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[Lisa.Beckmann]

Hallo Zusammen,
ich

[Staxa]

Die Frage ist, was du berechnen möchtest. In einer Zeitreihenanalyse, in der du alle Jahre verwendest, würdest du dann nur die Fälle benutzen, die überall Infos haben, also max. 40 Unternehmen. Das erzeugt natürlich ein Bias, weil du nicht einbeziehen kannst, dass der Markt sich langfristig entwickelt, also z.B. Größer wird. Prinzipiell solltest du in deiner Arbeit diese Probleme ansprechen und diskutieren, auch wenn du sie nicht lösen kannst. Soweit ich das sehe ist das auch kein Missing data problem, da die Firmen vielleicht damals noch gar nicht existiert haben.

[Lisa.Beckmann]

Was meinst du mit "überall Infos haben"? Sind die 40 Unternehmen quasi ein Richtwert?
Ich mache in diesem Sinne auch keine richtige Zeitreihenanalyse. Ich analyse lediglich die Unternehmensperformance der Unternehmen mit Hilfe von Tobin's q.

[Staxa]

Ich meinte damit eher, dass du etwa nur die Unternehmen herausgreifst, die in allen Jahren dabei sind (und das können maximal 40 sein). Somit kannst du die Gesamte Zeitspanne analysieren. Was genau für eine Untersuchung planst du mit welchen Methoden? Du kannst Tobins Q ja für jedes Jahr und jede Firma einzeln berechnen und dann den Verlauf darstellen? Oder wie stellst du dir das vor?

[Lisa.Beckmann]

m

[Staxa]

Mach doch folgendes: berechne für jedes Jahr und jedes Unternehmen Tobins Q. Dann kannst du eine Multilevelregression rechnen und musst nur Cluster für jedes Unternehmen festlegen, etwa (ich nehme an, dass du Tobins Q als abhängige Variable benutzen willst):

Code: Alles auswählen

mixed tobin c.year || firmen_id:

Der Datensatz muss dazu im Long Format vorliegen, also ein Unternehmen hat für jedes Jahr einen einzelnen Eintrag.