Respuesta a la pregunta de investigación mediante un análsis comparativo
- Jhenifer Canchari Ferro - Jesmar Hernan Centeno Churampi - Astrid Eliane Machuca Quichua
21 - 08 - 2025
Tratamiento de datos
Luego de ello ejecutamos las librias a necesitar:
##
## Adjuntando el paquete: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union## Registered S3 method overwritten by 'GGally':
## method from
## +.gg ggplot2## Warning: package 'corrplot' was built under R version 4.4.3## corrplot 0.95 loaded##
## Adjuntando el paquete: 'MASS'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## select## Warning: package 'leaps' was built under R version 4.4.3Ahora importamos la data:
Análisis descriptivo de cada data frame
Comenzamos primero sacando con las medidas clásicas de tendencia central donde estas son esenciales para poder darnos una vista panorámica del tema a tratar.
Medidades
Tendencia central
Media
PBI precios constantes
Sudamerica
El PIB a precios constantes de Argentina fue 359,240,135,608 dólares, en promedio.
## [1] 359240135608El PIB a precios constantes de Bolivia fue 17,034,378,082 dólares, en promedio.
## [1] 17034378082El PIB a precios constantes de Brasil fue 1,023,315,000,000 dólares, en promedio.
## [1] 1.023315e+12El PIB a precios constantes de Colombia fue 148,242,146,376 dólares, en promedio.
## [1] 148242146376El PIB a precios constantes de Chile fue 115,482,000,000 dólares, en promedio.
## [1] 1.15482e+11A. del Norte
El PIB a precios constantes de Estados Unidos fue 11,129,280,000,000 dólares, en promedio.
## [1] 1.112928e+13El PIB a precios constantes de Canadá fue 961,181,905,751 dólares, en promedio.
## [1] 961181905751El PIB a precios constantes de México fue 728,153,447,252 dólares, en promedio
## [1] 728153447252El PIB a precios constantes de Puerto Rico fue 69,776,545,672 dólares, en promedio.
## [1] 69776545672El PIB a precios constantes de Panamá fue 23,382,873,266 dólares, en promedio.
## [1] 23382873266Europa
El PIB a precios constantes de Alemania fue 2,377,379,000,000 dólares, en promedio.
## [1] 2.377379e+12El PIB a precios constantes de Francia fue 1,646,883,000,000 dólares, en promedio.
## [1] 1.646883e+12El PIB a precios constantes de Suecia fue 324,757,316,815 dólares, en promedio.
## [1] 324757316815El PIB a precios constantes de Italia fue 1,441,787,000,000 dólares, en promedio.
## [1] 1.441787e+12El PIB a precios constantes de España fue 790,212,000,000 dólares, en promedio.
## [1] 7.90212e+11Asia
El PIB a precios constantes de China fue 3,837,002,000,000 dólares, en promedio.
## [1] 3.837002e+12El PIB a precios constantes de India fue 877,919,148,597 dólares, en promedio.
## [1] 877919148597El PIB a precios constantes de Japón fue 3,064,006,000,000 dólares, en promedio
## [1] 3.064006e+12El PIB a precios constantes de Corea del Sur fue 639,729,274,107 dólares, en promedio.
## [1] 639729274107El PIB a precios constantes de Indonesia fue 390,391,928,773 dólares, en promedio.
## [1] 390391928773África
El PIB a precios constantes de Nigeria fue 223,884,171,533 dólares, en promedio.
## [1] 223884171533El PIB a precios constantes de Sudáfrica fue 207,896,091,904 dólares, en promedio.
## [1] 207896091904El PIB a precios constantes de Egipto fue 159,043,855,622 dólares, en promedio.
## [1] 159043855622El PIB a precios constantes de Kenia fue 35,679,715,768 dólares, en promedio.
## [1] 35679715768El PIB a precios constantes de Ghana fue 23,021,837,681 dólares, en promedio.
## [1] 23021837681Media
PBI per cápita
Sudamerica
El PIB per cápita de Argentina fue 10,409.19 dólares, en promedio.
## [1] 10409.19El PIB per cápita de Bolivia fue 2,094.37 dólares, en promedio.
## [1] 2094.368El PIB per cápita de Brasil fue 6,316.71 dólares, en promedio.
## [1] 6316.714El PIB per cápita de Colombia fue 3,971.91 dólares, en promedio.
## [1] 3971.907El PIB per cápita de Chile fue 7,463.81 dólares, en promedio.
## [1] 7463.809A. del Norte
El PIB per cápita de Estados Unidos fue 40,574.36 dólares, en promedio.
## [1] 40574.36El PIB per cápita de Canadá fue 32,143.52 dólares, en promedio.
## [1] 32143.52El PIB per cápita de México fue 8,037.74 dólares, en promedio.
## [1] 8037.741El PIB per cápita de Puerto Rico fue 20,314.97 dólares, en promedio.
## [1] 20314.97El PIB per cápita de Panamá fue 7,545.21 dólares, en promedio.
## [1] 7545.214Europa
El PIB per cápita de Alemania fue 29,500.58 dólares, en promedio.
## [1] 29500.58El PIB per cápita de Francia fue 27,201.34 dólares, en promedio.
## [1] 27201.34El PIB per cápita de Suecia fue 36,119.88 dólares, en promedio.
## [1] 36119.88El PIB per cápita de Italia fue 25,169.08 dólares, en promedio.
## [1] 25169.08El PIB per cápita de España fue 19,038.91 dólares, en promedio.
## [1] 19038.91Asia
El PIB per cápita de China fue 2,879.98 dólares, en promedio.
## [1] 2879.984El PIB per cápita de India fue 793.06 dólares, en promedio.
## [1] 793.0636El PIB per cápita de Japón fue 25,035.06 dólares, en promedio.
## [1] 25035.06El PIB per cápita de Corea del Sur fue 13,355.98 dólares, en promedio.
## [1] 13355.98El PIB per cápita de Indonesia fue 1,774.15 dólares, en promedio.
## [1] 1774.152África
El PIB per cápita de Nigeria fue 1,847.43 dólares, en promedio.
## [1] 1847.425El PIB per cápita de Sudáfrica fue 5,136.37 dólares, en promedio.
## [1] 5136.365El PIB per cápita de Egipto fue 2,096.08 dólares, en promedio.
## [1] 2096.078El PIB per cápita de Kenia fue 1,219.58 dólares, en promedio.
## [1] 1219.584El PIB per cápita de Ghana fue 1,179.15 dólares, en promedio.
## [1] 1179.149Media
PBI per cápita variación %
Sudamerica
La variación porcentual del PIB per cápita de Argentina fue 1.04 %, en promedio.
## [1] 0.01035895La variación porcentual del PIB per cápita de Bolivia fue 1.53 %, en promedio.
## [1] 0.01527434La variación porcentual del PIB per cápita de Brasil fue 2.10 %, en promedio.
## [1] 0.02101133La variación porcentual del PIB per cápita de Colombia fue 2.03 %, en promedio.
## [1] 0.02031775La variación porcentual del PIB per cápita de Chile fue 2.46 %, en promedio.
## [1] 0.0246126A. del Norte
La variación porcentual del PIB per cápita de Estados Unidos fue 2.01 %, en promedio
## [1] 0.02014535La variación porcentual del PIB per cápita de Canadá fue 1.72 %, en promedio.
## [1] 0.01720046La variación porcentual del PIB per cápita de México fue 1.51 %, en promedio.
## [1] 0.01505977La variación porcentual del PIB per cápita de Puerto Rico fue 2.56 %, en promedio.
## [1] 0.02562813La variación porcentual del PIB per cápita de Panamá fue 3.04 %, en promedio.
## [1] 0.03036449Europa
La variación porcentual del PIB per cápita de Alemania fue 2.04 %, en promedio.
## [1] 0.02040577La variación porcentual del PIB per cápita de Francia fue 2.10 %, en promedio.
## [1] 0.02100146La variación porcentual del PIB per cápita de Suecia fue 1.91 %, en promedio.
## [1] 0.01907353La variación porcentual del PIB per cápita de Italia fue 2.05 %, en promedio.
## [1] 0.02054183La variación porcentual del PIB per cápita de España fue 2.49 %, en promedio.
## [1] 0.02487857Asia
La variación porcentual del PIB per cápita de China fue 6.66 %, en promedio.
## [1] 0.06659859La variación porcentual del PIB per cápita de India fue 3.23 %, en promedio.
## [1] 0.03225687La variación porcentual del PIB per cápita de Japón fue 2.89 %, en promedio.
## [1] 0.02885881La variación porcentual del PIB per cápita de Corea del Sur fue 5.78 %, en promedio.
## [1] 0.05784617La variación porcentual del PIB per cápita de Indonesia fue 3.19 %, en promedio.
## [1] 0.03194976África
La variación porcentual del PIB per cápita de Nigeria fue 1.03 %, en promedio.
## [1] 0.01029469La variación porcentual del PIB per cápita de Sudáfrica fue 0.61 %, en promedio.
## [1] 0.006129979La variación porcentual del PIB per cápita de Egipto fue 2.76 %, en promedio.
## [1] 0.02758237La variación porcentual del PIB per cápita de Kenia fue 1.40 %, en promedio.
## [1] 0.01400807La variación porcentual del PIB per cápita de Ghana fue 1.11 %, en promedio.
## [1] 0.01111335Mediana
PBI precios constantes
Sudamerica
El PIB a precios constantes de Argentina fue 304,952,835,453 dólares.
## [1] 304952835453El PIB a precios constantes de Bolivia fue 12,708,828,008 dólares.
## [1] 12708828008El PIB a precios constantes de Brasil fue 944,516,460,479 dólares.
## [1] 944516460479El PIB a precios constantes de Colombia fue 125,385,734,385 dólares.
## [1] 125385734385La mediana del PIB a precios constantes de Chile fue 81,712,601,101 dólares.
## [1] 81712601101A. del Norte
La mediana del PIB a precios constantes de Estados Unidos fue 9,952,094,000,000 dólares.
## [1] 9.952094e+12La mediana del PIB per cápita de Canadá fue 31,826.05 dólares.
## [1] 876935242827La mediana del PIB a precios constantes de México fue 704,427,196,200 dólares.
## [1] 704427196200La mediana del PIB a precios constantes de Puerto Rico fue 69,539,891,315 dólares.
## [1] 69539891315La mediana del PIB a precios constantes de Panamá fue 14,917,327,009 dólares.
## [1] 14917327009Europa
La mediana del PIB a precios constantes de Alemania fue 2,496,337,000,000 dólares.
## [1] 2.496337e+12La mediana del PIB a precios constantes de Francia fue 1,660,575,000,000 dólares.
## [1] 1.660575e+12La mediana del PIB a precios constantes de Suecia fue 295,897,891,889 dólares.
## [1] 295897891889La mediana del PIB a precios constantes de Italia fue 1,590,781,000,000 dólares.
## [1] 1.590781e+12La mediana del PIB a precios constantes de España fue 763,819,173,306 dólares.
## [1] 763819173306Asia
La mediana del PIB a precios constantes de China fue 1,202,381,000,000 dólares.
## [1] 1.202381e+12La mediana del PIB a precios constantes de India fue 483,047,681,883 dólares.
## [1] 483047681883La mediana del PIB a precios constantes de Japón fue 3,641,114,000,000 dólares.
## [1] 3.641114e+12La mediana del PIB a precios constantes de Corea del Sur fue 458,628,000,000 dólares.
## [1] 4.58628e+11La mediana del PIB a precios constantes de Indonesia fue 297,946,574,016 dólares.
## [1] 297946574016África
La mediana del PIB a precios constantes de Nigeria fue 154,657,611,942 dólares.
## [1] 154657611942La mediana del PIB a precios constantes de Sudáfrica fue 184,217,729,548 dólares.
## [1] 184217729548La mediana del PIB a precios constantes de Egipto fue 119,066,865,341 dólares.
## [1] 119066865341La mediana del PIB a precios constantes de Kenia fue 30,676,954,845 dólares.
## [1] 30676954845La mediana del PIB a precios constantes de Ghana fue 14,131,714,950 dólares.
## [1] 14131714950Mediana
PBI per cápita
Sudamerica
La mediana del PIB per cápita de Argentina fue 9,935.30 dólares.
## [1] 9935.302La mediana del PIB per cápita de Bolivia fue 2,006.40 dólares.
## [1] 2006.396La mediana del PIB per cápita de Brasil fue 6,483.57 dólares.
## [1] 6483.567La mediana del PIB per cápita de Colombia fue 3,750.89 dólares.
## [1] 3750.89La mediana del PIB per cápita de Chile fue 5,930.44 dólares.
## [1] 5930.437A. del Norte
La mediana del PIB per cápita de Estados Unidos fue 39,324.01 dólares.
## [1] 39324.01La mediana del PIB per cápita de Canadá fue 31,826.05 dólares.
## [1] 31826.05La mediana del PIB per cápita de México fue 8,325.46 dólares.
## [1] 8325.459La mediana del PIB per cápita de Puerto Rico fue 19,612.27 dólares.
## [1] 19612.27La mediana del PIB per cápita de Panamá fue 6,191.16 dólares.
## [1] 6191.155Europa
La mediana del PIB per cápita de Alemania fue 30,978.08 dólares.
## [1] 30978.08La mediana del PIB per cápita de Francia fue 28,227.17 dólares.
## [1] 28227.17La mediana del PIB per cápita de Suecia fue 34,251.77 dólares.
## [1] 34251.77La mediana del PIB per cápita de Italia fue 28,009.10 dólares.
## [1] 28009.1La mediana del PIB per cápita de España fue 19,503.73 dólares.
## [1] 19503.73Asia
La mediana del PIB per cápita de China fue 1,038.06 dólares.
## [1] 1038.055La mediana del PIB per cápita de India fue 543.55 dólares.
## [1] 543.5527La mediana del PIB per cápita de Japón fue 29,270.36 dólares.
## [1] 29270.36La mediana del PIB per cápita de Corea del Sur fue 10,536.52 dólares.
## [1] 10536.52La mediana del PIB per cápita de Indonesia fue 1,581.05 dólares.
## [1] 1581.053África
La mediana del PIB per cápita de Nigeria fue 1,762.81 dólares.
## [1] 1762.805La mediana del PIB per cápita de Sudáfrica fue 5,136.47 dólares.
## [1] 5136.469La mediana del PIB per cápita de Egipto fue 1,975.58 dólares.
## [1] 1975.579La mediana del PIB per cápita de Kenia fue 1,229.13 dólares.
## [1] 1229.131La mediana del PIB per cápita de Ghana fue 1,077.38 dólares.
## [1] 1077.38Mediana
PBI per cápita %
Sudamerica
La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Argentina fue 1.45 %.
## [1] 0.01450585La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Bolivia fue 2.45 %.
## [1] 0.02448118La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Brasil fue 2.46 %.
## [1] 0.02459657La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Colombia fue 2.07 %.
## [1] 0.02069232La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Chile fue 2.76 %.
## [1] 0.02757557A. del Norte
La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Estados Unidos fue 2.12 %
## [1] 0.0211774.La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Canadá fue 1.85 %.
## [1] 0.0184841La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de México fue 1.65 %.
## [1] 0.0164642La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Puerto Rico fue 3.22 %.
## [1] 0.03222679La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Panamá fue 3.46 %.
## [1] 0.03461074Europa
La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Alemania fue 1.96 %.
## [1] 0.01957722La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Francia fue 1.99 %.
## [1] 0.019973La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Suecia fue 1.99 %.
## [1] 0.01991774La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Italia fue 1.87 %.
## [1] 0.0187181La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de España fue 2.29 %.
## [1] 0.02285325Asia
La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de China fue 7.56 %.
## [1] 0.07551655La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de India fue 3.61 %.
## [1] 0.03606024La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Japón fue 2.39 %.
## [1] 0.0239052La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Corea del Sur fue 6.02 %.
## [1] 0.06019063La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Indonesia fue 4.11 %.
## [1] 0.04112019África
La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Nigeria fue 1.50 %.
## [1] 0.01497161La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Sudáfrica fue 1.07 %.
## [1] 0.01073999La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Egipto fue 2.38 %.
## [1] 0.02380325La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Kenia fue 1.48 %.
## [1] 0.01483737La mediana de la variación porcentual del PIB per cápita de Ghana fue 1.84 %.
## [1] 0.01842927Medidas de
Dispersión
Mínimo y Máximo
PIB a precios constantes
Sudamerica
Argentina :
## [1] 149261089203## [1] 598790850844Bolivia :
## [1] 4727739741## [1] 39500728993Brasil:
## [1] 188463862180## [1] 1.954752e+12Colombia:
## [1] 30607351921## [1] 356787344439Chile:
## [1] 26775250058## [1] 279676771459A. del Norte
EEUU:
## [1] 3.431221e+12## [1] 2.206258e+13Cánada:
## [1] 276385631126## [1] 1.783097e+12México:
## [1] 152252652597## [1] 1.328781e+12Puerto Rico:
## [1] 14872866396## [1] 116244440869Pánama:
## [1] 3163056542## [1] 75232121008Europa
Alemania:
## [1] 2.496337e+12Francia:
## [1] 508897751182## [1] 2.671235e+12Suecia:
## [1] 125833171600## [1] 575505409873Italia:
## [1] 488503132587## [1] 2.010975e+12España:
## [1] 191405167193## [1] 1.381292e+12Asia
China:
## [1] 109124392562## [1] 1.717567e+13India:
## [1] 136368119594## [1] 3.215973e+12Japón:
## [1] 595545661030## [1] 4.605912e+12Corea del sur:
## [1] 25704085715## [1] 1.764487e+12Indonesia:
## [1] 52777607847## [1] 1.178924e+12África
Nigeria:
## [1] 65104275427## [1] 550647684656Sudáfrica:
## [1] 65652787806## [1] 363308097945Egipto:
## [1] 20297834751## [1] 470885106095Kenia:
## [1] 5627642874## [1] 100075318171Ghana:
## [1] 7657874898## [1] 70508824388Mínimo y Máximo
PIB per cápita
Sudamerica
Argentina :
## [1] 6967.75## [1] 14040.62Bolivia :
## [1] 1276.966## [1] 3272.382Brasil:
## [1] 2603.519## [1] 9366.739Colombia:
## [1] 1961.229## [1] 6854.209Chile:
## [1] 3283.957## [1] 14272.27A. del Norte
EEUU:
## [1] 18991.54## [1] 65875.18Cánada:
## [1] 15432.47## [1] 45227.14México:
## [1] 4145.793## [1] 10296.87Puerto Rico:
## [1] 6307.407## [1] 30375.79Pánama:
## [1] 2809.096## [1] 16872.88Europa
Alemania:
## [1] 30978.08Francia:
## [1] 10733.3## [1] 39117.48Suecia:
## [1] 16812.15## [1] 54878.29Italia:
## [1] 9731.196## [1] 34345.76España:
## [1] 6284.852## [1] 28569.84Asia
China:
## [1] 163.907## [1] 12175.2India:
## [1] 312.7778## [1] 2236.313Japón:
## [1] 6388.878## [1] 36990.33Corea del sur:
## [1] 1027.655## [1] 34121.02Indonesia:
## [1] 568.831## [1] 4192.624África
Nigeria:
## [1] 1218.433## [1] 2585.734Sudáfrica:
## [1] 3993.437## [1] 6170.877Egipto:
## [1] 754.6651## [1] 4111.249Kenia:
## [1] 704.5324## [1] 1808.405Ghana:
## [1] 699.9597## [1] 2086.806Mínimo y Máximo
PIB per cápita
Sudamerica
Argentina :
## [1] -0.1184231## [1] 0.1014856Bolivia :
## [1] -0.09857107## [1] 0.06146364Brasil:
## [1] -0.06453945## [1] 0.1124263Colombia:
## [1] -0.08509495## [1] 0.09592978Chile:
## [1] -0.1426468## [1] 0.108435A. del Norte
EEUU:
## [1] -0.03426832## [1] 0.06311989Cánada:
## [1] -0.06062406## [1] 0.05448265México:
## [1] -0.09102872## [1] 0.08294291Puerto Rico:
## [1] -0.06746411## [1] 0.08726426Pánama:
## [1] -0.1894217## [1] 0.1506954Europa
Alemania:
## [1] 0.01957722Francia:
## [1] -0.07740568## [1] 0.06501552Suecia:
## [1] -0.0506776## [1] 0.06026059Italia:
## [1] -0.0842324## [1] 0.09494161España:
## [1] -0.1137407## [1] 0.1080449Asia
China:
## [1] -0.2652764## [1] 0.160504India:
## [1] -0.07416425## [1] 0.08790934Japón:
## [1] -0.05681452## [1] 0.1161743Corea del sur:
## [1] -0.0581182## [1] 0.1288444Indonesia:
## [1] -0.1448915## [1] 0.07952428África
Nigeria:
## [1] -0.1752377## [1] 0.2218493Sudáfrica:
## [1] -0.07678733## [1] 0.04692929Egipto:
## [1] -0.03998045## [1] 0.1066022Kenia:
## [1] -0.1115136## [1] 0.1782007Ghana:
## [1] -0.1493071## [1] 0.1133704Desviación Estándar
PIB a precios constantes
Sudamerica
## [1] 1.44874e+11## [1] 10080407232## [1] 554557652798## [1] 95217640078## [1] 83080370849A. del Norte
## [1] 5.503925e+12## [1] 4.51083e+11## [1] 361491788101## [1] 32281703108## [1] 20055794884Europa
## [1] 853364478584## [1] 656476730624## [1] 129700065836## [1] 481134939612## [1] 3.58466e+11Asia
## [1] 4.967557e+12## [1] 854084473548## [1] 1.302776e+12## [1] 577651777044## [1] 326691927416Desviación Estándar
PIB per cápita
Sudamerica
## [1] 1924.045## [1] 543.3055## [1] 2017.975## [1] 1412.738## [1] 3812.418A. del Norte
## [1] 13532.78## [1] 9166.852## [1] 1799.572## [1] 7984.762## [1] 3847.169Europa
## [1] 9870.758## [1] 8602.038## [1] 11328.76## [1] 7678.452## [1] 6662.105Asia
## [1] 3505.006## [1] 541.4611## [1] 9355.872## [1] 11013.02## [1] 1060.459Desviación Estándar
PIB per cápita variación %
Sudamerica
## [1] 0.05426709## [1] 0.03014879## [1] 0.03722212## [1] 0.02632521## [1] 0.04611868A. del Norte
## [1] 0.02062274## [1] 0.02299311## [1] 0.0347669## [1] 0.03210074## [1] 0.05422862Europa
## [1] 0.02198114## [1] 0.02310979## [1] 0.02240255## [1] 0.03013728## [1] 0.03356615Asia
## [1] 0.06439667## [1] 0.03323482## [1] 0.03540526## [1] 0.03785323## [1] 0.03274896Curtosis
PIB a precios constantes
Sudamerica
## [1] -1.208963## [1] -0.4708936## [1] -1.244013## [1] -0.806292## [1] -1.088148A. del Norte
## [1] -1.242523## [1] -1.267761## [1] -1.310235## [1] -1.438491## [1] -0.09492967Europa
## [1] -1.306399## [1] -1.309421## [1] -1.088153## [1] -1.1512## [1] -1.390377Asia
## [1] 0.4045966## [1] 0.2188179## [1] -1.28287## [1] -1.190582## [1] -0.4167609Curtosis
PIB per cápita
Sudamerica
## [1] -0.9529019## [1] -0.3973427## [1] -0.8545577## [1] -0.8755383## [1] -1.310989A. del Norte
## [1] -1.30304## [1] -1.267213## [1] -0.7353367## [1] -1.431095## [1] -0.2968626Europa
## [1] -1.290774## [1] -1.189117## [1] -1.301786## [1] -1.118371## [1] -1.306237Asia
## [1] 0.2666551## [1] 0.04301035## [1] -1.182491## [1] -1.295163## [1] -0.6682161Curtosis
PIB per cápita
Sudamerica
## [1] -0.8823307## [1] 2.478331## [1] -0.1565103## [1] 3.999706## [1] 2.72606A. del Norte
## [1] 0.2916926## [1] 1.559385## [1] 1.421721## [1] -0.2716494## [1] 4.477734Europa
## [1] 1.187337## [1] 3.735927## [1] 0.3184096## [1] 1.67149## [1] 3.473412Asia
## [1] 9.590389## [1] 1.306524## [1] 0.481849## [1] 0.1673957## [1] 11.70275Asimetría
PIB a precios constantes
Sudamerica
## [1] 0.407033## [1] 0.8759309## [1] 0.125367## [1] 0.6384275## [1] 0.650852A. del Norte
## [1] 0.3207736## [1] 0.2112914## [1] 0.008375164## [1] -0.1950646## [1] 1.110169Europa
## [1] -0.07588538## [1] -0.1010834## [1] 0.3707516## [1] -0.5317832## [1] 0.04102609Asia
## [1] 1.317136## [1] 1.203738## [1] -0.477003## [1] 0.5503089## [1] 0.8810607Asimetría
PIB per cápita
Sudamerica
## [1] 0.3782765## [1] 0.7560739## [1] -0.3438747## [1] 0.4645985## [1] 0.5360707A. del Norte
## [1] 0.1000376## [1] -0.1551387## [1] -0.6891119## [1] -0.1648661## [1] 1.007316Europa
## [1] -0.1029913## [1] -0.336476## [1] 0.1114562## [1] -0.5567241## [1] -0.200671Asia
## [1] 1.267548## [1] 1.144265## [1] -0.4994461## [1] 0.4570065## [1] 0.7026848Asimetría
PIB per cápita variación %
Sudamerica
## [1] -0.2537556## [1] -1.485176## [1] -0.0875603## [1] -0.9211689## [1] -1.327355A. del Norte
## [1] -0.5577169## [1] -1.001443## [1] -0.9846757## [1] -0.4040785## [1] -1.544539Europa
## [1] -0.6255721## [1] -1.070144## [1] -0.6508469## [1] -0.5898451## [1] -0.7889558Asia
## [1] -2.484441## [1] -1.129782## [1] 0.6054867## [1] -0.4015181## [1] -2.865211Resumen estadístico
PIB precios constantes
Sudamerica
## Año Argentina Bolivia Brasil
## Min. :1960 Min. :1.493e+11 Min. :4.728e+09 Min. :1.885e+11
## 1st Qu.:1976 1st Qu.:2.572e+11 1st Qu.:1.063e+10 1st Qu.:5.968e+11
## Median :1992 Median :3.050e+11 Median :1.271e+10 Median :9.445e+11
## Mean :1992 Mean :3.592e+11 Mean :1.703e+10 Mean :1.023e+12
## 3rd Qu.:2007 3rd Qu.:5.046e+11 3rd Qu.:2.246e+10 3rd Qu.:1.528e+12
## Max. :2023 Max. :5.988e+11 Max. :3.950e+10 Max. :1.955e+12
## Colombia Chile Peru
## Min. :3.061e+10 Min. :2.678e+10 Min. :2.751e+10
## 1st Qu.:6.874e+10 1st Qu.:4.366e+10 1st Qu.:5.974e+10
## Median :1.254e+11 Median :8.171e+10 Median :7.157e+10
## Mean :1.482e+11 Mean :1.155e+11 Mean :9.593e+10
## 3rd Qu.:2.157e+11 3rd Qu.:1.855e+11 3rd Qu.:1.286e+11
## Max. :3.568e+11 Max. :2.797e+11 Max. :2.230e+11A. Norte
## Año EEUU Cánada México
## Min. :1960 Min. :3.431e+12 Min. :2.764e+11 Min. :1.523e+11
## 1st Qu.:1976 1st Qu.:6.148e+12 1st Qu.:5.866e+11 1st Qu.:4.108e+11
## Median :1992 Median :9.952e+12 Median :8.769e+11 Median :7.044e+11
## Mean :1992 Mean :1.113e+13 Mean :9.612e+11 Mean :7.282e+11
## 3rd Qu.:2007 3rd Qu.:1.607e+13 3rd Qu.:1.365e+12 3rd Qu.:1.056e+12
## Max. :2023 Max. :2.206e+13 Max. :1.783e+12 Max. :1.329e+12
## PuertoRico Panamá Peru
## Min. :1.487e+10 Min. :3.163e+09 Min. :2.751e+10
## 1st Qu.:4.054e+10 1st Qu.:8.680e+09 1st Qu.:5.974e+10
## Median :6.954e+10 Median :1.492e+10 Median :7.157e+10
## Mean :6.978e+10 Mean :2.338e+10 Mean :9.593e+10
## 3rd Qu.:1.002e+11 3rd Qu.:3.352e+10 3rd Qu.:1.286e+11
## Max. :1.162e+11 Max. :7.523e+10 Max. :2.230e+11Europa
## Año Alemania Francia Suecia
## Min. :1960 Min. :9.175e+11 Min. :5.089e+11 Min. :1.258e+11
## 1st Qu.:1976 1st Qu.:1.653e+12 1st Qu.:1.114e+12 1st Qu.:2.247e+11
## Median :1992 Median :2.496e+12 Median :1.661e+12 Median :2.959e+11
## Mean :1992 Mean :2.377e+12 Mean :1.647e+12 Mean :3.248e+11
## 3rd Qu.:2007 3rd Qu.:3.100e+12 3rd Qu.:2.279e+12 3rd Qu.:4.390e+11
## Max. :2023 Max. :3.702e+12 Max. :2.671e+12 Max. :5.755e+11
## Italia España Peru
## Min. :4.885e+11 Min. :1.914e+11 Min. :2.751e+10
## 1st Qu.:1.053e+12 1st Qu.:5.189e+11 1st Qu.:5.974e+10
## Median :1.591e+12 Median :7.638e+11 Median :7.157e+10
## Mean :1.442e+12 Mean :7.902e+11 Mean :9.593e+10
## 3rd Qu.:1.884e+12 3rd Qu.:1.158e+12 3rd Qu.:1.286e+11
## Max. :2.011e+12 Max. :1.381e+12 Max. :2.230e+11Asia
## Año China India Japón
## Min. :1960 Min. :1.091e+11 Min. :1.364e+11 Min. :5.955e+11
## 1st Qu.:1976 1st Qu.:3.079e+11 1st Qu.:2.353e+11 1st Qu.:1.877e+12
## Median :1992 Median :1.202e+12 Median :4.830e+11 Median :3.641e+12
## Mean :1992 Mean :3.837e+12 Mean :8.779e+11 Mean :3.064e+12
## 3rd Qu.:2007 3rd Qu.:5.829e+12 3rd Qu.:1.283e+12 3rd Qu.:4.222e+12
## Max. :2023 Max. :1.718e+13 Max. :3.216e+12 Max. :4.606e+12
## CoreadelSur Indonesia Peru
## Min. :2.570e+10 Min. :5.278e+10 Min. :2.751e+10
## 1st Qu.:1.127e+11 1st Qu.:1.136e+11 1st Qu.:5.974e+10
## Median :4.586e+11 Median :2.979e+11 Median :7.157e+10
## Mean :6.397e+11 Mean :3.904e+11 Mean :9.593e+10
## 3rd Qu.:1.146e+12 3rd Qu.:5.667e+11 3rd Qu.:1.286e+11
## Max. :1.764e+12 Max. :1.179e+12 Max. :2.230e+11África
## Año Nigeria Sudáfrica Egipto
## Min. :1960 Min. :6.510e+10 Min. :6.565e+10 Min. :2.030e+10
## 1st Qu.:1976 1st Qu.:1.214e+11 1st Qu.:1.391e+11 1st Qu.:4.484e+10
## Median :1992 Median :1.547e+11 Median :1.842e+11 Median :1.191e+11
## Mean :1992 Mean :2.239e+11 Mean :2.079e+11 Mean :1.590e+11
## 3rd Qu.:2007 3rd Qu.:3.150e+11 3rd Qu.:2.989e+11 3rd Qu.:2.490e+11
## Max. :2023 Max. :5.506e+11 Max. :3.633e+11 Max. :4.709e+11
## Kenia Ghana Peru
## Min. :5.628e+09 Min. :7.658e+09 Min. :2.751e+10
## 1st Qu.:1.528e+10 1st Qu.:1.024e+10 1st Qu.:5.974e+10
## Median :3.068e+10 Median :1.413e+10 Median :7.157e+10
## Mean :3.568e+10 Mean :2.302e+10 Mean :9.593e+10
## 3rd Qu.:4.985e+10 3rd Qu.:2.913e+10 3rd Qu.:1.286e+11
## Max. :1.001e+11 Max. :7.051e+10 Max. :2.230e+11Resumen estadístico
PIB per cápita
Sudamerica
## Año Argentina Bolivia Brasil Colombia
## Min. :1960 Min. : 6968 Min. :1277 Min. :2604 Min. :1961
## 1st Qu.:1976 1st Qu.: 9242 1st Qu.:1720 1st Qu.:5445 1st Qu.:2896
## Median :1992 Median : 9935 Median :2006 Median :6484 Median :3751
## Mean :1992 Mean :10409 Mean :2094 Mean :6317 Mean :3972
## 3rd Qu.:2007 3rd Qu.:11974 3rd Qu.:2308 3rd Qu.:8064 3rd Qu.:4972
## Max. :2023 Max. :14041 Max. :3272 Max. :9367 Max. :6854
## Chile Peru
## Min. : 3284 Min. :2640
## 1st Qu.: 4117 1st Qu.:3261
## Median : 5930 Median :3540
## Mean : 7464 Mean :4047
## 3rd Qu.:11068 3rd Qu.:4500
## Max. :14272 Max. :6662A. Norte
## Año EEUU Cánada México PuertoRico
## Min. :1960 Min. :18992 Min. :15432 Min. : 4146 Min. : 6307
## 1st Qu.:1976 1st Qu.:28393 1st Qu.:25096 1st Qu.: 6819 1st Qu.:13432
## Median :1992 Median :39324 Median :31826 Median : 8325 Median :19612
## Mean :1992 Mean :40574 Mean :32144 Mean : 8038 Mean :20315
## 3rd Qu.:2007 3rd Qu.:52931 3rd Qu.:41289 3rd Qu.: 9513 3rd Qu.:28649
## Max. :2023 Max. :65875 Max. :45227 Max. :10297 Max. :30376
## Panamá Peru
## Min. : 2809 Min. :2640
## 1st Qu.: 4981 1st Qu.:3261
## Median : 6191 Median :3540
## Mean : 7545 Mean :4047
## 3rd Qu.: 9698 3rd Qu.:4500
## Max. :16873 Max. :6662Europa
## Año Alemania Francia Suecia Italia
## Min. :1960 Min. :12600 Min. :10733 Min. :16812 Min. : 9731
## 1st Qu.:1976 1st Qu.:21064 1st Qu.:20592 1st Qu.:27377 1st Qu.:18944
## Median :1992 Median :30978 Median :28227 Median :34252 Median :28009
## Mean :1992 Mean :29501 Mean :27201 Mean :36120 Mean :25169
## 3rd Qu.:2007 3rd Qu.:37707 3rd Qu.:35595 3rd Qu.:48109 3rd Qu.:31715
## Max. :2023 Max. :44337 Max. :39117 Max. :54878 Max. :34346
## España Peru
## Min. : 6285 Min. :2640
## 1st Qu.:14416 1st Qu.:3261
## Median :19504 Median :3540
## Mean :19039 Mean :4047
## 3rd Qu.:25489 3rd Qu.:4500
## Max. :28570 Max. :6662Asia
## Año China India Japón
## Min. :1960 Min. : 163.9 Min. : 312.8 Min. : 6389
## 1st Qu.:1976 1st Qu.: 334.7 1st Qu.: 378.0 1st Qu.:16717
## Median :1992 Median : 1038.1 Median : 543.6 Median :29270
## Mean :1992 Mean : 2880.0 Mean : 793.1 Mean :25035
## 3rd Qu.:2007 3rd Qu.: 4417.2 3rd Qu.:1073.6 3rd Qu.:33033
## Max. :2023 Max. :12175.2 Max. :2236.3 Max. :36990
## CoreadelSur Indonesia Peru
## Min. : 1028 Min. : 568.8 Min. :2640
## 1st Qu.: 3155 1st Qu.: 845.7 1st Qu.:3261
## Median :10537 Median :1581.1 Median :3540
## Mean :13356 Mean :1774.2 Mean :4047
## 3rd Qu.:23496 3rd Qu.:2382.5 3rd Qu.:4500
## Max. :34121 Max. :4192.6 Max. :6662África
## Año Nigeria Sudáfrica Egipto Kenia
## Min. :1960 Min. :1218 Min. :3993 Min. : 754.7 Min. : 704.5
## 1st Qu.:1976 1st Qu.:1454 1st Qu.:4664 1st Qu.:1132.8 1st Qu.:1138.9
## Median :1992 Median :1763 Median :5136 Median :1975.6 Median :1229.1
## Mean :1992 Mean :1847 Mean :5136 Mean :2096.1 Mean :1219.6
## 3rd Qu.:2007 3rd Qu.:2228 3rd Qu.:5675 3rd Qu.:2939.6 3rd Qu.:1312.6
## Max. :2023 Max. :2586 Max. :6171 Max. :4111.2 Max. :1808.4
## Ghana Peru
## Min. : 700.0 Min. :2640
## 1st Qu.: 917.8 1st Qu.:3261
## Median :1077.4 Median :3540
## Mean :1179.1 Mean :4047
## 3rd Qu.:1223.9 3rd Qu.:4500
## Max. :2086.8 Max. :6662Resumen estadístico
PIB per cápita
Sudamerica
## Año Argentina Bolivia Brasil
## Min. :1961 Min. :-0.11842 Min. :-0.098571 Min. :-0.064539
## 1st Qu.:1976 1st Qu.:-0.02860 1st Qu.: 0.006949 1st Qu.:-0.001745
## Median :1992 Median : 0.01451 Median : 0.024481 Median : 0.024597
## Mean :1992 Mean : 0.01036 Mean : 0.015274 Mean : 0.021011
## 3rd Qu.:2008 3rd Qu.: 0.05151 3rd Qu.: 0.031434 3rd Qu.: 0.042853
## Max. :2023 Max. : 0.10149 Max. : 0.061464 Max. : 0.112426
## Colombia Chile Peru
## Min. :-0.085095 Min. :-0.142647 Min. :-0.1425816
## 1st Qu.: 0.007989 1st Qu.: 0.007764 1st Qu.:-0.0007803
## Median : 0.020692 Median : 0.027576 Median : 0.0174488
## Mean : 0.020318 Mean : 0.024613 Mean : 0.0154679
## 3rd Qu.: 0.033819 3rd Qu.: 0.051613 3rd Qu.: 0.0471454
## Max. : 0.095930 Max. : 0.108435 Max. : 0.1227042A. Norte
## Año EEUU Cánada México
## Min. :1961 Min. :-0.03427 Min. :-0.060624 Min. :-0.091029
## 1st Qu.:1976 1st Qu.: 0.01237 1st Qu.: 0.008213 1st Qu.: 0.003655
## Median :1992 Median : 0.02118 Median : 0.018484 Median : 0.016464
## Mean :1992 Mean : 0.02015 Mean : 0.017200 Mean : 0.015060
## 3rd Qu.:2008 3rd Qu.: 0.03243 3rd Qu.: 0.032883 3rd Qu.: 0.034086
## Max. :2023 Max. : 0.06312 Max. : 0.054483 Max. : 0.082943
## PuertoRico Panamá Peru
## Min. :-0.06746 Min. :-0.18942 Min. :-0.1425816
## 1st Qu.: 0.00551 1st Qu.: 0.01001 1st Qu.:-0.0007803
## Median : 0.03223 Median : 0.03461 Median : 0.0174488
## Mean : 0.02563 Mean : 0.03036 Mean : 0.0154679
## 3rd Qu.: 0.04919 3rd Qu.: 0.06069 3rd Qu.: 0.0471454
## Max. : 0.08726 Max. : 0.15070 Max. : 0.1227042Europa
## Año Alemania Francia Suecia
## Min. :1961 Min. :-0.053055 Min. :-0.077406 Min. :-0.050678
## 1st Qu.:1976 1st Qu.: 0.007948 1st Qu.: 0.008707 1st Qu.: 0.007486
## Median :1992 Median : 0.019577 Median : 0.019973 Median : 0.019918
## Mean :1992 Mean : 0.020406 Mean : 0.021001 Mean : 0.019074
## 3rd Qu.:2008 3rd Qu.: 0.036038 3rd Qu.: 0.036892 3rd Qu.: 0.035816
## Max. :2023 Max. : 0.065697 Max. : 0.065016 Max. : 0.060261
## Italia España Peru
## Min. :-0.084232 Min. :-0.11374 Min. :-0.1425816
## 1st Qu.: 0.007926 1st Qu.: 0.01254 1st Qu.:-0.0007803
## Median : 0.018718 Median : 0.02285 Median : 0.0174488
## Mean : 0.020542 Mean : 0.02488 Mean : 0.0154679
## 3rd Qu.: 0.035730 3rd Qu.: 0.04369 3rd Qu.: 0.0471454
## Max. : 0.094942 Max. : 0.10804 Max. : 0.1227042Asia
## Año China India Japón
## Min. :1961 Min. :-0.26528 Min. :-0.07416 Min. :-0.056815
## 1st Qu.:1976 1st Qu.: 0.05845 1st Qu.: 0.01618 1st Qu.: 0.007864
## Median :1992 Median : 0.07552 Median : 0.03606 Median : 0.023905
## Mean :1992 Mean : 0.06660 Mean : 0.03226 Mean : 0.028859
## 3rd Qu.:2008 3rd Qu.: 0.09608 3rd Qu.: 0.05783 3rd Qu.: 0.044060
## Max. :2023 Max. : 0.16050 Max. : 0.08791 Max. : 0.116174
## CoreadelSur Indonesia Peru
## Min. :-0.05812 Min. :-0.14489 Min. :-0.1425816
## 1st Qu.: 0.02838 1st Qu.: 0.02942 1st Qu.:-0.0007803
## Median : 0.06019 Median : 0.04112 Median : 0.0174488
## Mean : 0.05785 Mean : 0.03195 Mean : 0.0154679
## 3rd Qu.: 0.08452 3rd Qu.: 0.04727 3rd Qu.: 0.0471454
## Max. : 0.12884 Max. : 0.07952 Max. : 0.1227042África
## Año Nigeria Sudáfrica Egipto
## Min. :1961 Min. :-0.17524 Min. :-0.076787 Min. :-0.03998
## 1st Qu.:1976 1st Qu.:-0.02145 1st Qu.:-0.007027 1st Qu.: 0.01520
## Median :1992 Median : 0.01497 Median : 0.010740 Median : 0.02380
## Mean :1992 Mean : 0.01029 Mean : 0.006130 Mean : 0.02758
## 3rd Qu.:2008 3rd Qu.: 0.03607 3rd Qu.: 0.020569 3rd Qu.: 0.03715
## Max. :2023 Max. : 0.22185 Max. : 0.046929 Max. : 0.10660
## Kenia Ghana Peru
## Min. :-0.111514 Min. :-0.149307 Min. :-0.1425816
## 1st Qu.:-0.008843 1st Qu.: 0.002046 1st Qu.:-0.0007803
## Median : 0.014837 Median : 0.018429 Median : 0.0174488
## Mean : 0.014008 Mean : 0.011113 Mean : 0.0154679
## 3rd Qu.: 0.032861 3rd Qu.: 0.030793 3rd Qu.: 0.0471454
## Max. : 0.178201 Max. : 0.113370 Max. : 0.1227042Resumen estadístico: Perú
PIB a precios constantes
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2.751e+10 5.974e+10 7.157e+10 9.593e+10 1.286e+11 2.230e+11PIB per cápita
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 2640 3261 3540 4047 4500 6662Visualización
PIB precios constantes
Sudamerica
Argentina:
En la gráfica podemos observar un crecimiento sostenido desde 1960 hasta 1998. Según lo investigado, durante esa época Argentina optó por un modelo de industrialización, en el cual la agroexportación destacaba notablemente. En el año 2001, se aprecia en la gráfica una de las peores crisis económicas del país, donde el endeudamiento externo y la falta de competitividad industrial de la época causaron serios estragos, los cuales se reflejaron en este indicador agregado. Desde el 2003 hasta el 2011, se dio la mayor recuperación económica del país, impulsada principalmente por el disparo en el precio de la soja, lo que incrementó significativamente los ingresos por exportaciones y, por lo tanto, también elevó el valor del indicador estudiado. Posteriormente, se observa un estancamiento, seguido por el efecto de la pandemia entre 2020 y 2021, año en el que se produce un rebote económico visible en la gráfica.
ggplot(d1,aes(x = Año, y = Argentina ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
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## generated.
Bolivia:
En el análisis gráfico del país de Bolivia, inicia con un crecimiento moderado de 1960 a 1990. Como sabemos, la economía boliviana está muy influenciada por el sector minero, donde el estaño resaltaba entre todos los minerales. Luego ya vemos que hay un estancamiento debido a inestabilidad política y la inflación, principalmente. De 1990 a 2005 se implementaron reformas “liberales” (lo colocamos entre comillas porque en sí no todas las medidas van de acorde al liberalismo), como la privatización de varias empresas estatales y se abrió el mercado. Del 2006 al 2013, tomamos este tramo por Evo Morales, donde como grupo vemos que es un personaje importante para la historia de Bolivia. Se nacionalizaron sectores como el gas e hidrocarburos. Esta idea tendía al fracaso absoluto, pero el precio del gas e hidrocarburos se disparó, por ende permitió que el PIB crezca. Luego podemos ver ya una mayor estabilidad, los precios de los minerales bajaron y el Estado, para poder continuar con el crecimiento, lo estimuló por el gasto público; por ello se ve reflejado en la gráfica una suavización.
ggplot(d1,aes(x = Año, y = Bolivia ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Brasil:
De la gráfica podemos deciq que el país de Brasil, se observa un crecimiento acelerado desde 1960 hasta 1980. Este periodo es conocido como el “milagro brasileño”, caracterizado por una fuerte industrialización, obras de infraestructura y financiamiento externo. El crecimiento fue notable, pero también generó desigualdades sociales y un incremento en la deuda externa. Luego, desde 1980 hasta mediados de los 90, el país entró en una etapa de crisis marcada por la hiperinflación, la deuda externa y una serie de planes de estabilización que no lograron resultados sostenibles. A partir de 1995, con la implementación del Plan Real, la economía logró mayor estabilidad. Entre 2003 y 2010, el gobierno de Lula da Silva aprovechó el contexto internacional favorable, impulsando el crecimiento con políticas sociales y una mayor inclusión económica. Como grupo, consideramos que este modelo combinó de manera efectiva la expansión del mercado interno con responsabilidad fiscal, aunque su sostenibilidad dependía del precio de los commodities. Desde nuestra mirada, la disciplina macroeconómica debe acompañarse siempre de transparencia y confianza institucional.
ggplot(d1,aes(x = Año, y = Brasil ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Colombia:
Dicho PBI de Colombia muestra un crecimiento sostenido desde 1960 hasta mediados de los años noventa, impulsado por sectores como el café, el petróleo y la industria, en un contexto de estabilidad relativa pese al conflicto interno.a fines de los noventa se aprecia una desaceleración vinculada a la crisis de 1999, que combinó factores externos e internos. Desde 2003 hasta 2014, el país vivió una etapa de expansión más acelerada, apoyada por el auge de los commodities, tratados comerciales y mayores flujos de inversión. Como grupo, consideramos que esta etapa fue clave para la consolidación macroeconómica. La caída reflejada en 2020 responde al impacto de la pandemia, seguida por un rebote parcial en 2021 debido a políticas de reactivación.
ggplot(d1,aes(x = Año, y = Colombia ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Chile:
Con respecto a la evolución del PBI de Chile se observa un crecimiento leve y algoo irregular desde 1960 hasta inicios de los años ochenta, coincidiendo con un periodo de transición económica y cambios estructurales tras el golpe de Estado de 1973. Desde aproximadamente 1985, el país muestra un crecimiento más sostenido y con pendiente creciente, lo cual se vincula a la apertura comercial, las reformas de mercado y un modelo exportador consolidado en las décadas siguientes. Desde el año 2003 hasta 2013 el crecimiento se intensifica, posiblemente impulsado por el precio del cobre y la estabilidad macroeconómica, para luego mantener una tendencia ascendente con ligeros altibajos. Como grupo, consideramos que Chile supo aprovechar su inserción internacional y su política fiscal responsable para sostener esta expansión, aunque el estancamiento reciente podría reflejar tensiones internas y shocks externos como la pandemia.
ggplot(d1,aes(x = Año, y = Chile ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Gráfica de Perú y Sudamerica:
A partir de 1960, los países sudamericanos presentan trayectorias de crecimiento diferenciadas, siendo Brasil el que muestra el PBI más alto durante casi todo el periodo, reflejando su condición de mayor economía regional, especialmente tras su industrialización acelerada y el auge exportador en los 2000. Argentina, aunque inicia alto, presenta estancamientos notorios hacia 2001 por su crisis financiera, mientras que Perú muestra una curva moderada, con una aceleración destacable desde mediados de los 2000, atribuible al boom de materias primas y apertura comercial. Bolivia mantiene un crecimiento constante aunque a menor escala, reforzado entre 2006 y 2013 con el control estatal de hidrocarburos. Chile y Colombia exhiben tendencias similares, con repuntes sostenidos a partir de los noventa y una pendiente ascendente que se suaviza tras 2014. Como grupo, interpretamos que el comportamiento del PBI en estos países refleja el impacto de contextos políticos, ciclos de precios internacionales, políticas fiscales y reformas estructurales que, según el caso, han determinado trayectorias más dinámicas o irregulares dentro de la región.
ggplot(d1, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = Argentina, color = "Argentina"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Bolivia, color = "Bolivia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Brasil, color = "Brasil"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Colombia, color = "Colombia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Chile, color = "Chile"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1) +
labs(title = "Evolución de la variable PBI en el tiempo") +
scale_color_manual(values = c("Argentina" = "purple",
"Bolivia" = "red",
"Brasil" = "brown",
"Colombia" = "green",
"Chile" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal()
A. del Norte
EEUU:
En esta gráfica que muestra del PBI de Estados Unidos muestra un crecimiento continuo y sostenido desde 1960 hasta 2021, con algunas interrupciones breves. Entre 1960 y 1973, el país vivió un periodo de prosperidad económica tras la Segunda Guerra Mundial, impulsado por la expansión industrial y tecnológica. A partir de 1974, se registran pequeñas desaceleraciones coincidiendo con las crisis del petróleo y la estanflación, pero la economía se recupera en los años 80 bajo políticas de desregulación y reducción de impuestos. Desde los 90 hasta 2007, el crecimiento es notable gracias al boom tecnológico y financiero, interrumpido en 2008 por la crisis de las hipotecas subprime, visible como una leve caída. Luego se observa una recuperación firme hasta 2020, año en que la pandemia de COVID-19 genera una fuerte contracción, seguida por un rebote marcado hacia 2021. Como grupo, creemos que esta trayectoria refleja la resiliencia estructural del modelo estadounidense, basado en la innovación, el consumo interno y la hegemonía financiera global.
ggplot(d2,aes(x = Año, y = EEUU ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Cánada:
La trayectoria del PBI de Canadá entre 1960 y 2021 presenta un crecimiento continuo con ligeras desaceleraciones en momentos puntuales. Desde los años 60 hasta finales de los 80, el país consolidó su modelo de economía mixta, caracterizado por un sector público sólido y apertura comercial. Entre 1990 y 2000, la economía se benefició de reformas fiscales, la expansión del comercio internacional y el fortalecimiento del sector energético, con un crecimiento sostenido del indicador. A partir de 2000, se observa una curva ascendente más pronunciada, interrumpida levemente por la crisis financiera global de 2008. Sin embargo, el país mostró capacidad de recuperación gracias a su estabilidad bancaria y exportaciones. El descenso hacia 2020 se asocia claramente al impacto de la pandemia, seguido por una recuperación significativa en 2021. Como grupo, consideramos que la estabilidad institucional, la integración comercial con EE.UU. y la explotación eficiente de recursos naturales explican en gran medida la solidez del crecimiento canadiense.
ggplot(d2,aes(x = Año, y = Cánada ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
México:
Vemos que desde, como ya indicamos anteriormente, 1960, la trayectoria económica de México ha estado marcada por fases de impulso y desaceleración que se reflejan con claridad en la gráfica. En las primeras dos décadas, el modelo de sustitución de importaciones y el dinamismo de la inversión estatal favorecieron un incremento económico constante. Sin embargo, la década de 1980 trajo consigo una profunda crisis de deuda, inflación descontrolada y medidas de austeridad que detuvieron el ritmo de avance. A partir de los años 90, el panorama cambió con la entrada en vigor del TLCAN, lo que dio paso a una expansión del comercio exterior y a un mayor vínculo con el mercado estadounidense. Como grupo consideramos que esta integración comercial fue clave para revitalizar la producción nacional, aunque también implicó retos de dependencia. En los años recientes, se observa un patrón de crecimiento más mesurado, interrumpido por la fuerte contracción generada por la pandemia en 2020, con una posterior recuperación visible hacia 2021.
ggplot(d2,aes(x = Año, y = México ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Puerto Rico:
La evolución económica de Puerto Rico muestra un patrón particular dentro del contexto regional. Desde 1960 hasta principios de los 2000, la economía creció con notable dinamismo, impulsada por programas federales estadounidenses como la Sección 936, que incentivaban la inversión industrial mediante exenciones fiscales, además de un fuerte vínculo comercial con EE. UU. A partir del 2006, se observa una marcada desaceleración y caída prolongada, en gran parte debido al fin de estos incentivos fiscales, el creciente endeudamiento público y la emigración masiva que redujo el consumo interno. Como grupo consideramos que el modelo dependiente del estímulo externo tuvo resultados frágiles, reflejados en el estancamiento estructural posterior. La recuperación leve hacia 2021 responde más a efectos postpandemia que a una transformación profunda del aparato productivo.
ggplot(d2,aes(x = Año, y = PuertoRico ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Panamá:
Podemos observar un crecimiento económico sostenido en Panamá desde 1960 hasta aproximadamente el año 2008. Este crecimiento estuvo impulsado, en gran parte, por el desarrollo del sector servicios, especialmente en actividades logísticas, financieras y comerciales ligadas al Canal de Panamá, que ha sido un eje central de la economía panameña desde mediados del siglo XX.
A partir del 2009, se aprecia una ligera desaceleración que podría estar vinculada con los efectos de la crisis financiera internacional, la cual afectó el comercio mundial y, en consecuencia, las operaciones portuarias y logísticas del país. Sin embargo, a diferencia de otras economías, Panamá logró mantener una trayectoria creciente gracias a importantes proyectos de inversión pública, como la ampliación del Canal de Panamá y la expansión de su infraestructura urbana. Entre 2010 y 2019, el país experimentó una segunda etapa de crecimiento acelerado, reflejo del dinamismo en la inversión extranjera y de políticas económicas orientadas a la apertura y la modernización. No obstante, en el año 2020 se observa una caída abrupta del PIB, asociada claramente a los efectos de la pandemia por COVID-19, que paralizó actividades clave como el comercio internacional y el turismo.
ggplot(d2,aes(x = Año, y = Panamá ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Gráfica de Perú y Á. del Norte:
la evolución comparativa del Producto Bruto Interno (PBI) de varias economías de América del Norte y América Latina desde 1960 hasta la actualidad. Destaca claramente el caso de Estados Unidos (línea morada), que presenta un crecimiento sostenido y acelerado en el tiempo, con una trayectoria marcadamente superior al resto de los países analizados. Este comportamiento refleja el tamaño y la fortaleza estructural de su economía, así como su liderazgo global en sectores como tecnología, finanzas e innovación.
En segundo lugar, se encuentra Canadá (línea roja), cuya evolución también es creciente pero con una pendiente más moderada. La estabilidad institucional y el desarrollo industrial han sido claves para su desempeño. Por otro lado, México (línea rosa) presenta un crecimiento constante, aunque más limitado, influenciado por procesos como la industrialización por sustitución de importaciones en décadas pasadas y la posterior apertura comercial con el TLCAN. Panamá (línea negra), como se analizó previamente, muestra un ascenso continuo potenciado por su vocación logística y los ingresos del Canal, mientras que Perú (línea fucsia clara) y Puerto Rico (línea verde) reflejan trayectorias más volátiles y modestas. En el caso peruano, la dependencia de materias primas explica parte de la variabilidad, mientras que en Puerto Rico, factores estructurales y demográficos han limitado su crecimiento. Esta comparación evidencia no solo las diferencias de escala económica, sino también la diversidad en estrategias de desarrollo, niveles de integración global y estabilidad macroeconómica entre los países observados.
ggplot(d2, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = EEUU, color = "EEUU"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Cánada, color = "Canadá"), size = 1) +
geom_line(aes(y = México, color = "México"), size = 1) +
geom_line(aes(y = PuertoRico, color = "Puerto Rico"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Panamá, color = "Panamá"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1) +
labs(title = "Evolución de la variable PBI en el tiempo") +
scale_color_manual(values = c("EEUU" = "purple",
"Canadá" = "red",
"México" = "brown",
"Puerto Rico" = "green",
"Panamá" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal()
Europa
Alemania:
Esta trayectoria ascendente del PIB alemán desde 1960 hasta la actualidad. El crecimiento durante las décadas de 1960 y 1970 puede vincularse al “Milagro Económico Alemán” (Wirtschaftswunder), un periodo de fuerte recuperación tras la Segunda Guerra Mundial, sostenido por políticas económicas promercado y el Plan Marshall. A partir de los años 80, el crecimiento se mantiene relativamente estable, con leves oscilaciones que reflejan coyunturas globales como las crisis petroleras y el entorno de consolidación europea. Un punto crítico se observa en los años 1990, con la reunificación alemana tras la caída del Muro de Berlín (1989), evento que implicó un gran esfuerzo fiscal para incorporar a la ex-RDA. A pesar de ello, Alemania logró mantener su tendencia creciente. Entre 2008 y 2009, se vislumbra una leve caída, atribuida a la crisis financiera global. Finalmente, la gráfica revela una caída abrupta en 2020 por los efectos de la pandemia, seguida por un rebote en los años posteriores, mostrando la capacidad de recuperación de la economía alemana.
ggplot(d3,aes(x = Año, y = Alemania ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Francia:
El PIB francés presenta una curva ascendente sostenida desde 1960. En las primeras décadas, el crecimiento se relaciona con el proceso de reconstrucción económica del país y el fortalecimiento del Estado de bienestar. Durante los años 70, la economía francesa enfrenta un menor ritmo de crecimiento debido al impacto de la crisis del petróleo, aunque mantiene una expansión moderada. En los años 90, con la consolidación de la Unión Europea y el inicio del euro, se observa un crecimiento más estable. Al igual que otros países desarrollados, la crisis de 2008 genera una desaceleración que es visible en la gráfica, aunque Francia logra retomar la senda de crecimiento poco después. Entre 2020 y 2021, la pandemia del COVID-19 provoca una caída clara en el PIB, seguida por un repunte importante en 2022, lo que evidencia el efecto rebote de la economía tras las medidas de reapertura.
ggplot(d3,aes(x = Año, y = Francia ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Suecia:
La curva del PIB sueco refleja una tendencia positiva de largo plazo. Desde 1960, el crecimiento es constante, con algunas pausas breves. En los años 90 se evidencia una ligera caída, la cual coincide con la crisis financiera sueca de 1990-1994, causada por la desregulación financiera y la especulación inmobiliaria. Posteriormente, el país implementó reformas estructurales que estabilizaron la economía y permitieron retomar el crecimiento. Suecia se benefició de su alto nivel de innovación, eficiencia estatal y políticas sociales equilibradas. La crisis de 2008 apenas afecta levemente la curva, y el país muestra gran resiliencia. En 2020 se nota la caída derivada de la pandemia, aunque el impacto parece menos abrupto que en otros países, probablemente por las decisiones más laxas en confinamiento. A partir de 2021 se observa recuperación.
ggplot(d3,aes(x = Año, y = Suecia ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Italia:
Italia presenta un crecimiento sostenido desde 1960 hasta finales de los 90. Durante las décadas de 1960 y 1970, se da el conocido “Milagro Económico Italiano”, caracterizado por una rápida industrialización, especialmente en el norte del país. Sin embargo, desde el año 2000 en adelante, la gráfica revela una cierta desaceleración. Esto se asocia con problemas estructurales como el bajo crecimiento de la productividad, una deuda pública elevada y una burocracia ineficiente. La crisis del 2008 impacta negativamente, generando una caída visible, y posteriormente el crecimiento se torna más lento y oscilante. La caída de 2020 por la pandemia es muy marcada, reflejando la severidad del impacto sanitario y económico en el país. No obstante, a partir de 2021 se observa un repunte importante del PIB.
ggplot(d3,aes(x = Año, y = Italia ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
España:
España experimenta un crecimiento constante desde los años 60, impulsado inicialmente por la apertura económica del régimen franquista y luego por la consolidación democrática en los años 80. La adhesión a la Unión Europea en 1986 potenció aún más su desarrollo económico. Sin embargo, entre 2008 y 2013, la gráfica muestra un estancamiento pronunciado, que coincide con la crisis financiera global y la posterior crisis de deuda soberana en la Eurozona. En este periodo, España experimentó una fuerte recesión, alto desempleo y severas políticas de austeridad. Posteriormente, el país logra recuperar su crecimiento económico. En 2020, se observa otra fuerte caída derivada de la pandemia, seguida por un rebote notorio en 2021 y 2022, resultado de las medidas de estímulo y la reapertura económica.
ggplot(d3,aes(x = Año, y = España ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Gráfica de Perú y Europa:
La gráfica presenta la evolución del Producto Bruto Interno de seis economías: Alemania, España, Francia, Italia, Suecia y Perú, desde 1960 hasta la actualidad. Alemania lidera claramente la serie con un crecimiento sostenido y robusto, reflejo de su modelo exportador, su fuerte industrialización y su rol como motor económico de Europa. Francia e Italia presentan trayectorias similares hasta el 2008, año en el que ambas economías experimentan una desaceleración producto de la crisis financiera global. A partir de entonces, Francia mantiene un crecimiento moderado, mientras que Italia evidencia mayor estancamiento y volatilidad, lo cual refleja los retos estructurales que ha enfrentado en la última década. España, en cambio, muestra un crecimiento más dinámico entre 1995 y 2008, seguido de una caída significativa por la crisis inmobiliaria, para luego recuperar su nivel previo hacia el 2020.
Por su parte, Suecia destaca por mantener una tendencia ascendente y estable, aunque con un PBI total más bajo en comparación con las principales economías europeas, lo cual es coherente con su menor población. Finalmente, Perú aparece como el país con menor nivel de PBI entre los representados, aunque exhibe una pendiente positiva desde mediados de los 90, reflejando el crecimiento impulsado por las exportaciones de materias primas, estabilidad macroeconómica y reformas de mercado. El gráfico, en su conjunto, permite observar cómo las economías europeas han seguido patrones similares de expansión con algunos shocks marcados por crisis financieras, mientras que Perú, desde una base más baja, ha mantenido un avance sostenido dentro de su propia escala.
ggplot(d3, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = Alemania, color = "Alemania"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Francia, color = "Francia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Suecia, color = "Suecia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Italia, color = "Italia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = España, color = "España"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1) +
labs(title = "Evolución de la variable PBI en el tiempo") +
scale_color_manual(values = c("Alemania" = "purple",
"Francia" = "red",
"Suecia" = "brown",
"Italia" = "green",
"España" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal()
Asia
China: El caso chino es uno de los más llamativos en términos de crecimiento económico. Desde 1960 hasta 1980, el PIB se mantiene relativamente bajo y estable, acorde a un modelo económico cerrado y planificado. Sin embargo, a partir de las reformas de Deng Xiaoping en 1978, China inicia un proceso de apertura y liberalización progresiva que se traduce en un crecimiento exponencial del PIB, especialmente desde los años 90. En la gráfica, se percibe una curva fuertemente empinada, particularmente en las últimas dos décadas, reflejo de la industrialización acelerada, expansión exportadora y urbanización masiva. En 2020, la pandemia genera una ligera caída, aunque mucho menor que en otros países, y el crecimiento se mantiene alto a partir de 2021, evidenciando la rápida recuperación china.
ggplot(d4,aes(x = Año, y = China ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
India:
La economía india muestra un crecimiento moderado desde 1960 hasta los años 90, bajo un modelo económico mixto con fuerte intervención estatal. Sin embargo, a partir de las reformas estructurales de 1991, que liberalizaron sectores clave de la economía, se inicia un proceso de aceleración del crecimiento. En la gráfica, esto se traduce en una curva que empieza a elevarse con mayor pendiente a partir del año 2000. El crecimiento se mantiene estable, incluso durante la crisis del 2008. En 2020, la pandemia provoca una fuerte caída, visible en la gráfica, pero a partir de 2021 se da una recuperación vigorosa, impulsada por la digitalización, el crecimiento del sector servicios y las políticas expansivas del gobierno.
ggplot(d4,aes(x = Año, y = India ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Japón:
Japón muestra un crecimiento económico muy fuerte desde 1960 hasta principios de los años 90. Este fenómeno, conocido como el “Milagro Económico Japonés”, se sustentó en la expansión industrial, la tecnología y una sólida política exportadora. No obstante, la burbuja financiera e inmobiliaria de los años 80 estalló en 1991, dando lugar a la llamada “década perdida”. Desde entonces, el crecimiento japonés se torna mucho más lento, como se aprecia en la curva más plana del gráfico. Las políticas monetarias ultraexpansivas y el envejecimiento poblacional han limitado el dinamismo del PIB. La pandemia también impacta el crecimiento en 2020, aunque se nota una recuperación hacia 2021-2022.
ggplot(d4,aes(x = Año, y = Japón ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Corea del Sur:
Corea del Sur presenta una de las historias más notables de desarrollo económico. Desde un punto de partida muy bajo en los años 60, logra una transformación estructural impresionante basada en el modelo de industrialización por sustitución de importaciones, inversión en educación y apertura tecnológica. En la gráfica, se observa un crecimiento constante, con una pendiente cada vez más pronunciada desde los años 80, reflejando su consolidación como una economía avanzada. La crisis asiática de 1997 tuvo cierto impacto, pero fue superada con rapidez. Corea también soportó relativamente bien la crisis del 2008. En 2020, la pandemia genera una leve caída, seguida por un rebote rápido en los años posteriores.
ggplot(d4,aes(x = Año, y = CoreadelSur ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Indonesia:
Esta gráfica, que en lo personal es muy interesante por su crecimiento, gráfica de Indonesia se aprecia una evolución claramente ascendente del PBI desde 1960 hasta la actualidad. El crecimiento comienza de forma moderada hasta finales de los años 80, periodo en el cual el país aún enfrentaba desafíos estructurales relacionados con su transición política y el bajo nivel de industrialización. Durante la década de 1990, el crecimiento se acentúa, pero se ve afectado notoriamente por la crisis financiera asiática de 1997-1998, momento en el cual se observa una ligera desaceleración. Tras superar la crisis, el PBI retoma una trayectoria creciente a partir del año 2000, siendo este periodo marcado por la consolidación democrática, reformas institucionales y una apertura comercial más robusta. A partir del 2010, se intensifica la expansión del PBI, impulsada por la inversión extranjera directa, el desarrollo de infraestructura y el crecimiento sostenido del consumo interno. Aunque el impacto de la pandemia de 2020 provoca una leve caída, se observa un rebote claro en 2021, indicando una recuperación dinámica. Este comportamiento sugiere un modelo económico en consolidación, con desafíos pendientes en equidad, pero resiliente frente a las crisis.
ggplot(d4,aes(x = Año, y = Indonesia ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Gráfica de Perú y Ásia:
La tendencia refleja la evolución del Producto Bruto Interno de seis economías asiáticas y latinoamericanas: China, Corea del Sur, India, Indonesia, Japón y Perú, desde 1960 hasta el periodo posterior a 2020. El caso más destacado es el de China, cuyo PBI muestra un crecimiento exponencial a partir de la década de 1990, reflejando la apertura económica, la inversión extranjera directa y el boom industrial tras las reformas impulsadas por Deng Xiaoping. Japón, que había liderado la región en décadas anteriores, muestra un crecimiento importante entre 1960 y principios de los 90, pero con una marcada desaceleración posterior, reflejo del estancamiento económico tras el estallido de su burbuja financiera. Por su parte, India presenta un crecimiento sostenido y acelerado desde el 2000, probablemente impulsado por reformas estructurales, expansión del sector servicios y apertura comercial progresiva.
Corea del Sur e Indonesia también revelan trayectorias interesantes. Corea del Sur exhibe un crecimiento constante, especialmente desde la década de 1980, en línea con su modelo de industrialización orientado a la exportación y fuerte inversión en capital humano. Indonesia, aunque con un crecimiento más moderado, ha mostrado una tendencia ascendente estable, destacando en años recientes por su papel como una economía emergente clave del sudeste asiático. Finalmente, Perú, aunque con un nivel de PBI inferior comparado con los países asiáticos, mantiene una trayectoria de crecimiento gradual desde los años 90, beneficiado por políticas macroeconómicas prudentes y un entorno externo favorable. En conjunto, esta gráfica pone en evidencia cómo Asia ha consolidado su papel como motor económico global, mientras que América Latina, representada por Perú, aún se encuentra en fases de consolidación de su desarrollo.
ggplot(d4, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = China, color = "China"), size = 1) +
geom_line(aes(y = India, color = "India"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Japón, color = "Japón"), size = 1) +
geom_line(aes(y = `CoreadelSur`, color = "Corea del Sur"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Indonesia, color = "Indonesia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1) +
labs(title = "Evolución de la variable PBI en el tiempo") +
scale_color_manual(values = c("China" = "purple",
"India" = "red",
"Japón" = "brown",
"Corea del Sur" = "green",
"Indonesia" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal()
África
Nigeria:
La evolución del PBI en Nigeria muestra un patrón algo más irregular, pero con una tendencia creciente. Desde 1960 hasta mediados de los años 70, el crecimiento es leve, reflejando un contexto postcolonial aún inestable. A partir de 1974, el auge petrolero otorga un impulso significativo al PBI, dado que Nigeria se convierte en un actor relevante en la producción mundial de crudo. Sin embargo, esa misma dependencia genera vulnerabilidad, evidenciada en las fluctuaciones del PBI en los años 80 y 90, en plena volatilidad de los precios internacionales del petróleo. A partir del año 2000, se aprecia una notable recuperación y sostenida expansión del producto, reflejo de las reformas económicas, la liberalización de sectores clave y la expansión de servicios. El período entre 2010 y 2020 destaca por un ascenso más pronunciado, aunque interrumpido por caídas asociadas a inestabilidad política, conflictos internos y la baja en los precios del petróleo en 2015. La curva vuelve a crecer hacia el 2021, mostrando una recuperación parcial tras la pandemia. En suma, el PBI de Nigeria refleja un crecimiento condicionado por factores externos, con avances notables, pero estructuralmente vulnerables.
ggplot(d5,aes(x = Año, y = Nigeria ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Sudáfrica:
El gráfico de Sudáfrica revela una evolución progresiva del PBI desde 1960, con un ritmo moderado hasta fines de los años 80. Este período coincide con el apartheid, sistema que limitó el dinamismo económico al restringir la inclusión social y el potencial humano del país. A partir de los años 90, tras el fin del apartheid y el establecimiento de un régimen democrático, se inicia una etapa de crecimiento más sostenido.
Desde 2000 en adelante, el PBI experimenta una expansión significativa, asociada a la estabilidad política, mayor inversión extranjera, y un aumento en la demanda de minerales y recursos naturales. Este proceso se ralentiza levemente hacia el año 2009, con la crisis financiera global, pero retoma su tendencia creciente hasta 2020. El impacto de la pandemia genera una caída visible, pero se recupera con rapidez en el año siguiente. En general, el caso sudafricano muestra cómo una apertura democrática puede catalizar el crecimiento, aunque persisten retos de desigualdad y desempleo estructural.
ggplot(d5,aes(x = Año, y = Sudáfrica ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Egipto:
El país más popular, a nuestr parecer, de este continente. Egipto muestra una pendiente ascendente bastante uniforme desde 1960, aunque con algunas inflexiones importantes. En las primeras décadas, el crecimiento es moderado, condicionado por el modelo económico centralizado impulsado por Nasser y las restricciones del contexto de la Guerra Fría. A partir de los años 80, con la implementación de políticas de liberalización y acuerdos con instituciones internacionales, el PBI comienza a acelerar su crecimiento. Durante los años 2000, se observa un ascenso más pronunciado, reflejo de reformas estructurales, crecimiento del turismo, inversión extranjera y estabilidad macroeconómica relativa. Esta tendencia continúa hasta la crisis política del 2011 con la Primavera Árabe, la cual, aunque no se refleja como una caída drástica en la gráfica, sí ralentiza el crecimiento. La etapa posterior al 2015 muestra una recuperación más fuerte, con inversiones en infraestructura y un rol creciente del Estado en sectores estratégicos. El rebote post pandemia en 2021 confirma la resiliencia del modelo egipcio, aunque con retos en distribución y empleo.
ggplot(d5,aes(x = Año, y = Egipto ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Kenia:
Kenia se aprecia un crecimiento constante del PBI desde 1960. Los primeros años presentan un ritmo lento, producto de un modelo agrícola poco diversificado y una baja inversión en capital humano. A partir de los años 80 y 90, se inicia una leve aceleración, influenciada por reformas estructurales promovidas por organismos internacionales y una mayor estabilidad institucional . No obstante, el verdadero impulso se manifiesta después del año 2000, periodo en el que Kenia diversifica su economía con un fuerte enfoque en tecnología, servicios financieros y turismo. Esta transformación se refleja en la aceleración de la curva del PBI, especialmente entre 2010 y 2020. El impacto de la pandemia provoca un pequeño descenso, pero rápidamente se revierte en 2021. En conjunto, la trayectoria de Kenia refleja un crecimiento sostenido con bases más diversificadas y una visión de desarrollo más moderna.
ggplot(d5,aes(x = Año, y = Kenia ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Ghana:
Ghana muestra una tendencia creciente con algunas oscilaciones importantes. Desde 1960 hasta fines de los años 70, el crecimiento es lento, condicionado por inestabilidad política, golpes de Estado y una economía centrada en materias primas con poca transformación. A partir de los años 80, con la llegada de programas de ajuste estructural y un intento de estabilización macroeconómica, el PBI empieza a crecer más claramente.
El verdadero punto de inflexión ocurre después del año 2000, donde la economía gana dinamismo gracias a la explotación petrolera, el desarrollo del sector servicios y una política macroeconómica más ordenada. Desde 2010, la pendiente del PBI se acentúa, reflejando un contexto de expansión sostenida, aunque vulnerable a choques externos. En 2020, se observa una caída producto de la pandemia, que rápidamente se revierte al año siguiente. Este comportamiento revela una economía en proceso de consolidación, con oportunidades claras pero también riesgos estructurales.
ggplot(d5,aes(x = Año, y = Ghana ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI en el tiempo")
Gráfica de Perú y África:
La gráfica muestra la evolución del PBI de seis países —Egipto, Nigeria, Sudáfrica, Perú, Ghana y Kenia— desde 1960 hasta poco después de 2020. Se observan marcadas diferencias en los niveles y ritmos de crecimiento. Nigeria lidera el grupo con un crecimiento muy acelerado desde los años 2000, impulsado principalmente por el auge petrolero, aunque con una trayectoria volátil. Egipto, por su parte, presenta un crecimiento más sostenido y estable, fruto de una economía diversificada y reformas estructurales constantes. Sudáfrica, con una base industrial y minera sólida, experimenta una expansión inicial importante, pero enfrenta estancamientos en periodos recientes, probablemente vinculados a crisis internas y globales. En contraste, Ghana y Kenia, aunque en niveles más bajos, muestran trayectorias positivas con crecimientos paulatinos desde inicios del siglo XXI, destacando el dinamismo de sectores como tecnología, turismo y exportaciones agrícolas. Perú aparece en una posición intermedia entre las economías africanas, con una trayectoria de crecimiento estable que se intensifica a partir del 2000, beneficiándose del superciclo de materias primas y una política macroeconómica consistente. Aunque no alcanza los niveles de Egipto o Nigeria, su desempeño supera al de Kenia y Ghana. La caída del 2020 y el posterior rebote reflejan claramente el impacto de la pandemia y la capacidad de recuperación económica. En conjunto, esta comparación revela cómo factores como los recursos naturales, la estabilidad institucional, las reformas económicas y el contexto internacional influyen de forma diferenciada en el desarrollo económico de los países, aun cuando parten de contextos geográficos y estructurales muy distintos.
ggplot(d5, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = Nigeria, color = "Nigeria"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Sudáfrica, color = "Sudáfrica"), size = 1) +
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geom_line(aes(y = Kenia, color = "Kenia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Ghana, color = "Ghana"), size = 1)+
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1)+
labs(title = "Evolución de la variable PBI en el tiempo") +
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"Sudáfrica" = "red",
"Egipto" = "brown",
"Kenia" = "green",
"Ghana" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal() 
PIB per cápita
Sudamerica
Argentina:
ggplot(d6,aes(x = Año, y = Argentina ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Bolivia:
ggplot(d6,aes(x = Año, y = Bolivia ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Brasil:
ggplot(d6,aes(x = Año, y = Brasil ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Colombia:
ggplot(d6,aes(x = Año, y = Colombia ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Chile:
ggplot(d6,aes(x = Año, y = Chile ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Gráfica de Perú y Sudamerica:
ggplot(d6, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = Argentina, color = "Argentina"), size = 1) +
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geom_line(aes(y = Brasil, color = "Brasil"), size = 1) +
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labs(title = "Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo") +
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"Bolivia" = "red",
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"Peru" = "pink")) +
theme_minimal()
A. del Norte
EEUU:
ggplot(d7,aes(x = Año, y = EEUU ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Cánada:
ggplot(d7,aes(x = Año, y = Cánada ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
México:
ggplot(d7,aes(x = Año, y = México ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Puerto Rico:
ggplot(d7,aes(x = Año, y = PuertoRico ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Panamá:
ggplot(d7,aes(x = Año, y = Panamá ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Gráfica de Perú y Á. del Norte:
ggplot(d7, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = EEUU, color = "EEUU"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Cánada, color = "Canadá"), size = 1) +
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geom_line(aes(y = Panamá, color = "Panamá"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1) +
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theme_minimal()
Europa
Alemania:
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color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Francia:
ggplot(d8,aes(x = Año, y = Francia ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Suecia:
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color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Italia:
ggplot(d8,aes(x = Año, y = Italia ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
España:
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color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Gráfica de Perú y Europa:
ggplot(d8, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = Alemania, color = "Alemania"), size = 1) +
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"Peru" = "pink")) +
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Asia
China:
ggplot(d9,aes(x = Año, y = China ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
India:
ggplot(d9,aes(x = Año, y = India ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Japón:
ggplot(d9,aes(x = Año, y = Japón ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Corea del Sur:
ggplot(d9,aes(x = Año, y = CoreadelSur ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Indonesia:
ggplot(d9,aes(x = Año, y = Indonesia ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Gráfica de Perú y Ásia:
ggplot(d9, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = China, color = "China"), size = 1) +
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geom_line(aes(y = Indonesia, color = "Indonesia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1) +
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"Peru" = "pink")) +
theme_minimal()
África
Nigeria:
ggplot(d10,aes(x = Año, y = Nigeria ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Sudáfrica:
ggplot(d10,aes(x = Año, y = Sudáfrica ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Egipto:
ggplot(d10,aes(x = Año, y = Egipto ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Kenia:
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color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Ghana:
ggplot(d10,aes(x = Año, y = Ghana ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita en el tiempo")
Gráfica de Perú y África:
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geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1)+
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"Sudáfrica" = "red",
"Egipto" = "brown",
"Kenia" = "green",
"Ghana" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal() 
PIB per cápita variación %
Sudamerica
Argentina:
ggplot(d11,aes(x = Año, y = Argentina ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Bolivia:
ggplot(d11,aes(x = Año, y = Bolivia ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Brasil:
ggplot(d11,aes(x = Año, y = Brasil ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Colombia:
ggplot(d11,aes(x = Año, y = Colombia ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Chile:
ggplot(d11,aes(x = Año, y = Chile ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Gráfica de Perú y Sudamerica:
ggplot(d11, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = Argentina, color = "Argentina"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Bolivia, color = "Bolivia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Brasil, color = "Brasil"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Colombia, color = "Colombia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Chile, color = "Chile"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1) +
labs(title = "Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo") +
scale_color_manual(values = c("Argentina" = "purple",
"Bolivia" = "red",
"Brasil" = "brown",
"Colombia" = "green",
"Chile" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal()
A. del Norte
EEUU:
ggplot(d12,aes(x = Año, y = EEUU ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Cánada:
ggplot(d12,aes(x = Año, y = Cánada ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
México:
ggplot(d12,aes(x = Año, y = México ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Puerto Rico:
ggplot(d12,aes(x = Año, y = PuertoRico ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Panamá:
ggplot(d12,aes(x = Año, y = Panamá ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Gráfica de Perú y Á. del Norte:
ggplot(d12, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = EEUU, color = "EEUU"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Cánada, color = "Canadá"), size = 1) +
geom_line(aes(y = México, color = "México"), size = 1) +
geom_line(aes(y = PuertoRico, color = "Puerto Rico"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Panamá, color = "Panamá"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1) +
labs(title = "Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo") +
scale_color_manual(values = c("EEUU" = "purple",
"Canadá" = "red",
"México" = "brown",
"Puerto Rico" = "green",
"Panamá" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal()
Europa
Alemania:
ggplot(d13,aes(x = Año, y = Alemania ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Francia:
ggplot(d13,aes(x = Año, y = Francia ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Suecia:
ggplot(d13,aes(x = Año, y = Suecia ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Italia:
ggplot(d13,aes(x = Año, y = Italia ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
España:
ggplot(d13,aes(x = Año, y = España ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Gráfica de Perú y Europa:
ggplot(d13, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = Alemania, color = "Alemania"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Francia, color = "Francia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Suecia, color = "Suecia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Italia, color = "Italia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = España, color = "España"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1) +
labs(title = "Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo") +
scale_color_manual(values = c("Alemania" = "purple",
"Francia" = "red",
"Suecia" = "brown",
"Italia" = "green",
"España" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal()
Asia
China:
ggplot(d14,aes(x = Año, y = China ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
India:
ggplot(d14,aes(x = Año, y = India ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Japón:
ggplot(d14,aes(x = Año, y = Japón ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Corea del Sur:
ggplot(d14,aes(x = Año, y = CoreadelSur ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Indonesia:
ggplot(d14,aes(x = Año, y = Indonesia ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Gráfica de Perú y Ásia:
ggplot(d14, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = China, color = "China"), size = 1) +
geom_line(aes(y = India, color = "India"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Japón, color = "Japón"), size = 1) +
geom_line(aes(y = `CoreadelSur`, color = "Corea del Sur"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Indonesia, color = "Indonesia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1) +
labs(title = "Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo") +
scale_color_manual(values = c("China" = "purple",
"India" = "red",
"Japón" = "brown",
"Corea del Sur" = "green",
"Indonesia" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal()
África
Nigeria:
ggplot(d15,aes(x = Año, y = Nigeria ))+ geom_line(size = 1,
color="purple") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Sudáfrica:
ggplot(d15,aes(x = Año, y = Sudáfrica ))+ geom_line(size = 1,
color="red") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Egipto:
ggplot(d15,aes(x = Año, y = Egipto ))+ geom_line(size = 1,
color="brown") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Kenia:
ggplot(d15,aes(x = Año, y = Kenia ))+ geom_line(size = 1,
color="green") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Ghana:
ggplot(d15,aes(x = Año, y = Ghana ))+ geom_line(size = 1,
color="black") + labs(title =
"Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo")
Gráfica de Perú y África:
ggplot(d15, aes(x = Año)) +
geom_line(aes(y = Nigeria, color = "Nigeria"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Sudáfrica, color = "Sudáfrica"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Egipto, color = "Egipto"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Kenia, color = "Kenia"), size = 1) +
geom_line(aes(y = Ghana, color = "Ghana"), size = 1)+
geom_line(aes(y = Peru, color = "Peru"), size = 1)+
labs(title = "Evolución de la variable PBI per cápita variación % en el tiempo") +
scale_color_manual(values = c("Nigeria" = "purple",
"Sudáfrica" = "red",
"Egipto" = "brown",
"Kenia" = "green",
"Ghana" = "black",
"Peru" = "pink")) +
theme_minimal() 