Preparación de datos

Librerias

library(readr)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
library(readxl)

Carga de datos

# Carga directa del objeto de datos previamente procesado
load("C:/Users/jeffr/OneDrive/Desktop/MAE_CICLO2026/UNIDAD_1/BASE_DATOS_COMERCIO_EXTERIOR/data_comercio_exterior.RData")

Left_Join con paises

nombre_archivo<-"C:/Users/jeffr/OneDrive/Desktop/MAE_CICLO2026/UNIDAD_1/BASE_DATOS_COMERCIO_EXTERIOR/nombres_iso_paises.xlsx"
nombres_iso_paises <- read_excel(nombre_archivo)
nombres_iso_paises$nom_pais_esp <- toupper(nombres_iso_paises$nom_pais_esp)
data_comercio_exterior %>%
  left_join(nombres_iso_paises,
            by=c("pais"="nom_pais_esp"))-> data_comercio_exterior

Ejercicio 1

Creacion de Ranking

#Seleccionar Años
anios_ranking<-2022:2026
data_comercio_exterior %>% 
  filter(anio %in% anios_ranking) ->data_ranking

data_ranking %>% 
  group_by(anio,iso_3) %>% 
  summarise(total=sum(valor_fob)) %>% mutate(percent=round(prop.table(total)*100,2)) %>% 
  slice_max(n = 5,order_by = total) %>% 
  as.data.frame() %>% 
  group_by(anio) %>% 
  mutate(rank = row_number(),
         data=paste(iso_3,"|",percent,sep = "")) %>% 
  select(anio,data,rank) %>% as.data.frame() -> insumo_reporte
print(insumo_reporte)
##    anio      data rank
## 1  2022 USA|38.78    1
## 2  2022 GTM|17.05    2
## 3  2022 HND|16.65    3
## 4  2022  NIC|6.98    4
## 5  2022  CRI|4.27    5
## 6  2023  USA|35.6    1
## 7  2023 GTM|18.45    2
## 8  2023  HND|16.3    3
## 9  2023  NIC|7.85    4
## 10 2023  CRI|4.79    5
## 11 2024 USA|33.84    1
## 12 2024 GTM|19.53    2
## 13 2024 HND|16.14    3
## 14 2024  NIC|8.94    4
## 15 2024  CRI|4.71    5
## 16 2025 USA|32.45    1
## 17 2025 GTM|19.64    2
## 18 2025 HND|16.74    3
## 19 2025  NIC|9.12    4
## 20 2025  CRI|4.45    5
## 21 2026 USA|32.53    1
## 22 2026 GTM|19.46    2
## 23 2026 HND|15.44    3
## 24 2026   NIC|8.7    4
## 25 2026  CRI|4.51    5

Tabla en formato “RAW”

library(tidyr)
insumo_reporte %>% 
pivot_wider(names_from = rank,values_from = data)->mi_tabla
print(mi_tabla)
## # A tibble: 5 × 6
##    anio `1`       `2`       `3`       `4`      `5`     
##   <dbl> <chr>     <chr>     <chr>     <chr>    <chr>   
## 1  2022 USA|38.78 GTM|17.05 HND|16.65 NIC|6.98 CRI|4.27
## 2  2023 USA|35.6  GTM|18.45 HND|16.3  NIC|7.85 CRI|4.79
## 3  2024 USA|33.84 GTM|19.53 HND|16.14 NIC|8.94 CRI|4.71
## 4  2025 USA|32.45 GTM|19.64 HND|16.74 NIC|9.12 CRI|4.45
## 5  2026 USA|32.53 GTM|19.46 HND|15.44 NIC|8.7  CRI|4.51
mi_tabla %>%
  kable(caption = paste("Top",5,"de Exportaciones periodo",
    min(anios_ranking),"-",max(anios_ranking))) %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR")
Top 5 de Exportaciones periodo 2022 - 2026
anio 1 2 3 4 5
2022 USA|38.78 GTM|17.05 HND|16.65 NIC|6.98 CRI|4.27
2023 USA|35.6 GTM|18.45 HND|16.3 NIC|7.85 CRI|4.79
2024 USA|33.84 GTM|19.53 HND|16.14 NIC|8.94 CRI|4.71
2025 USA|32.45 GTM|19.64 HND|16.74 NIC|9.12 CRI|4.45
2026 USA|32.53 GTM|19.46 HND|15.44 NIC|8.7 CRI|4.51

Note: aElaboración propia con base en datos del BCR

Ejercicio 2

ejercicio_2<-data_comercio_exterior %>% 
  filter(pais=="REPUBLICA POPULAR CHINA") %>% # Nota aclaratoria: Si pusieron Estados Unidos esta bien.
  group_by(anio) %>% 
  summarise(Exportaciones=sum(valor_fob)/1000000,
            Importaciones=sum(valor_cif)/1000000,
            'Saldo BC'= Exportaciones-Importaciones)

ejercicio_2 %>%
  kable(caption ="Balanza Comercial Anual") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR")
Balanza Comercial Anual
anio Exportaciones Importaciones Saldo BC
2022 47.49758 2846.910 -2799.413
2023 11.31286 2384.541 -2373.229
2024 52.81967 2652.489 -2599.670
2025 49.99633 3566.198 -3516.202
2026 55.15575 1842.494 -1787.339

Note: aElaboración propia con base en datos del BCR

Ejercico 2_ grupo Tarde

ejercicio_2<-data_comercio_exterior %>% 
  filter(iso_3=="USA") %>% # Nota aclaratoria: Si pusieron Estados Unidos esta bien.
  group_by(anio) %>% 
  summarise(Exportaciones=sum(valor_fob)/1000000,
            Importaciones=sum(valor_cif)/1000000,
            'Saldo BC'= Exportaciones-Importaciones)

ejercicio_2 %>%
  kable(caption ="Balanza Comercial Anual") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR")
Balanza Comercial Anual
anio Exportaciones Importaciones Saldo BC
2022 2759.392 5097.314 -2337.922
2023 2313.546 4486.276 -2172.730
2024 2135.959 4390.244 -2254.285
2025 2086.042 4677.751 -2591.708
2026 1106.142 2514.372 -1408.230

Note: aElaboración propia con base en datos del BCR ```