Die vorliegende Hausarbeit zielt darauf ab, basierend auf den Daten der 45 am besten verdienenden CEOs Amerikas in den größten Unternehmen, den möglichen Zusammenhang zwischen dem Managereinkommen und dem Unternehmenserfolg zu analysieren. Außerdem soll untersucht werden, ob neben den bisher genannten Kriterien Zusammenhänge zu dem Alter der Manager und der Mitarbeiterzahl eines Unternehmens festzustellen sind.
Die vorliegende Untersuchung wurde im Rahmen des Moduls Applied Econometrics mit Hilfe des Statistikprogramms SPSS 25 angefertigt. Grundlage der Analyse bildet der Datensatz basierend auf der Veröffentlichung der USA Today vom 6. April, 2018.2 Da die darin enthaltenen Daten nicht alle möglichen Manager abdecken und wir uns für unsere Untersuchung auf die Anzahl von 45 Manager beschränkt haben, basiert die Regressionsanalyse auf einer Stichprobe. Sofern alle aus dieser Quelle veröffentlichten Daten berücksichtigt werden, beträgt der Umfang der Stichprobe 100 Fälle.
Das Streben nach der Erreichung des unternehmerischen Erfolgs, beispielsweise in Form von hohen Umsätzen und Renditen, ist für die meisten Betriebe zentrales Ziel. Die Ursachen für den Unternehmenserfolg lassen sich durch vielseitige Einflussfaktoren erklären. Fraglich ist nun, ob und inwieweit das Einkommen von Managern eine dieser Einflussfaktoren darstellt und somit eine Rolle für die Erwirtschaftung des Unternehmenserfolgs spielt.
Diesbezüglich stellt die Regressionsanalyse (im Folgenden oft als Regression bezeichnet), als wichtige Teilfunktion in der Ökonometrie, ein Modell zur Untersuchung der Art der Beziehungen zwischen einer endogenen Variable und einer oder mehreren exogenen Variablen dar. Dabei geht zusätzlich eine weiter zufällige Komponente, dem Störterm in die Modellgleichung ein.
Zunächst scheint man davon auszugehen, dass bei steigendem Gehalt des Managers eine positive Auswirkung auf den Unternehmenserfolg generiert werden kann, da dadurch beispielsweise Aspekte wie die Mitarbeiterzufriedenheit oder eine erhöhte Arbeitsmotivation gesichert werden können. Allerdings sind Mitarbeiter zwar ein fundamentaler Bestandteil und häufig auch größte erfolgbringende Komponente, jedoch stellen sie zeitgleich meist auch den größten Kostentreiber von Betrieben dar.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Beschreibung des Datensatzes
2.1. Umsatz
2.2. Einkommen
2.3. Alter
2.4. Mitarbeiterzahl
3. Analyse
3.1. Grafische Evaluation des Datensatzes
3.1.1. Deskriptive Statistik
3.1.2. Häufigkeitsverteilungen (Histogramme)
3.1.3. Streudiagramme
3.2. Regressionsgleichung und Hypothesenformulierung
3.2.1. Regressionsanalyse
3.2.2. Annahmen und Hypothesen
3.3. Multiple Regression und Interpretation
3.3.1. Multiple Regression
3.3.2. Bestimmtheitsmaß
3.3.3. T-Test
3.3.4. Test der Signifikanz (t-Test)
3.3.5. F-Test (Signifikanz der Regressionsgeraden)
3.3.6. Test der Signifikanz (F-Test)
3.4. Multikollinearität
3.4.1. Korrelationsmatrix
3.5. Ausrei ßer
4. Abschlie ßende Betrachtung
5. Quellen
6. Anhang
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