Uso de APIs en R para el Acceso a datos económicos: OCDE, FMI, Banco Mundial, UN Comtrade y Eurostat

# Es el enlace que genera la página de la OCDE.
url<- "https://sdmx.oecd.org/public/rest/data/OECD.SDD.STES,DSD_KEI@DF_KEI,/.M.PRVM.IX.C..?startPeriod=2000-01&dimensionAtObservation=AllDimensions"  
Volumen_Y_M<- readSDMX(url)
Volumen_Y_M<-Volumen_Y_M %>% as.tibble()
Volumen_Y_M %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>% 
  head(10) %>% 
  kable(caption = "Indice de Volumen de la Producción de manufactura de algunos paises de la OCDE") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API de la OCDE",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

## Ejemplificar su uso.
Grafica<-Volumen_Y_M %>% 
  filter(REF_AREA%in%c("KOR", "USA","FRA","BRA"),
         TIME_PERIOD>2013) %>% 
  select(TIME_PERIOD,REF_AREA,obsValue) %>% 
  group_by(TIME_PERIOD,REF_AREA) %>% 
  pivot_wider(names_from = REF_AREA, values_from = obsValue) -> Comparativa1
Comparativa1[,-1]%>% ts(start = c(2013,1), frequency = 12 ) ->`Indice de Volumen de la Producción de manufactura de algunos paises de la OCDE`
ts_plot(`Indice de Volumen de la Producción de manufactura de algunos paises de la OCDE`)

#install.packages("comtradr") #Para instalar la librería.
library(comtradr)
#set_primary_comtrade_key('clave') # Se ingresa la KEY que brinda el sitio web de UNcomtrade
Exportaciones_CA<-ct_get_data(commodity_code = ,
                              reporter = c("SLV","HND","GTM","CRI","NIC","PAN"), 
                              partner = c("World"),
                              frequency =  "M",
                              flow_direction = "export",
                              start_date  = 2024,
                              end_date = 2024)
Exportaciones_CA<-Exportaciones_CA %>% select(Mes=ref_month,Year=ref_year,ISO=reporter_iso,Country=reporter_desc,Socio=partner_desc,Valor=fobvalue) %>%  
  mutate(Valor=round((Valor/1e6),2)) %>% 
kable(caption = "Exportaciones de los Países de Centroamérica con el resto del mundo en MM USD ") %>%
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API de Uncomtrade",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 
Exportaciones_CA

Paises_<-country_codes # Muestra los Países
Catalogo_Productos<-ct_get_ref_table("HS") # Brinda catalogo de los productos y servicios según se especifique. 
Posibles_productos <- ct_commodity_lookup("Maize", return_code = TRUE, return_char = TRUE) # Busca todo los relacionado a la mercancía especificada.

# Buscar todos los códigos de productos relacionados con el Vehículos
Car_datos <- ct_commodity_lookup("Vehicles", return_code = TRUE, return_char = TRUE) 

# Realizar la consulta a la API para obtener datos de exportación de Vehículos
datos_Car <- ct_get_data(
  reporter = "JPN",  
  flow_direction = c("export"),
  partner = "USA",
  start_date = 2020,  
  end_date = 2023,
  frequency = "A",    
  commodity_code = Car_datos)

datos_Car<-datos_Car %>% select(Year=ref_year,
                                ISO=reporter_iso,
                                Country=reporter_desc,
                                Socio=partner_desc,
                                Nivel_Agregacion=aggr_level,
                                Codigo_Arancelario=cmd_code,
                                Descripcion=cmd_desc,
                                Valor=fobvalue) %>% 
  filter(Nivel_Agregacion==2) %>% 
  mutate(Valor=round((Valor/1e6),2)) %>% 
kable(caption = "Exportaciones de Japón del Capitulo Arancelario 87 hacia Estados Unidos en MM USD") %>%
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API de Uncomtrade",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 
datos_Car

# install.packages("eurostat") Para instalar la librería.
library(eurostat)

Datasets_Eurostats<-get_eurostat_toc() # Permite conocer los conjutos de datos existentes en la API. 
Datasets_Eurostats%>% head(10) %>% 
  filter(values>0) %>% 
  #filter(title=="Final consumption expenditure of general government")
  kable(caption = "Datasets disponibles en la API de Eurostats") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API de Eurostats",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

# Acceder al Datasets que contiene el consumo Final del Gobierno Central.
Consumo_GC<- get_eurostat(id="tec00010") 
Consumo_GC<-Consumo_GC %>% 
  filter(TIME_PERIOD=="2023-01-01",
         geo%in%c("FR", "ES", "DK", "DE"))

Consumo_GC %>% kable(caption = "Datasets disponibles en la API de Eurostats") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API de Eurostats",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

Diccionario<-get_eurostat_dic(dictname = "unit") # CP_MEUR = "Current prices, million euro" y PC_GDP = "Percentage of gross domestic product (GDP)"
Diccionario %>% 
  head(10) %>% 
  kable(caption = "Diccionario de los valores de las variables") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API de Eurostats",
               notation="symbol") %>%  kable_styling()

library(imfapi)

# Para conocer los dataset disponibles
Datasets_disponibles_FMI<-imf_get_dataflows()

Datasets_disponibles_FMI %>% 
  arrange(desc(last_updated)) %>% 
  head(10) %>% 
  kable(caption = "Datasets disponibles en la API del IMF") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API del IMF",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

# Para conocer la estructura del dataset seleccionado

Estructura_Dataset<-imf_get_datastructure("CPI",include_time = T,include_measures = T)

Estructura_Dataset%>% 
  kable(caption = "Estructura de Datasets disponibles en la API del IMF") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API del IMF",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

# Brindar los indicadores disponibles dentro del dataset selecionado.

indicadores_disponibles_datasets <- imf_get_codelists(dimension_ids = c("TYPE_OF_TRANSFORMATION"),  dataflow_id = "CPI")
indicadores_disponibles_datasets%>% 
  kable(caption = "Indicadores disponibles") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API del IMF",
               notation="symbol") %>%  kable_styling()

# Realiza la consulta a la API del indicador específico.
Consumer_price_index<- imf_get(dataflow_id = "CPI", dimensions = list(INDEX_TYPE = c("CPI"),COICOP_1999= "_T", TYPE_OF_TRANSFORMATION
="YOY_PCH_PA_PT", FREQUENCY ="M" ),start_period="2020-M01", end_period="2025-M10")


Consumer_price_index%>% 
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>% 
  head(10) %>% 
  kable(caption = "Índice de precios al consumidor, todos los artículos") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API del IMF",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

# Ejemplo de su uso: IPC de :Argentina (AR), Sudán del Sur (SS), Turquía (TR), Sierra Leona (SL), El Salvador (SV), Estados Unidos (US).
Grafica2<-Consumer_price_index%>% 
  filter(COUNTRY%in%c("ARG", "SSD", "TUR", "SLE", "SLV", "USA")) %>% 
  select(TIME_PERIOD,COUNTRY,OBS_VALUE) %>% 
  group_by(TIME_PERIOD,COUNTRY) %>% 
  pivot_wider(names_from = COUNTRY, values_from = OBS_VALUE) -> Comparativa2
Comparativa2[,-1]%>% ts(start = c(2020,1), frequency = 12 ) ->`Variación Porcentual del Índice de precios al consumidor, todos los artículos`
ts_plot(`Variación Porcentual del Índice de precios al consumidor, todos los artículos`)

# Para conocer la estructura del dataset seleccionado

WEO_Estructura_Dataset<-imf_get_datastructure("WEO",include_time = T,include_measures = T)

WEO_Estructura_Dataset%>% 
  kable(caption = "Estructura de Datasets WEO disponible en la API del IMF") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API del IMF",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

# Brindar los indicadores disponibles dentro del dataset selecionado.

WEO_indicadores_disponibles_datasets <- imf_get_codelists(dimension_ids = c("INDICATOR"),  dataflow_id = "WEO")

WEO_indicadores_disponibles_datasets%>% 
  head(10) %>% 
  kable(caption = "Indicadores disponibles en el WEO") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API del IMF",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

CRECIMIENTO_WEO<- imf_get(dataflow_id = "WEO", dimensions = list(INDICATOR="NGDP_RPCH",COUNTRY=c("SLV","PAN","CRI","GTM","HND","NIC"),FREQUENCY ="A")) 

CRECIMIENTO_WEO<-CRECIMIENTO_WEO %>% 
  filter(TIME_PERIOD>2024) %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) 
  

Grafica3<-CRECIMIENTO_WEO%>% 
  pivot_wider(names_from = COUNTRY, values_from = OBS_VALUE) -> Comparativa3
Comparativa3 %>% select(CRI,GTM,HND,NIC,PAN,SLV)->Comparativa3 
Comparativa3%>% ts(start = c(2025), frequency = 1) ->`Perspectivas de Crecimiento Economico 2025-2030`
ts_plot(`Perspectivas de Crecimiento Economico 2025-2030`)

#install.packages("wbstats")
library(wbstats)

# Para concer los indicadores disponibles en la API.
indicadores<-wb_indicators(lang = "es") 
indicadores %>% 
  head(10) %>% 
  kable(caption = "Indicadores disponibles en la API del Banco Mundial") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API del BM",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

# Consulta a la API
PIB_Percapita<-wb_data(indicator = "NY.GDP.PCAP.KD.ZG",country = c("SLV", "GTM", "HND", "NIC", "CRI", "PAN", "CHN", "USA"),start_date = 2014, end_date = 2023,lang = "es")
PIB_Percapita %>% 
  head(10) %>% 
  kable(caption = "Crecimiento del PIB per cápita (% anual)") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API del BM",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

indicadores %>% filter(indicator_id%in% c("NE.GDI.TOTL.ZS","SE.ADT.1524.LT.ZS", "EN.ATM.CO2E.KT","SH.MED.PHYS.ZS", "SI.POV.GINI")) %>% 
  kable(caption = "Descripción de los Indicadores") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API del BM",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

Seccion_indicadores<-wb_data(indicator = c("NE.GDI.TOTL.ZS","SE.ADT.1524.LT.ZS","SH.MED.PHYS.ZS", "SI.POV.GINI"),country = "SLV",start_date = 1990,end_date = 2019 ,lang = "es")
Seccion_indicadores %>% 
  head(10) %>% 
  kable(caption = "Bateria de Indicadores") %>%  
  kable_classic(html_font = "Times New Roman", font_size = 14) %>% 
  add_footnote(label="Tomado de la API del BM",
               notation="symbol") %>%  kable_styling() 

h1,h2,h3,h4{
    font-size: 20px;
    font-weight: bold;
    font-family: 'Times New Roman', Times, serif;
    line-height:2;
}
h1 {
    text-align: justify;
}
h4{
    text-align:justify;
    font-weight: bold
}
p, li{
  text-indent: 40px;
    font-size:12 px;
    font-family: 'Times New Roman', Times, serif;
      line-height: 1.50;
}