Parcial 1
Jefferson Quintanilla
29/9/2021
R Markdown
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summary(cars)## speed dist
## Min. : 4.0 Min. : 2.00
## 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
## Median :15.0 Median : 36.00
## Mean :15.4 Mean : 42.98
## 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
## Max. :25.0 Max. :120.00Including Plots
You can also embed plots, for example:
Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.
#Carga de datos
options(scipen = 999)
library(dplyr)
library(readxl)
library(stringr)
library(kableExtra)
#DataBase
load("C:/Users/naye/Desktop/data_parcial_1_2021.RData")
nombre_archivo<-"C:/Users/naye/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##Calcule las exportaciones totales de El Salvador hacia la región de África Sub-Sahariana, para el periodo 2018-2019 son (en millones de US$)
data_comercio_exterior %>%
select("anio", "valor_fob", "sub_region") %>%
filter(sub_region == "Africa Sub-Sahariana",
anio %in% 2018:2019,
valor_fob > 0) %>%
group_by(anio) %>%
summarise(
`Total de Exportaciones de El Salvador hacia África Sub-sahariana, millones US$` =
sum(valor_fob) / 1e6
) %>% head() %>%
kable(caption = "Exportaciones totales de El Salvador hacia África Sub-Sahariana para el período 2018-2019") %>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation = "symbol") %>% kable_styling()| anio | Total de Exportaciones de El Salvador hacia África Sub-sahariana, millones US$ |
|---|---|
| 2018 | 11.810881 |
| 2019 | 2.452792 |
| * Elaboración propia con base en datos del BCR |
##Calcule las exportaciones totales de El Salvador hacia la región de África Oriental, para el periodo 2017-2019 son (en millones de US$)
data_comercio_exterior %>%
select("anio", "valor_fob", "region_intermedia") %>%
filter(region_intermedia == "África Oriental",
anio %in% 2017:2019,
valor_fob > 0) %>%
group_by(anio) %>%
summarise(
`Total de Exportaciones de El Salvador hacia África Oriental, millones US$` =
sum(valor_fob) / 1e6
) %>% head() %>%
kable(caption = "Exportaciones totales de El Salvador hacia África Oriental para el período 2017-2019") %>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation = "symbol") %>% kable_styling()| anio | Total de Exportaciones de El Salvador hacia África Oriental, millones US$ |
|---|---|
| 2017 | 0.6734228 |
| 2018 | 4.0123130 |
| 2019 | 0.8439266 |
| * Elaboración propia con base en datos del BCR |
##Obtenga el Saldo de la balanza comercial de El Salvador, con “Asia Sudoriental”, para el periodo 2017-2018, (en millones de US$)
library(kableExtra)
data_comercio_exterior %>%
filter(sub_region == "Asia Sudoriental", anio %in% 2017:2019) %>%
group_by(anio) %>%
summarise(
`Total Exportaciones a Asia Sudoriental MM US$` = sum(valor_fob) / 1e6,
`Total Importaciones de Asia Sudoriental MM US$` = sum(valor_cif) /
1e6,
`Balanza Comercial El Salvador-Asia Sudoriental MM $` = `Total Exportaciones a Asia Sudoriental MM US$` -
`Total Importaciones de Asia Sudoriental MM US$`
) %>%
head() %>% kable(caption = "Saldo Balanza comercial El Salvador-Asia Sudoriental,2017-2019") %>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation = "symbol") %>% kable_styling()| anio | Total Exportaciones a Asia Sudoriental MM US$ | Total Importaciones de Asia Sudoriental MM US$ | Balanza Comercial El Salvador-Asia Sudoriental MM $ |
|---|---|---|---|
| 2017 | 73.591111 | 269.4838 | -195.8927 |
| 2018 | 16.609646 | 280.8837 | -264.2740 |
| 2019 | 4.608928 | 262.5498 | -257.9409 |
| * Elaboración propia con base en datos del BCR |
##Obtenga el Saldo de la balanza comercial de El Salvador, con “Latinoamerica”, para el periodo 2017-2019, (en millones de US$)
library(kableExtra)
data_comercio_exterior %>%
filter(sub_region == "América Latina Y El Caribe", anio %in% 2017:2019) %>%
group_by(anio) %>%
summarise(
`Total Exportaciones a América Latina Y El Caribe MM US$` = sum(valor_fob) / 1e6,
`Total Importaciones de América Latina Y El Caribe MM US$` = sum(valor_cif) /
1e6,
`Balanza Comercial El Salvador-América Latina Y El Caribe MM $` = `Total Exportaciones a América Latina Y El Caribe MM US$` -
`Total Importaciones de América Latina Y El Caribe MM US$`
) %>%
head() %>% kable(caption = "Saldo Balanza comercial El Salvador-Latinoamerica,2017-2019") %>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation = "symbol") %>% kable_styling()| anio | Total Exportaciones a América Latina Y El Caribe MM US$ | Total Importaciones de América Latina Y El Caribe MM US$ | Balanza Comercial El Salvador-América Latina Y El Caribe MM $ |
|---|---|---|---|
| 2017 | 2746.262 | 3770.895 | -1024.633 |
| 2018 | 2922.872 | 4144.131 | -1221.259 |
| 2019 | 3067.961 | 4553.745 | -1485.784 |
| * Elaboración propia con base en datos del BCR |
##Por cada dólar exportado a la región Sudamericana, en el año 2017, ¿Cuánto se importó?
data_comercio_exterior %>%
filter(valor_cif == 0,
valor_fob > 0,
anio == 2017,
region_intermedia == "Sudamerica") %>%
summarise(`Total Exportaciones a Sudamerica MM US$` = sum(valor_fob) /
1e6) -> X_Sudam_2019
data_comercio_exterior %>%
filter(valor_cif > 0,
valor_fob == 0,
anio == 2017,
region_intermedia == "Sudamerica") %>%
summarise(`Ratio Importaciones/Exportaciones a Sudamerica` = sum(valor_cif) /
1e6) -> M_Sudam_2019
ratio_M_X_Sudam_2019 <- (M_Sudam_2019 / X_Sudam_2019)
print(ratio_M_X_Sudam_2019)## Ratio Importaciones/Exportaciones a Sudamerica
## 1 10.03016##Por cada dólar exportado a la región Sudamericana, en el año 2018-2019, ¿Cuánto se importó
data_comercio_exterior %>%
filter(valor_cif == 0,
valor_fob > 0,
anio == 2018:2019,
region_intermedia == "Sudamerica") %>%
summarise(`Total Exportaciones a Sudamerica MM US$` = sum(valor_fob) /
1e6) -> X_Sudam_2019
data_comercio_exterior %>%
filter(valor_cif > 0,
valor_fob == 0,
anio == 2018:2019,
region_intermedia == "Sudamerica") %>%
summarise(`Ratio Importaciones/Exportaciones a Sudamerica` = sum(valor_cif) /
1e6) -> M_Sudam_2019
ratio_M_X_Sudam_2019 <- (M_Sudam_2019 / X_Sudam_2019)
print(ratio_M_X_Sudam_2019)## Ratio Importaciones/Exportaciones a Sudamerica
## 1 19.75525##Calcule el indicador de Balassa de El Salvador, con México, Estados Unidos y Canadá, durante el periodo 2017-2019, para el capitulo “01” del SAC
indicadores_Balassa_capitulo <- function(codigo_pais,
capitulo,
anio,
normalizado = TRUE) {
enquo(codigo_pais) -> codigo_pais
enquo(anio) -> anio
# Exportaciones del producto k realizadas por el pais i hacia el pais j.
data_comercio_exterior %>% filter(codigo_pais == !!codigo_pais) %>%
mutate(capitulo = str_sub(sac, start = 1, end = 2)) %>%
filter(capitulo == !!capitulo, anio == !!anio) %>%
select(valor_fob) %>%
summarise(Xijt = sum(valor_fob)) %>%
select(Xijt) -> a
# Exportaciones totales
data_comercio_exterior %>%
filter(codigo_pais == !!codigo_pais,
anio == !!anio) %>%
select(valor_fob) %>%
summarise(Xijt = sum(valor_fob)) %>%
select(Xijt) -> b
# Exportaciones del capitulo k realizadas por el pais i hacia el mundo (w)
data_comercio_exterior %>%
mutate(capitulo = str_sub(sac, start = 1, end = 2)) %>%
filter(capitulo == !!capitulo, anio == !!anio) %>%
select(valor_fob) %>%
summarise(Xijt = sum(valor_fob)) %>%
select(Xijt) -> c
# Exportaciones totales del pais i al mundo (w)
data_comercio_exterior %>%
select(valor_fob) %>%
summarise(Xijt = sum(valor_fob)) %>%
select(Xijt) -> d
resultado <- as.numeric((a / b) / (c / d))
ifelse(normalizado == FALSE,
return(resultado),
return((resultado - 1) / (resultado + 1)))
}capitulo <- "01"
data.frame(
"años" = 2017:2019,
"IB_México" = sapply(
X = 2017:2019,
FUN = indicadores_Balassa_capitulo,
codigo_pais = 484,
capitulo = capitulo
),
"IB_Estados_Unidos" = sapply(
X = 2017:2019,
FUN = indicadores_Balassa_capitulo,
codigo_pais = 840,
capitulo = capitulo
),
"IB_Canadá" = sapply(
X = 2017:2019,
FUN = indicadores_Balassa_capitulo,
codigo_pais = 124,
capitulo = capitulo
)
) %>%
head() %>% kable(caption = "Índice de Balassa de El Salvador, con México, Estados Unidos y Canadá para los años 2017-2020", digits = 4) %>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation = "symbol") %>% kable_styling()| años | IB_México | IB_Estados_Unidos | IB_Canadá |
|---|---|---|---|
| 2017 | -0.5761 | 0.3598 | 0.3954 |
| 2018 | -0.8244 | 0.3229 | 0.6144 |
| 2019 | -0.8981 | 0.4016 | 0.1885 |
| * Elaboración propia con base en datos del BCR |
##Calcule el IHH de El Salvador, con México, Estados Unidos y Canadá, durante el periodo 2017-2019
indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual<-function(codigo_pais,
anio,
normalizado=TRUE){
enquo(codigo_pais)->codigo_pais
enquo(anio)->anio
data_comercio_exterior %>%
filter(codigo_pais==!!codigo_pais,anio==!!anio) %>%
select(valor_fob) %>% filter(valor_fob>0) %>%
select(valor_fob) %>% prop.table()->a
sum(a^2)->sum_sqrt
length(a$valor_fob)->n
ifelse(normalizado==TRUE,
return((sum_sqrt-1/n)/(1-1/n)),
return(sum_sqrt))
}
Resultados_IHH<-data.frame("años"=2017:2019,Pais="Mexico","IHH"=sapply(X = 2017:2019,
FUN = indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual,codigo_pais=484,normalizado=TRUE))
Resultados_IHH %>% head() %>% kable(caption = "ÍHH de El Salvador, con México, Estados Unidos y Canadá para los años 2017-2019", digits = 6) %>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation = "symbol") %>% kable_styling()| años | Pais | IHH |
|---|---|---|
| 2017 | Mexico | 0.016553 |
| 2018 | Mexico | 0.018216 |
| 2019 | Mexico | 0.014281 |
| * Elaboración propia con base en datos del BCR |
Resultados_IHH<-data.frame("años"=2017:2019,Pais="Estados Unidos (U.S.A.)","IHH"=sapply(X = 2017:2019,
FUN = indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual,codigo_pais=840,normalizado=TRUE))
Resultados_IHH %>% head() %>% kable(caption = "ÍHH de El Salvador, con México, Estados Unidos y Canadá para los años 2017-2019", digits = 6) %>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation = "symbol") %>% kable_styling()| años | Pais | IHH |
|---|---|---|
| 2017 | Estados Unidos (U.S.A.) | 0.005591 |
| 2018 | Estados Unidos (U.S.A.) | 0.005661 |
| 2019 | Estados Unidos (U.S.A.) | 0.005873 |
| * Elaboración propia con base en datos del BCR |
Resultados_IHH<-data.frame("años"=2017:2019,Pais="Canada","IHH"=sapply(X = 2017:2019,
FUN = indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual,codigo_pais=124,normalizado=TRUE))
Resultados_IHH %>% head() %>% kable(caption = "ÍHH de El Salvador, con México, Estados Unidos y Canadá para los años 2017-2019", digits = 6) %>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation = "symbol") %>% kable_styling()| años | Pais | IHH |
|---|---|---|
| 2017 | Canada | 0.123102 |
| 2018 | Canada | 0.008444 |
| 2019 | Canada | 0.119025 |
| * Elaboración propia con base en datos del BCR |