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title: "R Notebook"
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```{r}
library(tidyverse)
library(highcharter)
```
Turismo Mundial
Mapas con indicadores turísticos, fuente de datos: Banco Mundial.
```{r}
#Llegadas
arrivals <- readxl::read_xls("llegadas.xls")
#Elimino columnas que no sirven
arrivals <- arrivals[,-(3:39)]
arrivals <- arrivals[,-(27:28)]
#Renombro columnas
arrivals <- rename(.data = arrivals, country = "Country Name")
arrivals <- rename(.data = arrivals, "iso-a3" = "Country Code")
arrivals$country <- gsub(arrivals$country, pattern = "Hong Kong, Región Administrativa Especial", replacement = "Hong Kong")
#Paso los datos a formato tidy
arrivals <- gather(data = arrivals, key = "anio", value = "arrivals", 3:26)
#Me quedo solo con los registros de países
arrivals <- arrivals %>% na.omit()
arrivals <- arrivals %>% filter(!country == "Países de ingreso bajo" &
!country == "El mundo árabe"&
!country == "Europa Central y del Báltico" &
!country == "Estados pequeos del Caribe" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (excluido altos ingresos)" &
!country == "inicial del dividendo demográfico" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico" &
!country == "Europa y Asia central (excluido altos ingresos)" &
!country == "Europa y Asia central" &
!country == "Zona del Euro" &
!country == "Frágiles y situaciones de conflicto afectados" &
!country == "Países pobres muy endeudados (PPME)" &
!country == "Sólo BIRF" &
!country == "BIRF y la AIF" &
!country == "total de la AIF" &
!country == "mezcla de la AIF" &
!country == "Sólo AIF" &
!country == "No clasificado" &
!country == "América Latina y el Caribe (excluido altos ingresos)" &
!country == "América Latina y el Caribe" &
!country == "Países menos desarrollados: clasificación de las Naciones Unidas" &
!country == "Países de ingreso mediano bajo" &
!country == "Ingreso mediano y bajo" &
!country == "avanzada del dividendo demográfico" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África" &
!country == "Ingreso mediano" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (excluido altos ingresos)" &
!country == "América del Norte" &
!country == "Miembros OCDE" &
!country == "previa al dividendo demográfico" &
!country == "Estados pequeos de las Islas del Pacfico" &
!country == "posterior al dividendo demográfico" &
!country == "África al sur del Sahara (excluido altos ingresos)" &
!country == "Otros Estados pequeos" &
!country == "África al sur del Sahara" &
!country == "Pequeños Estados" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (BIRF y la AIF)" &
!country == "Europa y Asia central (BIRF y la AIF)" &
!country == "América Latina y el Caribe (BIRF y la AIF)" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (BIRF y la AIF)" &
!country == "Asia meridional (BIRF y la AIF)" &
!country == "África al sur del Sahara (BIRF y la AIF)" &
!country == "Ingreso mediano alto" &
!country == "Asia meridional" &
!country == "Ingreso alto")
```
Mismo proceso para el resto de los datasets
```{r}
#Ingresos monetarios
incomes <- readxl::read_xls("ingresos.xls")
incomes <- rename(.data = incomes, country = "Country Name")
incomes <- rename(.data = incomes, "iso-a3" = "Country Code")
incomes$country <- gsub(incomes$country, pattern = "Hong Kong, Región Administrativa Especial", replacement = "Hong Kong")
incomes <- gather(data = incomes, key = "anio", value = "incomes", 3:26)
incomes <- incomes %>% filter(!country == "Países de ingreso bajo" &
!country == "El mundo árabe"&
!country == "Europa Central y del Báltico" &
!country == "Estados pequeos del Caribe" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (excluido altos ingresos)" &
!country == "inicial del dividendo demográfico" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico" &
!country == "Europa y Asia central (excluido altos ingresos)" &
!country == "Europa y Asia central" &
!country == "Zona del Euro" &
!country == "Frágiles y situaciones de conflicto afectados" &
!country == "Países pobres muy endeudados (PPME)" &
!country == "Sólo BIRF" &
!country == "BIRF y la AIF" &
!country == "total de la AIF" &
!country == "mezcla de la AIF" &
!country == "Sólo AIF" &
!country == "No clasificado" &
!country == "América Latina y el Caribe (excluido altos ingresos)" &
!country == "América Latina y el Caribe" &
!country == "Países menos desarrollados: clasificación de las Naciones Unidas" &
!country == "Países de ingreso mediano bajo" &
!country == "Ingreso mediano y bajo" &
!country == "avanzada del dividendo demográfico" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África" &
!country == "Ingreso mediano" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (excluido altos ingresos)" &
!country == "América del Norte" &
!country == "Miembros OCDE" &
!country == "previa al dividendo demográfico" &
!country == "Estados pequeos de las Islas del Pacfico" &
!country == "posterior al dividendo demográfico" &
!country == "África al sur del Sahara (excluido altos ingresos)" &
!country == "Otros Estados pequeos" &
!country == "África al sur del Sahara" &
!country == "Pequeños Estados" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (BIRF y la AIF)" &
!country == "Europa y Asia central (BIRF y la AIF)" &
!country == "América Latina y el Caribe (BIRF y la AIF)" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (BIRF y la AIF)" &
!country == "Asia meridional (BIRF y la AIF)" &
!country == "África al sur del Sahara (BIRF y la AIF)" &
!country == "Ingreso mediano alto" &
!country == "Asia meridional" &
!country == "Ingreso alto")
```
```{r}
#Peso en las exportaciones
exports <- readxl::read_xls("participacion_exportaciones.xls")
exports <- rename(.data = exports, country = "Country Name")
exports <- rename(.data = exports, "iso-a3" = "Country Code")
exports$country <- gsub(exports$country, pattern = "Hong Kong, Región Administrativa Especial", replacement = "Hong Kong")
exports <- gather(data = exports, key = "anio", value = "exports", 3:26)
exports <- exports %>% filter(!country == "Países de ingreso bajo" &
!country == "El mundo árabe"&
!country == "Europa Central y del Báltico" &
!country == "Estados pequeos del Caribe" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (excluido altos ingresos)" &
!country == "inicial del dividendo demográfico" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico" &
!country == "Europa y Asia central (excluido altos ingresos)" &
!country == "Europa y Asia central" &
!country == "Zona del Euro" &
!country == "Frágiles y situaciones de conflicto afectados" &
!country == "Países pobres muy endeudados (PPME)" &
!country == "Sólo BIRF" &
!country == "BIRF y la AIF" &
!country == "total de la AIF" &
!country == "mezcla de la AIF" &
!country == "Sólo AIF" &
!country == "No clasificado" &
!country == "América Latina y el Caribe (excluido altos ingresos)" &
!country == "América Latina y el Caribe" &
!country == "Países menos desarrollados: clasificación de las Naciones Unidas" &
!country == "Países de ingreso mediano bajo" &
!country == "Ingreso mediano y bajo" &
!country == "avanzada del dividendo demográfico" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África" &
!country == "Ingreso mediano" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (excluido altos ingresos)" &
!country == "América del Norte" &
!country == "Miembros OCDE" &
!country == "previa al dividendo demográfico" &
!country == "Estados pequeos de las Islas del Pacfico" &
!country == "posterior al dividendo demográfico" &
!country == "África al sur del Sahara (excluido altos ingresos)" &
!country == "Otros Estados pequeos" &
!country == "África al sur del Sahara" &
!country == "Pequeños Estados" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (BIRF y la AIF)" &
!country == "Europa y Asia central (BIRF y la AIF)" &
!country == "América Latina y el Caribe (BIRF y la AIF)" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (BIRF y la AIF)" &
!country == "Asia meridional (BIRF y la AIF)" &
!country == "África al sur del Sahara (BIRF y la AIF)" &
!country == "Ingreso mediano alto" &
!country == "Asia meridional" &
!country == "Ingreso alto")
#Prueba de graficar un mapa con Highcharter
exports %>% filter(anio == "2018") %>%
hcmap(map = "custom/world-highres3",
joinBy = "iso-a3",
value = "exports",
name = "Participación",
dataLabels = list(enabled = TRUE, format = '{country}'),
download_map_data = F,
nullColor = "#DBDBDC",
borderColor = "#FAFAFA",
borderWidth = 0.5,
tooltip = list(valueDecimals = 2, valueSuffix = " %")) %>%
hc_mapNavigation(enabled = F) %>%
hc_title(text = "Participación del turismo en el total de las exportaciones", style = list(color = "Purple",
fontSize = 28,
fontFamily = "Tahoma",
fontWeight = "bold")) %>%
hc_legend(title = list(text = "Porcentaje", align = "Center")) %>%
hc_colorAxis(stops =
color_stops(colors = viridisLite::cividis(10,
begin = 0.2,
end = 1,
direction = 1)),
type = "logarithmic") %>%
hc_add_theme(hc_theme_flat(chart = list(backgroundColor = "#FFFFFD"))) %>%
hc_credits(enabled = F)
```
```{r}
#Peso en las importaciones
imports <- readxl::read_xls("participacion_importaciones.xls")
imports <- rename(.data = imports, country = "Country Name")
imports <- rename(.data = imports, "iso-a3" = "Country Code")
imports$country <- gsub(imports$country, pattern = "Hong Kong, Región Administrativa Especial", replacement = "Hong Kong")
imports <- gather(data = imports, key = "anio", value = "imports", 3:26)
imports <- imports %>% filter(!country == "Países de ingreso bajo" &
!country == "El mundo árabe"&
!country == "Europa Central y del Báltico" &
!country == "Estados pequeos del Caribe" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (excluido altos ingresos)" &
!country == "inicial del dividendo demográfico" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico" &
!country == "Europa y Asia central (excluido altos ingresos)" &
!country == "Europa y Asia central" &
!country == "Zona del Euro" &
!country == "Frágiles y situaciones de conflicto afectados" &
!country == "Países pobres muy endeudados (PPME)" &
!country == "Sólo BIRF" &
!country == "BIRF y la AIF" &
!country == "total de la AIF" &
!country == "mezcla de la AIF" &
!country == "Sólo AIF" &
!country == "No clasificado" &
!country == "América Latina y el Caribe (excluido altos ingresos)" &
!country == "América Latina y el Caribe" &
!country == "Países menos desarrollados: clasificación de las Naciones Unidas" &
!country == "Países de ingreso mediano bajo" &
!country == "Ingreso mediano y bajo" &
!country == "avanzada del dividendo demográfico" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África" &
!country == "Ingreso mediano" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (excluido altos ingresos)" &
!country == "América del Norte" &
!country == "Miembros OCDE" &
!country == "previa al dividendo demográfico" &
!country == "Estados pequeos de las Islas del Pacfico" &
!country == "posterior al dividendo demográfico" &
!country == "África al sur del Sahara (excluido altos ingresos)" &
!country == "Otros Estados pequeos" &
!country == "África al sur del Sahara" &
!country == "Pequeños Estados" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (BIRF y la AIF)" &
!country == "Europa y Asia central (BIRF y la AIF)" &
!country == "América Latina y el Caribe (BIRF y la AIF)" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (BIRF y la AIF)" &
!country == "Asia meridional (BIRF y la AIF)" &
!country == "África al sur del Sahara (BIRF y la AIF)" &
!country == "Ingreso mediano alto" &
!country == "Asia meridional" &
!country == "Ingreso alto")
imports <- imports[,-(3:4)]
```
```{r}
#Salidas
departures <- readxl::read_xls("departures.xls")
departures <- rename(.data = departures, country = "Country Name")
departures <- rename(.data = departures, "iso-a3" = "Country Code")
departures$country <- gsub(departures$country, pattern = "Hong Kong, Región Administrativa Especial", replacement = "Hong Kong")
departures <- gather(data = departures, key = "anio", value = "departures", 3:26)
departures <- departures %>% filter(!country == "Países de ingreso bajo" &
!country == "El mundo árabe"&
!country == "Europa Central y del Báltico" &
!country == "Estados pequeos del Caribe" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (excluido altos ingresos)" &
!country == "inicial del dividendo demográfico" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico" &
!country == "Europa y Asia central (excluido altos ingresos)" &
!country == "Europa y Asia central" &
!country == "Zona del Euro" &
!country == "Frágiles y situaciones de conflicto afectados" &
!country == "Países pobres muy endeudados (PPME)" &
!country == "Sólo BIRF" &
!country == "BIRF y la AIF" &
!country == "total de la AIF" &
!country == "mezcla de la AIF" &
!country == "Sólo AIF" &
!country == "No clasificado" &
!country == "América Latina y el Caribe (excluido altos ingresos)" &
!country == "América Latina y el Caribe" &
!country == "Países menos desarrollados: clasificación de las Naciones Unidas" &
!country == "Países de ingreso mediano bajo" &
!country == "Ingreso mediano y bajo" &
!country == "avanzada del dividendo demográfico" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África" &
!country == "Ingreso mediano" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (excluido altos ingresos)" &
!country == "América del Norte" &
!country == "Miembros OCDE" &
!country == "previa al dividendo demográfico" &
!country == "Estados pequeos de las Islas del Pacfico" &
!country == "posterior al dividendo demográfico" &
!country == "África al sur del Sahara (excluido altos ingresos)" &
!country == "Otros Estados pequeos" &
!country == "África al sur del Sahara" &
!country == "Pequeños Estados" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (BIRF y la AIF)" &
!country == "Europa y Asia central (BIRF y la AIF)" &
!country == "América Latina y el Caribe (BIRF y la AIF)" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (BIRF y la AIF)" &
!country == "Asia meridional (BIRF y la AIF)" &
!country == "África al sur del Sahara (BIRF y la AIF)" &
!country == "Ingreso mediano alto" &
!country == "Asia meridional" &
!country == "Ingreso alto")
```
```{r}
#Egresos monetarios
expenses <- readxl::read_xls("imports.xls")
expenses <- rename(.data = expenses, country = "Country Name")
expenses <- rename(.data = expenses, "iso-a3" = "Country Code")
expenses$country <- gsub(expenses$country, pattern = "Hong Kong, Región Administrativa Especial", replacement = "Hong Kong")
expenses <- gather(data = expenses, key = "anio", value = "expenses", 3:26)
expenses <- expenses %>% filter(!country == "Países de ingreso bajo" &
!country == "El mundo árabe"&
!country == "Europa Central y del Báltico" &
!country == "Estados pequeos del Caribe" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (excluido altos ingresos)" &
!country == "inicial del dividendo demográfico" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico" &
!country == "Europa y Asia central (excluido altos ingresos)" &
!country == "Europa y Asia central" &
!country == "Zona del Euro" &
!country == "Frágiles y situaciones de conflicto afectados" &
!country == "Países pobres muy endeudados (PPME)" &
!country == "Sólo BIRF" &
!country == "BIRF y la AIF" &
!country == "total de la AIF" &
!country == "mezcla de la AIF" &
!country == "Sólo AIF" &
!country == "No clasificado" &
!country == "América Latina y el Caribe (excluido altos ingresos)" &
!country == "América Latina y el Caribe" &
!country == "Países menos desarrollados: clasificación de las Naciones Unidas" &
!country == "Países de ingreso mediano bajo" &
!country == "Ingreso mediano y bajo" &
!country == "avanzada del dividendo demográfico" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África" &
!country == "Ingreso mediano" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (excluido altos ingresos)" &
!country == "América del Norte" &
!country == "Miembros OCDE" &
!country == "previa al dividendo demográfico" &
!country == "Estados pequeos de las Islas del Pacfico" &
!country == "posterior al dividendo demográfico" &
!country == "África al sur del Sahara (excluido altos ingresos)" &
!country == "Otros Estados pequeos" &
!country == "África al sur del Sahara" &
!country == "Pequeños Estados" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (BIRF y la AIF)" &
!country == "Europa y Asia central (BIRF y la AIF)" &
!country == "América Latina y el Caribe (BIRF y la AIF)" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (BIRF y la AIF)" &
!country == "Asia meridional (BIRF y la AIF)" &
!country == "África al sur del Sahara (BIRF y la AIF)" &
!country == "Ingreso mediano alto" &
!country == "Asia meridional" &
!country == "Ingreso alto")
expenses <- expenses[,-(3:4)]
```
Cargo datos del PBI y la población de cada país para calcular otros indicadores
```{r}
gdp <- readxl::read_xls("pbi.xls")
gdp <- rename(.data = gdp, country = "Country Name")
gdp <- rename(.data = gdp, "iso-a3" = "Country Code")
gdp$country <- gsub(gdp$country, pattern = "Hong Kong, Región Administrativa Especial", replacement = "Hong Kong")
gdp <- gather(data = gdp, key = "anio", value = "gdp", 3:26)
gdp <- gdp %>% filter(!country == "Países de ingreso bajo" &
!country == "El mundo árabe"&
!country == "Europa Central y del Báltico" &
!country == "Estados pequeos del Caribe" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (excluido altos ingresos)" &
!country == "inicial del dividendo demográfico" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico" &
!country == "Europa y Asia central (excluido altos ingresos)" &
!country == "Europa y Asia central" &
!country == "Zona del Euro" &
!country == "Frágiles y situaciones de conflicto afectados" &
!country == "Países pobres muy endeudados (PPME)" &
!country == "Sólo BIRF" &
!country == "BIRF y la AIF" &
!country == "total de la AIF" &
!country == "mezcla de la AIF" &
!country == "Sólo AIF" &
!country == "No clasificado" &
!country == "América Latina y el Caribe (excluido altos ingresos)" &
!country == "América Latina y el Caribe" &
!country == "Países menos desarrollados: clasificación de las Naciones Unidas" &
!country == "Países de ingreso mediano bajo" &
!country == "Ingreso mediano y bajo" &
!country == "avanzada del dividendo demográfico" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África" &
!country == "Ingreso mediano" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (excluido altos ingresos)" &
!country == "América del Norte" &
!country == "Miembros OCDE" &
!country == "previa al dividendo demográfico" &
!country == "Estados pequeos de las Islas del Pacfico" &
!country == "posterior al dividendo demográfico" &
!country == "África al sur del Sahara (excluido altos ingresos)" &
!country == "Otros Estados pequeos" &
!country == "África al sur del Sahara" &
!country == "Pequeños Estados" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (BIRF y la AIF)" &
!country == "Europa y Asia central (BIRF y la AIF)" &
!country == "América Latina y el Caribe (BIRF y la AIF)" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (BIRF y la AIF)" &
!country == "Asia meridional (BIRF y la AIF)" &
!country == "África al sur del Sahara (BIRF y la AIF)" &
!country == "Ingreso mediano alto" &
!country == "Asia meridional" &
!country == "Ingreso alto")
```
```{r}
population <- readxl::read_xls("poblacion.xls")
population <- rename(.data = population, country = "Country Name")
population <- rename(.data = population, "iso-a3" = "Country Code")
population$country <- gsub(population$country, pattern = "Hong Kong, Región Administrativa Especial", replacement = "Hong Kong")
population <- gather(data = population, key = "anio", value = "population", 3:26)
population <- population %>% filter(!country == "Países de ingreso bajo" &
!country == "El mundo árabe"&
!country == "Europa Central y del Báltico" &
!country == "Estados pequeos del Caribe" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (excluido altos ingresos)" &
!country == "inicial del dividendo demográfico" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico" &
!country == "Europa y Asia central (excluido altos ingresos)" &
!country == "Europa y Asia central" &
!country == "Zona del Euro" &
!country == "Frágiles y situaciones de conflicto afectados" &
!country == "Países pobres muy endeudados (PPME)" &
!country == "Sólo BIRF" &
!country == "BIRF y la AIF" &
!country == "total de la AIF" &
!country == "mezcla de la AIF" &
!country == "Sólo AIF" &
!country == "No clasificado" &
!country == "América Latina y el Caribe (excluido altos ingresos)" &
!country == "América Latina y el Caribe" &
!country == "Países menos desarrollados: clasificación de las Naciones Unidas" &
!country == "Países de ingreso mediano bajo" &
!country == "Ingreso mediano y bajo" &
!country == "avanzada del dividendo demográfico" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África" &
!country == "Ingreso mediano" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (excluido altos ingresos)" &
!country == "América del Norte" &
!country == "Miembros OCDE" &
!country == "previa al dividendo demográfico" &
!country == "Estados pequeos de las Islas del Pacfico" &
!country == "posterior al dividendo demográfico" &
!country == "África al sur del Sahara (excluido altos ingresos)" &
!country == "Otros Estados pequeos" &
!country == "África al sur del Sahara" &
!country == "Pequeños Estados" &
!country == "Asia oriental y el Pacífico (BIRF y la AIF)" &
!country == "Europa y Asia central (BIRF y la AIF)" &
!country == "América Latina y el Caribe (BIRF y la AIF)" &
!country == "Oriente Medio y Norte de África (BIRF y la AIF)" &
!country == "Asia meridional (BIRF y la AIF)" &
!country == "África al sur del Sahara (BIRF y la AIF)" &
!country == "Ingreso mediano alto" &
!country == "Asia meridional" &
!country == "Ingreso alto")
#Armo un dataset con todos los datos
indicadores <- left_join(gdp, incomes)
indicadores <- left_join(indicadores, population)
indicadores <- left_join(indicadores, expenses)
indicadores <- left_join(indicadores, imports)
indicadores <- left_join(indicadores, exports)
indicadores <- left_join(indicadores, departures)
indicadores <- left_join(indicadores, arrivals)
write.csv(indicadores, "indicadores.csv")
indicadores <- read.csv("indicadores.csv", encoding = "UTF-8")
indicadores <- indicadores %>% rename("iso-a3" = iso.a3)
```
```{r}
#Calculo de indicadores extras
indicadores2 <- indicadores %>% mutate(balanza = incomes - expenses)
indicadores2 <- indicadores2 %>% mutate(consumo_receptivo = (incomes/gdp)*100)
indicadores2 <- indicadores2 %>% mutate(consumo_emisivo = (expenses/gdp)*100)
indicadores2 <- indicadores2 %>% mutate(carga_turistica = arrivals/population)
indicadores2$anio <- as.Date(indicadores2$anio, format ='%Y')
```
Proyección de indicadores
```{r}
library(forecast)
library(tseries)
#Prueba auto arima
prueba <- indicadores2 %>% filter(country == "Argentina") %>% select(arrivals)
arrivals_ts <- ts(prueba, start = 1995, frequency = 1)
plot(arrivals_ts)
pronostico = forecast(auto.arima(arrivals_ts), h = 10)
pronostico
hchart(pronostico)
algo <- indicadores2 %>% filter(country == "Argentina") %>% select(arrivals) %>% ts(start = 1995, frequency = 1)
forecast(auto.arima(algo), h = 10) %>% hchart(algo)
```
Pruebas con arima manualmente calculando estadisticos
```{r}
adf.test(seriedif, alternative = "stationary")
seriedif <- diff(arrivals_ts, differences = 2)
plot(seriedif)
acf(seriedif)
pacf(seriedif)
modelo_arima <- arima(arrivals_ts, order = c(3,2,2))
modelo_arima
tsdiag(modelo_arima)
Box.test(residuals(modelo_arima), type = "Ljung-Box")
error = residuals(modelo_arima)
plot(error)
#Otra
a <- df_pronosticos_balanza %>% filter(country == "Argentina") %>% select(balanza) %>% ts(start = 1995, frequency = 1)
adf.test(a, alternative = "stationary")
a_diff <- diff(a)
plot(a_diff)
adf.test(a_diff, alternative = "stationary") #el p-value es mayor que 0.05 por lo que no es estacionaria
a_diff2 <- diff(a, differences = 2) #probamos con diferencias
plot(a_diff2)
adf.test(a_diff2, alternative = "stationary") #acá lo logramos
acf(a_diff2)
acf(ts(a_diff2, frequency = 3)) # 3 media móvil
pacf(a_diff2)
pacf(ts(a_diff2, frequency = 1)) # 1 autoregresivo
modelo_arima <- arima(a, order = c(1,2,3))
modelo_arima
tsdiag(modelo_arima)
Box.test(residuals(modelo_arima), type = "Ljung-Box")
error = residuals(modelo_arima)
plot(error)
forecast(arima(a, order = c(1,2,3))) %>% hchart()
```
```{r}
df_pronosticos_departures <- indicadores2 %>% select(country, departures) %>% drop_na() %>% arrange(country)
df_pronosticos_departures <- df_pronosticos_departures %>% group_by(country) %>% mutate(full = n_distinct(departures)) %>% filter(full == 24)
df_pronosticos_arrivals <- indicadores2 %>% select(country, arrivals) %>% drop_na() %>% arrange(country)
df_pronosticos_arrivals <- df_pronosticos_arrivals %>% group_by(country) %>% mutate(full = n_distinct(arrivals)) %>% filter(full == 24)
df_pronosticos_balanza <- indicadores2 %>% select(country, balanza) %>% drop_na() %>% arrange(country)
df_pronosticos_balanza <- df_pronosticos_balanza %>% group_by(country) %>% mutate(full = n_distinct(balanza)) %>% filter(full == 24)
class(df_pronosticos_arrivals)
df_pronosticos_arrivals <- as.data.frame(df_pronosticos_arrivals)
df_pronosticos_departures <- as.data.frame(df_pronosticos_departures)
df_pronosticos_balanza<- as.data.frame(df_pronosticos_balanza)
df_pronosticos_arrivals <- df_pronosticos_arrivals %>% filter(!country == "Unión Europea" &
!country == "Mundo")
df_pronosticos_balanza <- df_pronosticos_balanza %>%
filter(!country == "Puerto Rico" &
!country == "Luxemburgo" &
!country == "Noruega" &
!country == "Mundo" &
!country == "Unión Europea")
```