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Desfase del desempleo

Dado que las tendencias económicas pueden tardar en influir en el turismo, puede ser útil desfazar tus datos de desempleo antes de seguir con el análisis.

Generar un desfase en xts es sencillo con el comando lag(), que requiere que indiques los datos a desfazar (el argumento x) y un valor k para determinar la dirección y la magnitud del desfase.

Procura mantener el formato coherente. Base R y el paquete zoo requieren que especifiques un desfase con un valor negativo, de modo que un desfase de 1 se expresa con "-1" (y un adelanto de 1, de forma poco intuitiva, se expresa con "1"). En cambio, el paquete xts especifica los desfases con un valor positivo, de modo que un desfase de 1 se expresa con "1" (y un adelanto de 1 se expresa con "-1").

Este ejercicio forma parte del curso

Estudio de caso: Análisis de series temporales de una ciudad en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa lag() para generar un desfase de un mes del desempleo de EE. UU. Para un desfase de un mes con datos mensuales, simplemente establece el argumento k igual a 1. Recuerda que tu objeto unemployment contiene series temporales tanto del desempleo de EE. UU. (us) como del desempleo de MA (ma). Tendrás que indicar qué columna quieres desfazar. Guarda este nuevo objeto xts como us_monthlag.
  • Haz otra llamada a lag() para generar un desfase de un año del desempleo de EE. UU. De nuevo, asegúrate de indicar la columna correcta en unemployment y el valor k apropiado para generar un desfase de todo un año. Guarda este nuevo objeto xts como us_yearlag.
  • Usa merge() para combinar tus datos originales de desempleo (unemployment) con tus nuevos desfases (us_monthlag y us_yearlag). Guarda estos datos combinados como unemployment_lags.
  • Usa head() para ver las primeras 15 filas de unemployment_lags.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create a one month lag of US unemployment
us_monthlag <- lag(___$___, k = ___)

# Create a one year lag of US unemployment
us_yearlag <- 

# Merge your original data with your new lags 
unemployment_lags <- merge(unemployment, ___, ___)

# View the first 15 rows of unemployment_lags
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