derzeit bin ich auf der Suche nach einer passenden Methode um die beeinflussenden Größen der Bankperformance zu messen und zusätzlich 1.400 Banken ihrer Stärke oder regionalität nach einer bestimmten Gruppe zuzuordnen. Nur komme ich derzeit leider nicht weiter... Ich hoffe ihr habt eine Idee.
Folgender Hintergrund:
ich habe insg. 1.400 Bankabschlüsse (bestehend aus Sparkassen und Volksbanken deutschlandweit über jeweils 5 Jahre) sowie mehrere Größen über mehrere Jahre, die jeder einzelnen Bank zugeordnet werden können (z.B. Firmankunden- und Privatkundenanzahl, Ertäge der Bank, Bilanzsumme, Eigenkapital usw.) und meiner Vermutung nach deren Performance bestimmen/beeinflussen.
Einige dieser Größen unterscheiden sich in sich selbst - bspw. setzten sich Erträge aus Provisionen, Gebühren und sonstige Erträge einer Bank zusammen oder bspw. Kunden, die sich aus Firmen und Privatkundenanzahl zusammensetzten.
Andere wiederum bestehen nur aus "sich selbst" - bspw. Bilanzsumme oder Eigenkapital, was ich aus den Bankabschlüssen übernehmen kann.
Zusätzlich wollte ich die 1.400 Banken auch noch in iher Regionalität unterschreiden, da ich davon ausgehe, dass der Faktor Region einen maßgeblichen Einfluss auf die Bankperformance hat (bildlich gesprochen: "reiche"Stadt vs. "armes"Land oder besser, strukturstark vs. strukturschwach).
Hier dachte ich zuerst an eine Clusterlösung die ich vlt. dann in ein Strukturgleichungsmodell einbinen kann, nur dann kam mir, dass ich Strukturgleichungsmodell nicht mit Clustern durchfürhen kann (oder?). Also wollte ich diesen Teil dein Beeinflussung wieder über eine latente Varibale darstellen (beeinflussende Itmes wären hier z.B. BIP, qm des Landskreises, Einwohner uvm.).
Die Bankperformance selbst, welche untersucht werden soll, wird durch eine bankentypische Performancekennzahl dargestellt. Wäre somit für jede der Banken vorhanden.
Somit blieb ich nun bei einem Strukturgleichungsmodell hängen und denke, dasss ich die einzelenen Positionen mit mehreren Izmes auf eine Größe reduzieren kann (z.B. Erträge, Kunden, Region etc.) und anderen Einflüsse zusätlzich berücksichtige werden können (z.B. Eigenkapitalgröße, Bilanzsumme, etc.).
Jetzt bin ich mir jedoch nicht sicher wie es sich mit den Größen verhält, die nur aus sich selbst bestehen: geht das überhaupt, oder muss eine latente Varibale immer aus mehreren Itmes bestehen? Ist diese Größe dann überhaupt latent wenn sie mir bereits vorliegt und nichts zu reduzieren "gibt" - z.B. Eigenkapital oder Bilanzsumme.
Gibt es vielleicht eine möglichkeit die vorhandenen Daten so zu nutzen, dass ich Gruppen bilden kann und die Banken bereits im Strukturgleichungsmodell ihrer Größe nach geördnet werden, so dass die high Performer (sind wohl die städtischen Banken) in einer Gruppe sind und die ländlichen in einer anderen?
Ich merkt, dier Cluster"Gedanke" treibt mich um. Das beruht darauf, dass mir die unterschiedlich performenden und auch unterschiedlich strukturierten Banken (Sparkassen vs. Volksbank) das Ergebnis wohl verfälschen. Vielleicht müsste ich im Model selbst auch nochmals zwischen Sparkassen und Volksbanken unterscheiden?
Ich komme einfach nicht weiter und hoffe, dass einer von euch mir helfen kann
Würde mich freuen von euch zu lesen.
Bereits Danke im Voraus.
Florian
