IVAE

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("C:/Users/erick/Desktop/IVAE.xlsx", 
 col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

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)
data.ivae.ts %>% 
autoplot(main ="IVAE 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")

library(forecast)
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descompocicion_aditiva, main="IVAE 2009- MAR 2022")

Yt1<-descompocicion_aditiva$x
TC1<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt1,
         main = "IVAE 2009- MAR 2022",xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")+
  autolayer(TC1)

# Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("C:/Users/erick/Desktop/IVAE.xlsx", 
 col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[2,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts<- data.ivae %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts %>% 
autoplot(main ="Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")

library(forecast)
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descompocicion_aditiva, main="Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca 2009- MAR 2022")

Yt2<-descompocicion_aditiva$x
TC2<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt2,
         main = "Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca 2009- MAR 2022",xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")+
  autolayer(TC2)

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

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("C:/Users/erick/Desktop/IVAE.xlsx", 
 col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[3,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts<- data.ivae %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts %>% 
autoplot(main ="Índice de Producción Industrial (IPI): Industrias Manufactureras, Explotación de Minas y Canteras y Otras Actividades Industriales 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")

library(forecast)
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descompocicion_aditiva, main="Índice de Producción Industrial (IPI): Industrias Manufactureras, Explotación de Minas y Canteras y Otras Actividades Industriales 2009- MAR 2022")

Yt3<-descompocicion_aditiva$x
TC3<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt3,
         main = "Índice de Producción Industrial (IPI): Industrias Manufactureras, Explotación de Minas y Canteras y Otras Actividades Industriales 2009- MAR 2022",xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")+
  autolayer(TC3)

# Construcción

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("C:/Users/erick/Desktop/IVAE.xlsx", 
 col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[4,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts<- data.ivae %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts %>% 
autoplot(main ="Construcción 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")

library(forecast)
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descompocicion_aditiva, main="Construcción 2009- MAR 2022")

Yt4<-descompocicion_aditiva$x
TC4<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt4,
         main = "Construcción 2009- MAR 2022",xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")+
  autolayer(TC4)

# Comercio, Transporte y Almacenamiento, Actividades de Alojamiento y de Servicio de Comidas

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("C:/Users/erick/Desktop/IVAE.xlsx", 
 col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[5,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts<- data.ivae %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts %>% 
autoplot(main ="Comercio, Transporte y Almacenamiento, Actividades de Alojamiento y de Servicio de Comidas 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")

library(forecast)
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descompocicion_aditiva, main="Comercio, Transporte y Almacenamiento, Actividades de Alojamiento y de Servicio de Comidas 2009- MAR 2022")

Yt5<-descompocicion_aditiva$x
TC5<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt5,
         main = "Comercio, Transporte y Almacenamiento, Actividades de Alojamiento y de Servicio de Comidas 2009- MAR 2022",xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")+
  autolayer(TC5)

# Información y Comunicaciones

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("C:/Users/erick/Desktop/IVAE.xlsx", 
 col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[6,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts<- data.ivae %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts %>% 
autoplot(main ="Información y Comunicaciones 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")

library(forecast)
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descompocicion_aditiva, main="Información y Comunicaciones 2009- MAR 2022")

Yt6<-descompocicion_aditiva$x
TC6<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt6,
         main = "Información y Comunicaciones 2009- MAR 2022",xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")+
  autolayer(TC6)

# Actividades Financieras y de Seguros

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("C:/Users/erick/Desktop/IVAE.xlsx", 
 col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[7,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts<- data.ivae %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts %>% 
autoplot(main ="Actividades Financieras y de Seguros 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")

library(forecast)
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descompocicion_aditiva, main="Actividades Financieras y de Seguros 2009- Mar 2022")

Yt7<-descompocicion_aditiva$x
TC7<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt7,
         main = "Actividades Financieras y de Seguros 2009- MAR 2022",xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")+
  autolayer(TC7)

# Actividades Inmobiliarias

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("C:/Users/erick/Desktop/IVAE.xlsx", 
 col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[8,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts<- data.ivae %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts %>% 
autoplot(main ="Actividades Inmobiliarias 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")

library(forecast)
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descompocicion_aditiva, main="Actividades Inmobiliarias 2009- MAR 2022")

Yt8<-descompocicion_aditiva$x
TC8<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt8,
         main = "Actividades Inmobiliarias 2009- MAR 2022",xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")+
  autolayer(TC8)

# Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas, de Apoyo y Otros Servicios

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("C:/Users/erick/Desktop/IVAE.xlsx", 
 col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[9,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts<- data.ivae %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts %>% 
autoplot(main ="Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas, de Apoyo y Otros Servicios 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")

library(forecast)
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descompocicion_aditiva, main="Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas, de Apoyo y Otros Servicios 2009- MAR 2022")

Yt9<-descompocicion_aditiva$x
TC9<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt9,
         main = "Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas, de Apoyo y Otros Servicios 2009- MAR 2022",xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")+
  autolayer(TC9)

# Actividades de Administración Pública y Defensa, Enseñanza, Salud y Asistencia Social

library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22 <- read_excel("C:/Users/erick/Desktop/IVAE.xlsx", 
 col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[10,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts<- data.ivae %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts %>% 
autoplot(main ="Actividades de Administración Pública y Defensa, Enseñanza, Salud y Asistencia Social 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")

library(forecast)
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
autoplot(descompocicion_aditiva, main="Actividades de Administración Pública y Defensa, Enseñanza, Salud y Asistencia Social 2009- MAR 2022")

Yt10<-descompocicion_aditiva$x
TC10<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt10,
         main = "Actividades de Administración Pública y Defensa, Enseñanza, Salud y Asistencia Social 2009- MAR 2022",xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")+
  autolayer(TC10)