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[Simon97]

Hallo zusammen!
Im Rahmen meiner Masterarbeit führe ich eine Regressionsanalyse durch und will dabei auch Interaktionseffekte berücksichtigen.

Das Modell hat folgenden Aufbau:
Premium=ß_0+ß_1 ESG+ß_2 Cross border+ß_3 Horizontal+ß_4 Deal value+ß_5 EBITDA margin+ß_6 Capex ratio+ß_7 Sales growth+ß_8 Debt equity ratio+ß_9 Return on equity+ß_10 Current ratio +ß_11 (ESG×Time Dummy 19/20)+ß_12 (ESG×Time Dummy 21/22)+∈

ß_11 und ß_12 sind die Koeffizienten für die Interaktionsterme. Problematisch für mich dabei ist, dass ich "Time Dummy 19/20" und "Time Dummy 21/22" nicht als eigene, separate Koeffizienten im Modell habe, sondern nur "ESG". Es ist also eine zweidimensionaler Interaktionseffekt mit nur einem "main effect".

Meine Frage ist nun, ob diese Art von Regression überhaupt zulässig ist? Falls ja, wie würde man die Ergebnisse interpretieren? Ich erhalte für ß_11 einen Wert von ca. 0,4. Könnte man dies so interpretieren, dass der Einfluss von ESG auf das Premium im Zeitraum 2019-2020 durchschnittlich um 0,4 Einheiten größer ist als im Referenzzeitraum (2010-2018)?

Zur Info: ESG ist eine stetige Variable. Time Dummy 19/20 und 21/22 sind binäre Dummy Variablen (0 oder 1).

Besten Dank im Voraus für jegliche Hilfe!
Simon

[bele]

Hallo Simon,

klar ist so eine Regression zulässig, aber sie ist eben nicht gut interpretierbar.Wenn das Premium in diesen Jahren generell höher war, dann würde dieses Modell das nur dem Interaktionsterm zuschreiben können, selbst wenn das gar keinen Zusammenhang mit ESG hätte. Deshalb sollte man im Allgemeinen immer beide Terme der Interaktion im Modell haben.

LG, Bernhard