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[Annie.Aug]

Hallo zusammen,

nach langem Suchen und selbst Versuchen, stelle ich doch einen Beitrag ein.

Ich schreibe gerade meine Masterarbeit und meinen Betreuer erreiche ich nicht. Habe auch das Gefühl, dass er mir dabei nicht sonderlich viel helfen kann. Ich untersuche den Einfluss von CG Mechanismen auf das Scheitern von Unternehmen.

Ich habe verschiedene Mechanismen und zwei Indikatoren für die Auswahl der Unternehmen. Die zwei Indiaktoren sind somit meine AVs und die Mechanismen die UVs.

Ich habe leider noch nie so eine Analyse durchgeführt und mich schon durch verschiedene Bücher und Foren gelesen, aber leider nur mit mäßigem Erfolg.

Die Überlegung war von meiner Seite her, dass ich Multiple Regressionen verwende, da ich ja zwei AVs habe. Gehe ich dann richtig davon aus, dass ich je Mechanismus eine Regressionsanalyse durchführen muss? Ansonsten wäre es noch doch möglich zwei einfache Regressionsanalysen durchzuführen: 1.AV mit den Mechanismen und 2.AV mit den Mechanismen. Hier kommt es aber dann wahrscheinlich zu verschiedenen Ergebnissen, die ich dann wieder erklären muss.

Reicht es aus Kontrollgruppen zu untersuchen anstelle von Kontrollvariablen?

Auch wenn das sehr einfache Fragen sind, hoffe ich das mir jemand von Euch helfen kann. Wie gesagt, mein Betreuer ist mir keine große Hilfe und meldet sich auch schon seit längerem nicht zurück (habe auch schon am Lehrstuhl nachgefragt, da ist die Ersatzansprechpartnerin im Urlaub...)

Vielen Dank für eure Hilfe!

[PonderStibbons]

Ich muss gestehen, ich verstehe es nicht. Was ist CG? Was für AVs konkret? Was für Mechanismen? Woher stammen die Daten und was ist das für eine Stichprobe? Was für Kontrollgruppen und Kontrollvariablen?

Vielleicht beschreibst Du es zunächst einmal etwas ausführlicher und zusammenhängend und für Außenstehende zugänglich, angefangen beim Thema, dann Fragestellung, Erhebungsdesign und Stichprobengewinnung, konkrete Messungen, Stichprobengröße(n). Dann kann man weitersehen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Annie.Aug]

Also CG ist Corporate Governance. Hier habe ich Mechanismen wie z.B. Eigentümersturktur und Bankvertreter, Mehrfachmandate etc. in meiner Studie enthalten.

Meine zwei AVs sind zwei verschiedene Größe: Einmal die Reduzierung der EK-Quote <15% in einem Zeitraum von drei Jahren und ein kont. Umsatzrückgang seit 5 Jahren. Hier ändert sich vielleicht noch etwas. Da ich gerade nicht die gewünschte Anzahl an Firmen erhalte und mein Betreuer mir noch keine Rückmeldung über die Größe des Datensatzes gegeben hat. Grundsätzlich sind es eben zwei Indikatoren, um die Unternehmen zu filtern die sich demnach in einer Krise befinden.

Die Daten stammen aus Thomson Reuters und den Geschäftsberichten. Es sollen mindestens 50 Unternehmen untersucht werden, wie gesagt ob das der Datensatz mit den Kontrollfirmen sind weiß ich noch nicht, da ich noch keine Rückmeldung habe. Das klärt sich in den nächsten Tagen hoffentlich.

Gehen wir aber mal von 60 Firmen aus der mein Datensatz bildet. In Bezug auf die Mehrfachmandate wird die durchschnittliche Anzahl an Mandaten von Aufsichtsratsmitgliedern berücksichtigt und versucht herauszufinden, inwiefern das als Mechanismus einen Einfluss auf das "Scheitern" hatte. Habe zu den einzelnen Mechanismen jeweils Hypothesen aus Studien entsprechend abgeleitet. Es sind insgesamt 8 Hypothesen mit jeweils einem Kriterium, die Kriterien wie z.B. die Anzahl an Mandaten suche ich aus den einzelnen Geschäftsberichten .

Hoffe das hilft erstmal weiter.

Dankeschön!

[PonderStibbons]

Also CG ist Corporate Governance. Hier habe ich Mechanismen wie z.B. Eigentümersturktur und Bankvertreter, Mehrfachmandate etc. in meiner Studie enthalten.

Was für eine Studie ist das denn (Thema, Fragstesllung, Studiendesign)?

Meine zwei AVs sind zwei verschiedene Größe: Einmal die Reduzierung der EK-Quote <15% in einem Zeitraum von drei Jahren und ein kont. Umsatzrückgang seit 5 Jahren. Hier ändert sich vielleicht noch etwas. Da ich gerade nicht die gewünschte Anzahl an Firmen erhalte und mein Betreuer mir noch keine Rückmeldung über die Größe des Datensatzes gegeben hat.

Was ist das für ein Datensatz, wie sind Population und Stichprobe denn definiert, wie sieht das Studiendesign aus?

Grundsätzlich sind es eben zwei Indikatoren, um die Unternehmen zu filtern die sich demnach in einer Krise befinden.

Inwiefern Krise? Was meinst Du mit filtern? Wie lauten denn Thema., Fragestellung und Studiendesign?

Die Daten stammen aus Thomson Reuters und den Geschäftsberichten. Es sollen mindestens 50 Unternehmen untersucht werden, wie gesagt ob das der Datensatz mit den Kontrollfirmen sind weiß ich noch nicht, da ich noch keine Rückmeldung habe. Das klärt sich in den nächsten Tagen hoffentlich.

Was ist mit Kontrollfirmen gemeint? Wie lauten Thema, Fragestellung, Studiendesign, Kriterien für Einschluss in die Stichprobe?

Hoffe das hilft erstmal weiter.

Meine Bitte hatte gelautet:
Vielleicht beschreibst Du es zunächst einmal etwas ausführlicher und zusammenhängend und für Außenstehende zugänglich, angefangen beim Thema, dann Fragestellung, Erhebungsdesign und Stichprobengewinnung, konkrete Messungen, Stichprobengröße(n). Dann kann man weitersehen.


Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Annie.Aug]

Entschuldigung. Ich dachte ich hatte die Forschungsfrage im ersten Eintrag schon geschrieben.

Meine Frage lautet: Haben Corporate Governance Mechanismen einen Einfluss auf das Scheitern deutscher Unternehmen?

Ich habe ein quanitatives exploratives Studiendesign. Die Daten gewinne ich aus Thomson Reuters und den einzelnen Geschäftsberichten der Unternehmen. Es soll der Einfluss von den Mechanismen mittels Regressionsanalyse auf das Scheitern von Unternehmen untersucht werden.

Scheitern = Misserfolg --> wird durch zwei Indikatoren über einen Zeitraum von zwei bis fünf Jahren definiert. So finde ich die Firmen heraus, die nach meiner Definition gescheitert sind. --> Stellen ja meine Abhängigen Variablen dar

Mechanismen --> Ich habe drei Mechanismen, die ich anhand von 8 verschiedenen Kriterien untersuchen möchte. Wie z.B. die Anzahl an Mandaten von Aufsichtsratsmitglieder oder die Anzahl von Bankvertretern im Aufsichtsrat. --> Sind die Unabhängigen Variablen

Den Stichprobenumfang kann ich noch nicht sagen, da sich mein Betreuer nicht zurückmeldet. Die Kontrollgruppe stellen Firmen dar, die nicht die Kriterien für den Misserfolg (siehe oben) erfüllen. Für ein Unternehmen der Kategorie Scheitern soll als Vergleich dann eine Firma mit ähnlichen Strukturen, die nicht gescheitertet ist, herangezogen werden. So kommt die Kontrollgruppe zustande.

Zuerst dachte ich an das einfach Regressionsmodell, jedoch muss ich dann hier ja zwei Regressionen aufstellen. Eine mit der ersten AV und eine zweite mit der zweiten AV. Hier besteht ja dann die Problematik, dass ich unterschiede der beiden Analysen irgendwie begründen muss, wieso diese auftreten können.

Meine andere Idee war je Kriterium jeweils eine multiple Regressionsanalyse durchzuführen, um beide AVs in ein Modell miteinzubeziehen.

[DHA3000]

Ja, zwei Regressionen Ergeben Sinn.

Mal einfacher gefragt: Du hast deine zwei Kriterien, anhand dessen du Unternehmen als gescheitert einordnest?
Also ist die abhängige Variable ein 0/1-Dummie und du führst eine logistische Regression durch.

[PonderStibbons]

Ich habe drei Mechanismen, die ich anhand von 8 verschiedenen Kriterien untersuchen möchte. Wie z.B. die Anzahl an Mandaten von Aufsichtsratsmitglieder oder die Anzahl von Bankvertretern im Aufsichtsrat. --> Sind die Unabhängigen Variablen

Den Stichprobenumfang kann ich noch nicht sagen, da sich mein Betreuer nicht zurückmeldet. Die Kontrollgruppe stellen Firmen dar, die nicht die Kriterien für den Misserfolg (siehe oben) erfüllen. Für ein Unternehmen der Kategorie Scheitern soll als Vergleich dann eine Firma mit ähnlichen Strukturen, die nicht gescheitertet ist, herangezogen werden. So kommt die Kontrollgruppe zustande.

Dann hat man demnach ein Design mit gematchten Stichproben. Da wären 2 logistische Regressionen, wie vorstehend angemerkt, anscheinend passend. Allerdings hast Du dann unterschiedliche Stichproben, sofern die Kriterien "Reduzierung der EK-Quote <15% in einem Zeitraum von drei Jahren" und "Umsatzrückgang seit 5 Jahren" nicht vollständig überlappen (was letzteres die Durchführung von 2 Analysen wiederum überflüssig machen würde).

Man muss in Bezug auf die Stichprobengröße übrigens im Auge behalten, dass je Prädiktor mindestens ca. 10 Fälle in der kleineren outcome-Gruppe vorhanden sein sollten, zumindest nach gängigen Faustregeln. Weniger ergibt aber auch intuitiv wenig Sinn. Im vorliegenden Fall sind die beiden Gruppen gleich groß, Du brauchst demnach rund 2*80 Firmen bei gegebenen 8 Prädiktoren. Eventuell auch noch mehr - wenn kategoriale Variablen drin sind, müssen diese jeweils in mehrere dummy-Variable transformiert werden).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Annie.Aug]

Hallo,
also ich habe jetzt meine Daten gesammelt und wollte die logistische Regression durchführen. Habe nun das Problem, dass mein Omnibus-Test nicht signifikant ist. Egal ob ich die variablen einzeln oder alle zusammen in die Analyse aufnehme.

Ich habe jetzt 7 UV zu den einzelnen Kriterien. Allerdings keine Variable bzgl. der Überprüfung der finanziellen Situation (Profitabilität etc.).

Wie kann ich weiter vorgehen, ist es schlimm, dass mein Omnibus-Test nicht signifikant ist?

[PonderStibbons]

Nichtsignifikant liegt entweder an einer zu kleinen Stichprobe (Größe ist nicht genannt),
oder die Theorie ist eben nicht sonderlich praxistauglich.

Wie kann ich weiter vorgehen

Verstehe ich nicht so ganz. Du hast die Analyse doch jetzt durchgeführt? Dann fasst
Du die Resultate zusammen und diskutierst das. Oder was fehlt noch bei der Datenanalyse?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Annie.Aug]

Ich denke, dass es an der Größe liegt. Da ich durch die Datenbank lediglich eine Stichprobe von 100 habe.

Kann ich die Ergebnisse trotzdem verwenden, obwohl der Omnibus-Test nicht signifikant ist? Das meinte ich mit weiter vorgehen.

Vielen Dank