In diesem Artikel habe ich bereits den GPR-Index von Dario Caldara und Matteo Iacoviello vorgestellt. Per Suche nach Bedrohungen in elf englisch-sprachigen Zeitungen und Referenzierung der Anzahl der gefundenen Artikel zeigen sie eine Fieberkurve für die Welt und einzelne Länder auf. Wie lässt sich hier die aktuelle Bedrohungslage Russlands auf die Ukraine wiederfinden? Zeit für ein Update der ursprünglichen Anayse, auch vor dem Hintergrund, dass die Methodik des Index erneuert wurde!
Zuerst der Verlauf des Index seit 2020 inklusive der Subindizes Threat (also reine Bedrohungen) und Act (also wirkliche Taten). Sichtbar wird eine leichte Zunahme der Bedrohungslage:
Und wie genau zeigt sich die Krise im Länderindex? Hier zeigt sich der extreme Anstieg sowohl bei der Ukraine als bei Russland. Aber auch bei den anderen Länderindizes sehen wir einen Anstieg. Klar, ganz Europe ist betroffen:
Und wie sieht die Lage in anderen Ländern aus? Im Folgenden der Blick auf die weltweiten Länderindizes. Beim genauen Hinschauen sehen wir, wie der Index in Europa als auch in Amerika aktuell hochgeht, während dies in Asien nicht der Fall ist. Dies ist auf die Ukraine-Krise zurückzuführen.
Näheres zum Index findest du hier: Caldara, Dario and Matteo Iacoviello, "Measuring Geopolitical Risk," working paper, Board of Governors of the Federal Reserve, November 2021, https://www.matteoiacoviello.com/gpr.htm
Und anbei noch der Code:
library(rio)
library(dplyr)
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(viridis)
library(directlabels)
# Plot 1 - GPR Index
data_GPR <- import("https://www.matteoiacoviello.com/gpr_files/data_gpr_daily_recent.xls") %>%
select(1:5) %>%
mutate(DAY = as.Date(as.character(DAY), format = "%Y%m%d")) %>%
melt(., id.vars=c("DAY")) %>%
as.data.frame()
data_GPR %>%
filter(DAY >= "2020-01-01") %>%
filter(variable == c("GPRD","GPRD_THREAT", "GPRD_ACT")) %>%
mutate(category = ifelse(variable %in% c("GPRD_THREAT", "GPRD_ACT"), 'detailed', 'absolute')) %>%
ggplot(aes(x=DAY, y=value, fill=variable, color=variable)) +
geom_line(size=0.2) +
geom_smooth(span=0.1, se=FALSE) +
theme_minimal() +
theme(legend.position="none", panel.grid.minor = element_blank()) +
scale_x_date(expand = c(0,0,0.2, 0)) +
facet_wrap(category~., nrow=2) +
scale_fill_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
scale_color_viridis(discrete=TRUE, option="viridis") +
geom_dl(aes(label = variable), method = list(dl.combine("last.points"), cex= 0.8)) +
labs(
x = NULL, y = NULL,
title = paste("Aufwärtstrend bei der Bedrohungslage"),
subtitle = ("die weltweite Lage seit 2020"),
caption = "Plot1")
# Plot 2 - Länderindizes
data_GPR_countries = import("https://www.matteoiacoviello.com/gpr_files/data_gpr_export.xls", guess_max = 10000) %>%
select(month, "Argentina"="GPRC_ARG", "Australia"="GPRC_AUS", "Belgium"="GPRC_BEL", "Brazil"="GPRC_BRA", "Canada"="GPRC_CAN",
"Switzerland"="GPRC_CHE","Chile"="GPRC_CHL","China"="GPRC_CHN", "Colombia"="GPRC_COL", "Germany"="GPRC_DEU",
"Denmark"="GPRC_DNK","Spain"="GPRC_ESP","Finland"="GPRC_FIN", "France"="GPRC_FRA", "UK"="GPRC_GBR",
"Hong Kong"="GPRC_HKG", "Indonesia"="GPRC_IDN", "India"="GPRC_IND", "Israel"="GPRC_ISR", "Italy"="GPRC_ITA",
"Japan"="GPRC_JPN", "South Korea"="GPRC_KOR", "Mexico"="GPRC_MEX", "Malaysia"="GPRC_MYS", "Netherlands"="GPRC_NLD",
"Norway"="GPRC_NOR", "Peru"="GPRC_PER", "Philippines"="GPRC_PHL", "Portugal"="GPRC_PRT", "Russia"="GPRC_RUS",
"Saudi Arabia"="GPRC_SAU", "Sweden"="GPRC_SWE", "Thailand"="GPRC_THA", "Turkey"="GPRC_TUR", "Taiwan"="GPRC_TWN",
"Ukraine"="GPRC_UKR", "USA"="GPRC_USA", "Venezuela"="GPRC_VEN", "South Africa"="GPRC_ZAF") %>%
mutate(month = as.Date(as.character(month), format = "%Y-%m-%d")) %>%
melt(., id.vars=c("month")) %>%
na.omit() %>%
`colnames<-`(c("Date", "country", "value")) %>%
mutate(continent = ifelse(country %in% c("Belgium", "Switzerland", "Germany", "Denmark", "Spain", "Finland", "France", "UK", "Italy",
"Netherlands", "Norway", "Portugal", "Russia", "Sweden", "Turkey", "Ukraine"), 'Europe',
ifelse(country %in% c("Argentina", "Brazil", "Canada", "Chile", "Colombia", "Mexico",
"USA", "Venezuela"), 'Americas',
ifelse(country %in% c("Israel", "Saudi Arabia", "South Africa"), 'MEA',
ifelse(country %in% c("Australia", "China", "Hong Kong", "Indonesia", "India", "Japan", "South Korea",
"Malaysia", "Peru", "Philippines", "Thailand", "Taiwan"), 'Asia', 'global')))))
data_GPR_countries %>%
filter(Date>= "2010-02-01") %>%
filter(continent=="Europe") %>%
ggplot(aes(x=Date, y=value, color=country)) +
#geom_rect(aes(xmin=as.Date("2013-02-01"), xmax=as.Date("2015-04-01"), ymin=0, ymax=3, group=1),
# color="transparent", fill="#EFECC2", alpha=0.3) +
geom_smooth(size = 0.5, span=0.1, se=FALSE) +
scale_color_grey() +
geom_smooth(aes(x=Date, y=value), color="#B32114", span=0.1, se=FALSE,
data = . %>% filter(country == "Ukraine")) +
geom_smooth(aes(x=Date, y=value), color="#63120B", span=0.1, se=FALSE,
data = . %>% filter(country == "Russia")) +
theme_minimal() +
theme(legend.position="none", panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=9)) +
scale_x_date(expand = c(0,0,0.3, 0)) +
geom_dl(aes(label = country), method = list(dl.combine("last.points"), cex= 0.8)) +
geom_dl(aes(label = country), method = list(dl.combine("last.points"), cex= 0.8),
data = . %>% filter(country == "Ukraine"), color="#B32114") +
geom_dl(aes(label = country), method = list(dl.combine("last.points"), cex= 0.8),
data = . %>% filter(country == "Russia"), color="#63120B") +
labs(x = NULL, y = NULL,
title = paste("Anstieg der Bedrohungslage für die Ukraine"),
subtitle = ("Grafik zu europäischen Ländern mit logarithmischer Skala"),
caption = "Plot2")
data_GPR_countries %>%
filter(Date>= "2015-02-01") %>%
ggplot(aes(x=Date, y=value, color=country)) +
#geom_line(size = 0.5) +
geom_smooth(size = 0.5, span=0.1, se=FALSE) +
theme_minimal() +
theme(legend.position="none", panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(),
strip.text = element_text(face="bold", size=9)) +
scale_x_date(expand = c(0,0,0.3, 0)) +
#geom_hline(yintercept = 0, color = "grey", size =0.2) +
facet_wrap(~continent) + #, scales="free") +
scale_color_viridis(discrete=TRUE) +
scale_y_continuous(trans='log10') +
geom_dl(aes(label=country), method = list(dl.combine("last.points"), stat="smooth")) +
#geom_dl(aes(label = country), method = list(dl.combine("last.points"), cex= 0.8)) +
labs(
x = NULL, y = NULL,
title = paste("weltweite Entwicklung seit 2015"),
subtitle = ("Grafik mit logarithmischer Skala"),
caption = "Plot3")