Defasando desemprego

Como as tendências econômicas podem levar algum tempo para influenciar o turismo, pode ser útil defasar seus dados de desemprego antes de seguir com a análise.

Gerar uma defasagem em xts é simples com o comando lag(), que exige que você especifique os dados a serem defasados (o argumento x) e um valor k para determinar a direção e a escala da defasagem.

Tenha cuidado para manter a formatação consistente. O R base e o pacote zoo exigem que você especifique a defasagem com um valor negativo, de modo que uma defasagem de 1 é escrita como "-1" (e um avanço de 1 é, contraintuitivamente, escrito como "1"). Já o pacote xts especifica defasagens usando um valor positivo, de modo que uma defasagem de 1 é escrita como "1" (e um avanço de 1 é escrito como "-1").

Este exercício faz parte do curso

Estudo de Caso: Analisando Séries Temporais de Cidades em R

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Instruções do exercício

Use lag() para gerar uma defasagem de um mês do desemprego dos EUA. Para uma defasagem de um mês usando dados mensais, simplesmente defina o argumento k igual a 1. Lembre-se de que seu objeto unemployment contém séries temporais tanto do desemprego dos EUA (us) quanto do desemprego de MA (ma). Você precisará especificar qual coluna deseja defasar. Salve este novo objeto xts como us_monthlag.
Faça outra chamada a lag() para gerar uma defasagem de um ano do desemprego dos EUA. Novamente, garanta que você especifique a coluna correta em unemployment e o valor k apropriado para gerar uma defasagem ao longo de um ano inteiro. Salve este novo objeto xts como us_yearlag.
Use merge() para combinar seus dados originais de desemprego (unemployment) com suas novas defasagens (us_monthlag e us_yearlag). Salve esses dados combinados como unemployment_lags.
Use head() para visualizar as primeiras 15 linhas de unemployment_lags.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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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