*schnipp schnapp*
Bin mir nicht sicher ob oberes richtig ist oder ob die Zahlen korrekt sind. Man findet überall unterschiedliche Werte.
Wenn man die Daten von https://data.worldbank.org/ nutzt, dann kann man alles automatisieren. Dort kann man, rechts bei "Download", csv-Dateien runterladen:
- Gross domestic product (GDP): https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD
- Inflation rate of GDP: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.DEFL.KD.ZG
- (Inflation rate of consumer prices: https://data.worldbank.org/indicator/FP.CPI.TOTL.ZG)
- Broad money: https://data.worldbank.org/indicator/FM.LBL.BMNY.ZG
Es gibt keine Geldmenge M2 dort. Dafür das sogenannte "broad money". Und alle Länder oder Wirtschaftsräume gibt es dort auch nicht. Nichtsdestotrotz, dort passen die Zahlen in etwa:
Code:
library(zoo);
country <- "United States";
# broad money
dbm <- read.table(file="/API_FM.LBL.BMNY.ZG_DS2_en_csv_v2_10137991.csv", sep=",", quote="\"", skip=3, header=TRUE);
dbm <- dbm[dbm$Country.Name == country, colnames(dbm) %in% paste("X", 2007:2016, sep="")];
dbm <- as.numeric(dbm);
dbm <- (1 + dbm/100);
# deflation
ddf <- read.table(file="/API_NY.GDP.DEFL.KD.ZG_DS2_en_csv_v2_10134397.csv", sep=",", quote="\"", skip=3, header=TRUE);
ddf <- ddf[ddf$Country.Name == country, colnames(ddf) %in% paste("X", 2007:2016, sep="")];
ddf <- as.numeric(ddf);
ddf <- (1 + ddf/100);
# gross domestic product
dgdp <- read.table(file="/API_NY.GDP.MKTP.CD_DS2_en_csv_v2_10134290.csv", sep=",", quote="\"", skip=3, header=TRUE);
dgdp <- dgdp[dgdp$Country.Name == country, colnames(dgdp) %in% paste("X", 2007:2017, sep="")];
dgdp <- rollapply(as.numeric(dgdp), width=2, FUN=function(x){x[2]/x[1]});
ret <- prod(dbm/(ddf*dgdp));
Was dann einer noch notwendigen zusätzlichen Korrekturinflation von 4% entspräche ...
. 
)
