Beste Wetenschapsforum,
Ik heb met behulp van regressieanalyse (OLS gecorrigeerd voor heteroskedasticiteit m.b.v White standaardfouten en covarianties) een model geschat dat onderhevig is aan een sterk gefragmenteerde opbouw naargelang het jaartal. Concreet werden 40 000 simulaties uitgevoerd, 10 000 telkens voor resp 2009-2012. De data verkregen uit de simulaties dienen als input voor de regressieanalyse. Wanneer de residuals, actuals en fitted worden geplot, komt de figuur hieronder te voor schijn. Het is duidelijk dat enige fragmentatie de dataset beïnvloedt. Het geschatte model heeft een verklaringskracht van 77% (R² adj), wat meer is dan wat voor de individuele datasets (per jaartal gevonden wordt - hoogste is daar R² adj = 50%). Ik vroeg me om die reden af welke stappen gezet kunnen worden om hiervoor te corrigeren of hoe dit methodologisch correct kan worden geïnterpreteerd. De tekens van de coëfficiënten zijn telkens stabiel ongeacht de regressie en liggen in de richting van wat volgens de theoretische onderbouwing van de thesis kan verwacht worden. Ik zou het erg op prijs stellen indien hierop een antwoord geboden kan worden. Alvast bedankt.
Excuses, bijlage vergeten up te loaden na ze te hebben bijgevoegd.
Laatste berichten
-
23:12
speciale rel. theorie 10
-
22:57
Straatklok loopt 5 minuten voor 11
-
22:57
wig 6
-
22:36
Gravity and gravitation 4
-
22:24
[scheikunde] vraag Chemie - wat is de oplossing? 10
-
19:47
Bruine vlekken op treinaanwijzerbord 10
-
19:44
Vogels in de stad zijn goede klussers 2
-
19:12
Rood laserlicht 3
-
17:30
Herleiden afmetingen vanaf een foto 21
-
16:34
[wiskunde] Prijs Product per KG; Alternatief Inzicht 3
-
13:57
do-re-mi-fa-so vliegtuigen 9
-
13:16
geen minkowski-ruimte toch? Doe ik dit nou fout? 17
-
13:12
[natuurkunde] kroon van koning op Syracuse 10
-
10:15
2013 – Augustus Vraag 3 3
-
24 apr
Vraag 2009 Juli Vraag 5 5
-
24 apr
positie 2
-
24 apr
Schroefdraad berekening 8
-
24 apr
[scheikunde] Kan chloorgas de geleiding van elektriciteit belemmeren? 9
-
23 apr
Weerfrustratie 9
-
23 apr
Kunnen quantum Zonnecellen 190% quantum efficiënt zijn 3
Nieuwsberichten
-
04 mar
Een nieuw soort magnetisme: altermagnetisme
-
31 okt
AI kan via stem diabetes vaststellen 11
-
21 okt
Einstein krijgt wéér gelijk 45
-
07 feb
witter dan wit 20
-
19 jun
irrigatie en de aardas
Regressieanalyse - Fragmentatie in dataset corrigeren
-
- Berichten: 126
Regressieanalyse - Fragmentatie in dataset corrigeren
- Bijlagen
-
- RESIDUAL ACTUAL.png (83.75 KiB) 351 keer bekeken
-
- Berichten: 467
Re: Regressieanalyse - Fragmentatie in dataset corrigeren
Datapunten binnen 1 jaar zijn sterker met elkaar gecorreleerd dan datapunten tussen jaren (zijn die simulaties per jaar uitgevoerd? Of was het simulatiemodel misschien niet optimaal?) Anyhow, met mixed models kan je rekening houden met dergelijke correlatiestructuren.
-
- Berichten: 126
Re: Regressieanalyse - Fragmentatie in dataset corrigeren
De situatie is als volgt: de data die gehanteerd wordt verschilt inderdaad gedeeltelijk van jaar tot jaar. De interbankmarkt bestaat zo in 2009 uit 73 banken, terwijl dit in 2011 bv 119 is. De simulatie an sich krijgt deze data ter input, maar de overige determinanten worden telkens at random berekend. Mijn understanding was dat het dus door de intrinsieke verschillen tussen de jaartallen komt (grootte van de markt is gemiddeld kleiner, zo ook het kapitaal etc in 2009 dan in 2011 bv). De simulatie zelf werd per jaar uitgevoerd, de regressie over alle jaren heen met dummies voor de jaartallen. Ik heb dus de regressies ook eens per jaar uitgevoerd en dat geeft meer aannemelijke resultaten. De tekens zijn stabiel in elke regressie, maar per jaartal schiet de R² adj zo niet onmetelijk de hoogte in. Natuurlijk kan je er van dromen een goed verklarend model te vinden, maar het moet verdedigbaar blijven natuurlijk 
Ik zal zeker eens kijken naar de mixed models, bedankt voor de tip.
Ik zal zeker eens kijken naar de mixed models, bedankt voor de tip.