IVAE DESCOMPOSICION DE SERIES TEMPORALES
ABEL ANTONIO BOLAÑOS PEÑA BP18001 G03
2022-06-10
1.Índice de la actividad económica (IVAE)
1.1 Descomposición de series temporales
library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22<-read_excel("C:/doc R/IVAE_2022.xlsx",col_names = FALSE,skip = 6,n_max = 10)
#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)
#grafica
data.ivae.ts %>%
autoplot(main ="IVAE ENE 2009- MAR 2022",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")
1.2 Descomposición aditiva
library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva, main="IVAE, El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab="Años/meses")
#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt<-descompocicion_aditiva$x
TC<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt,
main = "IVAE El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab = "Años/meses")+
autolayer(TC)
2. Agricultura, Ganadería, Silvícultura y Pesca
2.1 Descomposición de serie temporal
library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22<-read_excel("C:/doc R/IVAE_2022.xlsx",col_names = FALSE,skip = 6,n_max = 10)
#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)
#grafica
data.agricultura.ts %>%
autoplot(main ="Agricultura, ganadería, Silvícultura y Pesca, El Salvador 2009-2022[marzo]",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")
2.2 Descomposición 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, Silvícultura y Pesca, El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab="Años/meses")
#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, Silvícultura y Pesca, El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab = "Años/meses")+
autolayer(TC_2)
3. Índice de Producción Industrial (IPI): Industrias Manufactureras, Explotación de Minas y Canteras y Otras Actividades Industriales
3.1 Descomposición de serie temporal
library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22<-read_excel("C:/doc R/IVAE_2022.xlsx",col_names = FALSE,skip = 6,n_max = 10)
#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)
#grafica
data.IPI.ts %>%
autoplot(main ="Índice de Producción Industrial (IPI): Industrias Manufactureras, Explotación de Minas y Canteras y Otras Actividades Industriales, El Salvador 2009-2022[marzo]",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")
3.2 Descomposición 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]",xlab="Años/meses")
#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 (IPI): Industrias Manufactureras, Explotación de Minas y Canteras y Otras Actividades Industriales, El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab = "Años/meses")+
autolayer(TC_3)
4. Construcción
4.1 Descomposición de serie temporal
library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22<-read_excel("C:/doc R/IVAE_2022.xlsx",col_names = FALSE,skip = 6,n_max = 10)
#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)
#grafica
data.construccion.ts %>%
autoplot(main ="Construcción, El Salvador 2009-2022[marzo]",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")
4.2 Descomposición 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]",xlab="Años/meses")
#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")+
autolayer(TC_4)
5. Comercio, transporte y almacenamiento, actividades de alojamiento y de servicio de comidas
5.1 Descomposición de serie temporal
library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22<-read_excel("C:/doc R/IVAE_2022.xlsx",col_names = FALSE,skip = 6,n_max = 10)
#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)
#grafica
data.comercio.ts %>%
autoplot(main ="Comercio, transporte y almacenamiento, actividades de alojamiento y de servicio de comidas, El Salvador 2009-2022[marzo]",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")
5.2 Descomposición 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]",xlab="Años/meses")
#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")+
autolayer(TC_5)
6. Información y comunicaciones
6.1 Descomposición de serie temporal
library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22<-read_excel("C:/doc R/IVAE_2022.xlsx",col_names = FALSE,skip = 6,n_max = 10)
#Serie temporal
data.Informacion_comunicaciones<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[6,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.Informacion_comunicaciones.ts<- data.Informacion_comunicaciones %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
#grafica
data.Informacion_comunicaciones.ts %>%
autoplot(main ="Información y comunicaciones, El Salvador 2009-2022[marzo]",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")
6.2 Descomposición aditiva
library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_6<-decompose(data.Informacion_comunicaciones.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_6, main="Informacion_comunicacioness, El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab="Años/meses")
#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")+
autolayer(TC_6)
7. Actividades financieras y de seguros
7.1 Descomposición de serie temporal
library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22<-read_excel("C:/doc R/IVAE_2022.xlsx",col_names = FALSE,skip = 6,n_max = 10)
#Serie temporal
data.act.fin.seg<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[7,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.act.fin.seg.ts<- data.act.fin.seg %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
#grafica
data.act.fin.seg.ts %>%
autoplot(main ="Actividades financieras y de seguros , El Salvador 2009-2022[marzo]",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")
7.2 Descomposición aditiva
library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_7<-decompose(data.act.fin.seg.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_7, main="IActividades financieras y de seguros , El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab="Años/meses")
#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")+
autolayer(TC_7)
8. Actividades inmobiliarias
8.1 Descomposición de serie temporal
library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22<-read_excel("C:/doc R/IVAE_2022.xlsx",col_names = FALSE,skip = 6,n_max = 10)
#Serie temporal
data.act.inmobiliaria<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[8,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.act.inmobiliaria.ts<- data.act.inmobiliaria %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
#grafica
data.act.inmobiliaria.ts %>%
autoplot(main ="Actividades inmobiliarias, El Salvador 2009-2022[marzo]",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")
8.2 Descomposición aditiva
library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_8<-decompose(data.act.inmobiliaria.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_8, main="Actividades inmobiliarias, El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab="Años/meses")
#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")+
autolayer(TC_8)
9. Actividades profesionales, cientificas, tecnicas, administrativas, de apoyo y otros servicios
9.1 Descomposición de serie temporal
library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22<-read_excel("C:/doc R/IVAE_2022.xlsx",col_names = FALSE,skip = 6,n_max = 10)
#Serie temporal
data.act.profesional<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[9,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.act.profesional.ts<- data.act.profesional %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
#grafica
data.act.profesional.ts %>%
autoplot(main ="Actividades profesionales, cientificas, tecnicas, administrativas, de apoyo y otros servicios, El Salvador 2009-2022[marzo]",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")
9.2 Descomposición aditiva
library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_9<-decompose(data.act.profesional.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_9, main="Actividades profesionales, cientificas, tecnicas, administrativas, de apoyo y otros servicios, El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab="Años/meses")
#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, cientificas, tecnicas, administrativas, de apoyo y otros servicios, El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab = "Años/meses")+
autolayer(TC_9)
10. Actividades de administración pública y defensa, enseñanza, salud y asistencia social
10.1 Descomposición de serie temporal
library(readxl)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(forecast)
IVAE_03_22<-read_excel("C:/doc R/IVAE_2022.xlsx",col_names = FALSE,skip = 6,n_max = 10)
#Serie temporal
data.act.admin.publica<-pivot_longer(data = IVAE_03_22[10,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.act.admin.publica.ts<- data.act.admin.publica %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
#grafica
data.act.profesional.ts %>%
autoplot(main ="Actividades de administración pública y defensa, enseñanza, salud y asistencia social, El Salvador 2009-2022[marzo]",
xlab="Años/Meses",
ylab="Indice")
10.2 Descomposición aditiva
library(forecast)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_10<-decompose(data.act.admin.publica.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_10, main="AActividades de administración pública y defensa, enseñanza, salud y asistencia social, El Salvador 2009-2022[marzo]",xlab="Años/meses")
#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")+
autolayer(TC_10)