Baixando dados do Banco Mundial com o R

Com o R, é possível acessar diversas bases de dados e baixar o que precisa diretamente para o RStudio. Um exemplo disso é a base de dados do Banco Mundial. Nessa Dica de R - sim, volto a publicar toda quarta-feira uma dica de R aqui no Blog - vamos mostrar como pegar os dados sobre poupança e taxa de juros de diversos países com o pacote WDI. Como de praxe, o código começa carregando alguns pacotes que utilizaremos.


library(WDI)
library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(png)
library(grid)

A seguir, podemos pegar os dados que precisamos.


interest = WDI(country='all',
indicator = 'FR.INR.RINR',
start=2019, end=2019)

saving = WDI(country = 'all',
indicator = 'NY.GNS.ICTR.ZS',
start=2019, end=2019)

data = cbind(interest, saving)
data = data[complete.cases(data),]
data$iso2c = data$iso2c = data$country = data$year = data$year = NULL
colnames(data) = c('interest', 'country', 'saving')
data = subset(data, interest>0 & saving>0)

Um gráfico com os dados é posto abaixo.

 

______________

Para acessar os códigos completos desse exercício, é preciso fazer parte do Clube AM.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como Medir o Ciclo das Concessões de Crédito usando Python

Este artigo apresenta uma análise quantitativa da relação entre o ciclo de concessões de crédito, a atividade econômica e a política monetária no Brasil. Utilizando a linguagem Python, o estudo aplica técnicas de decomposição de séries temporais (X13-ARIMA e Filtro HP) para isolar os componentes cíclicos dos dados. Os resultados da modelagem econométrica confirmam a pro-ciclicidade do crédito em relação ao hiato do produto e sua sensibilidade às variações no hiato da taxa de juros real.

Choque de juros e renda em bens duráveis e não duráveis usando Python

Este artigo analisa a dinâmica do consumo no Brasil utilizando Python e modelos de Vetores Autorregressivos (VAR). Ao segregar bens duráveis e não duráveis, o estudo quantifica a sensibilidade a choques de juros e renda. Criamos todo o processo através do ciclo de dados: coleta, tratamento, análise de dados, modelagem e apresentação dos resultados, tudo automatizado usando a linguagem Python.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.