FRI 구축에서 제외된 유일한 변수는 법정지불준비율(LRR)인데, 그 이유는 각각의 고유성이 0.5를 초과하기 때문이다. 나머지 6개 구성 요소는 다중 공선성과 과잉 매개변수화 문제를 모두 처리한다는 장점이 있는 PCA 기술을 사용하여 단일 FRI를 구성하는 데 사용됩니다[ 28 ]. 샘플링 적합성 측정(MSA) 값은 전체 테스트와 개별 변수 모두에서 0.50을 초과할 것으로 예상됩니다. 0.50보다 작은 값을 갖는 변수는 요인 분석에서 한 번에 하나씩 생략되어야 하며, 매번 가장 작은 변수는 생략되어야 합니다. 공동체성은 모두 0.5 이상, 고유성은 0.5 미만이어야 합니다[ 27 ]. 이러한 모든 테스트는 수행되었으며 표준보다 훨씬 높은 것으로 나타났습니다. 주성분에 대한 Horn의 병렬 분석 결과는 하나의 성분 또는 요인을 유지합니다. 대신 머리카락은 조정되지 않은 고유 값을 사용하고 2가지 요소를 유지합니다(표 3 ). 본 분석은 Hair 또는 Kaiser의 결과만을 재현하기 위해 2가지 요인으로 진행됩니다. 샘플링 적절성에 대한 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 측정값은 0.5를 훨씬 넘는 0.855로 나타났습니다. KMO 검정통계량이 0.5보다 크다는 것은 선택된 표본자료가 요인분석에 사용될 수 있음을 의미한다[ 40 ](표 4 ). 표 3 FRI의 주성분 요인 분석/상관관계 풀 사이즈 테이블 표 4 회전 인자 로딩(패턴 행렬) 및 고유 분산 풀 사이즈 테이블 진단 테스트 모델의 효율성과 추정된 매개변수의 일관성을 유지하기 위해 여러 가지 진단(추정 후) 테스트를 수행하는 것이 일반적입니다. 이분산성, 다중공선성, 정규성, 계열상관, 모형 안정성에 대한 검정 결과는 Table 5 와 같다 . 모델은 lngdpc, DCP, Z 등 다중공선성이 있는 변수를 별도로 처리하였습니다. 모델 안정성 테스트는 CUSM과 CUSMSQ를 도식화하여 수행되었으며, 두 모델 모두 추정된 모델이 표본 기간 동안 안정적인 것으로 나타났습니다. CUSUM 검정은 본질적으로 절편의 불안정성에 대한 검정이고 CUSUM 제곱 검정은 본질적으로 회귀 오류 분산의 불안정성에 대한 검정인 것으로 나타났습니다[ 55 ]. 구글 상위노출 비제이벳 LCK토토 롤토토 E스포츠토토 무료스포츠중계 무료스포츠중계 성인용품 성인용품 강남달토 강남레깅스룸 카지노솔루션 토토솔루션 제작 구글상위노출 먹튀검증사이트 11