Mit Hilfe quantitativer Analysen von qualitativen, unstrukturierten Daten untersuchte Oliver Budras die Auswirkungen geldpolitischer Unsicherheit auf wirtschaftspolitische Kennzahlen. Die Grundannahme des Forschungsansatzes ist, dass die Berichterstattung über geldpolitische Unsicherheit die tatsächliche Unsicherheit der Wirtschaftsteilnehmer widerspiegelt. Deshalb können quantitative Analysen der qualitativen Quellen wie Zeitungsartikel oder News interessante Aufschlüsse geben.
Oliver Budras analysierte mehrere Tausend verschiedene Zeitungsartikel, die seinen Forschungsvorgaben gerecht wurden. Mit verschiedenen Methoden des Text Mining und insbesondere des Topic Modeling extrahierte er einen Index, der geldpolitische Unsicherheit quantifiziert und das Auftreten von "shocks" zeigt.
Im zweiten Schritt untersuchte Oliver Budras die Auswirkungen von „shocks“ dieses Unsicherheitsindexes auf die Entwicklung des Industrieproduktionsindex, des Verbraucherpreisindex und des BIP im gleichen Zeitraum.
Am Beispiel der industriellen Produktion:
Nachdem ein „shock“ eingetreten ist, gibt es einige nicht signifikanten Schwankungen in der industriellen Produktion in den ersten fünf Monaten. Nach dieser Periode sinkt die Industrieproduktion eindeutig und erreicht ihren niedrigsten Stand nach einem Jahr und drei Monaten. Danach gibt es einen leichten Anstieg der Industrieproduktion und sie konvergiert gegen ein Niveau unterhalb von etwa -0,0057 % unter dem ursprünglichen Niveau.
In der Masterarbeit fand Oliver Budras die Inspiration für eine mögliche Promotionsidee, und Prof. Dr. Dierkes bestätigt, dass die Messung von Unsicherheit mithilfe von Textdaten ein sehr interessanter Forschungsansatz auch für das Institut für Banken und Finanzierung ist.
Sind Sie interessiert an Details zu den Vorgehensweisen bei der Forschung und Analyse mit Text Mining? Oliver Budras gibt Ihnen gern Auskunft über seine Lösungen. (Kontakt: sekretariat@finance.uni-hannover.de)
