Carga de Datos

Se realiza la carga de datos con archivo excel que contiene los datos del IVAE para el periodo 2009-2020 (Marzo)

library(readxl)
library(forecast)
serie.ivae<- read_excel("C:/Users/ricar/Desktop/Jose Ricardo Cortez Melgar - IVAE_SLV_C.xlsx",
                        col_types = c("skip", "numeric"),
                        skip = 5)

Estableciendo las fechas para los datos

serie.ivae.ts <- ts(data = serie.ivae,
                    start = c(2009, 1),
                    frequency = 12)

Gráficando la serie ivae

serie.ivae.ts %>% 
  autoplot(main = "IVAE, El Salvador 2009-2021[marzo]",
                           xlab = "Años/Meses",
                           ylab = "Indice")

Modelo Aditivo

PROCESO MANUAL
Componente de Tendencia Tt (Componente TCt)

Utilizando el metodo de medias móviles se procede al calculo del componente tendencia-ciclo

ma2_12<- ma(serie.ivae.ts, 12, centre = TRUE)
autoplot(serie.ivae.ts,main = "IVAE, El Salvador 2009-2021[marzo]",
           xlab = "Años/Meses",
           ylab = "Indice")+
  autolayer(ma2_12,series = "Tt")

Cálculo de los Factores Estacionales [Componente St]

Inicialmente se renombran las variables a utilizar

library(magrittr)
Yt <- serie.ivae.ts #Serie original
Tt <- ma2_12 #Media móvil centrada (2x12-MA) como componente de Tendencia Ciclo
SI <- Yt - Tt #Diferencia que contiene componentes Estacional e Irregular

St <- tapply(SI, cycle(SI), mean, na.rm = TRUE)
St <- St - sum(St) / 12
St <- rep(St, len = length(Yt)) %>% ts(start = c(2009, 1), frequency = 12) 
autoplot(St, main = "Factores Estacionales", xlab = "Años/Meses", ylab = "Factor Estacional")

Cálculo del Componente Irregular It
It<-Yt-Tt-St
autoplot(It,
         main = "Componente Irregular",
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "It")

PROCESO AUTOMATICO

Utilizando librería Stats, se realiza a continuación la descomposición aditiva:

descomposicion_aditiva<-decompose(serie.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descomposicion_aditiva,main="Descomposición Aditiva",xlab="Años/Meses")

Utilizando librería Feasts, se realiza a continuación la descomposición aditiva:

library(tsibble)
library(feasts)
library(ggplot2)
Yt %>% as_tsibble() %>%
  model(
    classical_decomposition(value, type = "additive")
  ) %>%
  components() %>%
  autoplot() +
  labs(title = "Descomposición Clásica Aditiva, IVAE")+xlab("Años/Meses")

Modelo Multiplicativo

Componente Tendencia Ciclo [Tt=TCt]
Tt_M<- ma(serie.ivae.ts, 12, centre = TRUE)
autoplot(Tt_M,main = "Componente Tendencia [Ciclo]", xlab = "Años/Meses",ylab = "Tt_M")

Cálculo de Factores Estacionales [St]
SI_M<-Yt/Tt_M #Serie sin tendencia.
St_M<- tapply(SI_M, cycle(SI_M), mean, na.rm = TRUE) #Promediando los resultados de cada mes
#Los factores estacionales deben promediar "1" en el modelo multiplicativo
St_M <- St_M*12/sum(St_M) 
#Generar la serie de factores para cada valor de la serie original
St_M <-
  rep(St_M, len = length(Yt)) %>% ts(start = c(2009, 1), frequency = 12) 
autoplot(St_M,
         main = "Factores Estacionales",
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Factor Estacional")

Cálculo del Componente Irregular [It]
It_M<-Yt/(Tt_M*St_M)
autoplot(It_M,
         main = "Componente Irregular",
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "It_M")

PROCESO AUTOMÁTICO

Utilizando librería Stats, se realiza a continuación la descomposición multiplicativa:

descomposicion_multiplicatica<-decompose(serie.ivae.ts,type = "multiplicative")
autoplot(descomposicion_multiplicatica,main="Descomposición Multiplicativa",xlab="Años/Meses")

Utilizando librería Feasts, se realiza a continuación la descomposición multiplicativa:

library(tsibble)
library(feasts)
library(ggplot2)
Yt %>% as_tsibble() %>%
  model(
    classical_decomposition(value, type = "multiplicative")
  ) %>%
  components() %>%
  autoplot() +
  labs(title = "Descomposición Clásica Multiplicativa, IVAE")+xlab("Años/Meses")