Guten Abend,
ich schreibe derzeit meine Bachelorarbeit über Kapitalmarktreaktionen auf die Ankündigung einer besonderen Anleihenform. Leider tauchen nun bei der multiplen Regression Probleme auf. Es liegen hoch signifikant Heteroskedastizität und ebenfalls hoch signifikant keine Normalverteilung der Residuen vor. Mein Stichprobenumfang ist recht klein N=75, in manchen Regressionsdurchläufen auch weniger, da nicht bei allen Unternehmen alle Infos verfügbar waren. Die Regression habe ich mit Gretl durchgeführt. Die Heteroskedastizität ist nicht das Problem, da Gretl bereits eine heteroskedastizidätkorrigierte Regression durchführen kann. Mein Problem liegt vor allem in der fehlenden Normalverteilung der Residuen. Auch die optischen Tests wie der Q-Q Plot oder ein Histogramm zeigen, dass die Annahme einer Normalverteilung der Residuen nicht haltbar ist. Nun möchte ich allerdings Aussagen über die Signifkanz der Regressoren tätigen.. Diese Tests sind ja jetzt leider ungültig, da die Residuen nicht normalverteilt sind... Habe mich auch schon ein wenig erkundigt und habe versucht, weitere Variablen aufzunehmen und habe die Spezifikation nochmals überprüft. Leider ohne Erfolg. In meiner Recherche habe ich viel gefunden, was die Konsequenzen der Verletzung der Normalverteilung betrifft, nur leider sehr wenig, was man dagegen tun kann? Gibt es eventuell Testverfahren, die ich mit Excel oder Gretl ausführen kann, die nicht normalverteilte Residuen voraussetzen? Oder fällt euch noch ein anderer Kniff ein?
Vielen Dank im Voraus!
Lg Steini1818