2022経済・金融事情（国際）

はじめに

PWT: https://www.rug.nl/ggdc/productivity/pwt/?lang=en

Rの初歩： https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/

棒グラフ(G7の一人あたりGDPと人口)

library(readxl)
pwt2019 <- read_excel("pwt2019.xlsx")

## 一人あたりGDP
barplot(pwt2019$percapitaGDP,names.arg=pwt2019$countrycode)

## 人口
barplot(pwt2019$pop,names.arg=pwt2019$countrycode)

散布図（人口とGDP）

• RPubsで人口とGDPの散布図を公開。

• plot(x, y)

• https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/090509b.html

plot(pwt2019$rgdpe,pwt2019$pop)

plot(pwt2019$rgdpe,pwt2019$pop, log="xy")

plot(pwt2019$rgdpe,pwt2019$pop, log="xy", xlab="GDP", ylab="Population")

plot(pwt2019$percapitaGDP,pwt2019$pop, log="xy", xlab="Percapita GDP", ylab="Population")

折れ線グラフ（一人当たりGDP）

• 一人当たりGDPの折れ線グラフ

• https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/090503b.html

library(readxl)
pwt1950 <- read_excel("pwt1950.xlsx")
plot(pwt1950$year,pwt1950$percapitaGDP)

plot(pwt1950$year,pwt1950$percapitaGDP,type = "o")

plot(pwt1950$year,pwt1950$percapitaGDP,type = "l")

jpn<-subset(pwt1950,countrycode=="JPN")
plot(jpn$year,jpn$percapitaGDP,type = "o")

library(readxl)
pwt1950 <- read_excel("pwt1950.xlsx")
jpn<-subset(pwt1950,countrycode=="JPN")
usa<-subset(pwt1950,countrycode=="USA")

plot(usa$year,usa$percapitaGDP,type = "o",ylim=c(1000,80000))
points(jpn$year,jpn$percapitaGDP,type = "o")
text(1990,45000,"USA")
text(1990,25000,"JPN")

#Germany versus Japan
deu<-subset(pwt1950,countrycode=="DEU")

plot(deu$year,deu$percapitaGDP,type = "o",ylim = c(1000,80000))
points(jpn$year,jpn$percapitaGDP,type = "o")
text(2010,47000,"DEU")
text(2010,35000,"JPN")

日本とイギリス

• 色を指定する
• 色の参考) https://bioid.hatenablog.jp/entry/2019/10/19/220221

#UK versus Japan
GBR<-subset(pwt1950,countrycode=="GBR")

plot(GBR$year,GBR$percapitaGDP,type = "o",ylim = c(1000,80000),col=4)
points(jpn$year,jpn$percapitaGDP,type = "o")
text(2010,47000,"GBR")
text(2010,35000,"JPN")

日本とフランス

library(readxl)
pwt1950 <- read_excel("pwt1950.xlsx")
JPN<-subset(pwt1950,countrycode=="JPN")
FRA<-subset(pwt1950,countrycode=="FRA")
plot(FRA$year,FRA$percapitaGDP,type = "o",ylim =  c(1000,80000),col=4)
points(JPN$year,JPN$percapitaGDP,type = "o")
text(2010,45000,"FRA")
text(2010,35000,"JPN")

GUIで作成1

• library(guiplot)
• guiplot()で別ウィンドウが開き、グラフを作成。
• コンソールのコードを使えば、グラフを再現できる。

library(guiplot)
library(ggplot2)

ggplot() + geom_line(data = pwt1950, aes(x = year, y = percapitaGDP, 
    group = countrycode, color = countrycode)) + geom_point(data = pwt1950, 
    aes(x = year, y = percapitaGDP, group = countrycode, color = countrycode)) + 
    theme_gray()

GUIで作成2

• ggplot GUI
• https://shiny.gmw.rug.nl/ggplotgui/
• 上記で、グラフを作成。
• 出力されるコードを使えば、グラフを再現できる。
• library(“ggplot2”)が必要。
• library(“plotly”)も必要。
• データ名称をdfに変更しておく。

(1)データ読み込み

データ読み込み

(2)グラフ作成

グラフ作成

(3)Rコード

Rコード

library(readxl)
df <- read_excel("pwt1950.xlsx")

## You can use the below code to generate the graph.
## Don't forget to replace the 'df' with the name
## of your dataframe

# You need the following package(s):
library("ggplot2")

# The code below will generate the graph:
graph <- ggplot(df, aes(x = year, y = percapitaGDP, colour = countrycode)) +
  geom_point()+
  geom_smooth(se = FALSE, method = 'lm')+
  labs(colour = '') +
  theme_bw() +
  theme(
    legend.position = 'right'
  )
graph

# If you want the plot to be interactive,
# you need the following package(s):
library("plotly")
ggplotly(graph)

# If you would like to save your graph, you can use:
ggsave('my_graph.pdf', graph, width = 14, height = 14, units = 'cm')