Kalender Effekte

Methoden der Zeitreihenanalyse

Moderator: schubbiaschwilli

chris89
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Kalender Effekte

Beitrag von chris89 »

..
Zuletzt geändert von chris89 am Di Dez 01, 2020 6:58 pm, insgesamt 4-mal geändert.
schubbiaschwilli
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Re: Kalender Effekte

Beitrag von schubbiaschwilli »

Gude!

Du meinst mit
Zusätzlich ist mein R² ziemlich klein zwischen 0,01-0,03%.
das Ergebnis von

Code: Alles auswählen

reg1_dax<-lm(redax~season)
?

Eine Verständnisfrage: Warum macht du eine Regression?

Wenn ich die Daten der Regression vergleiche, und einen Boxplot mache

Code: Alles auswählen

boxplot(redax~season) 
Wie bereits erwähnt, das mit der Regression verstehe ich nicht.

Dank&Gruß
schubbiaschwilli
chris89
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Re: Kalender Effekte

Beitrag von chris89 »

Hallo schubbiaschwilli,

vorab vielen Dank für den Hinweis mit dem Boxplot. Werde ich gleich mal Testen.

Also die Lineare Regression soll mir dazu dienen die Signifikanzen, P- und t-Werte etc. über verschiedene Zeiträume zu ermitteln. Dann kann ich es in ein Grafik entsprechend übertragen. Beispiel 2000-2004, 2001-2005 etc.

reg1_dax<-lm(redax~season) bei dieser Formel muss ich meine Datensätze leider in die 5 Jahre aufteilen, weil ich bisher nicht herausgefunden habe wie ich die zeitlichen Intervalle setzen kann. Bei Zoo ist es mir gelungen.

Mit dem R² liegst du richtig. Wenn ich die Reression durchführe wird leider ein kleines R² angegeben. Sprich die Erklärungskraft ist sehr gering.

Falls jemand eine elganter Lösung/Vorschlag hat würde ich diese begrüßen.

PS: Sollte ich hier falsche Termini benutzen dann tut es mir leid, wie gesagt ich bin totaler Anfänger.

Vielen Dank.
schubbiaschwilli
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Re: Kalender Effekte

Beitrag von schubbiaschwilli »

Gude!
Also die Lineare Regression soll mir dazu dienen die Signifikanzen, P- und t-Werte etc. über verschiedene Zeiträume zu ermitteln.
Äh, das beantwortet nicht meine Frage, und ich denke, dass du auch nicht genau weißt, was du damit machen sollst. Wie gut kennst du dich mit Regressionen aus bzw. wie kommt du auf die Idee, eine solche zu Berechnen? Alternativ dazu: Hast du dir mal den Boxplot angeschaut?

Dank&Gruß
schubbiaschwilli
chris89
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Re: Kalender Effekte

Beitrag von chris89 »

Hallo :)

auf die Regression komme ich durch mehrere empirische Untersuchungen. Der überwiegende Teil dieser Untersuchungen verwendete eine Regressionsgleichung r= α+ β*D+ ε. Andere nehmen wohl GARCH-Modelle, allerdings habe ich davon noch weniger Ahnung. Zu der Frage wie gut ich mich damit auskenne würde ich wohl eher sagen schlecht. Ich habe mir diesen R-Code durch Youtube-Tutorials zusammen gebastelt.

Im Grund geht es mir darum in einem Zeitverlauf zu zeigen, ob die Kalender-Effekte existieren, verschwinden oder/und wiederkommen.

Das Boxplott habe für den kompletten Datensatz 2000-2019 verwendet. Allerdings muss ich mir noch anlesen wie es zu interpretieren habe.
Boxplot_Regression.JPG

LG
schubbiaschwilli
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Re: Kalender Effekte

Beitrag von schubbiaschwilli »

Gude!

Ja, den Boxplot kenne ich - Und an der Stelle solltest du überlegen, ob dieser Boxplot im Prinzip nicht schon die Daten enthält bzw. das zeigt, was du brauchst bzw. untersuchen willst - Naja, wobei ich jetzt nicht ganz verstehe, was diese Datensatz mit Halloween zu tun haben soll:
Am Beispiel Halloween, habe ich in meinem Datensatz die Spalte "Season" mit Winter (Nov.-Apr.) und Summer (Mai-Okt.) vergeben
Dank&Gruß
schubbiaschwilli
chris89
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Re: Kalender Effekte

Beitrag von chris89 »

Der Effekt wird nur Halloween-Effekt genannt oder Sell in May and Comback in September etc. In diesem Effekt geht das darum zu zeigen, dass in den Wintermonaten eine höhere Rendite an den Börsen als in den Sommermonaten erwirtschaftet werden kann. Es gibt wohl auch den Januar-Effekt, Montags-Effekt, Feiertags-Effekt usw. Deshalb habe ich dem Datensatz noch die Spalte Saison Winter und Sommer hinzugefügt, um diese dann als Indikatorvariable zu nutzen.

Aber wie gesagt mein Problem besteht auch darin, dass ich nicht genau weiß ob ich auf einem kompletten Holzweg bin.
schubbiaschwilli
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Re: Kalender Effekte

Beitrag von schubbiaschwilli »

Gude!

OK, Sell in May kenne ich. Interessant wäre, ob eine Sell-in-May-Strategie besser ist als bspw. Buy-and-Hold (bevor sich jetzt jemand aufregt: Das sind Anlagestrategien - Also was da in den Hochglanzprospekten steht, oder in irgendwelchen Seminaren/Verkaufsshows an die Wand geworfen wird, ist nichts anderes - Und mit sowas hab' ich mein Studium finanziert - Also ich hab' solche Modelle ex-post berechnet usw.).

Aber du hast den Kram doch vor dir liegen: Die Frage ist, ob sich bspw. die Stichprobe 'Summer' von 'Winter' unterscheidet. Darauf machst du jetzt einen t-Test und schaust dir das Ergebnis an. Das wiederholst du dann mit verschiedenen Selektionskriterien (4 Jahreszeiten; die Monate, in denen Bayern München Tabellenführer war oder ein CDUler Kanzler oder alle Monate, die auf 'R' enden), und wenn du auf ein alpha von 5% testest, findest du in ca. 5% der Fällen Anomalien (hier: Unterschiede). Die veröffentlichst du (die anderen lässt du weg), und schon reicht es für einen Artikel im Manager-Magazin, oder wo sich die BWLer halt rumtreiben.

Dank&Gruß
schubbiaschwilli
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EDi
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Re: Kalender Effekte

Beitrag von EDi »

Ich mag diesen zynische (aber leider wahre) Darstellung vom Wissenschaftsbetrieb ;)

Was spricht gegen die Regression mit dummys? Ist doch hier genau das gleiche wie ein t-test...
Bitte immer ein reproduzierbares Minimalbeispiel angeben. Meinungen gehören mir und geben nicht die meines Brötchengebers wieder.

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schubbiaschwilli
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Re: Kalender Effekte

Beitrag von schubbiaschwilli »

Gude!
Was spricht gegen die Regression mit dummys? Ist doch hier genau das gleiche wie ein t-test...
Ich überfliege gerade "The Halloween Indicator, ‘Sell in May and Go Away’: Another Puzzle" - Ich zitier' mal:
2.3 METHODOLOGY
To test for the existence of a Sell in May-effect we used the usual regression techniques. We incorporated a seasonal dummy variable S_t in the regression
Von der technischen Seite her natürlich - wenn jemand weiß, warum es das tut, klar. Und wenn nicht hat man hier im Forum Beiträge von denen, die es nicht verstehen. Man muss halt wissen, was man will.
Ich bin übrigens nicht zynisch, nur über die mathematisch/statistische Bildung ernüchtert - Hat mit der aktuellen Berichterstattung zu tun (und mit den 82 Millionen Virologen), ist aber ein schon längerer Prozess - Ich hätte gerne nur 1 Euro für jede Verwechslung von % und %-punkten in der Qualitätspresse (Zeit, FAZ, ...).

Dank&Gruß
schubbiaschwilli

Nachtrag:
Die Union konnte ihren Vorsprung auf SPD und Grüne weiter ausbauen. Mit 39 Prozent liegt sie nun 23 beziehungsweise 24 Prozent vor der den beiden Konkurrenten.
Quelle: https://www.handelsblatt.com/politik/de ... 1587224481
Über die Wirtschaftspresse reg' ich mich schon gar nicht mehr auf
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