Deflaziona le colonne di retribuzione con un indice esterno

Aggiunge, in una copia di dt, una colonna <col>_reale per ciascuna colonna di value_cols, calcolata come valore * indice[base] / indice[periodo]. Il pacchetto non scarica indici: indice è fornito dall'utente (per esempio l'IPCA via istatlab).

Usage

deflate_retribuzione(
  dt,
  indice,
  base = NULL,
  value_cols = c("p25", "mediana", "p75"),
  periodo_col = "anno"
)

Arguments

dt

Un data.table di risultati, di norma prodotto da median_retribuzione(), con la colonna periodo_col e le colonne value_cols.

indice

data.table con una colonna di periodo (chiamata come periodo_col oppure periodo) e la colonna numerica indice (> 0), senza periodi duplicati. Tutti i periodi di dt devono essere presenti.

base

Periodo base, presente in indice; NULL (default) usa l'ultimo periodo presente in dt, così che i valori reali siano espressi ai prezzi del periodo più recente.

value_cols

Colonne da deflazionare.

periodo_col

Nome della colonna di periodo in dt.

Value

Un nuovo data.table con le colonne di dt, le colonne <col>_reale e, se pertinenti, var_pct_reale e indice_reale; l'attributo ccnlcob_deflazione riporta base, periodo_col e value_cols. L'input non viene modificato.

Details

Nel periodo base valore_reale == valore. Se fra le colonne prodotte esiste mediana_reale, vengono aggiunte anche var_pct_reale e indice_reale, ricalcolate come in median_retribuzione() entro le serie (by, ccnl_key) lette dall'attributo ccnlcob_retribuzione_mediana o, in sua assenza, dalle colonne che precedono ccnl_key (tutta la tabella come una sola serie se ccnl_key manca). Nessuna colonna esistente viene sovrascritta.

See also

median_retribuzione() per la tabella di partenza.

Other retribuzioni: clean_retribuzione(), median_retribuzione(), normalize_fte()

Examples

dt <- prepare_rapporti(cob_esempio)
#> filter_perimetro(): perimetro "ccnl", esclusi 254 rapporti su 5000 (5,1%) in 4 tipologie; 0 con tipologia ignota.
clean_retribuzione(dt, min_n = 30)
#> clean_retribuzione(): 3463 retribuzioni valide su 4746 (73.0%).
normalize_fte(dt)
ret <- median_retribuzione(dt, periodo = "anno", min_n = 10)
ipca <- data.table::data.table(
  anno = 2019:2024,
  indice = c(100, 99.8, 101.7, 110.5, 116.9, 118.2)
)
reale <- deflate_retribuzione(ret, indice = ipca, base = 2024)
reale[ccnl_key == "A011", .(anno, mediana, mediana_reale, indice_reale)]
#>     anno  mediana mediana_reale indice_reale
#>    <int>    <num>         <num>        <num>
#> 1:  2019 20760.00      24538.32    100.00000
#> 2:  2020 21512.00      25478.14    103.83001
#> 3:  2021 24354.67      28306.01    115.35433
#> 4:  2022 20121.00      21523.10     87.71219
#> 5:  2023 23346.00      23605.62     96.19901
#> 6:  2024 24088.00      24088.00     98.16483