im Rahmen meiner Bachelorarbeit untersuche ich, ob ein hoher Diversifikationsgrad bei einem Unternehmen (also eine Tätigkeit in mehreren, unterschiedlichen Geschäftsfeldern) sich positiv oder negativ auf seinen Unternehmenswert auswirkt. Mit anderen Worten möchte ich empirisch herausfinden, ob der Zusammenschluss mehrerer Geschäftsfelder unter gemeinsamer Leitung mehr Kosten als Nutzen verursacht (in diesem Fall sollte man die geschäftsfelder besser als separate unternehmen betreiben) oder umgekehrt (in diesem Fall ist die Diversifikation wertschöpfend).
Um dies herauszufinden messe ich die Korrelation von Tobin's (=Marktwert/Buchwert und damit ein um die Unternehmensgröße relativiertes Maß für den Unternehmenswert) und der Anzahl des vom Unternehmen berichteten Geschäftsfelder. Mir liegen Daten von rund 50 Unternehmen über 12 Jahre vor. So und jetzt fangen meine Probleme an
Obwohl ich fachfremd bin und im Bereich der Statistik leider nur über Basiswissen verfüge, hatte ich schon so ein Gefühl dass ich die je 50 Beobachtungen über 12 Jahre nicht einfach als 600 unabhängige Beobachtungen hernehmen kann. Ich habe deshalb für jedes Jahr einzeln eine Regressionsanalyse durchgeführt und für jedes Jahr einen negativen Korrelationskoeffizienten gefunden, der allerdings in den wenigsten Untersuchungsjahren statistisch signifikant ist. Wenn ich eine Regressionsanalyse mit allen 600 Beobachtungen durchführe bekomme ich ebenfalls einen negativen Korrelationskoeffizienten, der dann hochsignifikant ist, allerdings habe ich nicht das Gefühl dass das mathematisch korrekt ist (-> Autokorrelation)!?Meine Frage ist nun, ob ich die Daten irgendwie so "aufbereiten" kann, dass ich sie als 600 unabhängige Beobachtungen ansehen kann und damit die statistische Signifikanz meiner Korrelationskoeffizienten erhöhen kann? Ein Freund von mir meinte neulich, ich müsse eine sogenannte Panelregression durchführen?
Vielen Dank schonmal für eure Hilfe!
