Im Zuge einer Hausarbeit möchte ich Angleichungsprozesse einer ökonomischen Größe untersuchen. Hierfür orientiere ich mich am Konzept der Beta-Konvergenz.
Der konkrete Vorgang sieht wie folgt aus:
Mir liegen Daten für insgesamt 17 Zeitreihen vor. Diese Daten stellen die Entwicklung des sogenannten Kaitz-Indexes (Verhältnis zwischen Mindestlohnniveau und allgemeinem Lohnniveau) dar und sind somit in Prozenten angegeben. Der Zeitraum erstreckt sich von 2000 bis 2012.
Das Konzept der Beta-Konvergenz besagt nun, dass die durchschnittliche Wachstumsrate der interessierenden Größen in den Ländern gegen die Höhe der interessierenden Größe im Basisjahr regressiert wird. Auf eine Konvergenz wird dann geschlossen, wenn der Wert des Regressionskoeffizienten signifikant kleiner als null ist.
Nach Regression erhalte ich eine Regressionsgleichung der Form y=-0,1491x+0,0608. Das Bestimmtheitsmaß R² beträgt 0,6225.
Der Regressionskoeffizient hat zwar ein negatives Vorzeichen und auch das Bestimmtheitsmaß ist relativ hoch. Sobald ich nun aber ein t-Test für den Regressionskoeffizienten durchführe, ist der erhaltene Wert sehr gering. Das bedeutet dann, dass ich die Hypothese: β=0 nicht ablehnen kann und somit keine β-Konvergenz vorliegt.
Also kann ich aufgrund der Ergebnisse nicht von β-Konvergenz ausgehen? Ist der t-Test für diesen Fall überhaupt die richtige Vorgehensweise? Wie ist die Diskrepanz zwischen hohem Bestimmtheitsmaß und niedrigem p-Wert zu erklären? Gibt es gravierende Denkfehler meinerseits?
Ich habe eine Excel-Tabelle mit den Ergebnissen angefügt.
Ich danke euch im Voraus! Viele Grüße
