y junio.

Se hace necesario realizar pruebas de estacionariedad e integración.