library(readxl)
distancia <- read_excel("distancia.xlsx", 
    col_types = c("numeric"))
FLUJOCOMERCIAL <- read_excel("FLUJOCOMERCIAL.xlsx", 
    sheet = "Hoja2", col_types = c("numeric"))
PIB_CRI <- read_excel("PIB_CRI.xlsx",
    col_types = c("numeric"))
PIB_SLV <- read_excel("PIB_SLV.xlsx",
    col_types = c("numeric"))

data<-data.frame(
  anio=2013:2023,
  FLUJOCOMERCIAL,
  distancia,
  PIB_CRI,
  PIB_SLV
)

library(dplyr)
library(kableExtra)
library(readxl)
# Filtrar los datos que son inválidos
data<- data %>%
  filter(!is.na(FLUJOCOMERCIAL) & FLUJOCOMERCIAL>0,
         !is.na(distancia) & distancia>0,
         !is.na(PIB_CRI) & PIB_CRI>0,
         !is.na(PIB_SLV) & PIB_SLV>0)
# Transformación de las varibales y el cálculo de los logaritmos
Model_Data<- data %>%
  mutate(
    log_FLCOM= log(FLUJOCOMERCIAL),
    log_PIB= log(PIB_SLV*PIB_CRI),
    log_DTS= log(distancia)
  ) 
# Verificación de colinealidad
cor_Mat<-cor(Model_Data %>% 
               select(log_PIB,
                      log_DTS), 
             use = "complete.obs")
print(cor_Mat)

library(lmtest)
library(stargazer)
Model_Data$log_FLCOM<-unlist(Model_Data$log_FLCOM)
# Cáculo del modelo de gravedad
Modelo_Gravedad<-lm(log_FLCOM~log_PIB+log_DTS, data = Model_Data)
options(scipen = 999999999999999)
stargazer(Modelo_Gravedad,title = "Modelo de Gravedad CRI-SLV 2013-2023", type="text",digits = 10)