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[nic85]

Hallo,
ich habe einen Paneldatensatz analysiert und erhalte in einem unbalanced Panel für die Fixed Effects Regression ein Bestimmtheitsmaß von 0,15699 und ein adjustiertes Bestimmtheitsmaß von - 0,032943.

Ich habe 14 unabhängige Variablen, wovon 7 signifikant sind. Selbst wenn ich die nicht signifikanten Variablen entferne, bleibt das adjustierte Bestimmtheitsmaß negativ. Es liegt folglich nicht an den vielen Variablen die nicht signifikant sind.

Liegt die Ursache im Fixed Effects Model an sich? Ist das adjustierte Bestimtmheitsmaß aussagekräftig im Fixed Effects Modell, oder muss ich es in R anders berechnen?
Falls es so stimmt, wie kann ich es interpretieren?

Ich nutze R und das plm Paket. Mein Regressionsoutput sieht wie folgt aus.

plm(formula = C1 ~ LNS + CF + LEV + STLEV + MBV + CAPEX + RD +
DVD + RSK + NWC + AKQ + BIP + INT + INF, data = Dataset,
effect = "individual", model = "within")

Unbalanced Panel: n = 409, T = 1-6, N = 2296

Residuals:
Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
-0.1634172 -0.0182540 -0.0016675 0.0154786 0.6002080

Coefficients:
Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
LNS -0.028075134 0.005349636 -5.2480 1.712e-07 ***
CF 0.008590557 0.017192475 0.4997 0.61737
LEV -0.142349540 0.017201679 -8.2753 2.403e-16 ***
STLEV -0.107100695 0.021268515 -5.0356 5.220e-07 ***
MBV -0.001723121 0.000861375 -2.0004 0.04560 *
CAPEX -0.022864008 0.046630498 -0.4903 0.62396
RD -0.137693906 0.089019245 -1.5468 0.12208
DVD 0.003376907 0.005568398 0.6064 0.54430
RSK 0.000094897 0.000046922 2.0224 0.04327 *
NWC -0.294204262 0.020364170 -14.4472 < 2.2e-16 ***
AKQ -0.115727147 0.029041747 -3.9849 7.011e-05 ***
BIP -0.171642560 0.179174961 -0.9580 0.33821
INT -0.267051024 0.575415277 -0.4641 0.64263
INF -0.164925180 0.314358452 -0.5246 0.59990
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Total Sum of Squares: 3.479
Residual Sum of Squares: 2.9328
R-Squared: 0.15699
Adj. R-Squared: -0.032943
F-statistic: 24.9149 on 14 and 1873 DF, p-value: < 2.22e-16

[strukturmarionette]

http://www.r-forum.de/

[nic85]

Habe es im anderen Forum gepostet, allerdings bin ich mir nicht sicher ob es ein spezifisches Problem von R ist oder ein allgemeines.

Trotzdem Danke für den Hinweis

[PonderStibbons]

Du hast bereits recherchiert, was ein adjstiertes R² ist und wie es berechnet wird?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[nic85]

Ja habe ich.
Allerdings habe ich nichts dazu gefunden, warum das adjustierte R² im Fixed Effects Modell stärker abweicht als in der pooled Regression.
Bzw. ob sich dabei die Berechnung ändert?
Normalerweise würde eine solche Abweichung auf zu viele unabhänige Variablen hinweisen.

[nic85]

Falls man es mir nicht glaubt...
Im oberen Fall ist die Berechnung wie folgt:
0,15699-(423*(1-0,15699)/1873)
Es wird aufgrund des fixed effects Modells für jedes Unternehmen ein Regressor hinzugefügt, wodurch Freiheitsgrade verloren gehen.

Was ich jetzt nicht weiss, hat das adjustierte R² dann überhaupt eine Aussagekraft im fixed effects Modell?