STATISTIK-FORUM.de

[econ90]

Hi Zusammen,

Ich habe eine Frage zur multivariaten Regressionsanalyse.
Ich teste insgesamt 4 verschiedene Modelle (wobei die Bedeutung der Variablen erstmal nicht wichtig ist).
Dabei ist eine Variable von besonderem Interesse. Es zeigt sich jedoch nur in einem Modell für den Koeffizienten der unabhängige Variable Signifikanz (auf dem 5% level).

Mir fällt hier schwer zu schlussfolgern. Ist es schlüssig meine Hypothese anzunehmen - obwohl nur in einem Model signifikant??
Oder ist das Ergebnis einfach nicht robust?

Ich würde mich um Ratschläge sehr freuen,

Beste Grüße
F

[bele]

Da stellt sich unmittelbar die Frage, warum Du in 4 verschiedenen Modellen testest. Dabei hast Du Dir hoffentlich was gedacht und in den Vorüberlegungen dazu wird irgendwo die Antwort stecken.

[econ90]

Danke für die Antwort bele!
Naja, ich habe die Korrelation zwischen den unabh. variablen überprüft.
Und um Multikollinearität zu vermeiden konstruiere ich untschiedliche Modelle.

Ich kann jedoch nicht sagen Modell X ist "besser" als Modell Y.

Kannst du mir dennoch einen Ratschlag geben?

[bele]

Ja. Ich rate Dir, andere User mitdenken zu lassen. Dafür musst Du den anderen aber auch genug über das vorliegende Problem erklären, damit sie ernsthaft mitdenken können. Derzeit ist Deine Problemschilderung viel zu abstrakt und verkürzt, als dass Dir jemand helfen könnte. Siehe auch : nutzung-des-forums-f44/das-musste-mal-gepostet-werden-t6682.html

LG,
Bernhrad

[PonderStibbons]

Ich teste insgesamt 4 verschiedene Modelle (wobei die Bedeutung der Variablen erstmal nicht wichtig ist).

Das ist völlig falsch (s. beles posting). Außerdem ist es ohne konkrete
Schilderung auch noch langweilig.
Es fehlen auch die notwendigen technischen Details wie Stichprobengrößen
(ganz elementare Angabe), Beschreibung der Regressionsmodelle,
Regressionsgewichte und genaue p-Werte.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[econ90]

Danke für eure Antworten.

Hier eine genauere Erläuterung.
Ich teste den Einfluss verschiedener Variablen auf die Aktienkursreaktion bei der Ankündigung von Aktienrückkäufen.
Ergebnis hier: http://www.directupload.net/file/d/4324 ... 28_png.htm
Abh. Variable: AR0 = abnormale Rendite am Tag 0

Konkret geht es um die unabh. Variable "CASH".
In dem angehängten Bild gibt es 4 verschiedene Modelle. Modell 1 beinhaltet alle variablen, Modell 2-4 verschiedene Settings, um Multikolinearität zu vermeiden.

Mein Problem: Die variable CASH ist im Modell 1 nicht signifikant, in Modell 3 schon (t-stat = 2.14). Ich bin mir nicht sicher ob ich die Hypothese jetzt annehmen kann?
[Ökonimischer Hintergrund: ein positiver Zusammenhang war zu vermuten un würde zu einer Annahme meiner Hypothese führen. Dies bedeutet, dass unternehmen die relativ mehr Cash besitzen, zeigen eine stärkere Aktienkursreaktion am Ankündigungstag. Grund: Die Aktionäre begrüßen die Ausschüttung der liquiden Mittel, da 'Risiko besteht' dass dieser 'verschwendet' werden (Stichwort Agency Cost)]

Ich teste noch 2 weitere Modelle - hier nicht abgebildet - bei denen die variable CASH auch nicht signifikant ist.
Wie kann ich sinnvoll schlussfolgern? Hypothese annehmen oder nicht?

BEsten dank und viele Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

Wie kann ich sinnvoll schlussfolgern? Hypothese annehmen oder nicht?

- Wenn Du Ergebnisse zweier ganz unterschiedlicher Modell berechnest, solltest Du (statistisch) auch alles daraus berichten.
- Einmal wird die UV signifikant, einmal nicht.
- Die Sinnfage und inhaltliche Interpretation diesbezüglich (UVs-Auswahl u.s.w., Modelleauswahl) kann /muss sich die Fachwelt dann selber erschließen.

Gruß
S.

[econ90]

Hi,
- Wenn Du Ergebnisse zweier ganz unterschiedlicher Modell berechnest, solltest Du (statistisch) auch alles daraus berichten.
- Einmal wird die UV signifikant, einmal nicht.
- Die Sinnfage und inhaltliche Interpretation diesbezüglich (UVs-Auswahl u.s.w., Modelleauswahl) kann /muss sich die Fachwelt dann selber erschließen.

Gruß
S.

Danke S!

Und bezugnehmend auf meine zuvor aufgestellte Hypothese?
Wie kann ich argumentieren? Ich muss ja Bezug nehmen darauf?
Kann ich sie annehmen? Oder muss ich verwerfen?
Was wäre denn eine wissenschaftlich korrekte schlussfolgerung?

Beste Grüße

[Chris.]

Grundsätzlich gilt doch, dass die Einbeziehung erklärender Variablen die Varianz des Störterms reduziert und damit auch den Standardfehler aller Schätzer. Liegt allerdings hohe Multikollinearität zwischen den erklärenden Variablen vor, so steigt der Standardfehler der Schätzer bei Einbeziehung weiterer erklärender Variablen. Dieser Effekt kann die vorige Reduktion überbieten, was letztlich die Standardfehler erhöht und Test-Statistiken insignifikant macht. Es könnte also sein, dass bei dir Multikollinearität vorliegt. Wenn dies der Fall ist, kannst du damit die Insignifikanz rechtfertigen und das Modell bzw. den Effekt akzeptieren.

Wie du diesen interpretierst, ist deine Sache; immerhin ist der eine Schätzer 50% größer als der andere.