Verlag:
University of Hamburg, Faculty of Business, Economics and Social Sciences, Chair for Economic Policy, Hamburg
Zusammenfassung:
In empirischen Analysen werden Testergebnisse häufig tabellarisch als statistisch signifikante oder insignifikante Resultate ausgewiesen. Der vorliegende Beitrag beschäftigt sich mit der sachgerechten Interpretation der insignifikanten Resultate und der Analyse möglicher Ursachen. Als Beispiel dienen uns die Daten und Regressionsmodelle aus der Untersuchung von Hagn and Maennig (2009) zu den potentiellen Beschäftigungseffekten der Fußball-Weltmeisterschaft 2006. Wir berechnen Kennzahlen zur Diagnose der Fast-Multikollinearität der Regressoren und empirische Gütefunktionen der relevanten t-Tests unter Berücksichtigung von autokorrelierten und heteroskedastischen Störgrößen mit Hilfe von Simulationsrechnungen. Außerdem betrachten wir zwei leicht modifizierte Modellvarianten und sogenannte Äquivalenztests. Unser Beitrag ist als Anregung zur Verwendung weiterer Diagnosewerkzeuge gedacht, um Testentscheidungen besser abzusichern.
