Descomposición de Series Temporales (Enfoque Tradicional)

Nelson Jesús Carrillo Paniagua

Se usará en este apartado como datos de ejemplo, la serie del Indice de Volumen de la Actividad Económica IVAE, para el periodo 2009-2021[marzo].

IVAE

library(readxl, verbose = FALSE)
library(tidyr, verbose = FALSE)
library(dplyr, verbose = FALSE)
library(forecast, verbose = FALSE)

IVAE_03_22_xls <- read_excel("C:/Users/usuario/Downloads/IVAE_03_22.xls.xlsx", 
    col_names = FALSE, skip = 6, n_max = 10)

## New names:
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data.ivae<-pivot_longer(data = IVAE_03_22_xls[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 ENE 2009- MAR 2022",
           xlab="Años/Meses",
           ylab="Indice")

Descomposición aditiva IVAE

library(forecast, verbose = FALSE)

#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva<-decompose(data.ivae.ts,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva, main="IVAE")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt<-descompocicion_aditiva$x
TC<-descompocicion_aditiva$trend
autoplot(Yt,
         main = "IVAE ENE 2009- MAR 2022")+
  autolayer(TC)

## Warning: Removed 12 row(s) containing missing values (geom_path).

Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca

library(tidyr, verbose = FALSE)
library(dplyr, verbose = FALSE)
library(forecast, verbose = FALSE)

data.ivae_agri<-pivot_longer(data = IVAE_03_22_xls[2,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts_agri<- data.ivae_agri %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts_agri %>% 
  autoplot(main ="Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca 2009- MAR 2022",
           xlab="Años/Meses",
           ylab="Indice")

Descomposición aditiva Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca

library(forecast, verbose = FALSE)

#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_agri<-decompose(data.ivae.ts_agri,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_agri, main="Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_agri<-descompocicion_aditiva_agri$x
TC_agri<-descompocicion_aditiva_agri$trend
autoplot(Yt_agri,
         main = "Agricultura, Ganadería, Silvicultura y Pesca 2009- MAR 2022")+
  autolayer(TC_agri)

## Warning: Removed 12 row(s) containing missing values (geom_path).

Indice de Produccion Industrial

library(tidyr, verbose = FALSE)
library(dplyr, verbose = FALSE)
library(forecast, verbose = FALSE)

data.ivae_IPI<-pivot_longer(data = IVAE_03_22_xls[3,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts_IPI<- data.ivae_IPI %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts_IPI %>% 
  autoplot(main ="IPI 2009- MAR 2022",
           xlab="Años/Meses",
           ylab="Indice")

library(forecast, verbose = FALSE)

#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_IPI<-decompose(data.ivae.ts_IPI,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_IPI, main="IPI")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_IPI<-descompocicion_aditiva_IPI$x
TC_IPI<-descompocicion_aditiva_IPI$trend
autoplot(Yt_IPI,
         main = "IPI 2009- MAR 2022")+
  autolayer(TC_IPI)

## Warning: Removed 12 row(s) containing missing values (geom_path).

Construccion

library(tidyr, verbose = FALSE)
library(dplyr, verbose = FALSE)
library(forecast, verbose = FALSE)

data.ivae_cons<-pivot_longer(data = IVAE_03_22_xls[4,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts_cons<- data.ivae_cons %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts_cons %>% 
  autoplot(main ="Construccion 2009- MAR 2022",
           xlab="Años/Meses",
           ylab="Indice")

library(forecast, verbose = FALSE)

#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_cons<-decompose(data.ivae.ts_cons,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_cons, main="Construcción")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_cons<-descompocicion_aditiva_cons$x
TC_cons<-descompocicion_aditiva_cons$trend
autoplot(Yt_cons,
         main = "Construcción 2009- MAR 2022")+
  autolayer(TC_cons)

## Warning: Removed 12 row(s) containing missing values (geom_path).

Comercio, Transporte y Almacenamiento, Actividades

library(tidyr, verbose = FALSE)
library(dplyr, verbose = FALSE)
library(forecast, verbose = FALSE)

data.ivae_ctaa<-pivot_longer(data = IVAE_03_22_xls[5,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts_ctaa<- data.ivae_ctaa %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts_ctaa %>% 
  autoplot(main ="Comercio, Transporte y Almacenamiento, Actividades 2009- MAR 2022",
           xlab="Años/Meses",
           ylab="Indice")

library(forecast, verbose = FALSE)

#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_ctaa<-decompose(data.ivae.ts_ctaa,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_ctaa, main="Comercio, Transporte y Almacenamiento")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_ctaa<-descompocicion_aditiva_ctaa$x
TC_ctaa<-descompocicion_aditiva_ctaa$trend
autoplot(Yt_ctaa,
         main = "Comercio, Transporte y Almacenamiento, Actividades 2009- MAR 2022")+
  autolayer(TC_ctaa)

## Warning: Removed 12 row(s) containing missing values (geom_path).

Información y Comunicaciones

library(tidyr, verbose = FALSE)
library(dplyr, verbose = FALSE)
library(forecast, verbose = FALSE)

data.ivae_info<-pivot_longer(data = IVAE_03_22_xls[6,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts_info<- data.ivae_info %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts_info %>% 
  autoplot(main ="Información y Comunicaciones 2009- MAR 2022",
           xlab="Años/Meses",
           ylab="Indice")

library(forecast, verbose = FALSE)

#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_info<-decompose(data.ivae.ts_info,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_info, main="Información y Comunicaciones")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_info<-descompocicion_aditiva_info$x
TC_info<-descompocicion_aditiva_info$trend
autoplot(Yt_info,
         main = "Información y Comunicaciones 2009- MAR 2022")+
  autolayer(TC_info)

## Warning: Removed 12 row(s) containing missing values (geom_path).

Actividades Financieras y de Seguros

library(tidyr, verbose = FALSE)
library(dplyr, verbose = FALSE)
library(forecast, verbose = FALSE)

data.ivae_afs<-pivot_longer(data = IVAE_03_22_xls[7,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts_afs<- data.ivae_afs %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts_afs %>% 
  autoplot(main ="Actividades Financieras y de Seguros 2009- MAR 2022",
           xlab="Años/Meses",
           ylab="Indice")

library(forecast, verbose = FALSE)

#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_afs<-decompose(data.ivae.ts_afs,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_afs, main="Actividades Financieras y de Seguros")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_afs<-descompocicion_aditiva_afs$x
TC_afs<-descompocicion_aditiva_afs$trend
autoplot(Yt_afs,
         main = "Actividades Financieras y de Seguros 2009- MAR 2022")+
  autolayer(TC_afs)

## Warning: Removed 12 row(s) containing missing values (geom_path).

Actividades Inmobiliarias

library(tidyr, verbose = FALSE)
library(dplyr, verbose = FALSE)
library(forecast, verbose = FALSE)

data.ivae_ain<-pivot_longer(data = IVAE_03_22_xls[8,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts_ain<- data.ivae_ain %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts_ain %>% 
  autoplot(main ="Actividades Inmobiliarias 2009- MAR 2022",
           xlab="Años/Meses",
           ylab="Indice")

library(forecast, verbose = FALSE)

#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_ain<-decompose(data.ivae.ts_ain,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_ain, main="Actividades Inmobiliarias")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_ain<-descompocicion_aditiva_ain$x
TC_ain<-descompocicion_aditiva_ain$trend
autoplot(Yt_ain,
         main = "Actividades Inmobiliarias 2009- MAR 2022")+
  autolayer(TC_ain)

## Warning: Removed 12 row(s) containing missing values (geom_path).

Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas

library(tidyr, verbose = FALSE)
library(dplyr, verbose = FALSE)
library(forecast, verbose = FALSE)

data.ivae_apc<-pivot_longer(data = IVAE_03_22_xls[9,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts_apc<- data.ivae_apc %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts_apc %>% 
  autoplot(main ="Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas 2009- MAR 2022",
           xlab="Años/Meses",
           ylab="Indice")

library(forecast, verbose = FALSE)

#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_apc<-decompose(data.ivae.ts_apc,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_apc, main="Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_apc<-descompocicion_aditiva_apc$x
TC_apc<-descompocicion_aditiva_apc$trend
autoplot(Yt_apc,
         main = "Actividades Profesionales, Científicas, Técnicas, Administrativas 2009- MAR 2022")+
  autolayer(TC_apc)

## Warning: Removed 12 row(s) containing missing values (geom_path).

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

library(tidyr, verbose = FALSE)
library(dplyr, verbose = FALSE)
library(forecast, verbose = FALSE)

data.ivae_aapd<-pivot_longer(data = IVAE_03_22_xls[10,],names_to = "vars",cols = 2:160,values_to = "indice") %>% select("indice")
data.ivae.ts_aapd<- data.ivae_aapd %>% ts(start = c(2009,1),frequency = 12)
data.ivae.ts_aapd %>% 
  autoplot(main ="Actividades de Administración Pública y Defensa, Enseñanza, Salud y Asistencia Social 2009- MAR 2022",
           xlab="Años/Meses",
           ylab="Indice")

library(forecast, verbose = FALSE)
#Descomposición aditiva
descompocicion_aditiva_aapd<-decompose(data.ivae.ts_aapd,type = "additive")
#gráfico de la descompocición
autoplot(descompocicion_aditiva_aapd, main="Actividades de Administración Pública y Defensa, Enseñanza, Salud y Asistencia Social")

#gráfico de la serie original y el componente tendencia ciclo
Yt_aapd<-descompocicion_aditiva_aapd$x
TC_aapd<-descompocicion_aditiva_aapd$trend
autoplot(Yt_aapd,
         main = "Actividades de Administración Pública y Defensa, Enseñanza, Salud y Asistencia Social 2009- MAR 2022")+
  autolayer(TC_aapd)

## Warning: Removed 12 row(s) containing missing values (geom_path).