Fixed-Effects-Modell

Das Fixed-Effects-Modell ist ein statistisches Verfahren, das in der ökonometrischen Analyse eingesetzt wird, um den möglichen Einfluss unbeobachteter Heterogenität auf die abhängige Variable zu berücksichtigen. Es ist eine Methode, um Panel- oder Längsschnittdaten zu analysieren, bei denen beobachtete Einheiten über einen Zeitraum hinweg beobachtet werden.

In der ökonomischen Forschung sind sowohl individuelle als auch zeitliche Unterschiede von großer Bedeutung. Ein Fixed-Effects-Modell ermöglicht es, diese Unterschiede zu berücksichtigen und gleichzeitig andere potenzielle Einflussfaktoren zu kontrollieren.

Die Grundidee des Fixed-Effects-Modells besteht darin, für jeden individuellen oder zeitlichen Einflussfaktor eine Dummy-Variable zu erstellen. Eine Dummy-Variable ist eine binäre Variable, die den Einfluss einer bestimmten Kategorie bzw. eines bestimmten Zeitpunkts auf die abhängige Variable quantifiziert. Indem diese Dummy-Variablen in das Modell eingeführt werden, wird der Einfluss der individual- oder zeitgebundenen Heterogenität berücksichtigt und kontrolliert.

Bei einer statistischen Analyse mit dem Fixed-Effects-Modell werden die Koeffizienten der Dummy-Variablen geschätzt, um Aussagen über den Einfluss der einzelnen Faktoren auf die abhängige Variable zu treffen. Die Koeffizienten können interpretiert werden, um beispielsweise Auswirkungen von individuellen Unterschieden zwischen Unternehmen oder zeitgebundenen Effekten auf den Aktienkurs zu analysieren.

Dank der Verwendung des Fixed-Effects-Modells lassen sich störende Einflüsse der unbeobachteten Heterogenität reduzieren. Dies ermöglicht eine genauere Analyse und Interpretation der abhängigen Variable. Die Schätzergebnisse aus dem Fixed-Effects-Modell können somit zu einer fundierten Entscheidungsfindung für Investoren und Analysten beitragen.

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