Creación de tabla de importaciones
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(readr)
library(kableExtra)
##
## Attaching package: 'kableExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rows
library(data.table)
##
## Attaching package: 'data.table'
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## between, first, last
setwd("/cloud/project/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)
data_importaciones<-bind_rows(lista_importacion)
data_importaciones %>% data.table()
## pais sac anio mes valor_cif kilogramos
## 1: Groenlandia (Dinamarca) 2710199900 2017 2 317.40 8.16
## 2: Canada 0409000000 2017 3 673.18 836.10
## 3: Canada 0409000000 2017 4 171.17 600.00
## 4: Canada 0409000000 2017 5 330.09 660.00
## 5: Canada 0409000000 2017 6 149.46 437.50
## ---
## 846892: Otros Paises 6403590000 2020 7 155.26 2.09
## 846893: Otros Paises 6403590000 2020 8 90.51 2.18
## 846894: Otros Paises 6403999000 2020 9 118.28 1.10
## 846895: Otros Paises 8301700000 2020 7 5.75 0.14
## 846896: Otros Paises 8523521000 2020 7 30.33 0.10
data_importaciones %>% head()%>% kable(caption="El Salvador: Base de Importaciones 2017-2020",
align="c") %>%
add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation="symbol") %>% kable_styling()
El Salvador: Base de Importaciones 2017-2020
|
pais
|
sac
|
anio
|
mes
|
valor_cif
|
kilogramos
|
|
Groenlandia (Dinamarca)
|
2710199900
|
2017
|
2
|
317.40
|
8.16
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
3
|
673.18
|
836.10
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
4
|
171.17
|
600.00
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
5
|
330.09
|
660.00
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
6
|
149.46
|
437.50
|
|
Canada
|
0511100000
|
2017
|
3
|
18988.60
|
30.00
|
|
* Elaboración propia con base en datos del BCR
|
Creación de tabla de exportaciones
library(dplyr)
library(readr)
library(kableExtra)
library(data.table)
setwd("/cloud/project/exportaciones")
nombres_archivos_importar<-list.files()
lista_exportacion<-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_fob="d",
kilogramos="d"),
skip=1)
## Warning: One or more parsing issues, see `problems()` for details
## One or more parsing issues, see `problems()` for details
data_exportaciones<-bind_rows(lista_importacion)
data_exportaciones %>% data.table()
## pais sac anio mes valor_cif kilogramos
## 1: Groenlandia (Dinamarca) 2710199900 2017 2 317.40 8.16
## 2: Canada 0409000000 2017 3 673.18 836.10
## 3: Canada 0409000000 2017 4 171.17 600.00
## 4: Canada 0409000000 2017 5 330.09 660.00
## 5: Canada 0409000000 2017 6 149.46 437.50
## ---
## 846892: Otros Paises 6403590000 2020 7 155.26 2.09
## 846893: Otros Paises 6403590000 2020 8 90.51 2.18
## 846894: Otros Paises 6403999000 2020 9 118.28 1.10
## 846895: Otros Paises 8301700000 2020 7 5.75 0.14
## 846896: Otros Paises 8523521000 2020 7 30.33 0.10
data_exportaciones %>% head()%>% kable(caption="El Salvador: Base de Exportaciones 2017-2020",
align="c") %>%
add_footnote(label="Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation="symbol") %>% kable_styling()
El Salvador: Base de Exportaciones 2017-2020
|
pais
|
sac
|
anio
|
mes
|
valor_cif
|
kilogramos
|
|
Groenlandia (Dinamarca)
|
2710199900
|
2017
|
2
|
317.40
|
8.16
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
3
|
673.18
|
836.10
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
4
|
171.17
|
600.00
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
5
|
330.09
|
660.00
|
|
Canada
|
0409000000
|
2017
|
6
|
149.46
|
437.50
|
|
Canada
|
0511100000
|
2017
|
3
|
18988.60
|
30.00
|
|
* Elaboración propia con base en datos del BCR
|
Creación de tabla de comercio exterior
library(dplyr)
library(tidyr)
library(kableExtra)
#Concatenar las tablas de data_importaciones & data_exportaciones
data_importaciones %>% full_join(
data_exportaciones,
by = c("pais", "sac", "anio", "mes"),
suffix = c("_importaciones", "_exportaciones")
) -> data_comercio_exterior
#Sustitur los Valores Nulos "NA" y guardar en el mismo objeto
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 #Se hizo la asignación al final de la instrucción.
#Mostrar Tabla (primeros 6 elementos)
data_comercio_exterior %>% head() %>%
kable(caption = "Base de Comercio Exterior 2017-2020",
align = "c") %>%
add_footnote(label = "Elaboración propia con base en datos del BCR",
notation = "symbol") %>% kable_styling()
Base de Comercio Exterior 2017-2020
|
pais
|
sac
|
anio
|
mes
|
valor_cif_importaciones
|
kilogramos_importaciones
|
valor_cif_exportaciones
|
kilogramos_exportaciones
|
|
Afganistan
|
4010390000
|
2017
|
4
|
58.06
|
0.92
|
58.06
|
0.92
|
|
Afganistan
|
6812999090
|
2017
|
4
|
88.38
|
1.39
|
88.38
|
1.39
|
|
Afganistan
|
8487900000
|
2017
|
4
|
20.93
|
0.33
|
20.93
|
0.33
|
|
Afganistan
|
8511800000
|
2017
|
4
|
98.93
|
1.56
|
98.93
|
1.56
|
|
Afganistan
|
8708930000
|
2017
|
4
|
62.18
|
0.98
|
62.18
|
0.98
|
|
Afganistan
|
9028200000
|
2017
|
4
|
130.06
|
2.05
|
130.06
|
2.05
|
|
* Elaboración propia con base en datos del BCR
|
Guardar tabla de comercio exterior
save(data_comercio_exterior, file = "/cloud/project/data_comercio_exterior.RData")
#####Funciones para el cálculo de indicadores de comercio exterior.
#Versión 2.0 #Desarrollo en R: # MSF. Carlos Ademir Pérez # Docente
Facultad de Ciencias Económicas, # Universidad de El Salvador # Fuente
de las fórmulas: # Durán Lima, José E. y Mariano Alvarez, # “Indicadores
de comercio exterior y política comercial: # mediciones de posición y
dinamismo comercial”, # CEPAL, 2008, disponible en: # https://repositorio.cepal.org/bitstream/handle/11362/3690/S2008794_es.pdf
options (scipen = 999)
##### Cálculo de Indicadores ######
library(dplyr)
library(readxl)
library(stringr)
#Data para las funciones
load("/cloud/project/data_comercio_exterior.RData")
nombre_archivo<-"/cloud/project/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
#------------------------------------------------------------
#Función para mostrar los países
herramientas_mostrar_paises<-function(){
nombres_iso_paises %>%
select(nom_pais_esp,
codigo_pais,
region,
cod_region,
region_intermedia,
cod_region_intermedia)->paises
paises
}
#------------------------------------------------------------
#función para ver regiones
herramientas_mostrar_regiones<-function(){
nombres_iso_paises %>%
group_by(region,
cod_region,
region_intermedia,
cod_region_intermedia) %>%
summarise(`# de Paises incluidos`=n())
}
#------------------------------------------------------------
# países disponibles en la tabla de comercio_exterior
herramientas_mostrar_paises_en_tabla<-function(){
data_comercio_exterior %>% group_by(pais,anio) %>%
summarise(`# Transacciones`=n())
}
#------------------------------------------------------------
#Indice de Ventaja Comparativa Revelada | Capitulo | Anual
indicadores_IVCR_capitulo<-function(codigo_pais,capitulo,anio){
enquo(codigo_pais)->codigo_pais
enquo(anio)->anio
data_comercio_exterior %>% filter(codigo_pais==!!codigo_pais) %>%
mutate(capitulo=str_sub(sac,start = 1,end = 2)) %>%
filter(capitulo==!!capitulo,anio==!!anio) %>%
select(valor_cif,valor_fob) %>%
summarise(Xijt=sum(valor_fob),
Mijt=sum(valor_cif)) %>%
mutate(dif=Xijt-Mijt) %>%
select(dif) ->numerador
####
data_comercio_exterior %>%
mutate(capitulo=str_sub(sac,start = 1,end = 2)) %>%
filter(capitulo==!!capitulo,anio==!!anio) %>%
select(valor_cif,valor_fob) %>%
summarise(Xijt=sum(valor_fob),
Mijt=sum(valor_cif)) %>%
mutate(suma=abs(Xijt+Mijt)) %>%
select(suma) ->denominador
as.vector(numerador/denominador)->resultado
resultado$dif
}
#------------------------------------------------------------
#Indice de Ventaja Comparativa Revelada | Partida | Anual
indicadores_IVCR_partida<-function(codigo_pais,partida,anio){
enquo(codigo_pais)->codigo_pais
enquo(anio)->anio
data_comercio_exterior %>%
filter(codigo_pais==!!codigo_pais,
partida==!!partida,anio==!!anio) %>%
select(valor_cif,valor_fob) %>%
summarise(Xijt=sum(valor_fob),
Mijt=sum(valor_cif)) %>%
mutate(dif=Xijt-Mijt) %>%
select(dif) ->numerador
####
data_comercio_exterior %>%
filter(codigo_pais==!!codigo_pais,
partida==!!partida,anio==!!anio) %>%
select(valor_cif,valor_fob) %>%
summarise(Xijt=sum(valor_fob),
Mijt=sum(valor_cif)) %>%
mutate(suma=abs(Xijt+Mijt)) %>%
select(suma) ->denominador
as.vector(numerador/denominador)->resultado
resultado$dif
}
#------------------------------------------------------------
# Indice de Balassa | capitulo | anual
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 país i hacia el país 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 del país i al país j
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 país 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 país 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)))
}
#------------------------------------------------------------
# Indice de Balassa | partida | anual
indicadores_Balassa_partida<-function(codigo_pais,
partida,
anio,
normalizado=TRUE){
enquo(codigo_pais)->codigo_pais
enquo(anio)->anio
# Exportaciones del producto k realizadas por el país i hacia el país j.
data_comercio_exterior %>% filter(codigo_pais==!!codigo_pais) %>%
filter(partida==!!partida,anio==!!anio) %>%
select(valor_fob) %>%
summarise(Xijt=sum(valor_fob)) %>%
select(Xijt) ->a
# Exportaciones totales del país i al país j
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 país i hacia el mundo (w)
data_comercio_exterior %>%
filter(partida==!!partida,anio==!!anio) %>%
select(valor_fob) %>%
summarise(Xijt=sum(valor_fob)) %>%
select(Xijt) ->c
# Exportaciones totales del país 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)))
}
#------------------------------------------------------------
# Indice de Herfindahl Hirschmann como aparece en el Texto| anual
indicadores_IHH_Herfindahl_Hirschmann_anual_texto<-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)->Xij
data_comercio_exterior %>%
filter(anio==!!anio) %>%
select(valor_fob) %>% summarise(total=sum(valor_fob)) %>%
as.numeric()->XTi
sum((Xij$valor_fob/XTi)^2)->suma_sqrt_ij
length(Xij$valor_fob)->n
ifelse(normalizado==TRUE,
return(suma_sqrt_ij-1/n)/(1-1/n),
return(suma_sqrt_ij))
}
#------------------------------------------------------------
# Indice de Herfindahl Hirschmann | anual
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))
}