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Nota: no olviden modificar las lineas en el archivo funciones_comercio_exterior.R:
load(“G:/Metodos 2020/comercio/data_comercio_exterior.RData”)
nombre_archivo <- “G:/Metodos 2020/comercio/nombres_iso_paises.xlsx”
con la rutas a los archivos en su pc
source(file = "G:/Metodos 2020/comercio/funciones_comercio_exterior.R",echo = TRUE,max.deparse.length = 100,encoding = "utf-8")
##
## > options(scipen = 999)
##
## > library(dplyr)
##
## > library(readxl)
##
## > library(stringr)
##
## > load("G:/Metodos 2020/comercio/data_comercio_exterior.RData")
##
## > nombre_archivo <- "G:/Metodos 2020/comercio/nombres_iso_paises.xlsx"
##
## > nombres_iso_paises <- read_excel(nombre_archivo)
##
## > data_comercio_exterior <- data_comercio_exterior %>%
## + left_join(nombres_iso_paises, by = c(p .... [TRUNCATED]
##
## > herramientas_mostrar_paises <- function() {
## + paises <- nombres_iso_paises %>% select(nom_pais .... [TRUNCATED]
##
## > herramientas_mostrar_regiones <- function() {
## + nombres_iso_paises %>% group_by(region, cod_re .... [TRUNCATED]
##
## > herramientas_mostrar_paises_en_tabla <- function() {
## + data_comercio_exterior %>% group_by(pai .... [TRUNCATED]
##
## > indicadores_IVCR_capitulo <- function(codigo_pais,
## + capitulo, anio) {
## + codigo_pais <- e .... [TRUNCATED]
##
## > indicadores_IVCR_partida <- function(codigo_pais,
## + partida, anio) {
## + codigo_pais <- enq .... [TRUNCATED]
##
## > indicadores_Balassa_capitulo <- function(codigo_pais,
## + capitulo, anio, normalizado = TRUE) { .... [TRUNCATED]
##
## > indicadores_Balassa_partida <- function(codigo_pais,
## + partida, anio, normalizado = TRUE) {
## + .... [TRUNCATED]
##
## > indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual_texto <- function(codigo_pais,
## + anio, normalizad .... [TRUNCATED]
##
## > indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual <- function(codigo_pais,
## + anio, normalizado = TR .... [TRUNCATED]
library(kableExtra)
herramientas_mostrar_paises() %>% head() %>% kable() %>% kable_material(html_font = "sans-serif")
| nom_pais_esp | codigo_pais | region | cod_region | region_intermedia | cod_region_intermedia |
|---|---|---|---|---|---|
| Afganistan | 4 | Asia | 142 | NA | NA |
| Albania | 8 | Europa | 150 | NA | NA |
| Alemania | 276 | Europa | 150 | NA | NA |
| Andorra | 20 | Europa | 150 | NA | NA |
| Angola | 24 | África | 2 | África Central | 17 |
| Anguila (R.U.) | 660 | Américas | 19 | Caribe | 29 |
library(kableExtra)
herramientas_mostrar_regiones() %>% head() %>% kable() %>% kable_material(html_font = "sans-serif")
| region | cod_region | region_intermedia | cod_region_intermedia | # de Paises incluidos |
|---|---|---|---|---|
| África | 2 | África Central | 17 | 8 |
| África | 2 | Africa Del Sur | 18 | 5 |
| África | 2 | África Occidental | 11 | 16 |
| África | 2 | África Oriental | 14 | 17 |
| África | 2 | NA | NA | 6 |
| Américas | 19 | Caribe | 29 | 26 |
library(kableExtra)
herramientas_mostrar_paises_en_tabla() %>% head() %>% kable() %>% kable_material(html_font = "sans-serif")
| pais | anio | # Transacciones |
|---|---|---|
| Afganistan | 2017 | 8 |
| Afganistan | 2018 | 7 |
| Afganistan | 2019 | 10 |
| Albania | 2017 | 26 |
| Albania | 2018 | 27 |
| Albania | 2019 | 46 |
En este ejemplo se analizará el IVCR con USA, para el periodo 2017-2020, para al capitulo “01”
Resultados_IVCR<-data.frame("años"=2017:2020,
"IVCR"=sapply(X=2017:2020,FUN = indicadores_IVCR_capitulo,codigo_pais=840,capitulo="01"))
Resultados_IVCR %>% kable(align = "l") %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
| años | IVCR |
|---|---|
| 2017 | -0.1268112 |
| 2018 | -0.0997253 |
| 2019 | -0.0880920 |
| 2020 | -0.0974410 |
En este ejemplo se analizará el IVCR con USA, para el periodo 2017-2020, para el producto “0105110000”
Resultados_IVCR_sac<-data.frame("años"=2017:2020,
"IVCR"=sapply(X=2017:2020,FUN = indicadores_IVCR_partida,codigo_pais=840,partida="0105110000"))
Resultados_IVCR_sac %>% kable(align = "l") %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
| años | IVCR |
|---|---|
| 2017 | -0.1332373 |
| 2018 | -0.1862546 |
| 2019 | -0.1890461 |
| 2020 | -0.2489453 |
En este ejemplo se analizará el indice de Balassa con USA, para el periodo 2017-2020, para al capitulo “01”
Resultados_Balassa<-data.frame("años"=2017:2020,
"IB"=sapply(X=2017:2020,FUN = indicadores_Balassa_capitulo,codigo_pais=840,capitulo="01"))
Resultados_Balassa %>% kable(align = "l") %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
| años | IB |
|---|---|
| 2017 | 0.3505715 |
| 2018 | 0.3134338 |
| 2019 | 0.3926854 |
| 2020 | 0.7451799 |
En este ejemplo se analizará el IB con USA, para el periodo 2017-2020, para el producto “0105110000”
Resultados_IB_sac<-data.frame("años"=2017:2020,
"IB"=sapply(X=2017:2020,
FUN = indicadores_Balassa_partida,
codigo_pais=840,
partida="0105110000",
normalizado=TRUE))
Resultados_IB_sac %>% kable(align = "l") %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
| años | IB |
|---|---|
| 2017 | 0.5574297 |
| 2018 | 0.5488251 |
| 2019 | 0.5465391 |
| 2020 | 0.7678443 |
Ambos ejemplos para USA para el período 2017-2020
Resultados_IHH<-data.frame("años"=2017:2020,"IHH"=sapply(X = 2017:2020,
FUN = indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual,codigo_pais=840,normalizado=TRUE))
Resultados_IHH %>% kable(align = "l",digits = 6) %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
| años | IHH |
|---|---|
| 2017 | 0.005591 |
| 2018 | 0.005661 |
| 2019 | 0.005873 |
| 2020 | 0.011954 |
Resultados_IHH_texto<-data.frame("años"=2017:2020,"IHH"=sapply(X = 2017:2020,
FUN = indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual_texto,codigo_pais=840,normalizado=TRUE))
Resultados_IHH_texto %>% kable(align = "l",digits = 6) %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
| años | IHH |
|---|---|
| 2017 | 0.000982 |
| 2018 | 0.000977 |
| 2019 | 0.000906 |
| 2020 | 0.001256 |