1. Carga de las funciones.
library(dplyr)
source(file = "C:/Users/usuario/Desktop/MAE/funciones_comercio_exterior.R",echo = TRUE,max.deparse.length = 100,encoding = "utf-8")
##
## > options(scipen = 999)
##
## > library(dplyr)
##
## > library(readxl)
##
## > library(stringr)
##
## > load("C:/Users/usuario/Desktop/MAE/data_comercio_exterior_Agosto_Update.RData")
##
## > nombre_archivo <- "C:/Users/usuario/Desktop/MAE/nombres_iso_paises.xlsx"
##
## > nombres_iso_paises <- read_excel(nombre_archivo)
##
## > data_comercio_exterior_Agosto_Update <- data_comercio_exterior_Agosto_Update %>%
## + left_join( .... [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_Agosto_Update %> .... [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]
2. Herramientas de Consulta de Países
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
|
3. Herramientas de Consulta de Regiones
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
|
4. Herramientas de Consulta de Paises con transacciones en la tabla
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
|
|
Afganistan
|
2020
|
14
|
|
Albania
|
2017
|
26
|
|
Albania
|
2018
|
27
|
5. Uso de Indicador de Ventaja Comparativa Revelada
Ejemplo 1
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
|
-0.0841604
|
Ejemplo 2
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
|
-0.2208467
|
Ejemplo 3 (adicional)
En este ejemplo se analizará el IVCR con España, para los años 2017 y 2019 para el producto “0401100000”
Resultados_IVCR_sac_Esp<-data.frame("años"=c(2017,2019),
"IVCR"=sapply(X=c(2017,2019),
FUN = indicadores_IVCR_partida,
codigo_pais=724,
partida="0401100000"))
Resultados_IVCR_sac_Esp %>% kable(align = "l") %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
|
años
|
IVCR
|
|
2017
|
-0.4474373
|
|
2019
|
-0.5646103
|
En este caso, para ambos años el IVCR arroja resultados negativos, lo que indica que el mercado salvadoreño carece de competitividad frente al mercado español.
6. Uso de Indicador de Balassa
Ejemplo 1.
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
|
0.3597730
|
|
2018
|
0.3228978
|
|
2019
|
0.4015546
|
|
2020
|
0.7034690
|
Ejemplo 2
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
|
0.5646451
|
|
2018
|
0.5561408
|
|
2019
|
0.5538812
|
|
2020
|
0.7400013
|
Ejemplo 3 (adicional)
En este ejemplo se analizará el Indice de Balassa con Guatemala para el periodo 2017-2019, para el capítulo “07”
Resultados_Balassa_Gua<-data.frame("años"=2017:2019,
"IB"=sapply(X=2017:2019,
FUN=indicadores_Balassa_capitulo,
codigo_pais=320,
capitulo="07"))
Resultados_Balassa_Gua %>% kable(align = "l") %>% kable_material(html_font = "sans-serif")
|
años
|
IB
|
|
2017
|
-0.5325278
|
|
2018
|
-0.5803353
|
|
2019
|
-0.8722296
|
Para todos los años el IB se encuetra entre -0.33 y -1, por lo que se concluye que existe una desventaja para El Salvador.
7. Uso del indicador de Herfindahl Hirschmann anual
Ambos ejemplos para USA para el período 2017-2020.
Ejemplo 1: Uso de Indicador de Herfindahl-Hirschmann anual
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
|
0.009867
|
Ejemplo 2: Uso de Indicador Herfindahl Hirschmann anual propuesto en el texto
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
|
0.001103
|
Ejemplo 3 (adicional):Uso de Indicador de Herfindahl-Hirschmann anual, para Polonia, periodo 2018-2020
Resultados_IHH_Pol<-data.frame("años"=2018:2020,
"IHH"=sapply(X=2018:2020,
FUN=indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual,
codigo_pais= 616,
normalizado=TRUE))
Resultados_IHH_Pol %>% kable(align = "l",digits = 6) %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
|
años
|
IHH
|
|
2018
|
0.073309
|
|
2019
|
0.187399
|
|
2020
|
0.054463
|
Para 2018 y 2020, como los resultados son 0.073309 y 0.054463, respectivamente,las exportaciones a Polonia se consideran diversificadas. Sin embargo, para 2019 el resultado del indicador fue 0.187399, considerándose concentradas.