SEGUNGA PARTE (50%) USANDO LA BASE DE COMERCIO EXTERIOR
PROPORCIONADA EN CLASES, RESUELVA LOS SIGUIENTES EJERCICIOS.
source("C:/Users/lupita nieto/Desktop/Comercio Exterior/funciones_comercio_exterior.R")
##
## 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
Ejercicio 1 (10%) Elabore una funcion que se llame
totales_pais_anios que use como argumentos el codigo de pais iso de tres
caracteres, para elegir el socio comercio de El Salvador, y permita
obtener las exportaciones y las importaciones para un periodo
especifico.
library(dplyr)
totales_pais_anios<-function(codigo,periodo){
Exp_Imp_Total<-data_comercio_exterior %>%
group_by(iso_3,anio) %>%
summarise(Exp= sum(valor_fob),
Imp= sum(valor_cif))
Exp_Imp_Total %>% filter(iso_3==codigo, anio %in% periodo)
}
Ejercicio 2 (10%) Usando la funcion creada en el ejercicio 1 y los
comandos que sean necesarios, genere la tabla siguiente: (nota ratio es
el cociente entre importaciones y exportaciones) GTM=Guatemala,
HND=Honduras.
library(kableExtra)
##
## Attaching package: 'kableExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rows
library(dplyr)
data_comercio_exterior%>%
filter(anio %in% 2017:2020,codigo_pais=="320", valor_fob>0,valor_cif>0)%>%
group_by(anio)%>%
summarise(`Exportaciones_GTM`=sum(valor_fob)/1e6,
`Importaciones_GTM`=sum(valor_cif)/1e6)%>%
mutate(Ratio_GTM =`Importaciones_GTM` /`Exportaciones_GTM`)%>%
select("anio","Exportaciones_GTM","Importaciones_GTM","Ratio_GTM")%>%head()%>%kable(caption = "Cantidad importada por cada dolar exportado a la región Centroamericana. 2017-2019", aling="l")%>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label="Elaboración para el Parcial 1 MAE118 2022",
notation="symbol") %>% kable_minimal()
Cantidad importada por cada dolar exportado a la región Centroamericana.
2017-2019
|
anio
|
Exportaciones_GTM
|
Importaciones_GTM
|
Ratio_GTM
|
|
2017
|
585.3573
|
664.5054
|
1.135213
|
|
2018
|
617.9130
|
683.1045
|
1.105503
|
|
2019
|
714.8241
|
869.3412
|
1.216161
|
|
2020
|
385.9912
|
498.4241
|
1.291284
|
|
* Elaboración para el Parcial 1 MAE118 2022
|
data_comercio_exterior%>%
filter(anio %in% 2017:2020,codigo_pais=="340", valor_fob>0,
valor_cif>0)%>%
group_by(anio)%>%
summarise(`Exportaciones_HND`=sum(valor_fob)/1e6,
`Importaciones_HND`=sum(valor_cif)/1e6)%>%
mutate(Ratio_HND =`Importaciones_HND` /`Exportaciones_HND`)%>%
select("anio",
"Exportaciones_HND",
"Importaciones_HND",
"Ratio_HND")%>%head()%>%kable(caption = "Cantidad importada por cada dolar exportado a la región Centroamericana. 2017-2020", aling="l")%>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label="Elaboración para el Parcial 1 MAE118 2022",
notation="symbol") %>% kable_minimal()
Cantidad importada por cada dolar exportado a la región Centroamericana.
2017-2020
|
anio
|
Exportaciones_HND
|
Importaciones_HND
|
Ratio_HND
|
|
2017
|
532.0069
|
442.0924
|
0.8309900
|
|
2018
|
640.1045
|
605.8238
|
0.9464450
|
|
2019
|
655.9949
|
679.9495
|
1.0365164
|
|
2020
|
294.2452
|
290.6471
|
0.9877717
|
|
* Elaboración para el Parcial 1 MAE118 2022
|
Ejercicio 3 (10%) Obtenga los indicadores de Balassa, para el
capitulo “01”, usando las funciones provistas en clase.
options(scipen=99999)
library(dplyr)
library(kableExtra)
library(readxl)
resultado_balassa = data.frame("años"=2017:2020,
"Balassa_GTM"= sapply(X=2017:2020,
FUN= indicadores_Balassa_capitulo,
codigo_pais=320,
capitulo="01"),
"Balassa_HND"= sapply(X=2017:2020,
FUN= indicadores_Balassa_capitulo,
codigo_pais=340,
capitulo="01")
)
resultado_balassa%>%head()%>%kable(caption = "Índice de Balassa con IB_GTM, IB_HND. Capítulo 01. 2017-2020", aling="l")%>%
add_footnote(label="Elaboración para el Parcial 1 MAE118 2022",
notation="symbol") %>% kable_minimal()
Índice de Balassa con IB_GTM, IB_HND. Capítulo 01. 2017-2020
|
años
|
Balassa_GTM
|
Balassa_HND
|
|
2017
|
0.8593593
|
-0.0407459
|
|
2018
|
0.8564358
|
-0.1278098
|
|
2019
|
0.8423425
|
-0.2435638
|
|
2020
|
0.9170955
|
0.4120962
|
|
* Elaboración para el Parcial 1 MAE118 2022
|
Ejercicio 4 (20%) Genera una funcion que obtenga un ranking, anual,
de los “K” principales socios de El Salvador, para el periosdo año
inicio-año final. Presenete sus resultados en el siguiente formato:
Tipo K socios comerciales, periodo año inicio - año final, datos en
porcentaje de las exportaciones totales.
options (scipen = 9999)
library(dplyr)
library(readxl)
archivo <- "C:/Users/lupita nieto/Desktop/Comercio Exterior/nombres_iso_paises.xlsx"
nombres_iso_paises <- read_excel(archivo)
data_comercio_exterior %>%
left_join(nombres_iso_paises,
by = c("pais" = "nom_pais_esp")) -> data_comercio
#Seleccion Años
anios_ranking<-2018:2020
data_comercio_exterior %>%
filter(anio %in% anios_ranking) ->data_ranking
data_ranking %>%
group_by(anio,iso_3) %>%
summarise(total=sum(valor_fob)) %>% mutate(percent=round(prop.table(total)*100,2)) %>%
slice_max(n = 10,order_by = total) %>%
as.data.frame() %>%
group_by(anio) %>%
mutate(rank = row_number(),
data=paste(iso_3,"|",percent,sep = "")) %>%
select(anio,data,rank) %>% as.data.frame() -> insumo_reporte
## `summarise()` has grouped output by 'anio'. You can override using the
## `.groups` argument.
library(tidyr)
insumo_reporte %>%
pivot_wider(names_from = rank,values_from = data)->tabla_ranking
print(tabla_ranking)
## # A tibble: 3 × 11
## anio `1` `2` `3` `4` `5` `6` `7` `8` `9` `10`
## <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 2018 USA|44.07 HND|15.34 GTM|14.36 NIC|6… CRI|… MEX|… PAN|… DOM|… CHN|… ESP|…
## 2 2019 USA|41.88 GTM|15.95 HND|15.91 NIC|6… CRI|… MEX|… PAN|… DOM|… CAN|… CHN|…
## 3 2020 USA|36.8 GTM|16.92 HND|15.34 NIC|7… CRI|… MEX|… PAN|… DOM|… KOR|… CHN|…
library(kableExtra)
tabla_ranking %>%
kable(caption = paste("Top",10," socios comerciales, periodo 2018-2020, datos en porcentaje de las exportaciones totales",
min(anios_ranking),"-",max(anios_ranking))) %>% kable_minimal()%>% kable_minimal() %>%
add_footnote(label="Elaboración para el Parcial 1 MAE118 2022",
notation="symbol") %>% kable_minimal()
Top 10 socios comerciales, periodo 2018-2020, datos en porcentaje de las
exportaciones totales 2018 - 2020
|
anio
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
|
2018
|
USA|44.07
|
HND|15.34
|
GTM|14.36
|
NIC|6.87
|
CRI|4.39
|
MEX|2.44
|
PAN|2.08
|
DOM|1.65
|
CHN|1.45
|
ESP|0.82
|
|
2019
|
USA|41.88
|
GTM|15.95
|
HND|15.91
|
NIC|6.68
|
CRI|4.5
|
MEX|2.53
|
PAN|2.05
|
DOM|1.77
|
CAN|1.08
|
CHN|0.87
|
|
2020
|
USA|36.8
|
GTM|16.92
|
HND|15.34
|
NIC|7.52
|
CRI|5.08
|
MEX|2.42
|
PAN|1.97
|
DOM|1.81
|
KOR|1.61
|
CHN|1.6
|
|
* Elaboración para el Parcial 1 MAE118 2022
|
