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[lorif3]

Hallo zusammen,

für eine Bachelorarbeit möchte ich den Zusammenhang von "Entrepreneurship-Education" und Wirtschaftswachstum analysieren. Mir liegen allerdings gewisse Datenlücken vor und ich kann deswegen nur mit unechten Paneldaten arbeiten.

Mein Modell soll sich an folgendem Paper orientieren, welches den Zusammenhang von "Entrepreneurial Activity" auf Wirtschaftswachstum untersucht. Aus dem Paper ist mir allerdings nicht eindeutig klar geworden, welches Analyseverfahren für die Paneldaten verwendet wurde.


The effect of entrepreneurship on national economic growth: an analysis using the GEM database PDF Logo
Autor:innen: van Stel, André J.
Carree, Martin A.
Thurik, A. Roy
2004

Kann mir da jemand weiterhelfen und mir vielleicht Tipps geben, wie ich meine unechten Paneldaten, idealerweise unter Berücksichtigung von Kausalität auswerten kann?

[Holgonaut]

Hi,

wie viele Zeitpunkte hast du denn? Ich würde immer versuchen, die missings zu ersetzen. Ich hab das mal mit individuellen Zeitreihen + Interpolation gemacht. Das geht in R ganz gut. Problem ist natürlich, dass das eine simple Imputation (und keine multiple) wäre, was die Unsicherheit der Imputation unter den Teppich kehrt. Da aber die indviduellen Charakteristika der Serie dazu verwendet werden, seh ich das als relativ unproblematisch an--v.a. so lange mir keiner eine bessere Methode zeigt.

Allerdings scheint es da schon einges zu geben (was 1sec googlen zeigt, wenn du mir diesen Seitenhieb mal gestattest
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4477955/


Grüße
Holger