negatives adjustiertes R^2 im Fixed Effects Model

Regressionsmodelle aller Art mit R.

negatives adjustiertes R^2 im Fixed Effects Model

Beitragvon nic85 » Mo 23. Apr 2018, 15:01

Hallo,
ich habe einen Paneldatensatz analysiert und erhalte in einem unbalanced Panel für die Fixed Effects Regression ein Bestimmtheitsmaß von 0,15699 und ein adjustiertes Bestimmtheitsmaß von - 0,032943.

Ich habe 14 unabhängige Variablen, wovon 7 signifikant sind. Selbst wenn ich die nicht signifikanten Variablen entferne, bleibt das adjustierte Bestimmtheitsmaß negativ. Es liegt folglich nicht an den vielen Variablen die nicht signifikant sind.

Liegt die Ursache im Fixed Effects Model an sich? Ist das adjustierte Bestimtmheitsmaß aussagekräftig im Fixed Effects Modell, oder muss ich es in R anders berechnen?
Falls es so stimmt, wie kann ich es interpretieren?

Ich nutze R und das plm Paket. Mein Regressionsoutput sieht wie folgt aus.

plm(formula = C1 ~ LNS + CF + LEV + STLEV + MBV + CAPEX + RD +
DVD + RSK + NWC + AKQ + BIP + INT + INF, data = Dataset,
effect = "individual", model = "within")

Unbalanced Panel: n = 409, T = 1-6, N = 2296

Residuals:
Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max.
-0.1634172 -0.0182540 -0.0016675 0.0154786 0.6002080

Coefficients:
Estimate Std. Error t-value Pr(>|t|)
LNS -0.028075134 0.005349636 -5.2480 1.712e-07 ***
CF 0.008590557 0.017192475 0.4997 0.61737
LEV -0.142349540 0.017201679 -8.2753 2.403e-16 ***
STLEV -0.107100695 0.021268515 -5.0356 5.220e-07 ***
MBV -0.001723121 0.000861375 -2.0004 0.04560 *
CAPEX -0.022864008 0.046630498 -0.4903 0.62396
RD -0.137693906 0.089019245 -1.5468 0.12208
DVD 0.003376907 0.005568398 0.6064 0.54430
RSK 0.000094897 0.000046922 2.0224 0.04327 *
NWC -0.294204262 0.020364170 -14.4472 < 2.2e-16 ***
AKQ -0.115727147 0.029041747 -3.9849 7.011e-05 ***
BIP -0.171642560 0.179174961 -0.9580 0.33821
INT -0.267051024 0.575415277 -0.4641 0.64263
INF -0.164925180 0.314358452 -0.5246 0.59990
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Total Sum of Squares: 3.479
Residual Sum of Squares: 2.9328
R-Squared: 0.15699
Adj. R-Squared: -0.032943
F-statistic: 24.9149 on 14 and 1873 DF, p-value: < 2.22e-16
nic85
 
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Re: negatives adjustiertes R^2 im Fixed Effects Model

Beitragvon jogo » Mo 23. Apr 2018, 20:33

Hallo nic85,

zu den Ursachen zählt auch:
1. schon das normale R² ist gering
2. die Anzahl der unabhängigen Variablen ist nicht ganz klein.

Gruß, Jörg
jogo
 
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Re: negatives adjustiertes R^2 im Fixed Effects Model

Beitragvon nic85 » Mo 23. Apr 2018, 21:04

Vielen Dank.

Also die Berechnung lautet ja wie folgt, für das adjustierte R²:

0,15699-(423*(1-0,15699)/1873)

Es wird aufgrund des fixed effects Modells für jedes Unternehmen ein Regressor hinzugefügt, wodurch Freiheitsgrade verloren gehen.

Jedoch habe ich in R die Methode within gewählt, anscheinend wird es jedoch mittels LSDV gerechnet, oder zumindest das adjustierte R².

Oder muss ich das adjustierte R² nochmal selbst rechnen ohne die Dummys? (also mit entmittelten Werten?)
Hat das adjustierte R² dann überhaupt eine Aussagekraft im fixed effects Modell?
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Re: negatives adjustiertes R^2 im Fixed Effects Model

Beitragvon jogo » Di 24. Apr 2018, 14:09

Hallo nic85,

ich hatte jetzt erstmal mein wissen über einfache lineare Modelle verwendet. Bei den Paneldaten kenne ich mich leider nicht so gut aus (z.B. ob R2adj anders berechnet werden muss).
Hier habe ich noch etwas zum Lesen gefunden:
https://stats.stackexchange.com/search? ... +r-squared

Gruß, Jörg
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