Bivariate Regression bei Börsenindizes???

[Howie_06]

Also wir haben einen Datensatz mit verschiedenen Börsen Indizes. Nach dem Durchführen einer Korrelationsmatrix kann man erkennen das der Nikkei "relativ" unabhängig von den anderen Indizes ist und kein linearer Zusammenhang besteht. Jetzt soll ich mit einem Scatterplot (ich glaube das heißt bei SPSS Punktwolke) einen graphischen Überblick über den Zusammenhang zweier Indizes machen. z.B. (DowJones -> DAX, DowJones -> Nikkei ).
Jetzt wird gefragt bei welchem Variablenpaar die Anwendung einer bivariaten Regression gerechtfertigt ist. Was bedeutet das? Bin ein SPSS Neueinsteiger und das sagt mir nix so richtig.
Und wieso sollte man bei Börsenindizes keine Häufigkeitsverteilung machen? Dass das nicht so sinnvoll ist leuchtet mir ein, da wäre doch ne Analyse bezüglich des Mittelpunktes bzw. Modalwertes sinnvoller, oder?

[MedDokAss]

Hallo Howie_06,

also zuerst wird ein Scatterplot (Synonym: Streudiagramm, Punktwolke) gemacht incl. Lineare Regressionsgerade über den Grafikeditor. Dann wird bestimmt ob Normalverteilung vorliegt, über Nichtparametrische Tests -> K-S bei einer Stichprobe. Wenn der p-Wert über 0.2 liegt, geht man davon aus, dass die Werte annährend normalverteilt sind und die Korrelation nach Pearson wird durchgeführt; wenn nicht, dann die nach Spearman. Wenn der Pearsonsche Korrelationskoeffizient über 0.5 liegt (Erfahrungswerte) kann man eine Linerare Regression durchführen. Wenn aber der Korrelationskoeffizient nach Spearman (weil keine Normalverteilung) über 0.5 liegt, sollt man es mal mit einer Nichtlinearen Regression und einer Kurvenanpassung probieren.

Ich hoffe das genügt für Erste, ansonsten gibt es nätürlich Literatur darüber.

MedDokAss

[guido]

Ich vermute mal, dass Ihr anhand der Punktwolke zuerst einmal grob bestimmen sollt, ob ein ein Zusammenhang zweier Indizies gegeben ist.

Wird ein Zusmmenhang vermutet kannst Du diesen bei 2 Variablen (bivariat) durch ein sog. einfaches lineares Regressionsmodell näher beschreiben -> Als Ergebnis erhältst Du eine Regressionsgerade, welche die Enwtwicklung des einen Indizes in Abhängigkeit vom anderen beschreibt.

Und wieso sollte man bei Börsenindizes keine Häufigkeitsverteilung machen?

Ich vermute mal Ihr habt die Werte des Index zu unterschiedlichen Zeitpunkten vorliegen. Solch ein Aktienindex ist ja eine stetige, metrische Variable und die jeweils gemessenen Werte (War das 18 Uhr? Die letzte BWL-Vorlesung ist verdammt lang her) stellen ja im Prinzip nur eine willkürliche Auswahl aus einer unendlichen Anzahl von möglichen Messzeitpunkten dar. Ein einzelner Punkt auf dieser Kurve wäre wenig aussagekräftig -> Verschiebst Du die Messzeitpunkte erhältst Du eine völlig andere Häufigkeitsverteilung.

Wie Du richtig sagst, wäre ein Mittel (Durchschnitts-) Wert hier das richtige Maß. Ein Modalwert würde auch keinen Sinn machen, da er ja (genau wie bei einer Häufigkeitsauszählung) auf einen bestimmten Meßpunkt (und damit einen konkreten Wert in einer stetigen Verteilung) abzielt, der jedoch willkürlich gewählt ist.

Edit: Wenn Dir das weiterhilft, musst Du einen Börsentipp hier im Forum posten...