CARGA DE DATOS TABLA DE COMERCIO EXTERIOR
source(file = "C:/Users/Keiry/Documents/Metodos2020/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/Keiry/Documents/Metodos2020/data_comercio_exterior_actualizado.RData")
##
## > nombre_archivo <- "C:/Users/Keiry/Documents/Metodos2020/nombres_iso_paises.xlsx"
##
## > nombres_iso_paises <- read_excel(nombre_archivo)
##
## > data_comercio_exterior_actualizado <- data_comercio_exterior_actualizado %>%
## + left_join(nomb .... [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_actualizado %>% .... [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]
Herramientas de Consulta de Paises
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
|
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
|
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
|
Uso de Indicador de Ventaja Comparativa Revelada
Ejemplo 1
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
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
Resultados_IVCR_sac<-data.frame("años"=2012:2020,
"IVCR"=sapply(X=2012:2020,FUN = indicadores_IVCR_partida,codigo_pais=682,partida="9028200000"))
Resultados_IVCR_sac %>% kable(align = "l") %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
|
años
|
IVCR
|
|
2012
|
NaN
|
|
2013
|
NaN
|
|
2014
|
NaN
|
|
2015
|
NaN
|
|
2016
|
NaN
|
|
2017
|
-0.8443482
|
|
2018
|
-0.9354565
|
|
2019
|
-0.7723039
|
|
2020
|
-0.2243685
|
Uso de Indicador de Balassa
Ejemplo 1
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
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
Resultados_Balassa<-data.frame("años"=2012:2020,
"IB"=sapply(X=2012:2020,FUN = indicadores_Balassa_capitulo,codigo_pais=682,capitulo="01"))
Resultados_Balassa %>% kable(align = "l") %>%
kable_material(html_font = "sans-serif")
|
años
|
IB
|
|
2012
|
NaN
|
|
2013
|
NaN
|
|
2014
|
NaN
|
|
2015
|
NaN
|
|
2016
|
NaN
|
|
2017
|
-1
|
|
2018
|
-1
|
|
2019
|
-1
|
|
2020
|
-1
|
Uso de Indicador de Herfindahl Hirschmann anual
Ejemplo 1
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
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
|