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[Andy]

Hallo zusammen,

ich bräuchte von euch Hilfe zur Regression mit Dummy Variablen. Für ein paar Gedanken wäre ich sehr dankbar.

Ich habe eine normale fixed effects Regression, die abhängige Variable ist eine metrische. Die entscheidende unabhängige Variable ist eine Dummy Variable. Nun weiß ich noch von einer Vorlesung, dass die Verteilung zwischen 1 und 0 ausgeglichen sein sollte. Scheinbar ist eine annähernde 50:50 Verteilung toll. Nun habe ich das Problem, dass ich relativ wenige Dummy=1 Beobachtungen habe.
Hier meine Frage an euch: Habt ihr eine Quelle oder Erklärung für mich, ab wann eine solche Analyse nicht mehr sinnvoll ist? Wieviel Prozent sollten die Dummy=1 Beobachtungen am Gesamten ausmachen?

Für eure Hilfe wäre ich sehr dankbar!

Beste Grüße und einen schönen Sonntag.
Andy

[PonderStibbons]

Nun habe ich das Problem, dass ich relativ wenige Dummy=1 Beobachtungen habe.

Konkret...?

[Andy]

Konkret:
Dummy=1 sind nur 12,62% von allen Beobachtungen.
Jährlich betrachtet sind es nur 6,85% bis 16,47%.
Also leider wirklich recht wenig...

[PonderStibbons]

Das ist ohne die weiter fehlende zentrale Angabe der Stichprobengröße
nicht gut kommentierbar. Ob 12,62% auf 8 Fällen beruht oder auf 8000,
wäre ja nun schon relevant.

Was ist das denn für eine Studie - worum handelt es sich, was wurde
gemessen, welche Variablen sind noch in der Gleichung, wie groß ist
die Stichprobe? Grundsätzlich habe ich selbst noch nie von einem
besonders wichtigen Problem gehört, wenn ein dummy-Prädiktor
ungleiche Verteilung aufweist. Dass extreme Verteilungen wenig
bringen, liegt auf der Hand, weil das wenig Varianz des Pädiktors
bedeutet. Sehr problematisch wird das aber erst bei einer binären
abhängigen Variable (logistische Regression).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Andy]

Ok, tut mir leid. Hier noch weitere Infos. Das ist meine Stichprobe (ich hoffe man kann es lesen):

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Audit
YES 27 34 41 39 43 64 69 56
NO 367 359 371 392 391 363 350 362
Total 394 393 412 431 434 427 419 418

YES-
Anteil 6.85% 8.65% 9.95% 9.05% 9.91% 14.99% 16.47% 13.40%

Insgesamt sind es 3328 Beobachtungen, 373 Dummys=1, d.h. 11,21% (Sorry, habe mich vorher wohl vertippt...).
Dummy=1 bedeutet Audit ja, 0 ansonsten.

Die AV ist eine metrische Variable, als UV sind noch 7 metrische Kontrollvariablen vorhanden, ich kontrolliere für Zeit-, Industry- und Ländereffekte und verwende cluster-robust standard errors.

Ich hoffe, das hilft weiter. Vielen, vielen Dank in jeden Fall für die schnellen Antworten.

Besten Gruß
Andy

[PonderStibbons]

Ok, du hast keine Vorstellung davon, in man seine empirische Studie in einer Weise darstellt, dass es einem Außenstehenden nachvollziehbar wird. Das ist keine Schande, aber mir ist es eingestandenermaßen zu mühselig, jedes Detail zum dritten Male erfragen zu sollen.

Noch gutesngelingen.

P.

[Andy]

Es tut mir leid, diesen Eindruck wollte ich nicht vermitteln... mir war nicht bewusst, dass für meine Eingangsfrage Detailwissen zu meiner Studie wichtig sind.

Also hier konkret:

Altman's Z = Audit (Dummy) + CV

wobei CV: Size, Leverage, MBV, Retained Earnings, Earnings per Share, Tangibility

Forschungsfrage: Haben (von einer bestimmten Firma) geprüfte Firmen einen geringen Z-Wert (Ausfallwahrscheinlichkeit) als andere?

Ich wäre wirklich für die Hilfe dankbar.

[DHA3000]

Es ist vollkommen irrelevant, wie dein Dummy "verteilt" ist.

[Andy]

Vielen lieben Dank für die Antwort.

Weißt du (oder irgendjemand) zufällig ob es irgendwelche zitierfähigen Quellen gibt, in denen man dazu etwas lesen kann? Oder eben genau, dass es keine Rolle spielt.

[strukturmarionette]

Hi,

irgendwelche zitierfähigen Quellen gibt, in denen man dazu etwas lesen kann? Oder eben genau, dass es keine Rolle spielt

- da braucht nix zitiert zu werden, ist unmittelbar einsichtig aus dem zugrundeligenden (mathem statist) Modell.
- es stellte sich aber die Frage nach einer korrekten Modellspezifikaion.

Gruß
S-