Macroeconomía Internacional y la Experiencia Australiana: Un Análisis Comparativo

Se busca realizar una comparativa de leyes de la macroeconomía internacional con las observaciones registradas de Australia en las últimas décadas.

trabajo BigData
macroeconomía internacional
australia
Autorcito
Afiliación

Max García Poveda (maxgarpo@alumni.uv.es)

Universitat de València

Fecha de Publicación

30 de diciembre de 2024

Resumen
Procederemos con una pequeña introducción del país, mostraremos evidencias de las teoría mediante análisis gráfico y por último, concluiremos en función de los resultados arrojados por el estudio.

Introducción

Comenzaremos con una breve explicación de los datos a utilizar y de dónde se han extraido las variables. Vamos a utilizar datos de múltiples fuentes las cuales he unificado en un archivo excel datos dentro de la carpeta pruebas. Las diferentes fuentes son:

  • Las variables “Tipo de interes AUS”, “Tipo de interes USA”, “IPC AUS (base 2010)”, “Inflación AUS”, “IPC USA (base 2010)”, “Inflación USA”, “Tipo de cambio $(aus)/$”, “Tipo de cambio esperado $(aus)/$”, “Tasa de variación T.C. $(aus)/$”, “Balanza por cuenta corriente” y “Posición de Inversión Internacional Neta (Mll1)” han sido extraídas de la base de datos del FMI.
  • Las variables “Poblacion (MMll2)”, “PIB (MMll)” y “PIB per cápita” han sido extraídas de la base de datos de AMECO.
  • Las variables “FBCF (precios corrientes)” ha sido extraída del Australian Bureau of Stadistics.
  • Las variables “Ahorro bruto (% del PIB)”, “Inversión bruta (% del PIB)” y “Balanza por cuenta corriente (% del PIB)” han sido extraídas del banco de datos de los indicadores del Banco Mundial.
  • La variable “Deuda Pública (% PIB)” ha sido extraída de la base de datos del FRED.


Los datos se pueden cargar en la memoria de de R/RStudio de esta forma (además de cargar el paquete Tidyverse):

Código
library(tidyverse)
df <- rio::import("./pruebas/datos.xlsx")

El dataset contiene observaciones sobre un periodo de 41 años. Hay 20 variables de diferentes magnitudes y variables macroeconómicas.


Un pequeño resumen de la historia australiana

Australia, conocida como la isla continente, tiene una historia rica y diversa que se remonta a más de 65,000 años, cuando los pueblos aborígenes comenzaron a habitar sus tierras3. En el siglo XVIII, exploradores europeos, liderados por James Cook, reclamaron esta región para el Imperio Británico, usándola en sus inicios como una colonia penal.

Desde su federación en 1901, Australia ha emergido como una nación democrática y multicultural. Su identidad nacional está profundamente arraigada en su vasto territorio, su singular biodiversidad y sus variadas tradiciones culturales.

Comercio Internacional

En el ámbito macroeconómico, Australia se distingue por ser una de las economías más abiertas al comercio internacional, beneficiándose de su ubicación en la estratégica región Asia-Pacífico.

Recursos Naturales
  • Carbón
  • Hierro
  • Gas natural

Estos recursos han posicionado al país como un actor clave en las cadenas de suministro globales, especialmente en sectores relacionados con la manufactura en Asia.

Principales Socios Comerciales

Con China representando cerca del 30% de su comercio exterior, seguido de Estados Unidos y naciones del sudeste asiático, Australia mantiene acuerdos bilaterales y multilaterales que refuerzan su integración económica.

“La riqueza de recursos y la apertura económica han sido pilares fundamentales de la economía australiana.”

Resiliencia Económica

A pesar de los retos globales, la economía australiana ha mostrado una notable resiliencia, superando crisis como la de 2008 y la pandemia de COVID-194. Esto ha sido posible gracias a:

  1. Políticas macroeconómicas estructuradas.
  2. Enfoque fiscal prudente.
  3. Gestión monetaria eficiente.

El banco central independiente ha desempeñado un papel crucial en el control de la inflación y el mantenimiento de bajos niveles de deuda pública, proporcionando estabilidad económica al país.

Desafíos y Oportunidades
  1. Diversificación Comercial
    1. Australia enfrenta la necesidad de diversificar sus socios comerciales para disminuir su dependencia de China y Estados Unidos. Esto requiere explorar nuevas alianzas y fortalecer relaciones con mercados emergentes.
  2. Innovación Tecnológica
    1. La innovación tecnológica se ha vuelto esencial para mantener la competitividad global en un entorno que cambia constantemente.

Australia está bien posicionada para enfrentar los desafíos globales y mantener su competitividad en el escenario internacional.

Evidencia sobre las leyes macroeconómicas

Pasos previos

Antes de comenzar vamos a darle un primer vistazo a los datos que tenemos y realizar ciertos cálculos para obtener todas las variables necesarias para el aálisis.

Un pequeño viaje por los datos

Como podemos observar a continuación, vemos 20 variables, todas de carácter númerico con decimales (decimal) menos la fecha que está almacenada como caracter.

Código
glimpse(df)
#> Rows: 41
#> Columns: 20
#> $ Periodo                                          <chr> "1983", "1984", "1985…
#> $ `Tipo de interes AUS`                            <dbl> 0.0950, 0.1270, 0.190…
#> $ `Tipo de interes USA`                            <dbl> 0.09380, 0.08130, 0.0…
#> $ `IPC AUS (base 2010)`                            <dbl> 36.78460, 38.24142, 4…
#> $ `Inflación AUS`                                  <dbl> NA, 0.039603960, 0.06…
#> $ `IPC USA (base 2010)`                            <dbl> 45.67644, 47.64078, 4…
#> $ `Inflación USA`                                  <dbl> NA, 0.04300535, 0.035…
#> $ `Tipo de cambio $(aus)/$`                        <dbl> 1.110015, 1.139519, 1…
#> $ `Tipo de cambio esperado $(aus)/$`               <dbl> 1.139519, 1.431895, 1…
#> $ `Tasa de variación T.C. $(aus)/$`                <dbl> NA, 0.026579971, 0.25…
#> $ `Poblacion (MMll)`                               <dbl> 15.51144, 15.69879, 1…
#> $ `PIB  (MMll)`                                    <dbl> 192507.3, 206661.7, 1…
#> $ `PIB per capita`                                 <dbl> 12410.66, 13164.18, 1…
#> $ `FBCF (precios corrientes Mll)`                  <dbl> 50289, 55635, 63624, …
#> $ `Ahorro bruto (% del PIB)`                       <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, N…
#> $ `Inversión bruta (% del PIB)`                    <dbl> 0.2530199, 0.2663066,…
#> $ `Balanza por cuenta corriente (% del PIB)`       <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, N…
#> $ `Balanza por cuenta corriente`                   <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, N…
#> $ `Posición de Inversión Internacional Neta (Mll)` <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, N…
#> $ `Deuda Pública (% PIB)`                          <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, N…

En las pocas observaciones mostradas encontramos ciertos NAs, esto se debe a que no había datos registrados sobre esas variables en dichos periodos. Vamos a identificar más específicamente los valores faltantes:

Código
library(knitr)
library(kableExtra)

my_table <- nas <- data.frame(
  NA_count = colSums(is.na(df)))

kable(nas) %>% 
  kable_styling(full_width = F, bootstrap_options = c("striped", "hover", "condensed"), font_size = 11)
NA_count
Periodo 0
Tipo de interes AUS 0
Tipo de interes USA 0
IPC AUS (base 2010) 0
Inflación AUS 1
IPC USA (base 2010) 0
Inflación USA 1
Tipo de cambio $(aus)/$ 0
Tipo de cambio esperado $(aus)/$ 1
Tasa de variación T.C. $(aus)/$ 1
Poblacion (MMll) 0
PIB (MMll) 0
PIB per capita 0
FBCF (precios corrientes Mll) 0
Ahorro bruto (% del PIB) 6
Inversión bruta (% del PIB) 0
Balanza por cuenta corriente (% del PIB) 6
Balanza por cuenta corriente 6
Posición de Inversión Internacional Neta (Mll) 6
Deuda Pública (% PIB) 6

Creación de variables requeridas para el análisis

Vamos a crear una serie de columnas que nos servirán para realizar una serie de cálculos y contrastar ciertas leyes de la macroeconomía internacional.

Código
# Antes de empezar limpio los nombres para que sean adecuados para R
df <- janitor::clean_names(df)
# He quitado espacios, mayúsculas, paréntesis, tildes...

# Creo la nueva columna/variable rto_aus_depositos_usa y la sitúo después de tasa_de_variacion_t_c_aus
df <- df %>%
  mutate(rto_aus_depositos_usa = tipo_de_interes_usa + tasa_de_variacion_t_c_aus,
         .after = tasa_de_variacion_t_c_aus)

# Creo la nueva columna/variable cociente_nivel_precios y la sitúo antes de tipo_de_cambio_aus
df <- df %>%
  mutate(cociente_nivel_precios = ipc_aus_base_2010/ipc_usa_base_2010) %>%
  relocate(cociente_nivel_precios, .before = tipo_de_cambio_aus)

# Creo la nueva columna/variable diferencial_inflacion y la sitúo antes de tipo_de_cambio_aus
df <- df %>%
  mutate(diferencial_inflacion = inflacion_aus - inflacion_usa) %>%
  relocate(diferencial_inflacion, .before = tipo_de_cambio_aus)

# Establezco la variable periodo en formato fecha
df$periodo <- as.Date(paste0(df$periodo, "-01-01"))

Como podemos ver el dataset contiene 23 variables, se han creado tres nuevas.


Paridad descubierta de interés

Mediante el análisis gráfico, expondremos el grado de cumplimiento a lo largo de los últimos cuarenta años de las paridades de interés. El tipo de cambio a futuro es una variable creada en función del tipo de cambio cogiendo el año posterior (como si existiese predicción perfecta, ya que no era un dato observable para extraer en la serie temporal).

Código
# Convierto los datos al formato largo
df_pdi <- df %>%
  select(periodo, rto_aus_depositos_usa, tipo_de_interes_aus) %>%
  pivot_longer(cols = c(rto_aus_depositos_usa, tipo_de_interes_aus),
               names_to = "variable",
               values_to = "valor")

# Creo el gráfico
pdi <- ggplot(data = df_pdi, aes(x = periodo, y = valor, color = variable)) +
  geom_line(size = 1.5, alpha = 0.8) +  
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) +  
  labs(title = "Evidencia empírica de la PDI",
    subtitle = "Serie temporal de la evolución del rendimiento en dólares australianos de depósitos en dólares y el tipo de interés australiano",
    x = NULL,  
    y = NULL,  
    color = NULL) +
  theme_minimal(base_size = 15) + 
  theme(plot.title = element_text(face = "bold", size = 18, hjust = 0.5, color = "#373536"), 
    plot.subtitle = element_text(size = 14, hjust = 0.5, color = "#5c575a"),  
    legend.position = "bottom",  
    legend.text = element_text(size = 12),  
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1, size = 10, color = "#373536"),  
    axis.text.y = element_text(size = 10, color = "#373536")) +
  scale_x_date(date_labels = "%Y", date_breaks = "5 years") +  
  scale_color_manual(
    values = c("#1f78b4", "#e31a1c"),  
    labels = c("Rendimiento en dólares australianos", "Tipo de interés australiano")) +
  guides(color = guide_legend(override.aes = list(size = 4)))  

pdi

Observaciones y conclusiones

VARIABLES

  1. Tipo de interés: esta variable recoge la evolución de los tipos de interés australianos desde 1983 hasta 2023.
  2. Rendimiento en dólares australianos de los depósitos en dólares: esta variable recoge cómo ha evolucionado la rentabilidad de los depósitos en EEUU en dólares pasándolo a la moneda australiana (dólar australiano) para poder realizar la comparativa.

CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS GRÁFICO

Encontramos un grado de cumplimiento de la paridad descubierta de los tipos de interés imperfecto y transitorio, durante los últimos cuarenta años se evidencia una carencia de convergencia constante entre las variables; existiendo momentos de mayor acercamiento, podría ser indicio de los mercados intentando corregir las diferencias per con mucha fricción.

  • Posibles explicaciones para las desviaciones y fricciones
    • Barreras a la condición de arbitraje: tales como diferenciales de riesgo, alta volatilidad cambiaria, costes de transacción… Especialmente parece influir en gran medida el riesgo asociado a las fluctuaciones del tipo de cambio AUS/USD.
    • Australia ha venido experimentando cambios estructurales como la liberización financiera a finales del siglo pasado, que parece reducir en pequeña medida las desviaciones (no lo suficiente).

Todo esto evidencia que los mercado financieros australianos están moderadamennte integrados con los mercados internacionales, al observar el persistente incumplimiento de la PDI, mostrando barreras relevantes al arbitraje y discrepancias en las expectativas de inversores domésticos y extranjeros.


Paridad del poder adquisitivo absoluta

Es una teoría basada en la idea de que un mismo bien debe costar lo mismo en dos países cuando los precios están expresados en una misma moneda.

Código
library(gganimate)
library(lubridate)

# Convierto los datos al formato largo
df_ppaa <- df %>%
  select(periodo, tipo_de_cambio_aus, cociente_nivel_precios) %>%
  pivot_longer(cols = c(tipo_de_cambio_aus, cociente_nivel_precios),
               names_to = "variable",
               values_to = "valor")

# Aseguro que la fecha esté en un formato adecuado
df_ppaa <- df_ppaa %>%
  mutate(periodo = as.Date(periodo, format = "%Y-%m-%d"))

# Renombro títulos para ajustar la leyenda
df_ppaa <- df_ppaa %>%
  mutate(variable = recode(variable,
                           "cociente_nivel_precios" = "Cociente del nivel de precios",
                           "tipo_de_cambio_aus" = "Tipo de cambio"))

# Creo el gráfico 
ppaa <- ggplot(df_ppaa, aes(x = periodo, y = valor, group = variable, color = variable)) +
  geom_line(size = 1.2) +
  labs(title = "Evidencia de la PPA absoluta",
    subtitle = "Serie temporal comparativa entre el cociente del nivel de precios y el tipo de cambio",
    x = "",
    y = "",
    color = "") +
  scale_x_date(date_labels = "%Y", date_breaks = "5 years") +  
  theme_minimal() +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold", hjust = 0.5, size = 18, color = "#373536"),  
    plot.subtitle = element_text(hjust = 0.5, size = 14, color = "#5c575a"),  
    legend.text = element_text(size = 12),  
    axis.text = element_text(size = 12),  
    legend.position = "bottom",
    axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

# Animo el gráfico
ppaa <- ppaa +
  transition_reveal(along = as.numeric(periodo)) +  
  enter_fade() +
  exit_fade()

ppaa

Observaciones y conclusiones

VARIABLES

  1. Cociente del nivel de precios: esta variable recoge la evolución del cociente de los niveles de precios, el IPC australiano entre el IPC estadounidentes (base 2010).
  2. Tipo de cambio AUS/USD: esta variable recoge la evoluación del tipo de cambio entre el dólar australiano y el dólar estadounidense a lo largo del periodo.

CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS GRÁFICO

Si se cumpliese la PPA absoluta, el cociente del nivel de precios entre los dos países se igualaría al tipo de cambio nominal. Basándonos en el gráfico observamos una clara divergencia estructural entre las series durante la mayor parte del periodo.

  • Posibles explicaciones para las desviaciones y fricciones
    • La existencia de barreras comerciales y costes de transporte, esto limita la igualación de los niveles de precios de los países.
    • Factores que influencian el tipo de cambio nominal, en especial la volatilidad de los mercados financieros: la especulación en el mercado de divisas, fluctuación del tipo de interés, los flujos de capital internacional… Pudiendo deesvincular los precios relativos.
    • El diferencial de inflación, discrepancias entre los precios relativos debido a que las tasas de inflación no han sido exactamente iguales en ambos países.
    • Shocks externos, ciertos que pueden afectar a las materias primas son shocks que afectan especialmente a Australia (depende en gran medida de ellas), además de las crisis financieras que modifican el tipo de cambio.

Entre otros por estos factores en Australia no se cumple la PPA absoluta, el tipo de cambio nominal encontramos que es mucho más volátil que el cociente del nivel de precios, en las series no se encuentra convergencia consistentemente. No es una excepción Australia en el incumplimiento de la PPA absoluta, esta evidencia coincide con la situación internacional.


Paridad del poder adquisitivo relativa

La teoría de la paridad del poder adquisitivo expresa que las variaciones en la inflación entre los países se ven reflejadas en cambios proporcionales en el tipo de cambio entre los países.

Código
# Convierto los datos al formato largo
df_ppar <- df %>%
  select(periodo, tasa_de_variacion_t_c_aus, diferencial_inflacion) %>%
  pivot_longer(cols = c(tasa_de_variacion_t_c_aus, diferencial_inflacion),
               names_to = "variable",
               values_to = "valor")

library(plotly)

# Creo un mapeo de los nombres originales a los nuevos nombres para la leyenda
legend_labels <- c("tasa_de_variacion_t_c_aus" = "Tasa de depreciación del TC",
  "diferencial_inflacion" = "Diferencial de inflación")

# Creo el gráfico interactivo con plotly
ppar <- plot_ly(df_ppar, 
                x = ~periodo, 
                y = ~valor, 
                color = ~factor(variable, levels = names(legend_labels), labels = legend_labels), 
                type = 'scatter', 
                mode = 'lines+markers') %>%
  layout(title = list(text = "Evolución de la Paridad del Poder Adquisitivo Relativa",
      x = 0.5,
      y = 0.98),
    xaxis = list(title = ""), 
    yaxis = list(title = ""),
    legend = list(title = list(text = ""), 
      orientation = "h",
      x = 0.5, 
      xanchor = "center",
      y = -0.2)) %>%
  add_annotations(text = "Serie temporal comparativa entre el diferencial de inflación y la tasa de depreciación del tipo de cambio",
    xref = "paper", yref = "paper",
    x = 0.5, y = 0.97, showarrow = FALSE,
    font = list(size = 12, color = "gray"))

ppar

Observaciones y conclusiones

VARIABLES

  1. Tasa de depreciación del TC: esta variable recoge la tasa de depreciación del tipo de cambio a lo largo de los últimos cuarenta años.
  2. Diferencial de inflación: esta variable recoge la evoluación de la diferencia entre las inflaciones entre la inflación doméstica (australiana) y la del país extranjero (Estados unidos).

CONCLUSIONES DEL ANÁLISIS GRÁFICO

Si se cumpliese la PPA relativa, una reducción en el diferencial de inflación debería corresponderse con un ajuste proporcional en la apreciación del tipo de cambio. No obstante, los datos muestran incorrelación en varios periodos, siendo un pobre cumplimiento teórico en la práctica.

  • Posibles explicaciones para las desviaciones y fricciones
    • Alta volatilidad en la tasa de depreciación del tipo de cambio, fluctuaciones mucho más acentuadas que el diferencial de inflación. Puede ser debido a numeros factores como las tasas de interés, expectativas de mercados, políticas fiscales…Mostrando esto que el tipo de cambio no viene exclusivamente determinado por el diferencial de inflación.
    • Impactos de crisis externas, tanto locales como globales pueden haber intervenido en el comportamiento.
    • Ciertos controles de capitales y políticas cambiarias.

Es cierto que se observan tendencias mucho más similares entre las variables que en el estudio de la PPA absoluta, se encuentran ciertas inercias durante periodos que leva a pensar que podría darse el cumplimiento de la PPA relativa; igualmente se percibe bastante lejos de mostrar una correlación significativa entre las variables que confirme el correcto funcionamiento.

Conclusiones

Los gráficos que hemos analizado revelan que la economía australiana está parcialmente integrada en los mercados internacionales, lo que afecta la aplicación de las teorías de paridad. Elementos como la alta inestabilidad del tipo de cambio, las barreras comerciales y los costes de transacción restringen el arbitraje internacional. Al mismo tiempo, la especulación financiera y los movimientos de capital añaden más fluctuaciones al panorama.

Australia, al depender de las materias primas, se ve expuesta a choques externos que impactan tanto el tipo de cambio como las dinámicas de precios e intereses. A pesar de que la liberalización financiera ha reducido algunas discrepancias, todavía persisten fricciones en el sistema. El diferencial de inflación y su escasa correlación con la depreciación del tipo de cambio destacan la desconexión observada, especialmente en la Paridad del Poder Adquisitivo (PPA) relativa.

En resumen, la economía australiana muestra un cumplimiento temporal e imperfecto de las leyes económicas internacionales, influenciada tanto por factores globales como por características locales, como su estructura económica centrada en los recursos naturales y su historia de integración financiera.

Un pequeño resumen de algunas de la variables macroeconómicas más relevantes

Aquí procedo a mostrar algunas de las principales variables macroeconómicas australianas en formato de tabla interactiva, cada columna se puede ordenar como ascendente y descendente en función de los valores.

Código
# Modifico el df con las variables que vamos a usar para la tabla
df_table <- df %>%
  select(
    Periodo = periodo,
    `Tipo de interés` = tipo_de_interes_aus,
    `Tipo de cambio AUS/USD` = tipo_de_cambio_aus,
    Inflación = inflacion_aus,
    `PIB per cápita` = pib_per_capita
  ) %>%
  filter(Periodo >= as.Date("2014-01-01") & Periodo <= as.Date("2023-01-01"))

library(DT)

# Creo la tabla interactiva sobre algunas de las principales variables macroeconómicas
datatable(df_table,
  rownames = FALSE, 
  options = list(pageLength = 10,
    autoWidth = TRUE,
    columnDefs = list(
      list(className = 'dt-center', targets = '_all'),
      list(width = '90px', targets = 0)),
    dom = 't'),
  caption = htmltools::tags$caption(
    style = 'caption-side: top; text-align: center; font-size: 18px; font-weight: bold; color: #2c3e50;',
    'Información Macroeconómica Australiana')) %>%
  formatRound(columns = c('Tipo de interés', 'Tipo de cambio AUS/USD', 'Inflación', 'PIB per cápita'), digits = 4)

Podemos observar una tendencia hacia la apreciación del tipo de cambio, también una inflación creciente (aunque se revierte en el último periodo), el tipo de interés decrece hasta 2021 y los dos últimos años ha registrado una gran subida en busca del control de la inflación y por parte del PIB per cápita ha sufrido grandes fluctuaciones llegando a variar 10.000 dólares de un año para otro (aunque los úlitmos años se encuentra ciertamente estable).

Podemos finalizar concluyendo que Australia es un país sólido económicamente, caracterizado por un alto PIB per cápita y calidad de vida, con baja inflación y estabilidad económica; Es cierto que es muy sensible frente a los cambios en los mercados internacionales debido a su dependencia de las exportaciones de recursos naturales. Sin embargo, su economía está diversificada y mantienen estabilidad política posicionándolos como un actor relevante en la economía mundial.

Este ha sido mi trabajo para programación en la era del big data, espero que haya gustado y muchas gracias por la atención.


Información sobre la sesión

Abajo muestro mi entorno de trabajo y paquetes utilizados

current session info 

─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
 setting  value
 version  R version 4.4.1 (2024-06-14 ucrt)
 os       Windows 11 x64 (build 26100)
 system   x86_64, mingw32
 ui       RTerm
 language (EN)
 collate  Spanish_Spain.utf8
 ctype    Spanish_Spain.utf8
 tz       Europe/Madrid
 date     2024-12-30
 pandoc   3.1.11 @ C:/Program Files/RStudio/resources/app/bin/quarto/bin/tools/ (via rmarkdown)

─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
 package      * version  date (UTC) lib source
 bslib          0.8.0    2024-07-29 [1] CRAN (R 4.4.1)
 cachem         1.1.0    2024-05-16 [1] CRAN (R 4.4.1)
 cellranger     1.1.0    2016-07-27 [1] CRAN (R 4.4.1)
 cli            3.6.3    2024-06-21 [1] CRAN (R 4.4.1)
 clipr          0.8.0    2022-02-22 [1] CRAN (R 4.4.1)
 colorspace     2.1-1    2024-07-26 [1] CRAN (R 4.4.1)
 crayon         1.5.3    2024-06-20 [1] CRAN (R 4.4.1)
 crosstalk      1.2.1    2023-11-23 [1] CRAN (R 4.4.1)
 data.table     1.16.0   2024-08-27 [1] CRAN (R 4.4.1)
 desc           1.4.3    2023-12-10 [1] CRAN (R 4.4.1)
 details        0.3.0    2022-03-27 [1] CRAN (R 4.4.2)
 digest         0.6.37   2024-08-19 [1] CRAN (R 4.4.1)
 dplyr        * 1.1.4    2023-11-17 [1] CRAN (R 4.4.1)
 DT           * 0.33     2024-04-04 [1] CRAN (R 4.4.1)
 evaluate       1.0.0    2024-09-17 [1] CRAN (R 4.4.1)
 fansi          1.0.6    2023-12-08 [1] CRAN (R 4.4.1)
 farver         2.1.2    2024-05-13 [1] CRAN (R 4.4.1)
 fastmap        1.2.0    2024-05-15 [1] CRAN (R 4.4.1)
 forcats      * 1.0.0    2023-01-29 [1] CRAN (R 4.4.1)
 generics       0.1.3    2022-07-05 [1] CRAN (R 4.4.1)
 gganimate    * 1.0.9    2024-02-27 [1] CRAN (R 4.4.1)
 ggplot2      * 3.5.1    2024-04-23 [1] CRAN (R 4.4.1)
 gifski         1.32.0-1 2024-10-13 [1] CRAN (R 4.4.2)
 glue           1.7.0    2024-01-09 [1] CRAN (R 4.4.1)
 gtable         0.3.5    2024-04-22 [1] CRAN (R 4.4.1)
 highr          0.11     2024-05-26 [1] CRAN (R 4.4.1)
 hms            1.1.3    2023-03-21 [1] CRAN (R 4.4.1)
 htmltools      0.5.8.1  2024-04-04 [1] CRAN (R 4.4.1)
 htmlwidgets    1.6.4    2023-12-06 [1] CRAN (R 4.4.1)
 httr           1.4.7    2023-08-15 [1] CRAN (R 4.4.1)
 janitor        2.2.0    2023-02-02 [1] CRAN (R 4.4.1)
 jquerylib      0.1.4    2021-04-26 [1] CRAN (R 4.4.1)
 jsonlite       1.8.8    2023-12-04 [1] CRAN (R 4.4.1)
 kableExtra   * 1.4.0    2024-01-24 [1] CRAN (R 4.4.1)
 knitr        * 1.48     2024-07-07 [1] CRAN (R 4.4.1)
 labeling       0.4.3    2023-08-29 [1] CRAN (R 4.4.0)
 lazyeval       0.2.2    2019-03-15 [1] CRAN (R 4.4.1)
 lifecycle      1.0.4    2023-11-07 [1] CRAN (R 4.4.1)
 lubridate    * 1.9.3    2023-09-27 [1] CRAN (R 4.4.1)
 magrittr       2.0.3    2022-03-30 [1] CRAN (R 4.4.1)
 munsell        0.5.1    2024-04-01 [1] CRAN (R 4.4.1)
 pillar         1.9.0    2023-03-22 [1] CRAN (R 4.4.1)
 pkgconfig      2.0.3    2019-09-22 [1] CRAN (R 4.4.1)
 plotly       * 4.10.4   2024-01-13 [1] CRAN (R 4.4.1)
 png            0.1-8    2022-11-29 [1] CRAN (R 4.4.0)
 prettyunits    1.2.0    2023-09-24 [1] CRAN (R 4.4.1)
 progress       1.2.3    2023-12-06 [1] CRAN (R 4.4.1)
 purrr        * 1.0.2    2023-08-10 [1] CRAN (R 4.4.1)
 R.methodsS3    1.8.2    2022-06-13 [1] CRAN (R 4.4.0)
 R.oo           1.26.0   2024-01-24 [1] CRAN (R 4.4.0)
 R.utils        2.12.3   2023-11-18 [1] CRAN (R 4.4.1)
 R6             2.5.1    2021-08-19 [1] CRAN (R 4.4.1)
 RColorBrewer   1.1-3    2022-04-03 [1] CRAN (R 4.4.0)
 readr        * 2.1.5    2024-01-10 [1] CRAN (R 4.4.1)
 readxl         1.4.3    2023-07-06 [1] CRAN (R 4.4.1)
 rio            1.2.3    2024-09-25 [1] CRAN (R 4.4.1)
 rlang          1.1.4    2024-06-04 [1] CRAN (R 4.4.1)
 rmarkdown      2.28     2024-08-17 [1] CRAN (R 4.4.1)
 rstudioapi     0.16.0   2024-03-24 [1] CRAN (R 4.4.1)
 sass           0.4.9    2024-03-15 [1] CRAN (R 4.4.1)
 scales         1.3.0    2023-11-28 [1] CRAN (R 4.4.1)
 sessioninfo    1.2.2    2021-12-06 [1] CRAN (R 4.4.1)
 snakecase      0.11.1   2023-08-27 [1] CRAN (R 4.4.1)
 stringi        1.8.4    2024-05-06 [1] CRAN (R 4.4.0)
 stringr      * 1.5.1    2023-11-14 [1] CRAN (R 4.4.1)
 svglite        2.1.3    2023-12-08 [1] CRAN (R 4.4.1)
 systemfonts    1.1.0    2024-05-15 [1] CRAN (R 4.4.1)
 tibble       * 3.2.1    2023-03-20 [1] CRAN (R 4.4.1)
 tidyr        * 1.3.1    2024-01-24 [1] CRAN (R 4.4.1)
 tidyselect     1.2.1    2024-03-11 [1] CRAN (R 4.4.1)
 tidyverse    * 2.0.0    2023-02-22 [1] CRAN (R 4.4.1)
 timechange     0.3.0    2024-01-18 [1] CRAN (R 4.4.1)
 tweenr         2.0.3    2024-02-26 [1] CRAN (R 4.4.1)
 tzdb           0.4.0    2023-05-12 [1] CRAN (R 4.4.1)
 utf8           1.2.4    2023-10-22 [1] CRAN (R 4.4.1)
 vctrs          0.6.5    2023-12-01 [1] CRAN (R 4.4.1)
 viridisLite    0.4.2    2023-05-02 [1] CRAN (R 4.4.1)
 withr          3.0.1    2024-07-31 [1] CRAN (R 4.4.1)
 xfun           0.49     2024-10-31 [1] CRAN (R 4.4.2)
 xml2           1.3.6    2023-12-04 [1] CRAN (R 4.4.1)
 yaml           2.3.10   2024-07-26 [1] CRAN (R 4.4.1)

 [1] C:/Users/gpmax/AppData/Local/R/win-library/4.4
 [2] C:/Program Files/R/R-4.4.1/library

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────


Notas

  1. Millones de euros.↩︎

  2. Miles de millones de euros.↩︎

  3. Se estima que los pueblos aborígenes han habitado Australia desde hace al menos 65,000 años.↩︎

  4. La economía australiana se mantuvo resiliente incluso durante las crisis financieras globales.↩︎

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