Working Paper Series - Institut für Finanzwirtschaft - Technische ...

Appendix A: Mathematischer Anhang XVIII
nicht durchführbar sein. 84 Bei zunehmender Multikollinearität werden die Schätzungen der
Regressionsparameter immer unzuverlässiger. Um diesem Phänomen zu begegnen, ist es
notwendig die entsprechende Variable aus dem Modell zu entfernen. Ist dieses nicht möglich,
da die Variable zu den primär zu untersuchenden Faktoren gehört, muss die resultierende Unsicherheit
in Kauf genommen werden. Ferner könnte auch der Stichprobenumfang vergrößert
werden oder die Variable transformiert werden. 85 Letztendlich sollten die Auswirkungen der
Multikollinearität durch verschiedene Alternativrechnungen bestimmt werden und dann anhand
des Sachverhaltes die richtige Strategie gewählt werden.
Die Annahme der Normalverteilung der Störgrößen ist für die Gültigkeit der statistischen
Tests wichtig. Meist kann diese Eigenschaft schon aus dem zentralen Grenzwertsatz der Statistik
abgeleitet werden, so dass für Untersuchungen mit einer großen Stichprobengröße diese
Eigenschaft üblicherweise vorausgesetzt werden kann. Die Regressionsanalyse erweist sich
grundsätzlich als relativ robust gegenüber kleinen Verletzungen der Annahmen und ist daher
ein flexibles und vielseitig anwendbares Verfahren zur statistischen Analyse.
84 Vgl. Neubauer (2002), S. 232ff.
85 Vgl. Backhaus (2002), S. 90f.