행동 양식

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이 연구는 세계 개발 지표, 가나 은행 통계 게시판 및 가나 투자 진흥 센터(GIPC)에서 얻은 2차 데이터를 사용했습니다. 데이터는 1975년부터 2017년까지입니다. 데이터 분석에 사용된 기술에는 기술 통계, 단위 근 검정, Granger 인과 관계 검정 및 오류 수정 모델(ECM)이 있습니다. 시계열 데이터에 단위 근이 있으면 잘못된 회귀가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 단위 근에 대한 검정을 수행했습니다. Augmented Dickey Fuller 단위 근 검정을 사용하여 데이터 시리즈 변수가 정상인지 비정상인지 검정했습니다. 검정은 단위 근의 존재를 귀무 가설로 사용했고 데이터 시리즈에 단위 근이 없는 것을 대안 가설로 사용했습니다. Augmented Dickey Fuller 단위 근 검정의 일부 제한 사항으로 인해 Phillips-Perron 검정을 삼각 측도 측정으로 사용했습니다. Philips-Perron 검정의 장점은 t 검정 통계량 에 대해 비모수적이라는 점인데 , 단위근에 대한 Augmented Dickey-Fuller(ADF) 검정에서 요구되는 직렬 상관관계 수준을 선택할 필요가 없습니다. 그러나 이 검정은 Dickey-Fuller 검정(DF)과 동일한 추정 체계를 사용하지만 자기 상관관계와 이분산성을 수행하기 위해 통계량을 수정합니다. ADF 검정은 다음과 같이 지정됩니다.

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