Aplicación del paquete fredr en R: análisis de los datos de producción de automóviles nacionales de FRED para EE. UU.

En publicaciones anteriores, mostré cómo recuperar y usar datos de Twitter (twitteR), Yahoo Finance (quantmod), The Guardian (guardianR) y OECD (oecd R-package). En esta publicación, muestro cómo acceder a los datos de FRED con una clave API, utilizando el paquete R disponible: fredr. Los autores también han publicado una buena documentación para comenzar con el paquete fredr: http://sboysel.github.io/fredr/articles/fredr.html

Demuestro el proceso de recuperación de datos para los datos de series de tiempo de FRED utilizando como ejemplo la producción nacional de automóviles y las ventas de automóviles importados en EE.

El primer paso es configurar la clave API de FRED en el script R. Para ello, debe registrarse en FRED y copiar y pegar la clave API. Puede hacer esto aquí: https://research.stlouisfed.org/useraccount/apikey

# instalar el paquete fredr directamente desde CRAN
#install.packages("fredr")
# cargar paquete
library(fredr)

## Warning: package 'fredr' was built under R version 3.6.2

# establecer la clave API de Fredr
fredr_set_key(api_key) # api_key cadena debe ser recuperada dehttps://research.stlouisfed.org/useraccount/apikey

Una vez que se haya configurado la clave API de FRED utilizando la función fredr_set_key, la función fredr_series_search_text habilitará una búsqueda de series de tiempo en la base de datos FRED:

# búsqueda en la base de datos de una serie de producción de automóviles
search_ls <- fredr_series_search_text("car production")

# ver los nombres de las columnas de la lista de resultados de búsqueda de series
colnames(search_ls)

##  [1] "id"                        "realtime_start"           
##  [3] "realtime_end"              "title"                    
##  [5] "observation_start"         "observation_end"          
##  [7] "frequency"                 "frequency_short"          
##  [9] "units"                     "units_short"              
## [11] "seasonal_adjustment"       "seasonal_adjustment_short"
## [13] "last_updated"              "popularity"               
## [15] "group_popularity"          "notes"

La función fredr_series_search_text devuelve una lista que resume los resultados de la búsqueda, proporcionando una descripción general de los ID relevantes y características importantes del conjunto de datos, como p. Ej. ajuste estacional.

Usando fredr_series_observations, uno puede recuperar los datos de la serie temporal deseados especificando el ID de la serie relevante. Con la función do.call uno puede convertir la lista de series de tiempo devuelta en un marco de datos, trazable en ggplot2:

# cargando el paquete R de ggplot2
library(ggplot2)

# DAUPSA es id para la producción de automóviles nacional mensual ajustada estacionalmente en unidades
series_ls <-fredr_series_observations(series_id = "DAUPSA") 

# convertir lista de series a marco de datos
series_df <- do.call(cbind.data.frame, series_ls)

# trazar datos
ggplot(series_df) + geom_line(mapping = aes(x=date,y=value), 
                              color = "red") +
  ggtitle("Monthly US car production, seasonally adjusted [in thousands]") + 
  xlab("time") + 
  ylab("monthly cars produced [thousands of units]")

El gráfico anterior resume la producción nacional de automóviles de EE. UU. En unidades, desde 1993 (cifras mensuales, ajustadas estacionalmente). Como puede verse, el volumen de producción histórico ha disminuido.

Pero, ¿qué hay de las importaciones de automóviles nuevos? A continuación, repito el flujo de trabajo anterior para las ventas de automóviles nuevos importados en miles de millones de dólares, informados trimestralmente y ajustados estacionalmente:

# B149RC1Q027SBEA es la identificación para las ventas nacionales de automóviles nuevos importados en EE. UU., Ajustadas estacionalmente y en miles de millones de USD
series_df <-do.call(cbind.data.frame,
  fredr_series_observations(series_id = "B149RC1Q027SBEA"))

# trazar datos
ggplot(series_df) + geom_line(mapping = aes(x=date,y=value), 
                              color = "red") +
  ggtitle("Quarterly US imported new car sales, seasonally adjusted [in billion USD]") + 
  xlab("time") + 
  ylab("quarterly new imported car sales [billion USD]")