ich schreibe derzeit an meiner Masterarbeit, in der ich makroökonomische Einflussfaktoren auf Kreditausfälle untersuche.
Leider bin ich mir im Moment nicht zu 100% sicher, ob ich meine Analyse richtig durchgeführt habe. Auch kenne ich niemanden, der mir hier weiterhelfen könnte
. Ich habe mir meine Vorgehensweise und Ergebnisinterpretation aus diversen Literaturquellen erarbeitet. Dennoch wäre ich Euch so dankbar, wenn Ihr hierüber einen Blick werfen könntet, ob ich eine typische Vorgehensweise einfach vergessen habe oder es eigentlich gar nicht so gemacht wird 
Ich habe diverse Zeitreihen für makroökonomische Faktoren und auch für die Kreditausfälle mit jeweils 64 Datenpunkten (quartalsweise, über 16 Jahre).
Zuerst habe ich die deskriptive Statistik der Variablen durchgeführt.
1. Darstellung der Auswertung der Variablen (Mean, Median, Max., Min., Std. Dev. etc.) und Interpretation der Skewness und Kurtosis jeder einzelnen Variable
3. Darstellung einzelner Variablen im Histogramm und kurze Interpretation ihrer Entwicklung
4. Untersuchung der Korrelationen der Variablen untereinander (Ausschluss von stark korrelierenden Variablen)
5. Trichteranalyse mit Hilfe Residuendiagramm sowie Heteroskedastietests
6. Darstellung Plot-Diagramme und Interpretation der Zusammenhänge
Bei der Inferenzstatistik bin ich folgendermaßen vorgegangen:
1. Test auf Einheitswurzeln einzelner Variablen (vorliegende Einheitswurzel bei allen Variablen)
-> Bildung von Szenarien (Bsp. Einfluss BIP auf Kreditausfälle)
2. Test auf Kointegration der einzelnen Szenarien (keine Kointegration in allen Szenarien)
3. Differenzbildung Variablen, da orginäre Variablen Einheitswurzeln aufweisen und nicht kointegriert sind
4. Erneuter ADF-Test der Differenzvariablen auf Einheitswurzeln -> keine Unit-Root vorhanden
-> Bildung Szenarien mit den Differenzvariablen (Bsp. Einfluss d(BIP) auf d(Kreditausfälle))
5. VAR Lag Order Selection Criteria Test -> Bestimmung optimales Lag je Szenario
6. Autocorrelation LM Test -> keine Autokorrelationen in gewählten Lags vorhanden
-> Aufstellung einer Regressionsgleichung für die jeweiligen Szenarien
7. Vector Autoregression Estimates -> Berechnung Koeffizienten und T-Werte
8. Least Squares Methode -> Berechnung Wahrscheinlichkeitswerte
-> Interpretation der errechneten Informationskriterien (Koeff., T-Werte, P-Werte), ob eine Korrelation vorliegt (Aufnahme in aufgestellte Regressionsgleichung)
9. Granger Kausalitätstest -> Test, ob "versteckte" Beziehungen vorliegen
-> Finale Interpretation ob Zusammenhänge bestehen
Ich wäre Euch sehr dankbar, wenn Ihr mir weiterhelfen könnt. Habe ich die Analysen im korrekten Ablauf durchgeführt? Habe ich Test oder Untersuchungen vergessen, die zwingend notwendig sind?
Noch dankbarer wäre ich natürlich, wenn sich jemand findet, der die Tests einmal im Detail ansehen könnte. Natürlich nicht für lau
Herzlichen Dank für Eure Hilfe und viele Grüße
Steff15
