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[PeterCrouch]

Hi zusammen,

im Rahmen meiner Bachelorarbeit arbeite ich an einem multiplen linearen OLS Regressionsmodell mit R. Zum Hintergrund: Ich prüfe mit Hilfe des Fama-French-Modells (3 Regressionskoeffizienten) im Zuge einer Ereignisstudie Auswirkungen auf Fondsrenditen (reale Zeitreihendaten). Dafür habe ich mein Regressionsmodell in R gebaut und möchte nun noch die Gauß-Markov Voraussetzungen überprüfen. Als Datenbasis liegen monatliche Renditen der letzten 30 Jahre vor also grob 320+ Beobachtungen.

Dazu folgende Fragen:
Ich lese immer wieder, dass per default der Erwartungswert der Residuen = 0 ist. Meine Regression führt allerdings z.B. zu einem Mean der Residuen von nahe 0 (3,12...*10^-19) aber eben nicht exakt 0. Ist das eine gewöhnliche Abweichung und exakt 0 wird sowieso nie erreicht oder liegt bei mir ein Fehler im Modell vor?

Die anderen Voraussetzungen sind bis auf Homoskedastizität gegeben. Homoskedastizität ist aber bei Realdaten sowieso unrealistisch, oder?

Ich freue mich über jede Hilfe und gebe gerne noch detailliertere Infos zur Ausgangssituation wenn benötigt.

Danke im Vorraus!

Viele Grüße

[bele]

dass per default der Erwartungswert der Residuen = 0 ist. Meine Regression führt allerdings z.B. zu einem Mean der Residuen von nahe 0 (3,12...*10^-19)

Zehn hoch minus 19 ist für alle praktischen Belange gleich Null. Solche Ergebnisse entstehen, weil Digitalcomputer nur mit endlicher Genauigkeit rechnen können.

Beispiel: Wieviel ist ?

Frag mal R, was da herauskommt

Code: Alles auswählen

sqrt(3)^2

Sieht gut aus? Ok, nun versuch es mal so:

Code: Alles auswählen

sqrt(3)^2 - 3

Und damit wäre dann klar, dass schon zehn hoch minus 16 dank Fließzahlen-Rundungsfehler für R Null sein kann; umso mehr zehn hoch minus 19.

LG,
Bernhard

[PeterCrouch]

Super! Vielen Dank für die rasche Antwort.

Viele Grüße