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ACTIVIDAD 1- Gráficas en R

Angie Argote - 1826205

Yeferson Malpud - 2040783

Jhan Mendoza - 1831883

Las tasas de interés a corto plazo son las tasas a las que se contratan préstamos a corto plazo entre instituciones financieras o la tasa a la que se emiten o se negocian en el mercado títulos públicos a corto plazo. Las tasas de interés a corto plazo son generalmente promedios de tasas diarias, medidas como un porcentaje. Las tasas de interés a corto plazo se basan en las tasas del mercado monetario a tres meses, cuando estén disponibles.

Teniendo en cuenta la base de datos de la OECD Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico. Se hace uso de los datos disponibles en la pagina y graficarlos en Rstudio se escogio datos sobre la tasa de interes a corto plazo teniendo en cuenta los siguientes países: Estados Unidos (USA), Mexico (MEX), Francia (FRA) y Colombia (COL).

A continuación se muestran algunos gráficos para mostrar el comportamiento en uno o un grupo de periodos de las tasas de interes de los paises anteriormente nombrados.

library(readr)
Data1 <- read_csv("DP_LIVE_13042023053303484.csv")

Gráfica 1. Serie temporal

El grafico muestra la relacion de tasa de interes de cada pais con el tiempo para el periodo 2012-Actualidad. Mostrando claramente la variacion de lastasas de interes con respecto al tiempo. Colombia y Mexico presentan tasas de interes altas frente a USA y Francia. Ademas se puede observarcomo en el ultimo año las tasas de interes se han incrementado en todos los paises analizados.

Data11 <- Data1[ ,-c(2,3,4,5,8)]
library(zoo)
Data1$FECHA <-as.Date(as.yearmon(Data1$TIME))
Data1 <- Data1[,-(2)]
Data1$FECHA<-as.Date(Data1$FECHA,format = "%Y/%m/%d")

#grafica de series de tiempo 
library(ggplot2)
ggplot(Data1, aes(x = FECHA, y = Value, group = LOCATION, color = LOCATION))+
  geom_line(size= 1.2)+
  scale_y_continuous(breaks=seq (0,15,2))+
  labs(title = "Grafica 1.Serie Temporal",
       x = "Periodo",
       y = "Tasa de interés (%)",
       color = "País",
       caption = "fuente: data.oecd.org") + 
  theme_bw(base_size = 9,base_family= "")

Gráfica 2. Areas apiladas

Al igual que el gráfico de series de tiempo, un gráfico de áreas apiladas puede mostrar el comportamiento de las tasas de interés a corto plazo a lo largo del tiempo. Cada tasa de interés se representa mediante un área de color que se apila encima de la tasa de interés a corto plazo mas bajas. Si una tasa de interés aumenta, su área de color se elevará por encima de las otras áreas.

ggplot(Data1, aes(x = FECHA,y = Value/2, fill = LOCATION)) +
  geom_area(color = "black") +
  labs(title = "Gráfica de áreas ampliadas",
       subtitle = "Tasas de interés a corto plazo periodo 2011-Actualidad",
       caption = "fuente: data.oecd.org",
       x = "Periodo",
       y = "Tasa de interes (%)",
       fill = "Paises") +
  scale_fill_brewer(palette = 10) +
  theme_bw(base_size = 9,base_family= "")

library(readr)
Data1 <- read_csv("DP_LIVE_13042023053303484.csv")
library(tidyverse)
Anio2022 <- Data1 %>% 
  select(LOCATION, TIME, Value) %>% 
  filter(TIME > 2023-01)
View(Anio2022)

Gráfica 3. Diagramas de cajas y bigotes

El diagrama de cajas y bigotes muestra la relacion de las tasa de interes para el año 2022 de una muestra de 59 datos correspondiente a los cuatro paises elegidos. En el diagrama vemos que una linea horizontal dentro de la caja, marca el valor exacto de la mediana, punto que deja a la mitad de los puntos corespondiente a la dipersion de la tasa de interes por encima y a la otra mitad por debajo. Teniendo en cuenta lo anterior del grafico se puede inferir que las tasas de interes mas altas por encima de la mediana, se encuentran en Colombia alrededor del 10%, seguido de Mexico alrededor del 8%, USA del 3% y por ultimo Francia del 1%, representrando las tasas de interes en el 2022.

library(ggplot2)
ggplot(Anio2022, aes(x = LOCATION,
                    y = Value)) +
  geom_boxplot(aes(fill = LOCATION), show.legend = FALSE, alpha = 0.4, outlier.shape = 25) +
  geom_jitter(color="black", size=0.5, alpha=1.0) +
   labs(title = "Tasa de Interes 2022",
       subtitle = "Periodo 01 Enero - 31 Diciembre",
       x = "Pais", y= "Tasa de Interes %") +theme_bw() +
  scale_fill_manual(values = c("#9ED120", "#ECDA25", "#5BD7D0", "#D76A5B"))

Gráfica 4. Diagrama de dispersión

El diagrama de dispersion nos muestra como es la dispersion de los datos en este caso tasa de interes respecto a cada pais desde el 2011 hasta marzo del 2023. En el grafico se puede observar la variacion de las tasas de interes.

library(scales)
ggplot(Data1, aes(x = Value, y= LOCATION)) +
  geom_jitter(aes(colour = LOCATION), show.legend = FALSE, alpha = 0.4) +
  labs(title = "Tasa de Interes", 
       x = "Tasa de Interes %", y = "Pais",
       subtitle = "Cifras para periodo 2011-Actual",
       x = "", y = "") + theme_bw()

Gráfica 5. Grafico Ridgeline

Al igual que el diagrama anterior,un diagrama de línea de cresta (también llamado diagrama de control) muestra la distribución la distribucion a lo largo de toda la historia de los daos. Esta vez se pueden evidensiar con densidades para cada uno de los paises.