## ---- echo = FALSE------------------------------------------------------------
LOCAL <- TRUE
  #identical(Sys.getenv("LOCAL"), "TRUE")
knitr::opts_chunk$set(purl = LOCAL)

## ---- include = FALSE---------------------------------------------------------
knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

## ----setup, eval=LOCAL--------------------------------------------------------
knitr::opts_chunk$set(warning = FALSE, message = FALSE, results = 'hide')
library(eph)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(readr)
library(lubridate)
library(ggplot2)
library(forcats)

## ---- eval=LOCAL--------------------------------------------------------------
canastas_regionales <- get_poverty_lines(regional = TRUE)
bases <- get_microdata(year = 2016:2019, 
                       trimester = 1:4,
                       type =  'individual',
                       vars = c("ANO4", "TRIMESTRE", "REGION", "CODUSU", "NRO_HOGAR", "CH04", "CH06", "ITF", "PONDIH", "PP07H","PP04D_COD")
                       #,destfile = 'bases_eph.rds'
                       )

## ---- eval=LOCAL--------------------------------------------------------------
#bases <- bases %>% unnest(cols = c(microdata))
bases_pobreza <- calculate_poverty(bases, canastas_regionales, print_summary = TRUE)
bases_pobreza

## ---- eval=LOCAL--------------------------------------------------------------
pobreza_oficial <- read_csv('https://raw.githubusercontent.com/holatam/data/master/eph/canasta/pobreza_oficial.csv')
pobreza_oficial <- pobreza_oficial %>% 
  mutate(periodo = parse_date_time(paste0(ANO4,'-',SEMESTRE*2), 'Y.q')) %>% 
  select(periodo,pobreza_oficial=tasa_pobreza, indigencia_oficial = tasa_indigencia)
pobreza_oficial

## ---- eval=LOCAL--------------------------------------------------------------
Pobreza_resumen <- bases_pobreza %>%
  group_by(ANO4,TRIMESTRE) %>%
  summarise(Tasa_pobreza    = sum(PONDIH[situacion %in% c('pobre', 'indigente')],na.rm = TRUE)/sum(PONDIH,na.rm = TRUE),
            Tasa_indigencia = sum(PONDIH[situacion == 'indigente'],na.rm = TRUE)/sum(PONDIH,na.rm = TRUE), 
            .groups= 'drop') %>% 
  mutate(periodo = parse_date_time(paste0(ANO4,'-',TRIMESTRE), 'Y.q')) %>% 
  select(periodo,pobreza_estimada = Tasa_pobreza, indigencia_estimada = Tasa_indigencia)

Pobreza_resumen <- Pobreza_resumen %>% 
  left_join(pobreza_oficial,by = "periodo") %>% 
  pivot_longer(cols = pobreza_estimada:indigencia_oficial, names_to = c('tipo','grupo'), values_to = 'valor', names_sep = '_',values_drop_na = TRUE)

## ---- fig.height=5, fig.width=7, eval=LOCAL-----------------------------------
Pobreza_resumen <- Pobreza_resumen %>% 
  group_by(tipo, grupo) %>% 
  mutate(x = lag(periodo),
         y = lag(valor))

ggplot(Pobreza_resumen, aes(periodo, valor,color=grupo))+
  geom_step(data = Pobreza_resumen %>% filter(grupo=='estimada'), linetype='dashed')+
  geom_segment(data = Pobreza_resumen %>% filter(grupo=='estimada'),
               aes(x = x, y = y, xend = periodo, yend = y), size=1)+
  geom_point(data = Pobreza_resumen %>% filter(grupo=='oficial'), size= 3)+
  facet_wrap(tipo~., scales = 'free')+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = 'bottom')

## ---- fig.height=5, fig.width=7, eval=LOCAL-----------------------------------
pobreza_calificacion <- bases_pobreza %>% 
  filter(!is.na(situacion), !is.na(PP04D_COD))%>% 
  organize_cno(.) %>% 
  filter(CALIFICACION %in% c('No calificados','Operativos','Técnicos','Profesionales')) %>% 
  group_by(ANO4,TRIMESTRE,CALIFICACION) %>% 
  summarise(pobreza    = sum(PONDIH[situacion %in% c('pobre', 'indigente')],na.rm = TRUE)/sum(PONDIH,na.rm = TRUE),
            indigencia = sum(PONDIH[situacion == 'indigente'],na.rm = TRUE)/sum(PONDIH,na.rm = TRUE), 
            .groups= 'drop')


pobreza_calificacion %>% 
  mutate(periodo = parse_date_time(paste0(ANO4,'-',TRIMESTRE), 'Y.q')) %>% 
  pivot_longer(cols = pobreza:indigencia, names_to = c('tipo'), values_to = 'tasa') %>% 
  ggplot(aes(periodo,tasa, fill=tipo))+
  geom_col(position = position_dodge())+
  facet_wrap(.~CALIFICACION)+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = 'bottom')

## ---- fig.height=7, fig.width=7, eval=LOCAL-----------------------------------
pobreza_informalidad <- bases_pobreza %>% 
  filter(!is.na(situacion), PP07H %in% 1:2) %>% 
  group_by(ANO4,TRIMESTRE,PP07H) %>% 
  summarise(pobreza    = sum(PONDIH[situacion %in% c('pobre', 'indigente')],na.rm = TRUE)/sum(PONDIH,na.rm = TRUE),
            indigencia = sum(PONDIH[situacion == 'indigente'],na.rm = TRUE)/sum(PONDIH,na.rm = TRUE), 
            .groups= 'drop')


pobreza_informalidad %>% 
    mutate(periodo = parse_date_time(paste0(ANO4,'-',TRIMESTRE), 'Y.q'),
           descuento_jubilatorio = case_when(PP07H==1 ~ "Si",
                                             TRUE ~ "No")) %>% 
  pivot_longer(cols = pobreza:indigencia, names_to = c('tipo'), values_to = 'tasa') %>% 
  ggplot(aes(periodo,tasa, color=descuento_jubilatorio))+
  #geom_col(position = position_dodge())+
  geom_point(size=2)+
  geom_smooth()+
  facet_wrap(tipo~., scales = 'free', ncol = 1)+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = 'bottom',
        text = element_text(size = 14))


## ---- eval=LOCAL--------------------------------------------------------------
relativos_cba <- canastas_regionales %>% 
  select(-CBT, -codigo) %>% 
  pivot_wider(names_from = region,values_from = CBA) %>% 
  mutate_at(.vars = c('Cuyo','Noreste','Noroeste','Pampeana','Patagonia'), ~ .x/GBA) %>% 
  mutate(GBA = GBA/GBA,
         periodo = parse_date_time(periodo, 'Y.q')) #paso a formato fecha los trimestres
relativos_cba

## ---- fig.height=5, fig.width=7, eval=LOCAL-----------------------------------
ppcc = data.frame(
region = c('Cuyo','GBA','Noreste','Noroeste','Pampeana','Patagonia'),
ppcc = c(.872,1,.886,.865,.904,.949)
)


relativos_cba %>% 
  pivot_longer(cols = Cuyo:Patagonia,names_to = 'region', values_to = 'relativo') %>% 
  left_join(ppcc, by =c('region')) %>% 
  mutate(relativo_normalizado = relativo/ppcc) %>%  
  pivot_longer(names_to = 'grupo', cols = c('relativo', 'relativo_normalizado','ppcc'),values_to = 'valor') %>%
  mutate(grupo = fct_recode(grupo,'efecto total'='relativo','efecto composición' ='relativo_normalizado')) %>% 
  ggplot(aes(periodo,valor, color=region,group=region)) +
  geom_line()+
  facet_wrap(.~grupo)+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = 'bottom')

## ---- eval=LOCAL--------------------------------------------------------------
relativos_cbt <- canastas_regionales %>% 
  select(-CBA, -codigo) %>% 
  pivot_wider(names_from = region,values_from = CBT) %>% 
  mutate_at(.vars = c('Cuyo','Noreste','Noroeste','Pampeana','Patagonia'), ~ .x/GBA) %>% 
  mutate(GBA = GBA/GBA,
         periodo = parse_date_time(periodo, 'Y.q')) #paso a formato fecha los trimestres
relativos_cbt

## ---- fig.height=5, fig.width=7, eval=LOCAL-----------------------------------

relativos_cbt %>% 
  pivot_longer(cols = Cuyo:Patagonia,names_to = 'region', values_to = 'relativo') %>% 
  left_join(ppcc, by =c('region')) %>% 
  mutate(relativo_normalizado = relativo/ppcc) %>%  
  pivot_longer(names_to = 'grupo', cols = c('relativo', 'relativo_normalizado','ppcc'),values_to = 'valor') %>%
  mutate(grupo = fct_recode(grupo,'efecto total'='relativo','efecto composición' ='relativo_normalizado')) %>% 
  ggplot(aes(periodo,valor, color=region,group=region)) +
  geom_line()+
  facet_wrap(.~grupo)+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = 'bottom')

## ---- eval=LOCAL--------------------------------------------------------------
relativos_ice <- canastas_regionales %>% 
  group_by(region, periodo) %>% 
  mutate(ice = CBT/CBA) %>% 
  select(-CBA,-CBT, -codigo) %>% 
  pivot_wider(names_from = region,values_from = ice) %>% 
  mutate_at(.vars = c('Cuyo','Noreste','Noroeste','Pampeana','Patagonia'), ~ .x/GBA) %>% 
  mutate(GBA = GBA/GBA,
         periodo = parse_date_time(periodo, 'Y.q')) #paso a formato fecha los trimestres
relativos_ice

## ---- fig.height=5, fig.width=7, eval=LOCAL-----------------------------------
relativos_ice %>% 
  pivot_longer(cols = Cuyo:Patagonia,names_to = 'region', values_to = 'relativo') %>% 
  left_join(ppcc, by =c('region')) %>% 
  ggplot(aes(periodo,relativo, color=region,group=region)) +
  geom_line()+
  theme_minimal()+
  theme(legend.position = 'bottom')

