Der “Economic Policy Uncertainty” (EPU)-Indikator hat zum Ziel, “the intensity of policy-related economic uncertainty” zu messen. Hintergrund ist, dass eine hohe Unsicherheit das wirtschaftliche Wachstum nachweislich bremst. Der Index wurde 2013 für die USA entwickelt und basiert auf der Häufigkeit von Zeitungsartikeln mit der Wörterkombination “economic/ economy” und “uncertain/ uncertainty” und “congress/ deficit/ Federal Reserve/ legislation/ regulation/ White House”; im Verhältnis zur gesamten Anzahl an Artikeln. Mit einer automatisierten Textanalyse wird in 1000 Zeitungen gesucht. Und wie ist aktuell die Lage angesichts Handelsstreitigkeiten, Zoll-Einigungen und -verschärfungen? Dazu laden wir uns als erstes den Datensatz für alle Länder herunter: anbei ein kleiner Einblick, wie die Länder als Spalten mit den jeweiligen Werten und Zeitpunkten in den Zeilen. library (dplyr) library (openxlsx) data <- read.xlsx( "https://www.policyuncertainty.com/media/All_Country_Data.xlsx...
Der Jahresabschluss 2023 der Daimler Truck AG hat fast 300 teils eng beschriebene Seiten. Das Finanzergebnis war sehr gut; doch wie werden die Zahlen beschrieben? Dieser Frage wollen wir im Folgenden nachgehen. Als erstes laden wir die benötigten libraries für unsere Untersuchung: library (dplyr) library (ggplot2) library (knitr) library (ldatuning) library (pdftools) library (readr) library (SnowballC) library (scales) library (tibble) library (tidytext) library (tm) library (wordcloud2) library (topicmodels) library (tidyr) Nun laden wir den Jahresabschluss (via direkt-link) und bereiten den Text so auf, dass jede Zeile separat ausgegeben wird. Das Ergebnis der ersten zehn Zeilen sieht dann wiefolgt aus: link <- "https://www.daimlertruck.com/fileadmin/user_upload/documents/investors/reports/annual-reports/2023/daimler-truck-ir-annual-report-2023-incl-combined-management-report-dth-ag.pdf" text <- pdf_text(pdf=link) %>% read_lines() %>% data.frame(matrix(un...