풀 회귀 모델
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작성자 천재 작성일24-04-03 13:25 댓글0건관련링크
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패널 데이터 분석
가설 검증을 위해 정량적 데이터 분석에는 ' Stata 15 ' 소프트웨어를 사용했다. CSR과 FP의 관계를 테스트하기 위해 2014년과 20의 데이터를 수집했습니다. CSR과 FP 사이의 관계를 테스트하기 위해 많은 학자들이 회귀 분석을 사용했습니다[ 36 , 38 ]. 그러나 이러한 종류의 분석은 다중 공선성 오류로 인해 비판을 받았습니다[ 189 ]. 따라서 이러한 오류를 피하기 위해 본 연구에서는 패널 데이터를 사용할 예정이며, 패널 데이터는 CSR과 FP의 관계를 확인하기 위해 학계에서 널리 사용되어 왔다[ 111 , 180 ].
연구에 사용된 모델
본 연구에 사용된 CSR 차원은 지역사회, 환경, 직장 및 다양성입니다. 반면, 재무성과 차원은 ROA, ROE, EPS이며, 본 연구에서 사용된 통제변수는 기업 규모이다. 본 연구의 독립변수와 종속변수는 각각 CSR과 FP이다. CSR과 FP의 직접적인 관계를 추정하기 위해 본 연구에서 사용된 3가지 종속변수(ROA, ROE, EPS) 방정식은 다음과 같이 표현될 수 있다.
여기서 ROA = 자산 수익률, ROE = 자기자본 수익률, EPS = 주당 이익, Comm = 커뮤니티, Div = 다양성, Env = 환경, Wor = 업무입니다.
CSR과 FP의 간접적인 관계를 추정하기 위해 위 식에 조절변수를 포함시켰으며 이는 다음과 같이 기술할 수 있다.
여기서 ROA = 자산 수익률, ROE = 자기자본 수익률, EPS = 주당 이익, Comm = 커뮤니티, Div = 다양성, Env = 환경, Wor = 작업, Fsize = 회사 규모(총 자산의 자연 로그).
본 연구에서는 세 가지 종류의 패널 데이터 모델, 즉 OLS(Ordinary Least Square)에 의한 풀 회귀 모델, 고정 효과 모델, 랜덤 효과 모델을 사용했습니다. 통합 회귀 모델에서는 데이터의 시계열 및 단면 특성을 무시하고 모든 데이터를 함께 통합했습니다. 따라서 풀 회귀가 모든 데이터를 하나로 결합할 때 존재할 수 있는 데이터의 이질성을 무시합니다[ 152 ].구글상위노출
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