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[Sebastian Wid]

Hallo an alle,

im Rahmen meiner Thesis möchte ich die ökologische Nachhaltigkeit der Entwicklungszusammenarbeit verschiedener Geberländer im Energiesektor Afrikas anhand der Projektförderung ermitteln. Meine AV ist metrisch. Als UVs habe ich Variablen genutzt, die aus den sog. 6 Theorien der Staatstätigkeit stammen. Beispielsweise sozioökonomische Theorie (BIP-Wachstum).

Ich habe zeitvariante Variablen, die über Zeit und Länder varrieren und zeitinvariante Variablen, die nur über Länder varrieren. Außerdem habe ich eine Variable die nur über Zeit varriert. Es handelt sich weiterhin um ein unbalanciertes Panel.

Da ich zeitinvariante Variablen habe (Dummys) hat mir mein Dozent empfohlen ein Random-Effects-Modell zu schätzen. Als ich die Regressionsannahmen gestestet habe, ist mir aufgefallen, dass einige Variablen nicht-stationär sind. Beispielsweise die Variable Schuldengeschichte.

Eine Möglichkeit Nicht-Stationarität aufzuheben wäre ja eine Transformation in erste Differencen. Meine Frage ist, muss ich diese Transformation nur für die nicht-Stationären Variablen durchführen oder für alle also auch meine AV? Ich meine für die zeitkonstanten Variablen macht das ja wenig Sinn, da diese nur über Länder varrieren.

Eine weitere Frage bezieht sich auf den Test auf Stationarität. Aufgrund des unbalancierten Panels habe ich den xtunitroot-Test Fisher genutzt. Was mir aufgefallen ist, ist dass ich wenn ich beispielsweise einen Drift unterstellt habe, Stationarität gegeben war.

Also zuerst:

xtunitroor fisher x1, dfuller lag(0)
-> Ergebnis ist nicht-Stationarität

xtunitroot fisher x1, dfuller drift lag(0)
-> Ergebnis ist stationär

Was bedeutet das? Bedeutet das ich muss einen drift-term mit in die Regression aufnehmen? Wenn ja ist dies ein einfacher Zeitterm (bspw. c.year?)

Wäre super wenn mir jemand helfen könnte, da ich einfach nicht weiß, ob ich richtig liege.