Series de Tiempo Univariadas

Punto 1.

Explore los datos del paquete . Obtenga los soportes visuales y los aspectos descriptivos de la serie a partir de los comandos dados.

#install.packages("astsa")
library(astsa)
data(birth)
birth

##      Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
## 1948 295 286 300 278 272 268 308 321 313 308 291 296
## 1949 294 273 300 271 282 285 318 323 313 311 291 293
## 1950 297 273 294 259 276 294 316 325 315 312 292 301
## 1951 304 282 313 296 313 307 328 334 329 329 304 312
## 1952 312 300 317 292 300 311 345 350 344 336 315 323
## 1953 322 296 315 287 307 321 354 356 348 334 320 340
## 1954 332 302 324 305 318 329 359 363 359 352 335 342
## 1955 329 306 332 309 326 325 354 367 362 354 337 345
## 1956 339 325 345 309 315 334 370 383 375 370 344 355
## 1957 346 317 348 331 345 348 380 381 377 376 348 356
## 1958 344 320 347 326 343 338 361 368 378 374 347 358
## 1959 349 323 358 331 338 343 374 380 377 368 346 358
## 1960 338 329 347 327 335 336 370 399 385 368 351 362
## 1961 358 333 356 335 348 346 374 386 384 372 343 346
## 1962 346 318 359 328 333 329 366 373 367 363 337 346
## 1963 355 314 343 322 336 327 362 366 361 358 327 330
## 1964 336 326 337 316 331 331 359 350 356 347 328 336
## 1965 315 292 322 291 302 310 330 335 333 318 305 313
## 1966 301 281 302 291 297 291 311 319 317 317 296 307
## 1967 295 265 300 271 291 290 310 318 310 304 285 288
## 1968 277 260 282 274 288 287 308 312 306 304 282 305
## 1969 284 273 286 284 294 288 315 322 317 309 295 306
## 1970 300 275 301 292 298 306 326 332 329 328 308 324
## 1971 299 284 306 290 292 285 295 306 317 305 294 287
## 1972 278 261 275 256 270 264 265 284 284 275 269 275
## 1973 259 244 267 255 260 253 267 277 277 264 255 260
## 1974 261 238 257 246 254 255 273 276 286 283 261 276
## 1975 264 243 259 250 262 253 280 288 270 273 241 266
## 1976 257 242 266 241 252 250 281 278 286 278 260 272
## 1977 274 256 276 259 273 272 297 296 290 282 262 275
## 1978 262 251 285 260 272 265 296 312 289 282 274 281
## 1979 277

Punto 2.

Cargue y Explore los datos IPC (archivo de excel adjunto).

Cargue en R la serie con, Fecha de inicio: Enero 2000, Fecha de Finalización: Diciembre de 2019, frecuencia mensual

Obtenga los soportes visuales y los aspectos descriptivos de la serie, obtenga los ciclos de la serie realice un boxplot, y haga un breve análisis.

Punto 3

Simule y obtenga los soportes visuales de un Ruido blanco de media 0 realice el acf y pacf. Describa brevemente lo que puede observar.

Punto 4.

En sus propias palabras, explique los modelos autorregresivos y genere 100 datos de un modelo cuyos parámetros sean 0.2 y 0.6.

• Obtenga los soportes visuales correspondientes,
• Obtener el y el
• Escriba la ecuación del modelo

Punto 5

En sus propias palabras, explique los modelos medias móviles y genere 100 datos de un modelo cuyos parámetros sean -0.1 y 0.3.

• Obtenga los soportes visuales correspondientes.
  
• Obtener el y el
• Escriba la ecuación del modelo

Punto 7.

Analizar las siguientes series de tiempo:

• SeriesA (paquete FitAR)
• La serie que se adjunta (data.txt) en Blackboard

y responder a las preguntas:

• Ajustar el mejor modelo ARIMA(p,d,q) según BIC. Recuerde que además de ajustar el mejor modelo debe probar que los residuales sean ruido blanco gaussiano preferiblemente.
• Escribir la ecuación que describe el proceso generador de datos basado en esta familia de modelos.
• Proyectar $h=4$ pasos adelante cada serie sobre un fan chart y realizar una descripción del fenómeno.