1. carga de las funciones
source(file = "C:/Users/Kathya Hernandez/Downloads/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/Kathya Hernandez/Downloads/data_comercio_actualizada_agosto.RData")
##
## > nombre_archivo <- "C:/Users/Kathya Hernandez/Downloads/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]
2. Herramientas de consultas de paises
library(kableExtra)
library(dplyr)
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
|
|
Albania
|
2017
|
26
|
|
Albania
|
2018
|
27
|
|
Albania
|
2019
|
46
|
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
|
-0.0974410
|
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
|
-0.2489453
|
Ejemplo 3 (agregado)
En este ejemplo se analizará el IVCR con Guatemala, para el periodo de 2018 y 2019, para al capitulo “01”
Resultados_IVCR_Guate<-data.frame("años"=c(2018,2019),
"IVCR"=sapply(X=c(2017,2019),
FUN = indicadores_IVCR_capitulo,codigo_pais=320,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
|
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
|
0.3505715
|
|
2018
|
0.3134338
|
|
2019
|
0.3926854
|
|
2020
|
0.7451799
|
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
|
0.5574297
|
|
2018
|
0.5488251
|
|
2019
|
0.5465391
|
|
2020
|
0.7678443
|
Ejemplo 3 (agregado)
En este ejemplo se analizará el Indice de Balassa con España para el periodo 2017-2019, para el capítulo “07”
Resultados_Balassa_Esp<-data.frame("años"=2017:2019,
"IB"=sapply(X=2017:2019,
FUN=indicadores_Balassa_capitulo,
codigo_pais=724,
capitulo="07"))
Resultados_Balassa_Esp %>% kable(align = "l") %>% kable_material(html_font = "sans-serif")
|
años
|
IB
|
|
2017
|
-0.4457337
|
|
2018
|
0.0286172
|
|
2019
|
-0.2802721
|
7. Uso de 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
|
0.011954
|
Ejemplo 2: Uso de Indicador de 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
|
0.001256
|
Ejemplo 3 (agregado)
Uso de Indicador de Herfindahl-Hirschmann anual, para el pais de Honh Kong, periodo 2018-2020
Resultados_IHH_HK<-data.frame("años"=2017:2020,
"IHH"=sapply(X=2017:2020,
FUN=indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual,
codigo_pais= 344,
normalizado=TRUE))
Resultados_IHH_HK %>% kable(align = "l",digits = 6) %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
|
años
|
IHH
|
|
2017
|
0.011914
|
|
2018
|
0.017763
|
|
2019
|
0.028786
|
|
2020
|
0.074455
|