UNIVERSIDAD DE EL SALVADOR

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

ESCUELA DE ECONOMÍA

METODOS PARA EL ANALISIS ECONOMICO

ACTIVIDAD:

“LABORATORIO 1, PRIMERA PARTE”.

DOCENTE:

MSF. Carlos Ademir Pérez Alas.

GRUPO TEORICO:

02

Integrantes:

PAOLA ELIZABETH, ELÍAS GRANADOS.      EG17013.

ANA JULIA, PAULINO CORNEJO.      PC18052.

LESLY GISELA, HERNÁNDEZ MÉNDEZ.      HM18011.

MEDARDO JOSÉ, ESCOBAR MORALES .     EM18003.

JOSUE NAHUM, AMAYA FLORES .     AF16010.

Ciudad Universitaria, Domingo 5 de Septiembre de 2021.

LABORATORIO 1 (Primera parte)

1.Compile la información disponible en la “Base de Datos de Comercio Exterior” del BCR, para los años 2018-2020. Y genera una tabla tal como se mostró en las clases (aún no incluya los nombres ISO de los países).

Tabla de Importaciones

library(dplyr)
library(readr)
library(kableExtra)
setwd("C:/Users/Rene/Downloads/importaciones _2018_2020/")
nombres_archivos_importar<-list.files()
lista_importacion <- lapply(
  nombres_archivos_importar,
  FUN = read_delim,
  "|",
  col_names = c("pais", "sac", "anio", "mes", "valor_cif", "kilogramos"),
  col_types = cols(
    pais = "c",
    sac = "c",
    anio = "d",
    mes = "d",
    valor_cif = "d",
    kilogramos = "d"
  ),
  skip = 1
)
importaciones_mensuales_2018_2020 <- bind_rows(lista_importacion)
importaciones_mensuales_2018_2020 %>% head() %>% kable(caption = "El Salvador: Base de Importaciones 2018-2020",
                                                       align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation = "symbol") %>%  kable_styling()
El Salvador: Base de Importaciones 2018-2020
pais sac anio mes valor_cif kilogramos
Canada 2840200000 2018 5 759.32 2.27
Canada 3810100000 2018 6 2991.79 788.34
Canada 3920101900 2018 2 800.00 244.02
Canada 3923219000 2018 4 320.17 24.71
Canada 3923299000 2018 1 958.42 330.89
Canada 3923299000 2018 2 877.20 144.98
* Elaboración propia con base en datos del BCR

Tabla de Exportaciones

library(dplyr)
library(readr)
library(kableExtra)
setwd("C:/Users/Rene/Downloads/exportaciones _2018_2020/")
nombres_archivos_importar<-list.files()
lista_importacion <- lapply(
  nombres_archivos_importar,
  FUN = read_delim,
  "|",
  col_names = c("pais", "sac", "anio", "mes", "valor_fob", "kilogramos"),
  col_types = cols(
    pais = "c",
    sac = "c",
    anio = "d",
    mes = "d",
    valor_cif = "d",
    kilogramos = "d"
  ),
  skip = 1
)
exportaciones_mensuales_2018_2020 <- bind_rows(lista_importacion)
exportaciones_mensuales_2018_2020 %>% head() %>% kable(caption = "El Salvador: Base de Exportaciones 2018-2020",
                                                       align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation = "symbol") %>%  kable_styling()
El Salvador: Base de Exportaciones 2018-2020
pais sac anio mes valor_fob kilogramos
Canada 0106900000 2018 2 4667.2 15.0
Canada 0106900000 2018 3 4237.1 14.0
Canada 0106900000 2018 4 3918.0 13.5
Canada 0106900000 2018 5 3155.4 10.0
Canada 0106900000 2018 6 3097.4 9.0
Canada 0305720000 2018 2 2702.3 280.0
* Elaboración propia con base en datos del BCR

Tabla de comercio exterior

library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
importaciones_mensuales_2018_2020 %>% full_join(
  exportaciones_mensuales_2018_2020,
  by = c("pais", "sac", "anio", "mes"),
  suffix = c("_importaciones", "_exportaciones")
) -> data_comercio_exterior
data_comercio_exterior %>% replace_na(
  list(
    valor_cif = 0,
    valor_fob = 0,
    kilogramos_importaciones = 0,
    kilogramos_exportaciones = 0
  )
) %>%
  arrange(pais, anio, mes, sac) -> data_comercio_exterior
data_comercio_exterior %>% head() %>%
  kable(caption = "Base de Comercio Exterior 2018-2020",
        align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation = "symbol") %>%  kable_styling()
Base de Comercio Exterior 2018-2020
pais sac anio mes valor_cif kilogramos_importaciones valor_fob kilogramos_exportaciones
Afganistan 3004909100 2019 9 0.00 0.00 382.13 19
Afganistan 4202190000 2020 8 18.88 0.68 0.00 0
Afganistan 4202990000 2020 8 7.55 0.27 0.00 0
Afganistan 6103109000 2020 8 75.52 2.73 0.00 0
Afganistan 6110900000 2020 8 75.52 2.73 0.00 0
Afganistan 6117100000 2020 8 9.06 0.33 0.00 0
* Elaboración propia con base en datos del BCR

2. Realice la actualización de la tabla anterior con toda la información disponible para 2021.

Actualizacion de la base (Julio 2021)

library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)

#Importaciones
setwd("C:/Users/Rene/Downloads/IMPORTACIONES/")
archivos_importar <- list.files()
lista_importacion <- lapply(
  archivos_importar,
  FUN = read_delim,
  delim = "|",
  col_names = c("pais",
                "sac",
                "anio",
                "mes",
                "valor_cif",
                "kilogramos"),
  col_types = cols(
    pais = "c",
    sac = "c",
    anio = "d",
    mes = "d",
    valor_cif = "d",
    kilogramos = "d"
  ),
  skip = 1
)
data_importaciones_update <- bind_rows(lista_importacion)

#Exportaciones
setwd("C:/Users/Rene/Downloads/EXPORTACIONES/")
archivos_importar <- list.files()
lista_importacion <- lapply(
  archivos_importar,
  FUN = read_delim,
  delim = "|",
  col_names = c("pais",
                "sac",
                "anio",
                "mes",
                "valor_fob",
                "kilogramos"),
  col_types = cols(
    pais = "c",
    sac = "c",
    anio = "d",
    mes = "d",
    valor_cif = "d",
    kilogramos = "d"
  ),
  skip = 1
)
data_exportaciones_update <- bind_rows(lista_importacion)

#Concatenar las tablas de data_importaciones & data_exportaciones
data_importaciones_update %>% full_join(
  data_exportaciones_update,
  by = c("pais", "sac", "anio", "mes"),
  suffix = c("_importaciones", "_exportaciones")
) -> data_comercio_exterior_update

#Sustitur los Valores Nulos "NA" y guardar en el mismo objeto
data_comercio_exterior_update %>% replace_na(
  list(
    valor_cif = 0,
    valor_fob = 0,
    kilogramos_importaciones = 0,
    kilogramos_exportaciones = 0
  )
) %>%
  arrange(pais, anio, mes, sac) -> data_comercio_exterior_update

#Unir la tabla de comercio exterior y su actualización
data_comercio_exterior %>% bind_rows(data_comercio_exterior_update) %>%  arrange(pais, anio, mes, sac) ->
  data_comercio_exterior

data_comercio_exterior %>% filter(anio == 2021) %>% head() %>%
  kable(caption = "Base de Comercio Exterior 2018-2021 (Julio)",
        align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
               notation = "symbol") %>%  kable_styling()
Base de Comercio Exterior 2018-2021 (Julio)
pais sac anio mes valor_cif kilogramos_importaciones valor_fob kilogramos_exportaciones
Afganistan 7009920000 2021 5 0 0 1653.79 128.82
Afganistan 8302419000 2021 5 0 0 6902.59 537.65
Afganistan 8306290000 2021 5 0 0 13067.59 1017.85
Afganistan 9401710000 2021 5 0 0 1509.76 117.60
Afganistan 9403200000 2021 5 0 0 10889.81 848.22
Afganistan 9403600000 2021 5 0 0 3849.79 299.86
* Elaboración propia con base en datos del BCR 
# creacion de la R.data 
save(data_comercio_exterior, file ="C:/Users/Rene/Downloads/MAE/data_comercio_exterior.RData")

3. Agregue la información estandarizada de los países (nombres iso de los países y regiones, etc, tal como se vio en clases)

#Carga de paquetes auxiliares
options(scipen = 999)
###calculo de indicadores####
library(dplyr)
library(readxl)
library(stringr)
#Data para las funciones
load("C:/Users/Rene/Downloads/MAE/data_comercio_exterior.RData")
nombre_archivo<-"C:/Users/Rene/Downloads/nombres_iso_paises.xlsx"
nombres_iso_paises <- read_excel(nombre_archivo)
data_comercio_exterior %>%
  left_join(nombres_iso_paises,
            by=c("pais"="nom_pais_esp"))-> data_comercio_exterior

data_comercio_exterior %>% head() %>% kable(caption = "Tabla de comercio exterior estandarizada", align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia en base a datos del BCR",
               notation = "symbol") %>% kable_styling()
Tabla de comercio exterior estandarizada
pais sac anio mes valor_cif kilogramos_importaciones valor_fob kilogramos_exportaciones nom_pais_ingles iso_2 iso_3 codigo_pais region cod_region sub_region cod_sub_region region_intermedia cod_region_intermedia
Afganistan 3004909100 2019 9 0.00 0.00 382.13 19 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
Afganistan 3004909100 2019 9 0.00 0.00 382.13 19 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
Afganistan 4202190000 2020 8 18.88 0.68 0.00 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
Afganistan 4202190000 2020 8 18.88 0.68 0.00 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
Afganistan 4202990000 2020 8 7.55 0.27 0.00 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
Afganistan 4202990000 2020 8 7.55 0.27 0.00 0 Afghanistan AF AFG 4 Asia 142 Asia Meridional 34 NA NA
* Elaboración propia en base a datos del BCR

4. Obtenga un ranking, anual, de los 5 principales socios comerciales de El Salvador, para el periodo 2018-2021. Presente sus resultados en el siguiente formato: Top 5 Socios comerciales, periodo 2018-2021, datos en porcentaje de las exportaciones totales.

library(dplyr)
library(kableExtra)
#Calculo del Total de exportaciones anuales
anuales<-data_comercio_exterior %>%
  group_by(anio) %>%
  summarise(
  `total anio` = (sum(valor_fob)))
Tot_2018<-anuales[1,2]
Tot_2019<-anuales[2,2]
Tot_2020<-anuales[3,2]
Tot_2021<-anuales[4,2]
#Calculo de Exportaciones totales Anuales por Pais
load("C:/Users/Rene/Downloads/MAE/data_comercio_exterior.RData")
sub_2018 <- data_comercio_exterior %>%
  left_join(nombres_iso_paises,
            by = c("pais" = "nom_pais_esp")) %>%
  group_by(anio,iso_3) %>%
  summarise(`pais total anio 2018` = round((((
    sum(valor_fob)
  ) * 100) / Tot_2018), 2)) %>%
  select("iso_3", "anio", "pais total anio 2018") %>%
  filter(anio == 2018, `pais total anio 2018` > 0) %>%
  arrange(desc(`pais total anio 2018`))
sub_2019 <- data_comercio_exterior %>%
  left_join(nombres_iso_paises,
            by = c("pais" = "nom_pais_esp")) %>%
  group_by(iso_3, anio) %>%
  summarise(`pais total anio 2019` = round((((
    sum(valor_fob)
  ) * 100) / Tot_2019), 2)) %>%
  select("iso_3", "anio", "pais total anio 2019") %>%
  filter(anio == 2019, `pais total anio 2019` > 0) %>%
  arrange(desc(`pais total anio 2019`))
sub_2020 <- data_comercio_exterior %>%
  left_join(nombres_iso_paises,
            by = c("pais" = "nom_pais_esp")) %>%
  group_by(iso_3, anio) %>%
  summarise(`pais total anio 2020` = round((((
    sum(valor_fob)
  ) * 100) / Tot_2020), 2)) %>%
  select("iso_3", "anio", "pais total anio 2020") %>%
  filter(anio == 2020, `pais total anio 2020` > 0) %>%
  arrange(desc(`pais total anio 2020`))
sub_2021 <- data_comercio_exterior %>%
  left_join(nombres_iso_paises,
            by = c("pais" = "nom_pais_esp")) %>%
  group_by(iso_3, anio) %>%
  summarise(`pais total anio 2021` = round((((
    sum(valor_fob)
  ) * 100) / Tot_2021), 2)) %>%
  select("iso_3", "anio", "pais total anio 2021") %>%
  filter(anio == 2021, `pais total anio 2021` > 0) %>%
  arrange(desc(`pais total anio 2021`))
#Ranking en porcentaje de Exportaciones las exportaciones totales por año


Top_2018 <-
  (paste(
    sub_2018$iso_3[1:5],
    sub_2018$`pais total anio 2018`$`total anio`[1:5],
    sep = " | "
  ))
Top_2019 <-
  (paste(
    sub_2019$iso_3[1:5],
    sub_2019$`pais total anio 2019`$`total anio`[1:5],
    sep = " | "
  ))
Top_2020 <-
  (paste(
    sub_2020$iso_3[1:5],
    sub_2020$`pais total anio 2020`$`total anio`[1:5],
    sep = " | "
  ))
Top_2021 <-
  (paste(
    sub_2021$iso_3[1:5],
    sub_2021$`pais total anio 2021`$`total anio`[1:5],
    sep = " | "
  ))
# Data Frame con el Top de Exportaciones
frame_top <- data.frame(Top_2018, Top_2019, Top_2020, Top_2021)
names(frame_top) = c("2018", "2019", "2020", "2021")

#Traspuesta del data frame Para posicionarlo como la muestra 
frame_top_t <- t(frame_top[, 1:ncol(frame_top)])
colnames(frame_top_t) <- frame_top[, 0]
colnames(frame_top_t) <- c("1", "2", "3", "4", "5")

# creacion de tabla Formato de Tabla
kable(head(frame_top_t, 5), caption = " Top 5 Socios comerciales de El Salvador, periodo 2018-2021, datos en porcentaje de las exportaciones totales ",
      align = "c") %>%
  kable_classic(html_font = "Arial",
                font_size = 16, ) %>%
  column_spec(1, bold = T) %>%
  row_spec(0, bold = T, color = "brouw") %>%
  footnote(general_title = "**Fuente**:", general = "Elaboración propia con base en datos del BCR.")
Top 5 Socios comerciales de El Salvador, periodo 2018-2021, datos en porcentaje de las exportaciones totales
1 2 3 4 5
2018 USA | 50.55 HND | 16.05 GTM | 11.93 NIC | 5.55 CRI | 3.49
2019 USA | 42.03 GTM | 15.92 HND | 15.9 NIC | 6.66 CRI | 4.46
2020 USA | 39.18 GTM | 16.89 HND | 15.44 NIC | 7.26 CRI | 4.65
2021 USA | 40.59 GTM | 16.98 HND | 15.82 NIC | 6.99 CRI | 4.04
Fuente:
Elaboración propia con base en datos del BCR.