Ergebnisse der Parameterschätzung eines CAPM-Modells mit lückenhaften Daten.
Schätzungen können unter der Annahme, dass der GOOG-Beta-Koeffizient in statistischer Hinsicht nicht von null abweicht, auch an lückenhaften Daten vorgenommen werden ( oben links;Werte in Klammern sind die t-Werte ).Mithilfe einer SUR lässt sich danach ein statistisch signifikanter GOOG-Beta-Koeffizient identifizieren ( unten rechts ).
Mit der Funktion zum Schätzen fehlender Daten lässt sich der Einfluss der Datenqualität auf Ihre Modelle und Simulationen ermitteln.
www.mathworks.deResults of estimating CAPM model parameters with missing data.
You can estimate with missing data ( parenthetic values are the t-statistic ), suggesting the GOOG Beta coefficient is not statistically different from zero ( top left ), and use seemingly unrelated regression to identify a statistically significant Beta coefficient for GOOG ( bottom right ).
Missing data estimation functionality helps you determine the effect of data quality on your models and simulations.
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