Un paquete básico de interfase a la API del Portal de Datos del Ministerio de Hacienda
- Buscar series en la descripción de los meta-datos
- Descargar las series directamente de la API del Portal
- Extender y proyectar rápidamente series descargadas (funcionalidad muy básica)
Para instalar el paquete en R ejecutar:
# install.packages("devtools")
devtools::install_github("fmgarciadiaz/PortalHacienda")Nota: Debe instalarse previamente el paquete devtools para
permitir la descarga desde github.
Búsqueda de series (a) en el listado incluído en el paquete con
Search o (b) en la base online con Search_online.
# Cargar el paquete
library(PortalHacienda)
#> Loading required package: zoo
#>
#> Attaching package: 'zoo'
#> The following objects are masked from 'package:base':
#>
#> as.Date, as.Date.numeric
#> =============================================================================
#> Acceso API Portal Datos Hacienda - v 0.5.0 - 12-2017 por F. García Díaz
#> Última actualización de la base de series incluída en el paquete: 0 días
#> Series en la base de meta-datos: 14341
# Buscar las series de tipo de cambio
Series_TCN <- Search("tipo de cambio")
# mostrar las primeras series encontradas
# Series_TCN <- Search_online("tipo de cambio")
knitr::kable(head(Series_TCN,3) ,"html") %>% kableExtra::kable_styling(font_size = 7) |
serie_id |
serie_descripcion |
indice_tiempo_frecuencia |
serie_indice_inicio |
serie_indice_final |
|---|---|---|---|---|
|
115.1_TCRM_0_A_29 |
Índice de Tipo de Cambio Real Multilateral: Valores anuales Índice Diciembre 2001=100 |
R/P1Y |
1991-01-01 |
2015-01-01 |
|
115.2_TCRM_0_T_29 |
Índice de Tipo de Cambio Real Multilateral: Valores trimestrales Índice Diciembre 2001=100 |
R/P3M |
1991-01-01 |
2015-10-01 |
|
115.3_TCRM_0_M_29 |
Índice de Tipo de Cambio Real Multilateral: Valores mensuales Índice Diciembre 2001=100 |
R/P1M |
1991-01-01 |
2015-12-01 |
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)
#> [1] "Cargada/s las series: 174.1_T_DE_CATES_0_0_32. Descripción: Tipo de Cambio En $ equivalentes"
#> [1] "Cargados 215 datos, desde 2000-01-01 hasta 2017-11-01 Periodicidad estimada: monthly"
#> [1] "Serie extendida 12 períodos, usando el modelo auto detectado: ARIMA(0,2,1)(0,0,2)[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)")
#> [1] "Cargada/s las series: c(\"6.2_AGCS_2004_T_39\", \"6.2_C_2004_T_12\", \"6.2_IM_2004_T_23\"). Descripción: c(\"Valor agregado bruto trimestral a precios de productor, de agricultura ganaderia caza y silvicultura en pesos de 2004\", \"Valor agregado bruto trimestral a precios de productor de construcción en pesos de 2004\", \"Valor agregado bruto trimestral a precios de productor de industria manufacturera en pesos de 2004\")"
#> [1] "Cargados 165 datos, desde 2004-01-01 hasta 2017-07-01 Periodicidad estimada: quarterly"
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)
#> [1] "Cargada/s las series: c(\"120.1_ED1_1993_0_26\", \"120.1_PCE_1993_0_24\"). Descripción: c(\"Exportaciones de bienes en millones de dólares de 1993\", \"Poder de compra de las exportaciones de bienes en millones de dólares de 1993\")"
#> [1] "Cargados 62 datos, desde 1986-01-01 hasta 2016-01-01 Periodicidad estimada: yearly"
#> [1] "Serie extendida 12 períodos, usando modelo auto detectado"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%. Las series diarias tienen un tope
de 1000 datos (dado el límite actual de la API)
- Funcionalidad básica
- Captura de errores de uso o en la devolución de datos
- Otros