Materia: metodos para el analisis economico

Carnet: LC22029

Guia de trabajo sobre base de datos de Comercio Exterior

1. Agregue la información estandarizada de los países (nombres iso de los países y regiones, etc, tal como se vio en clases) en la tabla de comrcio exterior.

Muestre un head de 10 casos .

options(scipen = 999)
library(dplyr)
library(readxl)
library(readr)
# base de datos de comercio exterior
load("C:/KLLC/2024/Ciclo II/Metodos para el analisis economico/base datos P1/data_comercio_exterior.RData")

# carga de base de datos ISO 

base_ISO <- "C://KLLC//2024//Ciclo II//Metodos para el analisis economico//base datos P1//master_paises_iso.xlsx"

nombres_ISO <- read_excel(base_ISO)

data_comercio_exterior%>%
  left_join(nombres_ISO,
            by= c("pais" = "nom_pais_esp")) -> data_comercio_exterior

rango <- 2018:2020
data_comercio_exterior%>%
  filter(anio %in% rango) -> data_rango
data_rango %>%
  select(pais,iso_3, everything()) -> data_ranking

head(data_ranking, n=10)

2. Obtenga un ranking, anual, de los 5 principales socios comerciales de El Salvador, para el periodo 2018-2020. Presente sus resultados en el siguiente formato:

Top 5 Socios comerciales, periodo 2018-2020, datos en porcentaje de las exportaciones totales.

data_ranking %>% 
  group_by(anio,iso_3) %>% 
  summarise(total=sum(valor_fob)) %>% mutate(percent=round(prop.table(total)*100,2)) %>% 
  slice_max(n = 5,order_by = total) %>% 
  as.data.frame() %>% 
  group_by(anio) %>% 
  mutate(rank = row_number(),
         data=paste(iso_3,"|",percent,sep = "")) %>% 
  select(anio,data,rank) %>% as.data.frame() -> reporte
print(reporte)
##    anio      data rank
## 1  2018 USA|44.07    1
## 2  2018 HND|15.34    2
## 3  2018 GTM|14.36    3
## 4  2018  NIC|6.87    4
## 5  2018  CRI|4.39    5
## 6  2019 USA|41.88    1
## 7  2019 GTM|15.95    2
## 8  2019 HND|15.91    3
## 9  2019  NIC|6.68    4
## 10 2019   CRI|4.5    5
## 11 2020 USA|35.73    1
## 12 2020  GTM|16.9    2
## 13 2020 HND|15.21    3
## 14 2020  NIC|7.65    4
## 15 2020  CRI|5.21    5
library(tidyr)
library(kableExtra)

reporte %>% 
  pivot_wider(names_from = rank, values_from = data) -> tabla

#Tabla con formato
tabla%>%
  kable(caption = paste("Top", 5, "de Exportaciones periodo",
                        min(rango), "-", max(rango)))%>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia utilizando base de datos del BCR")
Top 5 de Exportaciones periodo 2018 - 2020
anio 1 2 3 4 5
2018 USA|44.07 HND|15.34 GTM|14.36 NIC|6.87 CRI|4.39
2019 USA|41.88 GTM|15.95 HND|15.91 NIC|6.68 CRI|4.5
2020 USA|35.73 GTM|16.9 HND|15.21 NIC|7.65 CRI|5.21

Note: aElaboración propia utilizando base de datos del BCR