Banco Mundial

WDI : World Development Indicators

Gráficas y datos importados del Banco Mundial

Instalar paquetes necesarios

#file.choose()
#install.packages("WDI")
#install.packages("wbstats")
#install.packages("tidyverse")

Información de un país

En este caso se ha escogido a México.

library(wbstats)

gdp_data<-wb_data(country="MX",indicator="NY.GDP.PCAP.CD",start_date=1973,end_date=2022)
summary(gdp_data)

##     iso2c              iso3c             country               date     
##  Length:49          Length:49          Length:49          Min.   :1973  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.:1985  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median :1997  
##                                                           Mean   :1997  
##                                                           3rd Qu.:2009  
##                                                           Max.   :2021  
##  NY.GDP.PCAP.CD        unit            obs_status          footnote        
##  Min.   :  981.5   Length:49          Length:49          Length:49         
##  1st Qu.: 2569.2   Class :character   Class :character   Class :character  
##  Median : 5650.0   Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   : 5751.7                                                           
##  3rd Qu.: 9068.3                                                           
##  Max.   :10928.9                                                           
##   last_updated       
##  Min.   :2022-09-16  
##  1st Qu.:2022-09-16  
##  Median :2022-09-16  
##  Mean   :2022-09-16  
##  3rd Qu.:2022-09-16  
##  Max.   :2022-09-16

head(gdp_data)

## # A tibble: 6 × 9
##   iso2c iso3c country  date NY.GDP.PCAP.CD unit  obs_status footnote last_upda…¹
##   <chr> <chr> <chr>   <dbl>          <dbl> <chr> <chr>      <chr>    <date>     
## 1 MX    MEX   Mexico   1973           981. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 2 MX    MEX   Mexico   1974          1242. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 3 MX    MEX   Mexico   1975          1476. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 4 MX    MEX   Mexico   1976          1454. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 5 MX    MEX   Mexico   1977          1301. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 6 MX    MEX   Mexico   1978          1589. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## # … with abbreviated variable name ¹​last_updated

tail(gdp_data)

## # A tibble: 6 × 9
##   iso2c iso3c country  date NY.GDP.PCAP.CD unit  obs_status footnote last_upda…¹
##   <chr> <chr> <chr>   <dbl>          <dbl> <chr> <chr>      <chr>    <date>     
## 1 MX    MEX   Mexico   2016          8745. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 2 MX    MEX   Mexico   2017          9288. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 3 MX    MEX   Mexico   2018          9687. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 4 MX    MEX   Mexico   2019          9950. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 5 MX    MEX   Mexico   2020          8432. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## 6 MX    MEX   Mexico   2021          9926. <NA>  <NA>       <NA>     2022-09-16 
## # … with abbreviated variable name ¹​last_updated

library(ggplot2)

ggplot(gdp_data,aes(x=date,y=NY.GDP.PCAP.CD))+geom_point()

ggplot(gdp_data,aes(x=date,y=NY.GDP.PCAP.CD))+geom_col()

ggplot(gdp_data,aes(x=date,y=NY.GDP.PCAP.CD))+geom_col(fill="red")+geom_point(color="blue")

Información de varios países.

Se han escogido a los siguientes países: Nigeria, Haití y Kenya.

more_gdp_data<-wb_data(country=c("NG","HT","KE"),
                    indicator="NY.GDP.PCAP.CD",
                    start_date=1981, end_date=2015)

ggplot(more_gdp_data,aes(x=date,y=NY.GDP.PCAP.CD,color=country,shape=country))+geom_point()

Información de varios países (escogido por Elena).

He escogido a los siguientes países: Dinamarca, Suecia y Noruega

more_gdp_data<-wb_data(country=c("DK","SE","NO"),
                    indicator="NY.GDP.PCAP.CD",
                    start_date=1981, end_date=2015)

ggplot(more_gdp_data,aes(x=date,y=NY.GDP.PCAP.CD,color=country,shape=country))+geom_point()

Conclusiones.

El Banco Mundial tiene una gran cantidad de base de datos e información que resultan sumamente útiles, sobre todo al saber analizar e interpretar.

Estas primeras funciones vistas pueden dar una buena idea de qué tanto ha crecido, o decrecido, económicamente un país a través de un periodo de tiempo establecido.

En este caso, observamos primeramente a México, el cuál demuestra haber tenido un pico en el 2014 en su PIB o GDP (Producto Interno Bruto); y en general, muestra el crecimiento que ha tenido desde la decada de los 70.

Por otra parte, al analizar diferentes países a la vez, en este caso Nigeria, Haití y Kenya, podemos ver el diferente crecimiento que han tenido los países desde la década de los 80 hasta el 2015. Por su parte, Nigeria empezó del punto más alto hasta un punto bastante bajo, para crecer muy arriba y con bastante diferencia a Haití y Kenya. Mientras que Haití y Kenya han crecido, y decrecido, casi a la par.

Para la siguiente parte del análisis, he decidido analizar países más desarrollados, como lo son Dinamarca, Suecia y Noruega. En esto, podemos observar que desde los años 80, hasta los medios del dos mil, estos tres países demostraban un crecimiento muy similar en su PIB. Sin embargo, alrededor del 2005, Noruega presenta un importante crecimiento en su PIB

Un punto que podría resultar interesante sería investigar, por aparte, la historia que han vivido estos países, para poder determinar y entender estos cambios en su PIB.

Este tipo de herramientas, otorgadas por el Banco Mundial y por el lenguaje R, pueden ser de gran utilidad para comparar economías y darse una idea del impacto positivo o negativo que pueden tener ciertos años o acontecimientos en ciertos países.