knitr::opts_chunk$set( collapse = TRUE, comment = "#>", fig.path = "man/figures/README-", out.width = "80%" )
Un paquete de interfase a la API del Portal de Datos del Ministerio de Hacienda
Para instalar el paquete desde CRAN con:
install.packages("PortalHacienda")
Instalar versión de desarrollo:
# install.packages("devtools") devtools::install_github("fmgarciadiaz/PortalHacienda-CRAN")
Nota: Debe instalarse previamente el paquete devtools
para permitir la descarga desde github
.
Búsqueda de series en la base de meta-datos online con Search_online
.
# Cargar el paquete library(PortalHacienda) # Buscar series relacionadas con el tipo de cambio Series_TCN <- Search_online("tipo de cambio") # Borrar la columna de links que devuelve la búsqueda y un par más Series_TCN$distribucion_url_descarga <- NULL Series_TCN$dataset_id <- NULL Series_TCN$dataset_descripcion <- NULL # mostrar prieras tres líneas de la tabla kableExtra::kable_styling(knitr::kable(head(Series_TCN,3) ,"html"), font_size = 6, bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed", "responsive"),fixed_thead = T)
Bajar serie de tipo de cambio con Get
y extender 12 períodos con Forecast
(usa modelo auto-detectado del paquete forecast y extiende según la frecuencia detectada, días, meses o años).
Luego hacer un plot sencillo.
TCN <- Forecast(Get("174.1_T_DE_CATES_0_0_32" , start_date = 2000), 12) # Mostrar resultado plot(TCN , main = "Tipo de Cambio Nominal ($/USD)")
También se pueden obtener varias series al mismo tiempo, separando con comas...
plot(Get("6.2_AGCS_2004_T_39,6.2_IM_2004_T_23,6.2_C_2004_T_12") , legend.loc = "topleft" , main = "VAB sectorial ($ de 2004)")
En caso de cargar varias series y desear proyecciones automáticas, utilizar la
variante vectorial de Forecast
, que es vForecast
:
TCN <- vForecast(Get("120.1_PCE_1993_0_24,120.1_ED1_1993_0_26"),12)
Las series se cargan en formato XTS, con la periodicidad auto-detectada por el paquete xts
.
La periocidiad es usada por la función Forecast
para correcta detección de estacionalidad y lags. Forecast
agrega demás intervalos de confianza del 95%.
Fernando García Díaz. (2020, June 14). fmgarciadiaz/PortalHacienda-CRAN. https://doi.org/10.5281/zenodo.3893947
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