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Vif Werte - Multiple lineare Regression

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Seite 1 von 1

Vif Werte - Multiple lineare Regression

Verfasst: Do Jan 07, 2021 3:45 pm
von Xtra14
Hallo zusammen,

ich bin blutiger Anfänger und wäre super dankbar für Eure Hilfe.

Ich habe eine multiple lineare Regression mit fixen Effekten berechnet:

Code: Alles auswählen

fixed.dummy <- lm(NetInterestMargin ~ LaggedNetInterestMargin + ThreeMonthRate + Spread_gleitend + DepositOverLiabilities + NetLoansOverTotalEarningAssets + TotalAssets 
                  + GDP_Growth + factor(ID), data=Regression)
Nun möchte ich die Regression auf Multikollinearität überprüfen und die Vif Werte dieser Regression über die Vif() Funktion berechnen.

Leider erhalte ich nur folgendes Ergebnis:

Code: Alles auswählen

                                GVIF   Df            GVIF^(1/(2*Df))
LaggedNetInterestMargin         NaN    1             NaN
ThreeMonthRate                  NaN    1             NaN
Spread_gleitend                 NaN    1             NaN
DepositOverLiabilities          NaN    1             NaN
NetLoansOverTotalEarningAssets  NaN    1             NaN
TotalAssets                     NaN    1             NaN
GDP_Growth                      NaN    1             NaN
factor(ID)                      NaN 1312             NaN
Was mache ich falsch? Bzw. wo liegt der Fehler?

Oder muss ich mit fixen Effekten einen anderen Berechnungsweg wählen? Wenn ich die fixen Effekte rauslasse, erhalte ich nämlich Werte über die vif Funktion, die nicht auf Multikollinearität schließen lassen.

Ich habe schon viel gegoogelt, finde aber das Problem nicht... Über jeden Hinweis bin ich dankbar!

Beste Grüße,
David

Re: Vif Werte - Multiple lineare Regression

Verfasst: Do Jan 07, 2021 5:03 pm
von bigben
Hallo David,

ohne mehr Informationen über Deine Daten ist da kaum etwas zu sagen.
Wenn ich die fixen Effekte rauslasse, ...
So wie ich das sehe hast Du ausschließlich nur fixed effects im Modell. Wenn Du alle fixed effects herausnimmst bleibt kein Modell mehr übrig.
Wahrscheinlich meinst Du die fixed effects für den bemerkenswerten Term factor(ID).
Mit 1312 Freiheitsgraden beschreibt dieser Term ganz schön viele Koeffizienten auf einmal und beinhaltet Problempoetenzial für so eine Regression. Dieser Term verleitet auch die Funktion car::vif() (wenn es die ist, die Du benutzt) dazu, einen anderen Rechenweg zu wählen:
If all terms in an unweighted linear model have 1 df, then the usual variance-inflation factors are calculated.

If any terms in an unweighted linear model have more than 1 df, then generalized variance-inflation factors (Fox and Monette, 1992) are calculated.
Worum geht es denn in dieser Regression? Kommt jede ID oft genug vor, dass man da was regredieren kann oder gibt es die ID jeweils nur einmal? Wenn es sie mehrfach gibt, sind dann die anderen Variablen immer unterschiedlich oder jedesmal fast gleich?

Vielleicht kann man sich so an das zugrundeliegende Problem herantasten.

LG,
Bernhard

Re: Vif Werte - Multiple lineare Regression

Verfasst: Do Jan 07, 2021 5:54 pm
von Xtra14
Hi Bernhard,

zunächst einmal vielen, vielen lieben Dank, dass Du so schnell geantwortet hast!

Gerne gebe ich dir mehr Informationen zu der Regression:
- Ich verfüge über Panel-Daten auf jährlicher Basis aus dem Zeitraum 2010 - 2018
- abhängige Variable ist die Netto-Zinsmarge verschiedener Banken aus verschiedenen Jahren
- unabhängige Variablen sind die "Lagged Net Interest Margin" (also die Nettozinsmarge aus t-1) der jeweiligen Banken, sowie die "ThreeMonthRate" und der "Spread_gleitend" eines jeden Jahres
- als bankspezifische Kontrollvariabeln nutze ich die "DepositOverLiabilites", "NetLoansOverTotalEarningAssets" & die "TotalAssets" der jeweiligen Banken
- als makrospezifische Kontrollvariable nutze ich das "GDP_Growth" eines jeden Jahres
- und dazu habe ich jeder Bank eine ID Nummer zugewiesen, welche die bankspezifischen Effekte weiter kontrollieren soll

-> Was meinst Du mit der Aussage "Wenn Du alle fixed effects herausnimmst bleibt kein Modell mehr übrig."?

Vllt zeige ich dir hierzu einfach einmal Ergebnisse der jeweiligen Regressionen.

Code: Alles auswählen

Call:
lm(formula = NetInterestMargin ~ LaggedNetInterestMargin + ThreeMonthRate + 
    Spread_gleitend + DepositOverLiabilities + NetLoansOverTotalEarningAssets + 
    TotalAssets + GDP_Growth + factor(ID), data = Regression)

Residuals:
      Min        1Q    Median        3Q       Max 
-0.008355 -0.000589  0.000037  0.000648  0.008355 

Coefficients:
                                    Estimate    Std. Error t value             Pr(>|t|)    
(Intercept)                    -0.0034927950  0.0009730039   -3.59              0.00033 ***
LaggedNetInterestMargin         0.3103839349  0.0129748101   23.92 < 0.0000000000000002 ***
ThreeMonthRate                  0.2775793536  0.0067644796   41.03 < 0.0000000000000002 ***
Spread_gleitend                 0.2258740659  0.0095473241   23.66 < 0.0000000000000002 ***
DepositOverLiabilities          0.0085835618  0.0007358198   11.67 < 0.0000000000000002 ***
NetLoansOverTotalEarningAssets  0.0112520769  0.0005557480   20.25 < 0.0000000000000002 ***
TotalAssets                    -0.0000000462  0.0000000875   -0.53              0.59755    
GDP_Growth                     -0.0195195295  0.0021123024   -9.24 < 0.0000000000000002 ***
Wenn ich die fixed Effects der ID aus dem Code heraus nehme, kommt folgendes heraus:

Code: Alles auswählen

Call:
lm(formula = NetInterestMargin ~ LaggedNetInterestMargin + ThreeMonthRate + 
    Spread_gleitend + DepositOverLiabilities + NetLoansOverTotalEarningAssets + 
    TotalAssets + GDP_Growth, data = Regression)

Residuals:
      Min        1Q    Median        3Q       Max 
-0.011081 -0.000794 -0.000029  0.000802  0.010890 

Coefficients:
                                     Estimate     Std. Error t value             Pr(>|t|)    
(Intercept)                     0.00113603056  0.00040892127    2.78               0.0055 ** 
LaggedNetInterestMargin         0.80221905521  0.00666533747  120.36 < 0.0000000000000002 ***
ThreeMonthRate                  0.13408449014  0.00584245467   22.95 < 0.0000000000000002 ***
Spread_gleitend                 0.02875898515  0.00891594223    3.23               0.0013 ** 
DepositOverLiabilities          0.00203844626  0.00026632242    7.65    0.000000000000023 ***
NetLoansOverTotalEarningAssets  0.00149315306  0.00015386865    9.70 < 0.0000000000000002 ***
TotalAssets                    -0.00000005572  0.00000000798   -6.98    0.000000000003161 ***
GDP_Growth                     -0.03196518762  0.00228648035  -13.98 < 0.0000000000000002 ***
Hilft das zur Entschlüsselung des Problems?


Worum geht es denn in dieser Regression?
-> Ich versuche den Zusammenhang von kurzfristigen Zins & Spread der Zinsstrukturkurve auf die Zinsmarge zu untersuchen.



Kommt jede ID oft genug vor, dass man da was regredieren kann oder gibt es die ID jeweils nur einmal?
Jede ID kommt i.d.R. mehrfach vor. Die Daten beziehen sich auf den Zeitraum 2010 bis 2018. Solange alle Daten einer Bank vorliegen, kann eine ID also max. 9 Mal vorkommen.

-> Was meinst Du mit regredieren? Das verstehe ich leider nicht.



Wenn es sie mehrfach gibt, sind dann die anderen Variablen immer unterschiedlich oder jedesmal fast gleich?
Net Interest Margin, Lagged Net Interest Margin, ThreeMonthRate, Spread_gleitend, DepositOverLiabilities, NetLoansOverTotalEarningAssets, TotalAssets, GDP_Growth sind für jede ID in jedem Jahr anders.

Allerdings haben die ThreeMonthRate, Spread_gleitend, GDP_Growth für jede ID innerhalb eines Jahres den gleichen Wert, da es makrogeografische Daten sind.

Würde es Dir helfen, wenn ich den Datensatz als Excel Datei hochlade?

Ich danke dir jetzt schon tausend Mal für Deine Hilfe! Ich würde mich tierisch freuen, wenn Du mir noch weiterhelfen könntest!!! Vielen Dank!

Re: Vif Werte - Multiple lineare Regression

Verfasst: Do Jan 07, 2021 10:15 pm
von EDi
Vllt zeige ich dir hierzu einfach einmal Ergebnisse der jeweiligen Regressionen.
Irgendwas fehlt hier. ID taucht gar nicht auf - warum?

Re: Vif Werte - Multiple lineare Regression

Verfasst: Fr Jan 08, 2021 8:25 am
von Xtra14
EDi hat geschrieben: Do Jan 07, 2021 10:15 pm
Vllt zeige ich dir hierzu einfach einmal Ergebnisse der jeweiligen Regressionen.
Irgendwas fehlt hier. ID taucht gar nicht auf - warum?
Sorry, das war mein Fehler. Die habe ich schlichtweg nicht mitkopiert...

Code: Alles auswählen

Call:
lm(formula = NetInterestMargin ~ LaggedNetInterestMargin + ThreeMonthRate + 
    Spread_gleitend + DepositOverLiabilities + NetLoansOverTotalEarningAssets + 
    TotalAssets + GDP_Growth + factor(ID), data = Regression)

Residuals:
      Min        1Q    Median        3Q       Max 
-0.008355 -0.000589  0.000037  0.000648  0.008355 

Coefficients:
                                    Estimate    Std. Error t value             Pr(>|t|)    
(Intercept)                    -0.0034927950  0.0009730039   -3.59              0.00033 ***
LaggedNetInterestMargin         0.3103839349  0.0129748101   23.92 < 0.0000000000000002 ***
ThreeMonthRate                  0.2775793536  0.0067644796   41.03 < 0.0000000000000002 ***
Spread_gleitend                 0.2258740659  0.0095473241   23.66 < 0.0000000000000002 ***
DepositOverLiabilities          0.0085835618  0.0007358198   11.67 < 0.0000000000000002 ***
NetLoansOverTotalEarningAssets  0.0112520769  0.0005557480   20.25 < 0.0000000000000002 ***
TotalAssets                    -0.0000000462  0.0000000875   -0.53              0.59755    
GDP_Growth                     -0.0195195295  0.0021123024   -9.24 < 0.0000000000000002 ***
factor(ID)2                    -0.0019990075  0.0007189169   -2.78              0.00545 ** 
factor(ID)3                    -0.0026470266  0.0007526152   -3.52              0.00044 ***
factor(ID)4                    -0.0037155840  0.0010847951   -3.43              0.00062 ***
factor(ID)5                    -0.0025941331  0.0007525234   -3.45              0.00057 ***
factor(ID)6                    -0.0035259499  0.0011309780   -3.12              0.00183 ** 
factor(ID)7                    -0.0020654085  0.0008314452   -2.48              0.01302 *  
factor(ID)8                    -0.0032493940  0.0014397782   -2.26              0.02406 *  
factor(ID)9                    -0.0007842166  0.0010382642   -0.76              0.45010    
factor(ID)10                   -0.0050220653  0.0009295480   -5.40  0.00000006895570736 ***
factor(ID)11                   -0.0015770239  0.0007598837   -2.08              0.03801 *  
factor(ID)12                   -0.0061194917  0.0013728823   -4.46  0.00000849291405527 ***
factor(ID)13                    0.0005165238  0.0007074839    0.73              0.46538    
factor(ID)14                   -0.0037538834  0.0007354735   -5.10  0.00000034587513813 ***
factor(ID)15                    0.0047335030  0.0008474279    5.59  0.00000002461115552 ***
factor(ID)16                    0.0000177175  0.0008326507    0.02              0.98302    
factor(ID)17                   -0.0016444513  0.0008362910   -1.97              0.04932 *  
factor(ID)18                   -0.0037955840  0.0012113025   -3.13              0.00174 ** 
factor(ID)19                   -0.0003702631  0.0007842439   -0.47              0.63686    
factor(ID)20                    0.0000132276  0.0008287255    0.02              0.98727    
factor(ID)21                    0.0011967442  0.0009047820    1.32              0.18600    
factor(ID)22                   -0.0034682371  0.0008537313   -4.06  0.00004936931416052 ***
factor(ID)23                    0.0025225764  0.0009128846    2.76              0.00574 ** 
factor(ID)24                    0.0000138753  0.0009069810    0.02              0.98779    
factor(ID)25                   -0.0029207766  0.0010613474   -2.75              0.00595 ** 
factor(ID)26                   -0.0028003518  0.0007380493   -3.79              0.00015 ***
factor(ID)27                   -0.0007348047  0.0009105279   -0.81              0.41970    
factor(ID)28                   -0.0007690109  0.0008358098   -0.92              0.35758    
factor(ID)29                   -0.0019433879  0.0007860094   -2.47              0.01345 *  
factor(ID)30                    0.0015113984  0.0007903845    1.91              0.05591 .  
factor(ID)31                   -0.0039534609  0.0009504462   -4.16  0.00003246345876791 ***
factor(ID)32                   -0.0003897465  0.0009051381   -0.43              0.66678    
factor(ID)33                   -0.0031362862  0.0017843588   -1.76              0.07887 .  
factor(ID)34                   -0.0020689613  0.0010752850   -1.92              0.05440 .  
factor(ID)35                   -0.0030100701  0.0007312927   -4.12  0.00003920875359581 ***
factor(ID)36                   -0.0010012631  0.0007569858   -1.32              0.18600    
factor(ID)37                   -0.0009606619  0.0008357122   -1.15              0.25040    
factor(ID)38                   -0.0034866284  0.0008359663   -4.17  0.00003091497498174 ***
factor(ID)39                   -0.0013089367  0.0010409508   -1.26              0.20866    
factor(ID)40                    0.0008973302  0.0007270868    1.23              0.21721    
factor(ID)41                   -0.0045474200  0.0007921962   -5.74  0.00000001005903989 ***
factor(ID)42                   -0.0025782099  0.0007972579   -3.23              0.00123 ** 
factor(ID)43                   -0.0016796550  0.0007856746   -2.14              0.03258 *  
factor(ID)44                   -0.0054196457  0.0036995054   -1.46              0.14300    
factor(ID)45                   -0.0021713978  0.0007534100   -2.88              0.00397 ** 
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factor(ID)48                    0.0001042735  0.0007330433    0.14              0.88689    
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factor(ID)73                   -0.0013485282  0.0009089337   -1.48              0.13797    
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factor(ID)113                  -0.0032863221  0.0008213832   -4.00  0.00006407627505520 ***
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factor(ID)115                  -0.0027006027  0.0007327304   -3.69              0.00023 ***
factor(ID)116                   0.0009221662  0.0013630802    0.68              0.49874    
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factor(ID)122                  -0.0048721998  0.0009196552   -5.30  0.00000012263646200 ***
factor(ID)123                  -0.0010029568  0.0009077090   -1.10              0.26925    
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factor(ID)125                  -0.0066291165  0.0010859392   -6.10  0.00000000111596597 ***
factor(ID)126                  -0.0010940491  0.0007125582   -1.54              0.12476    
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factor(ID)130                  -0.0013495050  0.0008205175   -1.64              0.10010    
factor(ID)132                  -0.0031291331  0.0009465112   -3.31              0.00095 ***
factor(ID)133                  -0.0026013792  0.0007900885   -3.29              0.00100 ** 
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factor(ID)136                   0.0007884630  0.0010442585    0.76              0.45026    
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factor(ID)138                   0.0009401709  0.0010456656    0.90              0.36864    
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factor(ID)140                  -0.0047358308  0.0008501066   -5.57  0.00000002679056809 ***
factor(ID)141                   0.0019096062  0.0009075269    2.10              0.03542 *  
factor(ID)142                  -0.0020332957  0.0011897525   -1.71              0.08752 .  
factor(ID)143                   0.0004958668  0.0007923582    0.63              0.53147    
factor(ID)144                  -0.0022366691  0.0013320068   -1.68              0.09319 .  
factor(ID)145                  -0.0035597167  0.0008065556   -4.41  0.00001040488196104 ***
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