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[JenJ]

Hallo Zusammen,

ich mache zur Zeit eine lineare Regressionsanalyse einer Datenreihen mit einer x variable und Konstante für meine Masterthese und benötige dringen ein Feedback.

Mein Model ist

Liborquote = b0 + b1*Credit Default Swap + error term

Die Resultate in Stata sind gut aber ich möchte jetzt gerne noch mein Model auf die Annahmen testen also auf Autokorrelation und Homoskedastizität. Mein Professor sagt, dass in meinem Fall Normalverteilung nicht so wichtig ist.

Für die anderen beiden bin ich aber nicht sicher ob ich es richtig gemacht habe. Also hier die Steps in Staat:

1. Lineare Regression mit den Variablen
2. Test Durban Watson für Autokorrelation --> positive Korrelation von 0,341
3. Test Homoskedastizität mit der estat hettest Funktion --> reject null hypothesis also heteroskedastizität
4. Korrektur der Autokorrelation mit Prais Winston --> Durban Watson ist jetzt in einem guten Bereich
5. Korrektur der Standard Erros mit newey Funktion also Newey Standard Erros

Ist das richtig so? Oder hab einen Schritt zu viel oder zu wenig?

Ich habe auch probiert lags einzubauen um die Autokorrelation zu korrigieren anstatt Prais Winston (also zwei lags --> reg Liborquote L1.Liborquote L2.Liborquote CDS) und die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich von dem Prais Winston Ergebnis. R2 wesentlich höher und Beta Koeffizient ist auch höher, womit ich jetzt nicht genau weiß welche Methode ich wählen soll.

Vielen Dank für Kommentare und Feedback!!!

PS: Falls es hilfreich kann ich die Ergebnisse auch in das Forum kopieren.