In BESTDATASCIENCE/SBSR: Trabaja con data de la SBS. Creado por BEST

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

Utilizemos el poder de R y BEST para analizar Banco Falabella vs Banco Ripley. Primero activemos los paquetes!

packs=c("SBSR","xts","dplyr","tidyr","dygraphs","ggplot2","reshape2","lubridate")
invisible(lapply(packs,library,character=T))

data("bancos")
bd<-bancos %>% filter (Entidad %in% c("Falabella","Ripley"))

Riesgo de credito

Morosidad

grafico1<-bd %>% select(Entidad,morosidad,Fecha)
grafico1<-grafico1 %>%
  spread(Entidad, morosidad)
grafico1<-xts(grafico1[,2:3],order.by = as.Date(grafico1$Fecha))
dygraph(grafico1)

Morosidad Moneda Nacional

grafico2<-bd %>% select(Entidad,morosidad.MN,Fecha)
grafico2<-grafico2 %>%
  spread(Entidad, morosidad.MN)
grafico2<-xts(grafico2[,2:3],order.by = as.Date(grafico2$Fecha))
dygraph(grafico2)

Morosidad Moneda Extranjera

grafico3<-bd %>% select(Entidad,morosidad.ME,Fecha)
grafico3<-grafico3 %>%
  spread(Entidad, morosidad.ME)
grafico3<-xts(grafico3[,2:3],order.by = as.Date(grafico3$Fecha))
dygraph(grafico3)

Ratio de Provisiones

grafico4<-bd %>% select(Entidad,provisiones,Fecha)
grafico4<-grafico4 %>%
  spread(Entidad, provisiones)
grafico4<-xts(grafico4[,2:3],order.by = as.Date(grafico4$Fecha))
dygraph(grafico4)

Ratio de creditos reestructurados y refinanciados

grafico5<-bd %>% select(Entidad,creditos.rr,Fecha)
grafico5<-grafico5 %>%
  spread(Entidad, creditos.rr)
grafico5<-xts(grafico5[,2:3],order.by = as.Date(grafico5$Fecha))
dygraph(grafico5)

Riesgo de Solvencia

Ratio Capital Global

grafico<-bd %>% select(Entidad,Ratio.Capital.Global,Fecha)
grafico<-grafico %>%
  spread(Entidad, Ratio.Capital.Global)
grafico<-xts(grafico[,2:3],order.by = as.Date(grafico$Fecha))
dygraph(grafico)

Apalancamiento

grafico<-bd %>% select(Entidad,apalancamiento,Fecha)
grafico<-grafico %>%
  spread(Entidad,apalancamiento)
grafico<-xts(grafico[,2:3],order.by = as.Date(grafico$Fecha))
dygraph(grafico)

Rentabilidad

ROE

grafico<-bd %>% select(Entidad,ROE,Fecha)
grafico<-grafico %>%
  spread(Entidad, ROE)
grafico<-xts(grafico[,2:3],order.by = as.Date(grafico$Fecha))
dygraph(grafico)

ROA

grafico<-bd %>% select(Entidad,ROA,Fecha)
grafico<-grafico %>%
  spread(Entidad, ROA)
grafico<-xts(grafico[,2:3],order.by = as.Date(grafico$Fecha))
dygraph(grafico)

Liquidez

Liquidez Moneda Nacional

grafico<-bd %>% select(Entidad,liquidez.MN,Fecha)
grafico<-grafico %>%
  spread(Entidad, liquidez.MN)
grafico<-xts(grafico[,2:3],order.by = as.Date(grafico$Fecha))
dygraph(grafico)

Liquidez Moneda Extranjera

grafico<-bd %>% select(Entidad,liquidez.ME,Fecha)
grafico<-grafico %>%
  spread(Entidad, liquidez.ME)
grafico<-xts(grafico[,2:3],order.by = as.Date(grafico$Fecha))
dygraph(grafico)

Eficiencia

Depositos / Numero de Oficinas ( S/. Miles )

grafico<-bd %>% select(Entidad,depositos,Fecha)
grafico<-grafico %>%
  spread(Entidad, depositos)
grafico<-xts(grafico[,2:3],order.by = as.Date(grafico$Fecha))
dygraph(grafico)

Creditos Directos / Personal ( S/. Miles )

grafico<-bd %>% select(Entidad,creditos.directos.personal,Fecha)
grafico<-grafico %>%
  spread(Entidad, creditos.directos.personal)
grafico<-xts(grafico[,2:3],order.by = as.Date(grafico$Fecha))
dygraph(grafico)

BESTDATASCIENCE/SBSR documentation built on May 24, 2019, 2:50 p.m.