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[GSTrainee]

Hallo,

ich untersuche ob sich Spielausgänge der EM 2008 auf die jeweiligen Marktindizes auswirken.

Es gibt bereits einige Paper dazu und meine Analyse basiert auf dem Paper von Edmas et. al (2007) "Sport Sentiment and Stock Returns".







Ich habe alle Daten in einem Excel Sheet zusammengefasst und habe auch schon einige Regressionsanalysen durchgeführt, dann fiel mir ein möglicher Fehler auf.

Bei den Regressionen habe ich zunächst nur Spieltage aufgenommen, dann bekomme ich aber für die K.o.Phase nur ein beta für die Dummyvariable W(1=gewonnen;0=verloren), in anderen Papern sind aber jeweils zwei beta Faktoren angegeben, einmal für W und einmal für L, da in anderen Phasen auch "remis" als Ergebnis möglich ist. Also habe ich festgestellt dass ich auch Nicht-Spieltage miteinbeziehen muss(ich hoffe meine Schlussfolgerungen sind richtig), dann habe ich aber ein anderes Problem:

Die EM fand wie folgt statt:

16.08.2006-24.11.2007 Qualifikation

25.11.2007-6.6.2008 ????

7.06.2008-18.06.2008 Gruppenphase

19.06.2008-29.06.2008 K.o.-Phase




Ich muss die beta Faktoren und t-Werte für jeweils alle Phasen angeben, wo zählt dann aber der Zeitpunkt 25.11.2007-6.6.2008 hinzu? Gruppen oder Qualifikationsphase? Durch aufnehmen der Nicht-Spieltage verändern sich ja die Signifikanzniveaus bzw. die t-Werte und auch die beta Faktoren.

Oder soll ich die Phase bei der Regression weglassen und einfach nur für die deskriptive Statistik der Nicht Spieltage verwenden?

Ich bin dankbar für jeden Rat!

LG

[DHA3000]

Also, ich habe den Paper einmal kurz überflogen, da ich die Thematik doch recht interessant finde. Und die Ergebnisse natürlich auch.

Wenn ich das richtig sehe, definieren die Autoren den "Win-Dummy" so, dass dieser den Wert "1" für den folgenden Handelstag t annimmt, wenn das spiel in t-1 gewonnen wurde.
Der Loss-Dummy ist entsprechend "1", wenn das Spiel verloren wurde. An allen anderen Handelstagen sind die beiden Dummys 0. Unentschieden sind irrelevant.
Das ergibt auch soweit Sinmn.

Was du bis jetzt gemacht hast allerdings weniger, denn du schaust dir nur den Handel an Tag "t-1" an, also an dem wo das Spiel war. Allerdings kann es da (ohne Berücksichtigung der Zeitverschiebung) keinen Einfluss geben, da die Spiele ja in der Regel nach Handelsschluss stattfinden. Außerdem kontrollierst du nicht für den Effekt auf die anderen Handelstage mit deinem einfachen Dummy. Du musst schon alles mit in die Regression aufnehmen.

Die einzelnen Phasen sind dann recht einfach zu berücksichtigen. Denn dann definierst du für jeweils zwei (Win und Loss) Dummys für die Qualifikations, Gruppen und K.O. Phase und kannst auch ganz genau sehen, wann/ob es einen entsprechenden Einfluss gab.

[GSTrainee]

Vielen Dank für die ausführliche Antwort.

Ich habe das vielleicht nicht genau genug beschrieben.
Ich habe immer den ersten Handelstag nach dem Spiel genommen. Also zunächst den Datensatz um Wochenenden und Feiertage bereinigt, dann die Renditen ausgerechnet.

Um es anschaulich zu machen mein Regressionsmodell schaut wie folgt aus:

Rt= a0 + a1Rt-1 + a2Eurot-1 + a3Eurot + a4Eurot+1 + a5Dt + a6W + a7 L [+a8D] + et

Rt ist die Rendite am ersten Handelstag nach dem Spiel
a= Alpha
Euro= Euronext 100
D (mit D1,D2,D3,D4)= Dummyvariable für Montag bis Freitag
W,L wie du beschrieben hast du D, als Remis habe ich auch berücksichtigt, zumindest für die Gruppen und Qualifikationsphase

Ich habe mir noch eine Hilfsspalte in Excel Definiert, die habe ich Level genannt(mit 0= kein spiel, 1= Ko Spiel, 2= Gruppenspiel und 3= Qualispiel)
Die mir allerdings nicht viel bringt, außer für die deskriptive Statistik, denn ich muss ja dich Nicht Spieltage mit berücksichtigen oder?

Was würdest du dann bei der Regression mit dem Block machen zwischen dem letzten Quali und dem ersten Gruppenspiel machen?

Ich habe mir jetzt drei neue Sheets gebastelt, jeweils eins pro Phase.

Nun ist aber dieser Block nicht berücksichtigt und ich weiss nicht ob das so korrekt ist.

Vielen Dank nochmal für deinen Beitrag!!!

[DHA3000]

Aso, ok. Weil dein Satz hier:
Bei den Regressionen habe ich zunächst nur Spieltage aufgenommen, dann bekomme ich aber für die K.o.Phase nur ein beta für die Dummyvariable W(1=gewonnen;0=verloren), in anderen Papern sind aber jeweils zwei beta Faktoren angegeben, einmal für W und einmal für L ist dann sehr missverständlich ausgedrückt.

Du kannst natürlich die Blöcke getrennt analysieren, oder den die Dummys erst in der entsprechendem Block ausschlagen lassen. Also die beiden Vorrunden-Dummies schlagen dann nur in der Vorrunde an, die KO-Dummies nur in Finalspielen. Sonst sind sie null.

Es bietet sich aber an, die Regression in zwei Stufen durchzuführen, wie es die Autoren im JF auch gemacht haben. Damit isolierst du erst die reinen Handelsbewegungen und berücksichtigst noch die zeitvariate Kovarianz-Matrix (die GARCH-Bereinigung).

[GSTrainee]

Ja den Satz hätte man besser formulieren können

Ich meinte, damit eben dass ich nach Level 1 gefiltert habe, d.h. es waren nur noch Spieltage drinnen, in der K.o. Phase gibt es nur "gewonnen" oder "verloren", somit hatte ich nur eine Dummyvariable W und dadurch auch nur einen beta Faktor, deswegen bin ich überhaupt darauf gekommen dass ich die Nicht Spieltage wohl mit einbeziehen muss und ein beta Faktor für W und einen für L zu bekommen.

Genau so habe ich die Blöcke aufgeteilt in den Block "Gruppenphase" kamen nur die Länder, die an den Gruppenspielen teilgenommen haben und in den Block "K.o-Phase" eben nur die Teilnehmer der K.O. Spiele.

Ich verstehe nicht wie man die Regression in zwei Stufen durchführen sollte?

Und wegen dieser spielfreien Phase 25.11.2007-6.6.2008, würdest du diese für die Regression unberücksichtigt lassen oder bei Quali oder Gruppenphase als nicht Spieltage mit aufnehmen?

[DHA3000]

In der Spielfreien-Zeit sind die Dummys alle Null. also kann das Modell ganz normal von den Handelstagen "lernen". Daten weglassen ist hingegen immer problematisch.

Im Prinzip schätzen die Autoren eine dreistufige Regression in der Korrektur. Erklären sie auch im Detail in Sektion 3.b. Es bietet sich an, den Text auch genauer zu lesen.
Erst eine Panelregression auf die Börsendaten (Gleichung 1), die Residuen abspeichern, dann eine Panelregression auf die Residuen mit den Dummies (Gleichung 2). Das ist Tabelle 2.
Davon gesondert einmal die Residuen durch einen "GARCH-Filter" jagen, die bereinigten Returns berechnen, Gleichung 1 noch mal schätzen und dann Gleichung 2 mit den
GARCH-bereinigten Residuen schätzen. Das sind die Ergebnisse in Tabelle 3.

[GSTrainee]

Den GARCH Teil muss ich in meiner Arbeit nicht machen, den sollte ich einfach weglassen.

Und die zweistufige Regression hatte ich schon anfangs nicht verstanden, so tief ging das mit Regressionsanalysen in meiner Studium leider nicht, deswegen habe ich das in ein Model gepackt.

Ich hatte da allerdings schon rumprobiert mit der zweistufigen Regression, also ich nehme die erste Regression und welche Residuen muss ich dann abspeichern, "nicht standardisiert","standardisiert", "studentisiert"?

Und dann nehme ich die gespeicherten Residuen als abhängige Variable und als unabhängige dann nur die Dummies auch Gleichung 2?


Ok, Daten weglassen ist schlecht, aber ich muss ja meinen Datensatz irgendwie aufteilen, wenn ich für jede Phase jeweils beta und t Werte herausfinden möchte muss ich ja 3 verschiedene Regressionsanalysen durchführen, und obwohl die Dummies alle 0 sind, beeinflussen ja die Renditen trotzdem das Modell, es ist also nicht egal ob ich die Spielfreie Zeit zur Qualiphase oder zur Gruppenphase zähle, verstehst du was ich meine?

[DHA3000]

Da ist nichts groß zu verstehen. Das sind einfach zwei hintereinander geschaltete Regressionen, wobei in der zweiten die Residuen aus der ersten als abhängige Variable genommen werden.
Man möchte also gerne wissen, ob der "Rest", der nach der ersten Regression noch übrig bleibt und somit nicht durch die normalen Handelsbewegungen beeinflusst wurde, evtl. durch Fußballergebnisse erklärt werden kann. Die GARCH-Modellierung würde noch einmal "Volatility-Clustering" herausfiltern, was man bei Finance-Variablen öfters/immer beobachtet.
Die Residuen sind nicht standardisiert, da man sie ja noch einer weiteren Analyse unterzieht. Im Zweifel dürfte sich das aber nicht auf die Signifikanzen später auswirken, nur auf die geschätzten Koeffizienten.

[GSTrainee]

Ok verstanden! Für mich gibt es da einiges zu verstehen

Ich habe das zweistufige Verfahren gerade durchgespielt und die Signifikanzniveaus ändern sich je nachdem ob die Qualiphase vom 16.08.06-6.6.08 oder vom 16.08.06-24.11.2007 geht.

[GSTrainee]

Kann man hier Screentshots hochladen, dann würde ich dir gerne mal zeigen wie ich das aufgebaut habe?