Guten Abend,
ich mache gerade eine Paneldatenanalyse und eine abhängige Variable ist die Aktivseite einer Bank (Die Assets). Bevor die Daten in die die Regression kommen, wird allerdings der Logarithmus genommen. Warum macht man dies? Durch den Logarithmus werden die sonst sehr großen Zahlen deutlich kleiner. Aber was ist der Gedankengang dahinter?
den genauen Gedankengang kann dir sicherlich nur der Autor erklären.
Ich vermute aber folgendes: Eines der verbreitesten Finanzmarktmodelle ist das Black-Scholes-Modell, welches davon ausgeht, dass sich Aktien wie eine geometrische Brownsche Bewegung verhalten, d.h. lognormalverteilt ist.
Möchte man nun die Werte dieser Lognormalverteilung bestimmen, so schaut man sich eben die logarithmierten Daten an und approximiert diese durch eine Normalverteilung.
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Black-Scholes-Modell