Hallo, ich muss für meine Thesis ein Regressionsmodell aufstellen und hänge momentan fest.
Als Daten habe ich:
tägliche quotes unterschiedlicher Instrumente
anzahl an trader für diw jeweiligen Instumente (auch daily)
Jetzt soll ich darstellen, ob sich die liquidität geändert hat beim eintreten eines gewissen events.
Das heißt: sind die spreads z.B nach eintreten des events größer als vorher?
ich habe jetzt folgende Regression überlegt
Liquidität (t) = a + b1* spread (t-1) + b2 * #trader (t-1) + controls + e (t)
macht das Sinn? als time lagged regression?
oder sollte ich eher time dummies einsetzten?
ich hänge schon seit ner woche dran wie ich das darstellen soll.
Ihr würdet mir damit echt helfen. Danke!
Liquiditätsanalyse
Moderator: EDi
Re: Liquiditätsanalyse
Hallo Frank,
willkommen im Forum!liefern?
Ob ein solches Modell passfähig ist, hängt davon ab, welcher stochastische Prozess in natura vorliegt.
Gruß, Jörg
willkommen im Forum!
Kannst Du uns bitte das Ergebnis vonFrank zayn hat geschrieben: ↑Do Mär 29, 2018 5:52 pm Als Daten habe ich:
tägliche quotes unterschiedlicher Instrumente
anzahl an trader für diw jeweiligen Instumente (auch daily)
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str(DeinDataframe)
ja, Modelle solcher Art gibt es.Jetzt soll ich darstellen, ob sich die liquidität geändert hat beim eintreten eines gewissen events.
Das heißt: sind die spreads z.B nach eintreten des events größer als vorher?
ich habe jetzt folgende Regression überlegt
Liquidität (t) = a + b1* spread (t-1) + b2 * #trader (t-1) + controls + e (t)
macht das Sinn? als time lagged regression?
Ob ein solches Modell passfähig ist, hängt davon ab, welcher stochastische Prozess in natura vorliegt.
Gruß, Jörg