Lineare Regression des gewichteten Sentiment-Scores der EZB und den Inflationsabweichungen zum 2% Ziel
Verfasst: Do Dez 28, 2023 5:49 pm
Ich habe mittels LM-Wörterbuch eine Sentimentanalyse bei den Reden der EZB-Präsidenten durchgeführt und einen gewichteten Sentiment-Score berechnet. Zusätzlich habe ich für denselben Zeitraum die Abweichungen der Inflationsrate zum 2% Ziel berechnet. Nun würde ich gerne wissen, ob die EZB auf positive oder negative Abweichungen zum Ziel anders reagiert, also welche Abweichungen ggf. als schlimmer betrachtet werden (symmetrisch oder asymmetrisch). Ist der folgende R-Code sinnvoll, wo der Sentiment-Scire die abhängige variable darstellt und die Abweichungen, die dummy-variable (1 = positiv oder 0 = negative Abweichung) und ein Interaktionsterm (Abweichung*dummy) als unabhängige variable verwendet werden?
# Erstellen der Dummy-Variable
combined_dataSinflation_positive <- ifelse(combined_data$Abweichung_Ziel > 0, 1, 0)
# Erstellen der Interaktionsvariable
combined_data$interaction <- combined_data$Abweichung_Ziel * combined_data$inflation_positive
# Durchführung der linearen Regression
model <- Im(normalized_score ~ Abweichung_Ziel + inflation_positive + interaction, data = combined_data
# Zusammenfassung der Ergebnisse
summary (model)
# Erstellen der Dummy-Variable
combined_dataSinflation_positive <- ifelse(combined_data$Abweichung_Ziel > 0, 1, 0)
# Erstellen der Interaktionsvariable
combined_data$interaction <- combined_data$Abweichung_Ziel * combined_data$inflation_positive
# Durchführung der linearen Regression
model <- Im(normalized_score ~ Abweichung_Ziel + inflation_positive + interaction, data = combined_data
# Zusammenfassung der Ergebnisse
summary (model)