결과적으로 모델의 변수

데이터 분석 및 결과 기술통계분석 본 연구에 사용된 변수에 대한 기술통계 분석은 Table 3 과 같다 . 각 변수에 대한 데이터는 최대값, 최소값, 평균값, 중앙값 및 표준편차로 표에 표시됩니다. 표 3 기술통계분석 결과 풀 사이즈 테이블 표 3 에 따르면 ROA, CAD, BRNCH, AM, DEP 및 AQ의 평균값은 0.008943, 0.113338, 0.775225, 0.681582, 173.1012 및 0.014260이며 표준 편차는 0.004118, 0.030472, 0.092562입니다. , 0.082782, 116.7145 및 각각 0.023677입니다. 또한 거시경제 요인의 GDP, INF, EXR 및 ST의 평균값은 각각 0.084743, 0.058857, 81.04143 및 0.220571이며 표준편차는 0.034764, 0.005070, 2.943172 및 0.040305입니다. 또한 표 3은 모델의 각 변수에 대한 평균 및 중앙값이 은행 관련 요인과 거시경제 요인 모두에 대해 일관됨을 보여줍니다. 결과적으로 모델의 변수는 정규분포를 따른다고 가정할 수 있습니다. 상관관계 및 다중공선성 분석 피어슨 상관 계수는 성능 지표입니다 [ 30 ]. 상관 계수는 선택한 변수 간의 무작위 관계를 설정하기 위해 연구에 사용됩니다. 박일과 오[ 86 ]는 상관관계 및 회귀분석이 인과관계를 추론하지 못한다고 결론을 내렸으나, 인과관계 추론을 위해서는 추가적인 분석이 필요하다. 표 4는 각 변수 간의 관계를 보여줍니다. 은행 관련 요인의 경우 DEP(-0.224), AQ(-0.026), BRNCH(-0.503)는 ROA와 음의 관계를 갖는 반면, CAD(0.237)와 AM(0.028)은 ROA와 양의 관계를 갖는 것으로 나타났습니다. ROA. 구글상위노출 강남노래방 강남레깅스룸 카지노솔루션 카지노솔루션 제작 카지노솔루션 제작 피망머니상 구글백링크 먹튀사이트신고 먹튀검증사이트 11