#Grupo de trabajo ## Santiago de Jesús García Vásquez,GV13044 ## Marco Antonio Aguilera Calles, AC13023 ## Jessica Lissette Gámez Cuellar, GC13028

#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).

##1. Creación de la tabla de COMERCIO EXTERIOR

Creación de tabla de importaciones Totales

library(readr)
library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(kableExtra)
## 
## Attaching package: 'kableExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     group_rows
setwd("C:/Users/lisse/Desktop/Comercio exterior/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<-bind_rows(lista_importacion)
data_importaciones %>% head()%>% kable(caption="El Salvador: Base de importaciones 2018-2020",
      align ="c") %>%
  add_footnote(label="Elaboración propia con base de datos del BCR",
               notation ="symbol")%>% kable_styling()
El Salvador: Base de importaciones 2018-2020
pais sac anio mes valor_cif kilogramos
Mode= NA NA NA NA NA
Vid= NA NA NA NA NA
FolderType=Generic NA NA NA NA NA
Canada 0404900000 2018 2 68040.00 18810.0
Canada 0404900000 2018 3 92725.74 25528.6
Canada 0404900000 2018 4 92546.45 25525.0
* Elaboración propia con base de datos del BCR

Creación de la tabla de Exportaciones Totales

library(readr)
library(dplyr)
library(kableExtra)
setwd("C:/Users/lisse/Desktop/Comercio exterior/Exportaciones")
archivos_exportar<-list.files()
lista_exportacion<-lapply(archivos_exportar,
                          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_fob="d",
                                  kilogramos="d"),
                          skip=1)
data_exportaciones<-bind_rows(lista_exportacion)
data_exportaciones%>%head()%>% kable(caption="El Salvador: Base de exportaciones 2018-2020",align ="c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base de datos del BCR",
               notation ="symbol")%>% kable_styling()
El Salvador: Base de exportaciones 2018-2020
pais sac anio mes valor_fob kilogramos
title: “Untitled” NA NA NA NA NA
output: html_document NA NA NA NA NA
— NA NA NA NA NA
{r setup, include=FALSE} </td> <td style="text-align:center;"> NA </td> <td style="text-align:center;"> NA </td> <td style="text-align:center;"> NA </td> <td style="text-align:center;"> NA </td> <td style="text-align:center;"> NA </td> </tr> <tr> <td style="text-align:center;"> knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) </td> <td style="text-align:center;"> NA </td> <td style="text-align:center;"> NA </td> <td style="text-align:center;"> NA </td> <td style="text-align:center;"> NA </td> <td style="text-align:center;"> NA </td> </tr> <tr> <td style="text-align:center;"> NA NA NA NA NA
* Elaboración propia con base de datos del BCR

Creacion de tabla de Comercio Exterior

library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
data_importaciones %>% full_join(
  data_exportaciones,
  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 comecio exterior 2018-2020",
        align="c") %>%
add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
             notation="symbol") %>% kable_styling()
Base de comecio exterior 2018-2020
pais sac anio mes valor_cif kilogramos_importaciones valor_fob kilogramos_exportaciones
— NA NA NA 0.00 0.00 0 0
delim = " NA NA NA 0.00 0.00 0 0 
   <td style="text-align:center;"> NA </td>
   <td style="text-align:center;"> NA </td>
   <td style="text-align:center;"> NA </td>
   <td style="text-align:center;"> 0.00 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0.00 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:center;"> ```{r setup, include=FALSE} </td>
   <td style="text-align:center;"> NA </td>
   <td style="text-align:center;"> NA </td>
   <td style="text-align:center;"> NA </td>
   <td style="text-align:center;"> 0.00 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0.00 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:center;"> ```{r} </td>
   <td style="text-align:center;"> NA </td>
   <td style="text-align:center;"> NA </td>
   <td style="text-align:center;"> NA </td>
   <td style="text-align:center;"> 0.00 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0.00 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:center;"> Afganistan </td>
   <td style="text-align:center;"> 0806200000 </td>
   <td style="text-align:center;"> 2018 </td>
   <td style="text-align:center;"> 6 </td>
   <td style="text-align:center;"> 6448.43 </td>
   <td style="text-align:center;"> 1463.92 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0 </td>
   <td style="text-align:center;"> 0 </td>
  </tr>
</tbody>
<tfoot>
<tr>
<td style="padding: 0; border:0;" colspan="100%">
<sup>*</sup> Elaboración propia con base en datos del BCR</td>
</tr>
</tfoot>
</table>

```r
save(data_comercio_exterior,file = "C:/Users/lisse/Desktop/Comercio exterior/data_comercio_exterior.RData")

#2. Realice la actualización de la tabla anterior con toda la información disponible para 2021. ## Actualización de la base de datos de comercio exterior 2018-2020 (agosto)

#Cargar paquetes

library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
setwd("C:/Users/lisse/Desktop/Comercio exterior/update/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
)

#Ensamblar los archivos en un sólo dataframe
data_importaciones_update <- bind_rows(lista_importacion)

#Exportaciones

setwd("C:/Users/lisse/Desktop/Comercio exterior/update/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_fob = "d",
    kilogramos = "d"
  ),
  skip = 1
)

#Ensamblar los archivos en un sólo dataframe
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

#Volver a guardar! # se Cambió el nombre para guardar la base anterior, por cualquier error que se pueda cometer al actualizar, o en caso de querer llevar un registro de versiones de la tabla.

save(data_comercio_exterior, file="C:/Users/lisse/Desktop/Comercio exterior/data_comercio_exterior_actualizada.RData")

#Mostrar Tabla (primeros 6 elementos)

data_comercio_exterior %>% filter(anio == 2021, mes == 07) %>% 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
Albania 9801002000 2021 7 5115.02 632.00 0 0.0
Alemania 0406400000 2021 7 196.06 7.81 0 0.0
Alemania 0406909000 2021 7 4720.73 680.42 0 0.0
Alemania 0409000000 2021 7 0.00 0.00 85050 21994.0
Alemania 0602100000 2021 7 1024.40 5.00 0 0.0
Alemania 0901113000 2021 7 0.00 0.00 707275 169606.7
* Elaboración propia con base en datos del BCR

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

source(file = "C:/Users/lisse/Desktop/Comercio exterior/funciones_comecio_exterior.R",echo = TRUE,max.deparse.length = 100,encoding = "utf-8")
## 
## > options(scipen = 999)
## 
## > library(dplyr)
## 
## > library(readxl)
## 
## > library(stringr)
## 
## > load("C:/Users/lisse/Desktop/Comercio exterior/data_comercio_exterior.RData")
## 
## > nombre_archivo <- "C:/Users/lisse/Desktop/Comercio exterior/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]

#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

#Herramientas de Consulta de Regiones

library(kableExtra)
herramientas_mostrar_regiones() %>% head() %>% kable() %>% kable_material(html_font = "sans-serif")
## `summarise()` has grouped output by 'region', 'cod_region', 'region_intermedia'. You can override using the `.groups` argument.
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")
## `summarise()` has grouped output by 'pais'. You can override using the `.groups` argument.
pais anio # Transacciones
— NA 1
delim = " NA 1 
   <td style="text-align:right;"> NA </td>
   <td style="text-align:right;"> 1 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> ```{r setup, include=FALSE} </td>
   <td style="text-align:right;"> NA </td>
   <td style="text-align:right;"> 1 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> ```{r} </td>
   <td style="text-align:right;"> NA </td>
   <td style="text-align:right;"> 1 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> Afganistan </td>
   <td style="text-align:right;"> 2018 </td>
   <td style="text-align:right;"> 7 </td>
  </tr>
</tbody>
</table>


#Uso de Indicador de Ventaja Comparativa Revelada

##Ejemplo 1
###En este ejemplo se analizará el IVCR con USA, para el periodo 2018-2021, para al capitulo “01”



```r
Resultados_IVCR<-data.frame("años"=2018:2021,
                            "IVCR"=sapply(X=2018:2021,FUN = indicadores_IVCR_capitulo,codigo_pais=840,capitulo="01"))
Resultados_IVCR %>% kable(align = "l") %>% 
  kable_material(html_font = "sans-serif")
años IVCR
2018 -0.0997253
2019 -0.0880920
2020 -0.0770089
2021 NaN

##Ejemplo 2 ###En este ejemplo se analizará el IVCR con USA, para el periodo 2018-2021, para el producto “0105110000”

Resultados_IVCR_sac<-data.frame("años"=2018:2021,
                            "IVCR"=sapply(X=2018:2021,FUN = indicadores_IVCR_partida,codigo_pais=840,partida="0105110000"))
Resultados_IVCR_sac %>% kable(align = "l") %>% 
  kable_material(html_font = "sans-serif")
años IVCR
2018 -0.1862546
2019 -0.1890461
2020 -0.1506879
2021 NaN

#Uso de Indicador de Balassa ##Ejemplo 1 ###En este ejemplo se analizará el indice de Balassa con USA, para el periodo 2018-2021, para al capitulo “01”

Resultados_Balassa<-data.frame("años"=2018:2021,
                            "IB"=sapply(X=2018:2021,FUN = indicadores_Balassa_capitulo,codigo_pais=840,capitulo="01"))
Resultados_Balassa %>% kable(align = "l") %>% 
  kable_material(html_font = "sans-serif")
años IB
2018 0.2290636
2019 0.3129598
2020 0.4498564
2021 NaN

#Ejemplo 2 En este ejemplo se analizará el IB con USA, para el periodo 2018-2021, para el producto “0105110000”

Resultados_IB_sac<-data.frame("años"=2018:2021,
                            "IB"=sapply(X=2018:2021,
                                          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
2018 0.4819726
2019 0.4794617
2020 0.5401150
2021 NaN

#Uso de Indicador de Herfindahl Hirschmann anual ##Ambos ejemplos para USA para el período 2018-2020

###Ejemplo 1: Uso de Indicador de Herfindahl Hirschmann anual

Resultados_IHH<-data.frame("años"=2018:2021,"IHH"=sapply(X = 2018:2021,
       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
2018 0.005661
2019 0.005873
2020 0.005858
2021 NaN

Ejemplo 2: Uso de Indicador de Herfindahl Hirschmann anual propuesto en el texto

Resultados_IHH_texto<-data.frame("años"=2018:2021,"IHH"=sapply(X = 2018:2021,
       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
2018 0.000977
2019 0.000906
2020 0.000755
2021 -Inf

#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.

data_comercio_exterior %>% 
  group_by(anio, iso_3) %>%
  summarise(`Total Exportaciones MM US$`=sum(valor_fob)/1e6, max(valor_fob-> pais)) %>%
  head() %>% kable(caption = "Exportaciones") %>% kable_minimal()
## `summarise()` has grouped output by 'anio'. You can override using the `.groups` argument.
Exportaciones
anio iso_3 Total Exportaciones MM US$ max(pais <- valor_fob)
2018 ABW 0.2281250 29701.84
2018 AFG 0.0000000 0.00
2018 AGO 0.0070700 5125.00
2018 AIA 0.0316624 3825.64
2018 ALB 0.0000000 0.00
2018 AND 0.0231648 8484.35