STATA-FORUM.DE

[texmex]

Hallo Stata-User,

ich möchte einen Panel Datensatz untersuchen und vor der Durchführung von Regressionen prüfen, ob die Fehlerterme autokorreliert sind.

Ich will dazu den -xtserial- Befehl nutzen. Das Problem ist nun, dass ich die Zuweisung der Identifier Variable nicht anhand einer Variable eindeutig vornehmen kann. Die Zeitvariable decke ich über die Variable ResearchDate ab, allerdings kann die "cross sectional" Identifikation nur gemeinsam über die Variablen Company_id und Analyst_encoded vorgenommen werden.

Der Befehl -tsset- akzeptiert aber nur jew eine Variable für jede Dimension.

Ist es möglich, den -xtserial- Befehl anzuwenden und welche Anpassungen muss ich dafür vornehmen?
Gibt es evtl. einen anderen Weg, wie ich mit dem Aufbau meines Datensatzes auf Autokorrelation testen kann?

Vielen Dank für Eure Hilfe =)

[daniel]

Die Zeitvariable decke ich über die Variable ResearchDate ab, allerdings kann die "cross sectional" Identifikation nur gemeinsam über die Variablen Company_id und Analyst_encoded vorgenommen werden.

Daraus kann ich nicht gnz erkennen, wie der Datensatz aufgebaut ist. Gibt es ein Beispiel?

Allgemein würde ich vorschlagen aus den beiden Variablen Company_id und Analyst_encoded eine einzige erstellen, die Deine Beobachungen identifiziert.

[texmex]

Hallo Daniel,

im Datensatz sind Unternehmens-Reports von Analysten enthalten. Es kann nun sein, dass ein Analyst (Analyst_encoded) an einem Tag mehrere Analysen zu verschiedenen Unternehmen rausbringt, sodass über das Datum des Reports (ResearchDate) und und den Analyst_encoded keine eindeutige Zuordnung möglich ist. Außerdem können an einem Tag zu einem bestimmten Unternehmen auch mehrere Reports rauskommen, sodass über Company_id und ResearchDate auch keine eindeutige Zuordnung möglich ist. Um eine Beobachtung eindeutig identifizieren zu können, braucht man also eine Variable, die aus Company_Id und Analyst_encoded eine eindeutige Identifizierbarkeit unter Hinzunahme von ResearchDate ermöglicht.

Hier ein kleines Beispiel für den Datensatz:
ResearchDate co_id Analyst_encoded
19aug2005 1 2143
18nov2005 2 5836
09jan2006 3 301

[daniel]

Aus dem Beispiel wird das Problem nicht deutlich. Wenn die Lösung darin besteht,

eine Variable [zu erstellen] die aus Company_Id und Analyst_encoded eine eindeutige Identifizierbarkeit unter Hinzunahme von ResearchDate ermöglicht.

dann versuch das doch mal. Ansonsten sehe ich nicht, wie Panelregressionen funktionieren können, wenn die Beobachtungen nicht eindeutig identifiziert werden können.

[jochi]

kurze Frage zu xtserial:


Wooldridge test for autocorrelation in panel data
H0: no first-order autocorrelation
F( 1, 97) = 16.728
Prob > F = 0.0001

Das bedeutet doch, dass H0 für KEINE Autokorrelation total abgelehnt wurde. Sprich ich habe autokorrelation im Datensatz. Eine Weg die Autokorrelation zu "beheben" ist ja eine zeitverzögerte abhängige Variable als unabhängige aufzunehmen. Leider bekomme ich auch so einen Wert von 0.0001 bei xtserial. Help