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Hallo zusammen,

ich möchte gern ein multiples Regressionsmodell mit 3 bis 4 unabhängigen Variablen durchführen, habe dafür aber nur eine Zeitreihe von 11 Jahren als Jahresmittelwerte vorliegen. Diese Anzahl ist zu gering für eine Modellierung, deswegen meine Frage: Würde es helfen/Sinn machen, anstatt der Jahresmittelwerte die Quartalszahlen zu verwenden und somit die Zahl der Beobachtungen auf 44 zu erhöhen?
Ich müsste aber für meine Prognose den saisonalen Trend zunächst herausrechnen - da mich aber für meinen Bericht nur die Jahresmittelwerte der Zukunft interessieren und ich eigentlich auch keine Annahmen für die Entwicklung der einzelnen Quartale der Zukunft für die unabhängigen Variablen vorliegen habe, sondern nur deren jährliche Wachstumsraten - weiß ich nicht, ob das ganze dann überhaupt Sinn macht.


Danke für eure Hilfe

Nein, das ergibt keinen Sinn, weil da dann

a) Trends "simulieren" müsstest.
b) mit Quartalsdaten Jahresdaten vorhersagen willst.

Danke für deine schnelle Antwort.

Was gibt es dann für eine Möglichkeit aus einer zu geringen Beobachtungsanzahl eine geeignete Vorhersage zu erstellen - unter der Bedingung, dass ich nicht weiter in die Vergangenheit gehen darf ?

Höchstens wenn du in die Breite gehst. Also ein Panel.
Ansonten kannst du auch eine Line durch deine Punktewolke legen, damit man den Trend sieht.

Ökonometrisch lässt sich mit zehn Werten nichts wirklich machen.

Die werde ich beherzigen. Danke Dir!

Google hilft, wer nicht weiß was Panel-Daten sind: http://de.wikipedia.org/wiki/Paneldaten