STATISTIK-FORUM.de

[Helin23]

Hallo zusammen

ich möchte vorerst sagen, dass ich zum ersten Mal eine empirische Analyse durchführe und wenig Ahnung habe. Bitte seid gnädig mit mir
Ich versuche momentan den Einfluss von Managermerkmalen auf bestimmte Unternehmensgrößen (zb ROA) anhand einer multiplen Regressionsanalyse zu analysieren. Ich untersuche hierbei den gesamten Vorstand und nicht nur den CEO von 40 Unternehmen über 10 Jahre. Hierfür habe ich 5 unabhängige Variablen (3 davon sind Dummy Variablen) ausgewählt. Ich habe nun meine Daten erhoben und habe pro Jahr für jede unabhängige Variable (zb Alter) mehrere Werte, da ich eben mehrere Personen analysiert habe. Ich verstehe jedoch nicht, ob ich die Werte für jedes Jahr zusammenfassen und pro Jahr einen Durchschnittswert für jede unabhängige Variable bilden soll.(macht für mich wenig Sinn bei drei Dummy Variablen?) Wenn ich keinen Durchschnittwert bilde und pro Jahr für jede unabhängige Variable mehrere Werte habe, ist ja die Anzahl der Werte der unabhängigen Variablen viel höher als die Werte der abhängigen Variablen. Wenn ich also 40 Unternehmen über 10 Jahre untersuche, habe ich ja zb für die abhängige Variable ROA nur 400 Werte für meine Analyse. Ich weiss nicht, ob die Regressionsanalyse so funktioniert. Ich habe es mit den Durchschnittswerten versucht, hatte jedoch bei jeder Variable einen zu hohen p-Wert. Kann mir bitte jemand weiterhelfen, wie ich genau mit diesen Variablen vorgehen kann?

Ich bin für jede Hilfe dankbar!

[PonderStibbons]

Wie lautet denn das gedankliche Konzept dahinter? "Einfluss von Managermerkmalen auf bestimmte Unternehmensgrößen" - das Alter der Manage bestimmt mit, wie groß ein Unternehmen ist? Und geht es um eine Querschnittsbetrachtung oder eine Längsschnittbetrachtung? "40 Unternehmen über 10 Jahre" sieht nach Längsschnitt aus. Die übrigen Ausführungen nach Querschnitt.

Vielleicht skizzierst Du erstmal, was Du Dir konkret wissenschaftlich vorstellst. Dann lässt sich zielgerichteter über geeignete Methoden nachdenken.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Helin23]

Vielen Dank für die schnelle Antwort. Bin langsam am verzweifeln.

Ich untersuche den Einfluss von Managercharakteristika auf den Unternehmenserfolg. Hierbei untersuche ich die Vorstandsmitglieder von insgesamt 40 Unternehmen und ja es ist eine Längschnittbetrachtung. Vielleicht stelle ich kurz meine Variablen vor, damit es klarer wird:


Unabhängige Variablen: 1. Alter der Vorstandsmitglieder
2. Amtszeit (Zeit zwischen dem Beitritt in den Vorstand und dem Untersuchungsjahr)
3. Bildungsniveau (Dummy Variable: 1 (Hochschulabschluss) 0 (kein Hochschulabschluss)
4. Frauenanteil (Dummy Variablen: 1 (Frau) 0 (Mann)
5. Internationale Erfahrung (Dummy Variablen: 1 (internationale Erfahrung) 0 (keine internationale Erfahrung)
6. Narzissmus (anhand des Narzismmus Index )


Abhängige Variablen: 1. ROA
2. ROE
3.Tobins Q


Kontrollvariablen: 1. Alter des Unternehmens
2. Größe des Unternehmens (Umsatz)
3. Verschuldungsgrad
4.Branche

Ich habe eben 40 Unternehmen von 2010 bis 2020 untersucht und für jedes Jahr das Alter usw erhoben. Da ich eben den ganzen Vorstand untersucht habe sind es manchmal pro Variable für ein Jahr bis zu 14 Werte. Da es sehr viele Variablen sind, weiss ich nicht genau welche Methode für diesen Fall am Besten geeignet ist.

[PonderStibbons]

"Einfluss" ist ein anspruchsvoller Begriff. Du hast nur korrelative Daten.
Und eigentlich dachte ich daran, etwas über die inhaltliche Idee dahinter zu
erfahren, nicht nur eine Liste mit Variablen. Eine Frage wie "soll man
die Altersangaben mitteln oder etwas anders versuchen" kann man schlecht
von Außen beantworten, wenn man nicht weiß, was dahintersteckt.

Ist der Plan, anhand von 40*10 Beobachtungen die Beziehung zwischen
den Prädiktoren des jeweiligen Jahres und der abhängigen Variablen
zu ermitteln? Aber wieso Längsschnitt? Eine konkrete Frage, die eine
Längsschnitt-Betrachtung erfordert, wurde nicht gestellt.

Mit freundlichen Grüßen

PomnderStibbons

[Helin23]

Ich muss eine Projektarbeit schreiben und das Thema lautet: Der Einfluss von Charaktereigenschaften auf den Unternehmenserfolg- empirische Analyse des Vorstand der Dax 40 Unternehmen. Ich soll anhand der Daten der Dax 40 Unternehmen die Fragestellung analysieren. Meine Idee dahinter war, dass weil Charaktereigenschaften von Personen schwer messbar sind, anhand von demographischen Merkmalen Rückschlüsse auf bestimmte Charaktereigenschaften zu ziehen. (z.B. Risikoscheu mit zunehmendem Alter)
Ich habe für meine Datenerhebung die Jahresberichte der Dax 40 Unternehmen verwendet. Dafür habe ich für jedes Untersuchungsjahr mir den Vorstand angeschaut und die entsprechenden Daten für jeden Vorstandsmitglied (Alter, Amtszeit usw) erhoben. Da dies meiner Meinung nach zeitabhängige Daten sind, habe ich jetzt gedacht, dass dies eine Längsschnittstudie ist. Oder irre ich mich?

Ich habe bereits die Korrelationen berechnet und es gibt keine starke Korrelation zwischen den Variablen außer zwischen ROA und ROE. (keine Multikollinearität)

[bele]

Hallo,

aus den fünf unabhängigen sind jetzt wohl 6 geworden, auch wenn ich nicht verstehe, wie man eine Variable Frauenanteil nennen und dann die Männer als 1 codieren kann. Ein durchschnittlicher Frauenanteil von 0,75 bedeutet dann, dass dreiviertel Männer sind? Ein Rezept für Verwirrung bei der Auswertung.
Wie dem auch sei und warum auch immer dafür eine Längsschnittuntersuchung angebracht sein mag: Bist Du vertraut mit mixed effects Modellen oder hierarchischen Modellen? Random effects entweder in der ANOVA oder der linearen Regression? Ich befürchte, mit Mittelwertbildung werden wir hier nicht weit kommen.

LG, Bernhard

[Helin23]

Hallo,
entschuldigung für die Verwirrung, ich habe mich nur verschrieben. Natürlich habe ich bei meiner Variable Frauenanteil die Männer als 0 codiert. Die 6. Variable ist bezüglich der Messung ein wenig kompliziert deswegen habe ich es nicht erwähnt. Wie gesagt, ich habe bis jetzt keine empirisiche Analyse durchgeführt und Statistik war nie meine Stärke. Wie würden Sie sich denn in diesem Fall eine Querschnittsuntersuchung vorstellen?
Ich bin leider gar nicht vertraut mit diesen Modellen.

[bele]

Ich bin leider gar nicht vertraut mit diesen Modellen.

Hi,
mal sehen, was PonderStibbons noch schreibt. Meines Erachtens wirst Du nicht drumherum kommen, Dich mit random effects zu beschäftigen: Die Vorstandsmitglieder sind keine unabhängigen Untersuchungseinheiten sondern innerhalb der Unternehmen getestet, die Unternehmensgröße von BASF in 2016 ist nicht unabhängig von der 2015 und die Unternehmensgröße von BASF 2017 wird nur einmal erhoben aber für jedes seiner Vorstandsmitglieder als abhängige Variable genutzt.

Das ist zuviel Nesting um es unberücksichtigt zu lassen und ich wüsste keinen einfacheren Weg,das zu berücksichtigen.

Also meine Empfehlung wäre, sich da einen Leseeinstieg zu suchen.

LG, Bernhard

[PonderStibbons]

Bereits hier in Arbeit.

[bele]

Super, dann ist Helin ja bei dutchie gut aufgehoben. Danke für den Hinweis!