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01_Primera Parte_Estadistica_Descriptiva.R
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## TP de Estadística ###################################
## Curso de Tamara Burdisso - FCE UBA ##################
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## Primera Parte - Ejercicio 1 #########################
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#' Una práctica habitual de los principales bancos centrales del mundo es realizar un
#' **relevamiento sistemático de los principales pronósticos macroeconómicos de corto y mediano plazo**
#' que distintos analistas realizan sobre la evolución de la economía. Además de contribuir
#' con la política de transparencia en la comunicación, la información que proporciona este
#' tipo de encuestas resulta de **gran relevancia para las decisiones de política monetaria y económica**.
#' Adicionalmente, esta información es relevante para las decisiones de consumo e inversión,
#' constituyéndose como un bien público al proveer a la comunidad la mejor información posible
#' respecto de las estimaciones que realizan los especialistas sobre el comportamiento futuro
#' de las principales variables económicas.
#'
#' El Banco Central de la República Argentina (BCRA) publica todos los meses el
#' **Relevamiento de Expectativas de Mercado (REM)**. Para ello, en los últimos 3 días hábiles
#' de cada mes realiza un relevamiento sobre las expectativas de los precios minoristas,
#' la tasa de interés, el tipo de cambio nominal, el nivel de actividad económica y el resultado
#' primario del sector público nacional no financiero. Para mayor información sobre el REM, visitar el
#' siguiente link:
#'
#' http://www.bcra.gov.ar/Pdfs/PublicacionesEstadisticas/Consideraciones%20del%20Relevamiento%20de%20Expectativas%20de%20Mercado%20(REM).pdf
#'
#' A continuación, se presenta una simulación de los pronósticos que 48 agentes tenían en
#' diciembre de 2018 sobre la inflación anual de 2019. Las respuestas de cada agente se almacenan
#' en el objeto 'inflacion_2019':
#'
###### Ejecutar desde aqui #################################
library(tidyverse) ## Cargamos un paquete de funciones necesario para el ejercicio
inflacion_2019 <- c(31.5, 28.5, 27.5, 27.0, 31.5, 36.0, 29.0, 26.0, 28.5, 28.5, 27.0, 31.0, 31.0, 27.5,
30.0, 26.0, 27.0, 41.0, 26.5, 34.5, 28.5, 25.5, 30.0, 26.5, 31.0, 30.5, 32.0, 33.0,
28.0, 28.0, 29.0, 28.0, 26.0, 24.6, 29.5, 30.0, 34.5, 25.0, 30.0, 26.0, 27.0, 25.0,
34.5, 26.0, 28.5, 28.0, 330, 30.0)
###### Hasta aqui ##########################################
#' El ejercicio consiste en analizar qué esperan estos agentes sobre la tasa de inflación de 2019.
##### Ejercicio a)
#' Calcular las siguientes medidas de centralidad: Media, Mediana, Moda.
#'
#' Calcular las siguientes medidas de dispersion: Rango, Rango intercuartilico, Varianza y Desvio Standard.
#'
#' Las siguientes funciones pueden ser utiles para calcular estos valores:
###### Ejecutar desde aqui #################################
summary(inflacion_2019) # Esta función calcula máximo, mínimo, Q1, Q3, media y mediana
var(inflacion_2019) # Esta función calcula la varianza
sd(inflacion_2019) # Esta función calcula el desvío standard
###### Hasta aqui ##########################################
#' Calcular una tabla de frecuencias. ¿Cuáles son los 5 pronósticos más frecuentes?
###### Ejecutar desde aqui #################################
tibble(inflacion_2019=inflacion_2019) %>%
count(inflacion_2019) %>%
arrange(desc(n))
###### Hasta aqui ##########################################
#' Dibujar histograma y boxplot de las expectativas de inflación.
#'
##### Histograma:
###### Ejecutar desde aqui #################################
inflacion_2019 %>% as.data.frame() %>%
ggplot() +
geom_histogram(aes(inflacion_2019), binwidth = 1, fill="cyan", color="black") +
theme_classic() +
labs(x="Inflación en 2019", y="Frecuencia Absoluta",
title="Histograma de Expectativas de Inflación") +
scale_x_continuous(breaks=seq(0,350,25))
###### Hasta aqui ##########################################
##### Boxplot:
###### Ejecutar desde aqui #################################
inflacion_2019 %>% as.data.frame() %>%
ggplot() +
geom_boxplot(aes(y=inflacion_2019), fill="cyan") +
theme_classic() +
labs(x="", y="Pronóstico de Inflación para 2019",
title="Boxplot de Expectativas de Inflación") +
theme(axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank())
###### Hasta aqui ##########################################
#' ¿Identifica algún valor que pueda considerarse atípico? ¿Cuál?
##### Ejercicio b)
#' Al analizar los resultados y gráficos anteriores, se sospecha de un error al ingresar los datos.
#' En efecto, la respuesta número 47 fue registrada como 330, cuando en realidad debería figurar 33.0.
#' Para corregir este error, crearemos un nuevo objeto 'inflacion_2019_corregida' con el dato correcto.
###### Ejecutar desde aqui #################################
inflacion_2019_corregida <- inflacion_2019
inflacion_2019_corregida[47] <- 33.0
###### Hasta aqui ##########################################
#' Repita el calculo de medidas de centralidad y dispersion.
#' ¿Cuáles se modifican y cuales quedan igual?
#' Tambien realice nuevamente el histograma y el boxplot.
#' Explique las diferencias que observa con el ejercicio a)
#'
###### Ejecutar desde aqui #################################
summary(inflacion_2019_corregida)
var(inflacion_2019_corregida)
sd(inflacion_2019_corregida)
###### Hasta aqui ##########################################
#### Histograma
###### Ejecutar desde aqui #################################
inflacion_2019_corregida %>% as.data.frame() %>%
ggplot() +
geom_histogram(aes(inflacion_2019_corregida), binwidth = 1, fill="cyan", color="black") +
theme_classic() +
labs(x="Inflación en 2019", y="Frecuencia Absoluta",
title="Histograma de Expectativas de Inflación") +
scale_x_continuous(breaks=seq(0,45,5)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0,10,2)) +
theme(panel.grid.major.y = element_line(linetype = "dotted"),
panel.background = element_blank(),
panel.ontop = TRUE)
###### Hasta aqui ##########################################
#### Boxplot
###### Ejecutar desde aqui #################################
inflacion_2019_corregida %>% as.data.frame() %>%
ggplot() +
geom_boxplot(aes(y=inflacion_2019_corregida), fill="cyan") +
theme_classic() +
labs(x="", y="Pronóstico de Inflación para 2019",
title="Boxplot de Expectativas de Inflación") +
theme(axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_line(linetype = "dotted"),
panel.background = element_blank(),
panel.ontop = TRUE)
###### Hasta aqui ##########################################
##### Ejercicio c)
#' Viendo los resultados de a) y b), explique el significado de la siguiente frase:
#' 'La mediana y el RIC son robustas a la ocurrencia de valores atipicos, mientras que la media y la
#' varianza no lo son'
##### Ejercicio d)
#' Supongamos que un grupo de 15 agentes envió tarde su respuesta, por lo que no fueron incluidos
#' originalmente en el REM. El BCRA decide actualizar su publicación incorporando estos nuevos 15 pronósticos.
#' Sorprendentemente, los 15 pronósticos son iguales: todos esperan una inflación del 30% para 2019.
#' Incorpore estas notas al objeto inflacion_2019_corregida:
#'
###### Ejecutar desde aqui #################################
inflacion_2019_corregida <- c(inflacion_2019_corregida, rep(30,15))
###### Hasta aqui ##########################################
#' Revise que se han incorporado las notas correctamente:
###### Ejecutar desde aqui #################################
inflacion_2019_corregida
###### Hasta aqui ##########################################
#' Repita el cálculo de los indicadores de centralidad y dispersión.
#' También realice histograma y boxplot.
#' Compare con los resultados del ejercicio b)
#' ¿Qué efectos tiene que se hayan incorporado 15 pronósticos iguales?
#'
###### Ejecutar desde aqui #################################
summary(inflacion_2019_corregida)
var(inflacion_2019_corregida)
sd(inflacion_2019_corregida)
###### Hasta aqui ##########################################
#### Histograma
###### Ejecutar desde aqui #################################
inflacion_2019_corregida %>% as.data.frame() %>%
ggplot() +
geom_histogram(aes(inflacion_2019_corregida), binwidth = 1, fill="cyan", color="black") +
theme_classic() +
labs(x="Inflación en 2019", y="Frecuencia Absoluta",
title="Histograma de Expectativas de Inflación") +
scale_x_continuous(breaks=seq(0,45,5)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(0,20,4)) +
theme(panel.grid.major.y = element_line(linetype = "dotted"),
panel.background = element_blank(),
panel.ontop = TRUE)
###### Hasta aqui ##########################################
#### Boxplot
###### Ejecutar desde aqui #################################
inflacion_2019_corregida %>% as.data.frame() %>%
ggplot() +
geom_boxplot(aes(y=inflacion_2019_corregida), fill="cyan") +
theme_classic() +
labs(x="", y="Pronóstico de Inflación para 2019",
title="Boxplot de Expectativas de Inflación") +
theme(axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_line(linetype = "dotted"),
panel.background = element_blank(),
panel.ontop = TRUE)
###### Hasta aqui ##########################################
# Interpretar los resultados.
# Fin del ejercicio.