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PortalHacienda

Un paquete de interfase a la API del Portal de Datos del Ministerio de Hacienda

Instalación

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.

Ejemplo

Búsqueda de series en la base de meta-datos online con Search_online.

# Cargar el paquete
library(PortalHacienda)
#> =============================================================================
#> Acceso API Portal Datos Hacienda - v 0.1.6 - 08-2020 por F.García Díaz
# Buscar series relacionadas con el tipo de cambio
Series_TCN <- Search_online("tipo de cambio")
#> Downloading time-series database...
#>   |                                                                              |                                                                      |   0%  |                                                                              |                                                                      |   1%  |                                                                              |=                                                                     |   1%  |                                                                              |=                                                                     |   2%  |                                                                              |==                                                                    |   2%  |                                                                              |==                                                                    |   3%  |                                               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|================================================================      |  92%  |                                                                              |=================================================================     |  92%  |                                                                              |=================================================================     |  93%  |                                                                              |=================================================================     |  94%  |                                                                              |==================================================================    |  94%  |                                                                              |==================================================================    |  95%  |                                                                              |===================================================================   |  95%  |                                                                              |===================================================================   |  96%  |                                                                              |====================================================================  |  96%  |                                                                              |====================================================================  |  97%  |                                                                              |====================================================================  |  98%  |                                                                              |===================================================================== |  98%  |                                                                              |===================================================================== |  99%  |                                                                              |======================================================================|  99%  |                                                                              |======================================================================| 100%
# 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)    

catalogo_id

distribucion_id

serie_id

indice_tiempo_frecuencia

serie_titulo

serie_unidades

serie_descripcion

distribucion_titulo

distribucion_descripcion

dataset_responsable

dataset_fuente

dataset_titulo

dataset_tema

serie_indice_inicio

serie_indice_final

serie_valores_cant

serie_dias_no_cubiertos

serie_actualizada

serie_valor_ultimo

serie_valor_anterior

serie_var_pct_anterior

siep

1.1

tcrse_2weZeH

R/P1M

tcrse_alimentos

Índice - Base Noviembre 2015=100

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo. Producción y procesamiento de alimentos

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo (series)

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo en formato de series de tiempo

Ministerio de Producción. Secretaría de Transformación Productiva. Subsecretaría de Desarrollo y Planeamiento Productivo.

Ministerio de Producción. Secretaría de la Transformación Productiva. Subsecretaría de Desarrollo y Planeamiento Productivo.

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo

Sector Externo

2014-01-01

2018-07-01

55

51

TRUE

156.4

155.6

0.0051414

siep

1.1

tcrse_49xDd3

R/P1M

tcrse_impresion

Índice - Base Noviembre 2015=100

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo. Actividades de impresión

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo (series)

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo en formato de series de tiempo

Ministerio de Producción. Secretaría de Transformación Productiva. Subsecretaría de Desarrollo y Planeamiento Productivo.

Ministerio de Producción. Secretaría de la Transformación Productiva. Subsecretaría de Desarrollo y Planeamiento Productivo.

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo

Sector Externo

2014-01-01

2018-07-01

55

51

TRUE

155.9

155.7

0.0012845

siep

1.1

tcrse_4sgTaJ

R/P1M

tcrse_cuero

Índice - Base Noviembre 2015=100

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo. Productos del cuero

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo (series)

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo en formato de series de tiempo

Ministerio de Producción. Secretaría de Transformación Productiva. Subsecretaría de Desarrollo y Planeamiento Productivo.

Ministerio de Producción. Secretaría de la Transformación Productiva. Subsecretaría de Desarrollo y Planeamiento Productivo.

Índice de Tipo de Cambio Real Sectorial Efectivo

Sector Externo

2014-01-01

2018-07-01

55

51

TRUE

151.7

151.0

0.0046358

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)       
#> Downloading data series...
#> Loaded 248 data points, from 2000-01-01 to 2020-08-01. Periodicity: monthly
#> Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
#>   method            from
#>   as.zoo.data.frame zoo
#> Time-series extended 12 data points, using auto-detected model: ARIMA(0,2,3)(0,0,1)[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)")
#> Downloading data series...
#> Loaded 198 data points, from 2004-01-01 to 2020-04-01. Periodicity: 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)
#> Downloading data series...
#> Loaded 64 data points, from 1986-01-01 to 2017-01-01. Periodicity: yearly
#> Time-series extended 12 data points, using auto-detected models

Nota:

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%.

Cómo citar

Fernando García Díaz. (2020, June 14). fmgarciadiaz/PortalHacienda-CRAN. https://doi.org/10.5281/zenodo.3893947

Estado del Proyecto