5/17/2022
La reactivación económica es de gran importancia dentro del desarrollo de cualquier país, ya que consiste en el crecimiento económico posterior a una caída del mismo. Gracias a esto se mejoran todas las variables referentes a la economía de un país como lo podría ser la tasa de desempleo dando una mejor calidad de vida a los países que tengan una economía alta y estable.
La economía de México a comienzos de 2020 se esperaba un incremento considerable gracias al incremento del 1.9 de actividades primarias y 0.5 en el sector terciario, pero el incremento se vio afectado por la caída del 1.7 de la producción industrial. En el primer trimestre de 2020 el PIB mexicano sufrió una contracción de -2.4% comparándolo con el primer trimestre de 2019. Esto se debe a las condiciones previas de la pandemia, en esta fecha ya existían impactos económicos a nivel internacional por el virus, pero la pandemia en México se hizo presente hasta el 24 de marzo. De los sectores más afectados podemos destacar los servicios y el sector del turismo el cual constituye el 8.7% del PIB. El turismo internacional se redujo un 98.9%.
La reactivación económica en México se ha visto afectada desde el comienzo de la pandemia por COVID-19 en 2020, causando un gran bajo índice en el desarrollo humano y miles de desempleados colapsando la economía no solo a nivel nacional si no que a nivel mundial. Principalmente se han visto afectadas las PyMEs (Pequeñas y medianas empresas) ya que cerraron más de un millón de micro, pequeños y medianos negocios de acuerdo con el INEGI, lo que equivale a 1 de cada 5 empresas de este segmento que existían en 2019. La respuesta de muchas empresas fue digitalizar su negocio, y al parecer esto funcionó en gran medida, sin embargo esto nos deja en claro que de ahora en adelante la manera de hacer economía ha cambiado drásticamente por lo que ya no podemos usar los viejos métodos, y esto también es en parte debido a la digitalización que paso tan repentinamente.
Este caso de estudio se realiza con el objetivo de contestar las siguientes preguntas analizando los datos disponibles.
Referencia: https://aleph.org.mx/que-es-la-economia-breve-resumen
Referencia: https://enciclopedia.banrepcultural.org/index.php?title=Reactivaci%C3%B3n_econ%C3%B3mica
Referencia: https://www.cuentame.inegi.org.mx/economia/pib.aspx
Para el caso de estudio se utilizarán las siguientes herramientas y metodologías:
Referencia: https://datos.covid-19.conacyt.mx/
Tasa de desempleo: 
Referencia: https://datosmacro.expansion.com/paro/mexico?sc=LAB-
Referencia: https://www.google.com/covid19/mobility/
Análisis de correlación: 
PIB per capita de México
Referencia: https://datos.bancomundial.org/
¿Qué parte del mercado global exporta México?
Referencia: https://atlas.cid.harvard.edu/
Cambios en el índice de desarrollo humano
Medición de la Economía Informal
Referencia: https://www.inegi.org.mx/temas/pibmed/
Lo digital está penetrando en todos los sectores, pero en distintos grados
Referencia: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-case-for-digital-reinvention
Tecnologías, herramientas y métodos digitales utilizados actualmente por las organizaciones
Forecast
## Warning: Removed 4 row(s) containing missing values (geom_path).
Evaluar la precisión del modelo
Utilizando el modelo SARIMA o ARIMA
Warning in adf.test(pib_ts): p-value greater than printed p-value
Augmented Dickey-Fuller Test
data: pib_ts
Dickey-Fuller = 2.043, Lag order = 3, p-value = 0.99
alternative hypothesis: stationary
Análisis de ajuste
Analizando la serie de tiempo por medio de un modelo ARIMA
Datos reales VS Datos del modelo ARIMA
Análisis de los cambios diferenciales en la serie de tiempo
Primer modelo de regresión lineal
Evaluación general del modelo
Con respecto al método AIC, el mejor modelo resultante del proceso de selección ha sido:
Ahora mostraremos los intervalos de confianza:
## 2.5 % 97.5 % ## (Intercept) -63.983164 30.94207 ## Comerciorecreacion 14.829370 23.14767 ## Parques -19.884518 -13.77065 ## Estacionesdetransito -25.727962 -14.88766 ## Lugaresdetrabajo 5.618163 10.19173
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x' ## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x' ## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x' ## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'
Distribución normal de los residuos
Prueba de normalidad de Shapiro-wilk
## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: modelo3$residuals ## W = 0.97499, p-value = 3.398e-10
Como equipo podemos concluir que al inicio del año 2020 la economía sufrió bastante ya que en el primer trimestre apareció un virus llamado Coronavirus (COVID-19) que este está afectando tanto a la economía actual como la forma de adaptarse en la vida diaria e incluso en los mismos negocios ya que durante la pandemia se vio como los negocios para poder seguir adelante tuvieron que digitalizarse más rápido que nunca y esto era algo que no se había visto nunca por lo que podemos decir que a pesar de todas las cosas malas que pasaron aun hay algo de esperanza ya que podemos usar esto como una oportunidad para aprender.