Estacionariedad

Se tiene la siguiente serie de timepo desde 1949 a 1960 con la cantidad de pasejeros cada mes del año. Con un test rápido visual, al ver que los valores aumentan conforme a los años se podría decir que no existe estacionariedad pero será importante realizar una prueba de Dickey-Fuller.

Prueba Dickey Fuller

Se realizará la prueba y dando un resultado de p valor menor a 0.5 se puede decir que si existe estacionariedad en esta serie de tiempo.

tseries::adf.test(x)
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo
## Warning in tseries::adf.test(x): p-value smaller than printed p-value
## 
##  Augmented Dickey-Fuller Test
## 
## data:  x
## Dickey-Fuller = -7.3186, Lag order = 5, p-value = 0.01
## alternative hypothesis: stationary

Ejercicio 2

Se utiliza otra serie de tiempo que como se muestra en la gráfica, con un simple test visual no muestra estacionariedad.

A continuación se realiza una prueba para asegurarse y se evidencia que el p-valor es mayor a 0.5.

tseries::adf.test(o)
## 
##  Augmented Dickey-Fuller Test
## 
## data:  o
## Dickey-Fuller = -1.5247, Lag order = 2, p-value = 0.7535
## alternative hypothesis: stationary

Para poder trabajar con esta serie de tiempo se realizará un diferencial y se muestra a continuación la gráfica así como la prueba Dickey-Fuller dando ahora si, un resultado de p-valor menor a 0.1 por lo que ya es estacionaria. 

## Warning in tseries::adf.test(dx): p-value smaller than printed p-value
## 
##  Augmented Dickey-Fuller Test
## 
## data:  dx
## Dickey-Fuller = -8.9033, Lag order = 2, p-value = 0.01
## alternative hypothesis: stationary