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.

Integrantes:

ABARCA ESPINOZA, FABIO FELICIANO. AE17013.

IRAHETA VILLEGAS, JUAN PABLO. IV14001.

QUINTANILLA COTO, JEFFERSON ANGELO. QC18007.

CIUDAD UNIVERSITARIA, DOMINGO 5 DE SEPTIEMBRE DE 2021.

1. Compile la información disponible en la “Base de Datos de Comercio Exterior” del BCR, para los años 2018-2020.

Tabla de Importaciones

library(dplyr)
library(readr)
library(kableExtra)
setwd("C:/Users/Emerson/Desktop/Importaciones/")
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	0404900000	2018	2	68040.00	18810.00
Canada	0404900000	2018	3	92725.74	25528.60
Canada	0404900000	2018	4	92546.45	25525.00
Canada	0404900000	2018	6	91531.00	25525.00
Canada	0405100000	2018	6	26.56	20.00
Canada	0511100000	2018	1	16365.04	23.65
^* Elaboración propia con base en datos del BCR

Tabla de Exportaciones

library(dplyr)
library(readr)
library(kableExtra)
setwd("C:/Users/Emerson/Desktop/Exportaciones/")
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	0806200000	2018	6	6448.43	1463.92	0	0
Afganistan	6104220000	2018	10	3153.37	2407.61	0	0
Afganistan	6104620000	2018	10	946.01	722.28	0	0
Afganistan	6105100000	2018	10	9405.39	7181.03	0	0
Afganistan	6106100000	2018	10	1353.32	1725.55	0	0
Afganistan	6405900000	2018	10	2260.03	1725.55	0	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/Emerson/Desktop/importacion_update/")
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/Emerson/Desktop/exportacion_update/")
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

3. Agregue la información estandarizada de los países

library(dplyr)
library(readxl)
library(stringr)
load("C:\\Users\\Emerson\\Desktop\\comercio\\data_comercio_exterior_actualizada.RData")
nombre_archivo<-"C:/Users/Emerson/Desktop/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 = "Data comercio exterior estandarizada",align = "c") %>% 
                                       add_footnote(label = "Elaboración propia en base a datos del BCR",
                                                    notation = "symbol") %>% kable_styling()

Data 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	0806200000	2018	6	6448.43	1463.92	0	0	Afghanistan	AF	AFG	4	Asia	142	Asia Meridional	34	NA	NA
Afganistan	6104220000	2018	10	3153.37	2407.61	0	0	Afghanistan	AF	AFG	4	Asia	142	Asia Meridional	34	NA	NA
Afganistan	6104620000	2018	10	946.01	722.28	0	0	Afghanistan	AF	AFG	4	Asia	142	Asia Meridional	34	NA	NA
Afganistan	6105100000	2018	10	9405.39	7181.03	0	0	Afghanistan	AF	AFG	4	Asia	142	Asia Meridional	34	NA	NA
Afganistan	6106100000	2018	10	1353.32	1725.55	0	0	Afghanistan	AF	AFG	4	Asia	142	Asia Meridional	34	NA	NA
Afganistan	6405900000	2018	10	2260.03	1725.55	0	0	Afghanistan	AF	AFG	4	Asia	142	Asia Meridional	34	NA	NA
^* Elaboración propia en base a datos del BCR

4. Creación del ranking anual de los 5 principales socios comerciales de El Salvador, en porcentaje de exportaciones totales

data_comercio_exterior %>% 
  group_by(anio, iso_3) %>% 
  summarise(
    exportaciones = sum(valor_fob)
  ) %>% 
  mutate(total_exportaciones = sum(exportaciones),
         socio = paste(iso_3,
                       "|", 
                       round((exportaciones / total_exportaciones) * 100,2),
                       "%")) %>%
  arrange(anio, desc(socio)) %>% 
  select(anio, iso_3, socio) %>% 
  tidyr::pivot_wider(names_from = iso_3, values_from = socio) %>% 
  select("USA", "GTM", "HND", "NIC", "CRI") %>% 
  rename("1"= USA, "2"= GTM, "3" = HND,"4"= NIC, "5"= CRI) %>% 
   kable(caption = "Ranking de los 5 principales socios comerciales de El Salvador 2018-2021", 
         align = "c") %>%
  add_footnote(label = "Elaboración propia con base al BCR", 
               notation = "symbol") %>% 
  kable_styling()

Ranking de los 5 principales socios comerciales de El Salvador 2018-2021
anio	1	2	3	4	5
2018	USA \| 44.07 %	GTM \| 14.36 %	HND \| 15.34 %	NIC \| 6.87 %	CRI \| 4.39 %
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 %
^* Elaboración propia con base al BCR

anio	1	2	3	4	5
2018	USA \| 44.07 %	GTM \| 14.36 %	HND \| 15.34 %	NIC \| 6.87 %	CRI \| 4.39 %
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 %
^* Elaboración propia con base al BCR

Laboratorio, parte 1

Fabio Feliciano Abarca Espinoza AE17013 GT 03

24/8/2021