UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR - ESCUELA DE ECONOMÍA

Tarea A14: Guía de trabajo sobre base de datos de Comercio Exterior

Literal “A”

Con base en la información disponible en la “Base de Datos de Comercio Exterior” del BCR, incluida en el archivo .RData disponible para esta tarea, para los años 2018-2020. Genera una tabla tal como se mostró en las clases (aún no incluya los nombres ISO de los países). Muestre un head de 10 casos.

options(scipen = 99999)

# Cargando Librerias
library(dplyr)
library(readxl)
library(tidyr)
library(kableExtra)

load("C:/Users/victo/Downloads/data_comercio_exterior.RData")

anios_ranking <- 2018:2020
data_comercio_exterior %>%
  filter(anio %in% anios_ranking) -> data_ranking_comercio

Mostrando información de la tabla.

data_comercio_exterior %>% 
  head(10) %>%
  kable(caption = "Base de Datos de Comercio Exterior 2018 - 2020")%>% kable_styling()
Base de Datos de Comercio Exterior 2018 - 2020
pais sac anio mes valor_cif kilogramos_importaciones valor_fob kilogramos_exportaciones
Afganistan 4010390000 2017 4 58.06 0.92 0 0
Afganistan 6812999000 2017 4 88.38 1.39 0 0
Afganistan 8487900000 2017 4 20.93 0.33 0 0
Afganistan 8511800000 2017 4 98.93 1.56 0 0
Afganistan 8708930000 2017 4 62.18 0.98 0 0
Afganistan 9028200000 2017 4 130.06 2.05 0 0
Afganistan 6913100000 2017 12 650.43 5.49 0 0
Afganistan 7326209000 2017 12 2.00 0.01 0 0
Afganistan 0806200000 2018 6 6448.43 1463.92 0 0
Afganistan 6104220000 2018 10 3153.37 2407.61 0 0

Literal “B”

Agregue la información estandarizada de los países (nombres iso de los países y regiones, etc, tal como se vio en clases). Muestre un head de 10 casos.

nombres_paises <- "C:/Users/victo/Downloads/master_paises_iso.xlsx"

nombres_iso_paises <- read_excel(nombres_paises)

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

head(data_comercio_exterior, 10) %>%
  kable(caption = "BASE DE DATOS COMERCIO EXTERIOR ISO 2018-2020")%>% kable_minimal()
BASE DE DATOS COMERCIO EXTERIOR ISO 2018-2020
pais sac anio mes valor_cif kilogramos_importaciones valor_fob kilogramos_exportaciones nom_pais_ingles iso_2 iso_3 codigo_pais…5 codigo_pais…6 region cod_region sub_region cod_sub_region region_intermedia cod_region_intermedia …13
Afganistan 4010390000 2017 4 58.06 0.92 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 6812999000 2017 4 88.38 1.39 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 8487900000 2017 4 20.93 0.33 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 8511800000 2017 4 98.93 1.56 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 8708930000 2017 4 62.18 0.98 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 9028200000 2017 4 130.06 2.05 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 6913100000 2017 12 650.43 5.49 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 7326209000 2017 12 2.00 0.01 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 0806200000 2018 6 6448.43 1463.92 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142
Afganistan 6104220000 2018 10 3153.37 2407.61 0 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA Asia 142

Literal “C”

Obtenga un ranking, anual, de los 5 principales socios comerciales de El Salvador, para el periodo 2018-2020.

data_comercio_exterior %>% 
  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() -> insumo_reporte

head(insumo_reporte, 10)

Presentado en formato con tabla

library(tidyr)

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

library(kableExtra)
tabla %>%
  kable(caption = paste("Top",5,"de Exportaciones  de periodo",
    min(anios_ranking),"-",max(anios_ranking))) %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR")
Top 5 de Exportaciones de periodo 2018 - 2020
anio 1 2 3 4 5
2017 USA|44.52 HND|13.83 GTM|13.75 NIC|7.48 CRI|4.55
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 con base en datos del BCR