Hallo Zusammen,
leider bin ich Statistik ein kompletter Anfänger und habe in R noch weniger Erfahrung. Nichtsdestotrotz habe ich mich daran versucht und ich hoffe ihr könnt mir helfen bzw. tipps geben. Eventuell hat bereits jemand mein Vorhaben selber schon umgesetzt.
Ich möchte gerne für den DAX, MDAX, SDAX etc. die Kalender Effekte (Halloween-, Januar, Montags-Effekt) von 2000-2019 untersuchen.
Für den Halloween und Januar Effekt habe ich die monatlichen stetigen Renditen der jweiligen Indices genommen. Die Regression soll in einem Zeitinverall von je 5 Jahren stattfinden. Also würde ich die Regression immer wieder um ein Jahr weiter schieben, um die t-Werte grafisch abzutragen.
Am Beispiel Halloween, habe ich in meinem Datensatz die Spalte "Season" mit Winter (Nov.-Apr.) und Summer (Mai-Okt.) vergeben, so dass R diese Variable als Factor erkennt, hoffentlich.
Mein Regression:
reg1_dax<-lm(redax~season)
summary(reg1_dax)
Leider weiß ich nicht, ob ich hier einen totalen Denkfehler eingebaut oder etwas wichtiges vergessen habe. In empirischen Untersuchungen kommt für den Zeitraum 2000-2004 ein t-Wert von ca. 1 raus (nicht Signifikant). Bei mir liegt der t-Wert allerdings drüber oder drunter, je nachdem welches Knöpfchen ich drücke. Sorry, aber bin wirklich Anfänger. Ich hab auch schon über google oder youtube Tutorials versucht mein vorhaben zu finden, allerdings ohne Erfolg.
Zusätzlich ist mein R² ziemlich klein zwischen 0,01-0,03%.
Nächstes Thema ist, ob ich zum Beispiel zoo benutzen muss? Macht es einen Unterschied? Ich weiß, dass es sich bei dieser Art von Analyse um Zeitreihen handelt.
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rm(list=ls(all=TRUE))
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library(tseries)
library(fUnitRoots)
library(fts)
library(lmtest)
library(sandwich)
library(systemfit)
library(MASS)
library(plm)
# Daten einlesen
data_table <- read.table(file.choose(), header = TRUE, sep = ";", dec = ",")
head(data_table)
attach(data_table)
reg1_dax<-lm(redax~season)
summary(reg1_dax)
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#Zoo versuch? unterschied ohne?
date <- data_table[,1]
dax <- data_table[,2]
redax <- data_table[,3]#stetige Rendite
month <- data_table[,4]
season <- data_table[,5]
DateStamp = as.Date(date,format="%d.%m.%Y")
zreDax = zoo(redax,DateStamp)
zData <- merge(zreDax, season)
zDataPrice <- zData[complete.cases(zData)]
zDataIS <- window(zDataPrice, start = "2000-01-30", end = "2004-12-31")
head(zDataIS)
tail(zDataIS)
zDAX = zDataIS[,1]
zSEASON = zDataIS[,2]
zSEASON <- as.factor(zSEASON)
reg_z<-lm(zDAX~zSEASON)
summary(reg_z)
Vielen Dank vorab.
LG
Chris