Instalar paquetes y llamar liberías

#install.packages("forecast")
library(forecast)
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo

Crear serie de tiempo

produccion<- c(100,200,300,400,500)

produccion_st<- ts(data = produccion, start = c(2018, 1), frequency = 1)
produccion_st
## Time Series:
## Start = 2018 
## End = 2022 
## Frequency = 1 
## [1] 100 200 300 400 500

Comentarios

# ARIMA: Modelo Autoregresivo Integrado de Media Móvil (AutoRegressive Integrated Moving Average)
# ARIMA (p,d,q)
# p = orden de auto-regresión
# d = orden de integración (diferenciación)
# q = orden del promedio móvil
# ¿Cuándo se usa? Cuando las estimaciones futuras se explican por los datos del pasado y no por las variables independientes.
# Ejemplo: Tipo de cambio

Modelo

modelo<- auto.arima(produccion_st)
modelo
## Series: produccion_st 
## ARIMA(0,1,0) with drift 
## 
## Coefficients:
## drift  
##   100  
## 
## sigma^2 = 0:  log likelihood = Inf
## AIC=-Inf   AICc=-Inf   BIC=-Inf
pronostico<- forecast(modelo, level=c(95), h=5)
pronostico
##      Point Forecast Lo 95 Hi 95
## 2023            600   600   600
## 2024            700   700   700
## 2025            800   800   800
## 2026            900   900   900
## 2027           1000  1000  1000
plot(pronostico)

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