1. Índice de Volumen de la Actividad Económica (IVAE)

1.1. Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("F:/Practica descomposicion de Series Temporales/tarea/IVAE_03_22.xlsx", 
                       col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## Generamos Serie Temporal
data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[1,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts<- data.ivae %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)

1.2. Descomposicion Aditiva

library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_1<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_1, main="IVAE, El Salvador 2009-2022[marzo]")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_1<-descompocicion_aditiva_1$x
TC_1<-descompocicion_aditiva_1$trend
autoplot(Yt_1,
         main = "IVAE, El Salvador 2009-2022[marzo]", 
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Indice")+
  autolayer(TC_1)

2. Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca

2.1. Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("F:/Practica descomposicion de Series Temporales/tarea/IVAE_03_22.xlsx", 
                       col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## Generamos Serie Temporal
data.agricultura<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[2,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.agricultura.ts<- data.agricultura %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)

2.2. Descomposicion Aditiva

library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_2<-decompose(data.agricultura.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_2, main="Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca, El Salvador 2009-2022[marzo]")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_2<-descompocicion_aditiva_2$x
TC_2<-descompocicion_aditiva_2$trend
autoplot(Yt_2,
         main = "Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca, El Salvador 2009-2022[marzo]", 
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Indice")+
  autolayer(TC_2)

3. Índice de Producción Industrial (IPI): Industrias Manufactureras, Explotación de Minas y Canteras y Otras Actividades Industriales

3.1. Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("F:/Practica descomposicion de Series Temporales/tarea/IVAE_03_22.xlsx", 
                       col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## Generamos Serie Temporal
data.IPI<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[3,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.IPI.ts<- data.IPI %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)

3.2. Descomposicion Aditiva

library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_3<-decompose(data.IPI.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_3, main="Índice de Producción Industrial, El Salvador 2009-2022[marzo]")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_3<-descompocicion_aditiva_3$x
TC_3<-descompocicion_aditiva_3$trend
autoplot(Yt_3,
         main = "Índice de Producción Industrial, El Salvador 2009-2022[marzo]", 
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Indice")+
  autolayer(TC_3)

4. Construcción

4.1. Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("F:/Practica descomposicion de Series Temporales/tarea/IVAE_03_22.xlsx", 
                       col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## Generamos Serie Temporal
data.construccion<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[4,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.construccion.ts<- data.construccion %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)

4.2. Descomposicion Aditiva

library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_4<-decompose(data.construccion.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_4, main="Construcción, El Salvador 2009-2022[marzo]")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_4<-descompocicion_aditiva_4$x
TC_4<-descompocicion_aditiva_4$trend
autoplot(Yt_4,
         main = "Construcción, El Salvador 2009-2022[marzo]", 
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Indice")+
  autolayer(TC_4)

5. Comercio, Transporte y Almacenamiento, Actividades de Alojamiento y de Servicio de Comidas

5.1. Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("F:/Practica descomposicion de Series Temporales/tarea/IVAE_03_22.xlsx", 
                       col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## Generamos Serie Temporal
data.comercio<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[5,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.comercio.ts<- data.comercio %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)

5.2. Descomposicion Aditiva

library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_5<-decompose(data.comercio.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_5, main="Comercio, Transporte y Almacenamiento, Actividades de Alojamiento y de Servicio de Comidas, El Salvador 2009-2022[marzo]")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_5<-descompocicion_aditiva_5$x
TC_5<-descompocicion_aditiva_5$trend
autoplot(Yt_5,
         main = "Comercio, Transporte y Almacenamiento, Actividades de Alojamiento y de Servicio de Comidas, El Salvador 2009-2022[marzo]", 
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Indice")+
  autolayer(TC_5)

6. Información y Comunicaciones

6.1. Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("F:/Practica descomposicion de Series Temporales/tarea/IVAE_03_22.xlsx", 
                       col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## Generamos Serie Temporal
data.info_comunicacion<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[6,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.info_comunicacion.ts<- data.info_comunicacion %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)

6.2. Descomposicion Aditiva

library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_6<-decompose(data.info_comunicacion.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_6, main="Información y Comunicaciones, El Salvador 2009-2022[marzo]")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_6<-descompocicion_aditiva_6$x
TC_6<-descompocicion_aditiva_6$trend
autoplot(Yt_6,
         main = "Información y Comunicaciones, El Salvador 2009-2022[marzo]", 
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Indice")+
  autolayer(TC_6)

7. Actividades Financieras y de Seguros

7.1. Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("F:/Practica descomposicion de Series Temporales/tarea/IVAE_03_22.xlsx", 
                       col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## Generamos Serie Temporal
data.act_financiera<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[7,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.act_financiera.ts<- data.act_financiera %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)

7.2. Descomposicion Aditiva

library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_7<-decompose(data.act_financiera.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_7, main="Actividades Financieras y de Seguros, El Salvador 2009-2022[marzo]")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_7<-descompocicion_aditiva_7$x
TC_7<-descompocicion_aditiva_7$trend
autoplot(Yt_7,
         main = "Actividades Financieras y de Seguros, El Salvador 2009-2022[marzo]", 
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Indice")+
  autolayer(TC_7)

8. Actividades Inmobiliarias

8.1. Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("F:/Practica descomposicion de Series Temporales/tarea/IVAE_03_22.xlsx", 
                       col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## Generamos Serie Temporal
data.act_inmobiliarias<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[8,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.act_inmobiliarias.ts<- data.act_inmobiliarias %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)

8.2. Descomposicion Aditiva

library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_8<-decompose(data.act_inmobiliarias.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_8, main="Actividades Inmobiliarias, El Salvador 2009-2022[marzo]")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_8<-descompocicion_aditiva_8$x
TC_8<-descompocicion_aditiva_8$trend
autoplot(Yt_8,
         main = "Actividades Inmobiliarias, El Salvador 2009-2022[marzo]", 
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Indice")+
  autolayer(TC_8)

9. Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas, de Apoyo y Otros Servicios

9.1. Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("F:/Practica descomposicion de Series Temporales/tarea/IVAE_03_22.xlsx", 
                       col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## Generamos Serie Temporal
data.act_profesionales<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[9,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.act_profesionales.ts<- data.act_profesionales %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)

9.2. Descomposicion Aditiva

library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_9<-decompose(data.act_profesionales.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_9, main="Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas, de Apoyo y Otros Servicios, El Salvador 2009-2022[marzo]")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_9<-descompocicion_aditiva_9$x
TC_9<-descompocicion_aditiva_9$trend
autoplot(Yt_9,
         main = "Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas, de Apoyo y Otros Servicios, El Salvador 2009-2022[marzo]", 
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Indice")+
  autolayer(TC_9)

10. Actividades de Administración Pública y Defensa, Enseñanza, Salud y Asistencia Social

10.1. Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("F:/Practica descomposicion de Series Temporales/tarea/IVAE_03_22.xlsx", 
                       col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## Generamos Serie Temporal
data.act_admi_publica<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[10,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.act_admi_publica.ts<- data.act_admi_publica %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)

10.2. Descomposicion Aditiva

library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_10<-decompose(data.act_admi_publica.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_10, main="Actividades de Administración Pública y Defensa, Enseñanza, Salud y Asistencia Social, El Salvador 2009-2022[marzo]")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_10<-descompocicion_aditiva_10$x
TC_10<-descompocicion_aditiva_10$trend
autoplot(Yt_10,
         main = "Actividades de Administración Pública y Defensa, Enseñanza, Salud y Asistencia Social, El Salvador 2009-2022[marzo]", 
         xlab = "Años/Meses",
         ylab = "Indice")+
  autolayer(TC_10)


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