国家保险组合和 2024 年资金状况的 R 可视化（特色叠加条形图）

如今 国家保险 您已经听说过这一切：新闻加剧了人们对养老基金可能在 2055 年耗尽资金的担忧，有些人甚至质疑政府对养老基金的参与。 这些信息有多少可信度？

因此，今天我们要花一些时间来亲自分析一下 "国民保险组合 "数据。
特别是 R 编程语言来创建堆叠条形图。 可视化数据是不同的：在可视化数据的同时 国家保险的资产结构和多年来的变化一目了然。

什么是国家保险组合？

国家保险投资组合是指国家保险基金对其资金进行投资的资产组合。 它投资于一系列资产，包括国内和国际股票、债券、另类投资和房地产。 近年来，它增加了对风险较高资产的配置，并实现了投资多样化。 然而，提高回报率和推迟基金资金耗尽的时间点仍是主要挑战。

R 中的堆叠条形图：查看您的养老金资产构成

现在，让我们将国民保险投资组合数据可视化。我们首先通过叠加条形图来观察资产组合。

R 代码和说明

# 安装并加载必要的软件包
如果 (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) install.packages("ggplot2")
if (!requireNamespace("reshape2", quietly = TRUE)) install.packages("reshape2")
library(ggplot2)
library(reshape2)

# 创建数据
portfolio_data <- data.frame(
    Year = c("2020", "2021", "2022", "2023", "2024")、
    Domestic_Stock = c(148, 160, 170, 185, 200)、
    外国股票 = c（351，370，390，410，430）、
    债券 = c（320，310，300，290，280）、
    另类 = c(171, 180, 190, 200, 210)
)

# 转换数据
melted_data <- melt(portfolio_data, id.vars = "Year")
names(melted_data)[names(melted_data) == "variable"] <- "Asset_Type" (资产类型)

# 分别计算总数
totals <- aggregate(value ~ Year, melted_data, sum)
names(totals) <- c("Year", "Total")

# 计算百分比
melted_data$percentage <- ave(melted_data$value、
                              melted_data$Year、
                              FUN = function(x) x / sum(x) * 100)

# 创建绘图
ggplot(melted_data, aes(x = Year, y = value)) +
    geom_bar(aes(fill = Asset_Type), stat = "identity") +
    geom_text(aes(label = sprintf("%d\n(%.1f%%)", value, percentage))、
              position = position_stack(vjust = 0.5)、
              color = "white"、
              size = 3)
    geom_text(data = totals、
              aes(y = 总计, label = 总计)、
              position = position_stack(vjust = 1.05)、
              color = "black"、
              fontface = "bold") +
    labs(title = "全国养老基金资产构成"、
         x = "年份"、
         y = "资产价值（万亿韩元）"、
         fill = "资产类型") +
    theme_minimal()
연도별 국민연금 포트폴리오
(按年份分列的国家保险组合）

R 代码的详细评注

1. 安装并加载软件包

如果 (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) install.packages("ggplot2")
if (!requireNamespace("reshape2", quietly = TRUE)) install.packages("reshape2")
library(ggplot2)
library(reshape2)
  • requireNamespace()检查是否安装了所需的软件包
  • 如果软件包不存在，则自动安装
  • ggplot2:数据可视化软件包
  • 重塑2:转换数据结构的软件包

2. 生成数据

投资组合数据 <- data.frame(
    年份 = c（"2020"、"2021"、"2022"、"2023"、"2024"）、
    Domestic_Stock = c(148, 160, 170, 185, 200)、
    外国股票 = c（351，370，390，410，430）、
    债券 = c（320，310，300，290，280）、
    另类 = c(171, 180, 190, 200, 210)
)
  • data.frame 创建
  • 包括按年份分列的各类资产的金额数据
  • 专栏结构：年份和四种资产类型

3. 转换数据

melted_data <- melt(portfolio_data, id.vars = "Year")
names(melted_data)[names(melted_data) == "variable"] <- "Asset_Type" （资产类型
  • 融化() 使用函数将宽格式转换为长格式
  • id.vars = "年份"指定 "年 "列为标识符
  • 将变量从 "变量 "更名为 "Asset_Type"，以明确含义

4. 计算总数

totals <- aggregate(value ~ Year, melted_data, sum)
names(totals) <- c("Year", "Total")
  • 聚合() 使用函数按年份计算总数
  • 为生成的数据框中的列命名 年份和总数

5. 计算比率

melted_data$percentage <- ave(melted_data$value、
                            melted_data$Year、
                            FUN = function(x) x / sum(x) * 100)
  • ave() 使用函数计算每年的资产比率
  • 将每个值除以全年总值，再乘以 100，计算出百分比

6. 绘制图表

ggplot(melted_data, aes(x = Year, y = value)) +
    geom_bar(aes(fill = Asset_Type), stat = "identity") +
    geom_text(aes(label = sprintf("%d\n(%.1f%%)", value, percentage))、
              position = position_stack(vjust = 0.5)、
              color = "white"、
              size = 3)
    geom_text(data = totals、
              aes(y = 总计, label = 总计)、
              position = position_stack(vjust = 1.05)、
              color = "black"、
              fontface = "bold") +
    labs(title = "全国养老基金资产构成"、
         x = "年份"、
         y = "资产价值（万亿韩元）"、
         fill = "资产类型") +
    theme_minimal()
  • ggplot()创建基本图形对象
  • geom_bar()创建条形图
  • stat = "身份"：按实际值使用
  • 填充 = 资产类型资产类型
  • 第一个 geom_text()在每个条形部分显示数值和百分比
  • sprintf()：文本格式
  • position_stack()：调整文本位置
  • 第二个 geom_text()显示按年份分列的总数
  • vjust = 1.05在条形图上方放置文本
  • fontface = "粗体":应用黑体字
  • 实验室()说明：设置图表标题和坐标轴标签
  • theme_minimal()应用简洁的主题

国家保险的独立与改革：为何重要？

在人们对国家养老基金枯竭的担忧中，"国家养老金制度的独立和改革 "已成为一个非常重要的话题。
为确保国家养老金的稳定和不受政治干预，需要进行一些改革。

국민연금 필요한 변화 그림
(需要更改国民保险）

需要进行的修改

  1. 提高业务独立性将基金与政府影响分开，建立一个专家主导的决策结构。
  2. 更多透明度基金状况：应定期报告和披露基金状况，使公众易于了解基金状况。
  3. 分散投资应加强全球投资和稳定的资产配置，以管理风险和提高收益。

国家保险组合数据概览

今天，我们使用 R 可视化技术分析了国家养老金投资组合。这些数据通过堆叠条形图让我们客观地了解了国家养老金的资产构成以及这些年来的资产增长情况。

我们还强调了国家保险制度的独立和改革为何如此重要，现在是您发表意见的时候了！ 您的参与可以改变我们的未来！

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