표 1 1992~2016년 변수의 기술통계 풀 사이즈 테이블 SDM, SAR, SEM, SAC 및 GSPRE 모델과 모든 모델에 대한 두 가지 고정 및 무작위 효과가 추정되었습니다. 모델 추정 결과는 다음과 같다. 이 모델에서는 경제 성장, 총 고정 자본 형성, 노동력 증가율, GDP 로그 및 인적 자본이 추정에 중요했습니다. 실제로 그들은 모델의 유효 변수였습니다. 표 2 에 따르면 Hausman 테스트를 통해 SDM, SAR 및 SEM 모델에서 고정 효과 모델이 무작위 효과 모델보다 우수한 것으로 나타났습니다. 세 가지 모형에서는 고정효과 모형이 무작위효과 모형보다 우수하므로 고정효과 모형이 더 적합한 것으로 판단되었다. 또한, 보다 적합한 모델을 선택하기 위한 LR 테스트 결과는 Table 3 과 같다 . Hausman 테스트를 기반으로 LR 테스트에는 5개의 모델이 있으므로 고정 SAR과 고정 SDM 모델 간, 고정 SEM과 고정 SAC 모델 간, 고정 SAR과 고정 SAC 모델 간, 그리고 고정 SAC 모델 간 비교가 가능했습니다. 무작위 SEM 및 무작위 GSPRE 모델. 결과를 바탕으로 한 상태의 SEM, SAC 및 SDM 모델은 고정되었고 다른 상태는 무작위였습니다. Hausman 테스트에 따르면 마지막 모델은 무작위 효과가 있기 때문에 거부되었습니다. R 2 는 SAC, SEM 및 SDM 모델에서 각각 0.1701, 0.1741 및 0.0417이었습니다. SEM 모델은 R 2 가 가장 크기 때문에 수용 가능성이 더 높았으며 결과적으로 더 적합한 모델로 선택되었습니다. 실제로 다른 공간 모델에 비해 "고정 SEM 모델"은 경제 성장과 공간 상관 관계의 영향을 더 잘 설명합니다. 온라인카지노 커뮤니티 구글상단노출 구글 상위 스포츠중계 솔루션 스포츠중계 api 롤 토토 롤 토토 비제이벳 구글상위노출 소액결제현금화 강남달토 강남레깅스룸 성인용품 성인용품 스포츠중계 스포츠중계 구글상위노출 11