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World File Search System因变量
引用该文档Gulcemal，Tuba（2020）。人类发展指数对发展中国家GDP的影响：小组数据Anaysis。 Econo杂志
抽象目的 - 本研究的主要目的是测试人力和物理资本对GDP的影响。这项研究旨在通过使用总固定资本形成作为物理资本指标和教育支出，出生时的预期寿命作为人力资本指标来实现这一目标 - 本研究旨在通过使用16个发展中国家的16个发展中国家在1990年期内使用16个发展中国家的GDP的长期影响，以确定物理和人类资本对GDP的长期影响。在既定模型中，增长（GDP）是因变量，人类发展指数（HDI），通货膨胀（INF），政府资本，ODA被代理为官方发展助理，投资（INV）作为外国直接投资和劳动力（LAB）作为独立和控制变量。采用随机和固定效应估计技术来分析和评估经济增长与人类发展指数之间的重要性关系。发现 - 根据测试结果，人类发展支持经济增长。可以注意到，通货膨胀是显着的，并且与我们的样本和时期的经济增长和发展具有负相关关系。可以记录到，劳动（实验室）具有重要意义，并且与经济增长呈正相关。政府资本（GC）被认为与增长（GDP）呈正相关，并且也很重要。结论 - 研究的主要发现和结果表明，人类发展对发展中国家经济增长和发展的积极和重大影响。JEL代码：0150，0160，047这项研究采用人类发展指数作为关注的主要变量，GDP被认为是通货膨胀，资本总额，外国直接投资和劳动力作为控制变量的因变量。这项研究还提出了这样的发现，即劳动与大多数研究人员所记录的那样，劳动与增长有积极而显着的关系。应该为人力资本的发展做出更多的政府努力。在预期寿命领域，政府应为每个公民提供良好，更好的医疗保健政策和设施，健康保险。关键词：人类发展指数，经济增长，发展中国家，随机效应，固定效应。
基于脑的学习在阅读教学中的应用......
摘要 本研究的目的是描述基于大脑的学习在 MA As'adiyah Ereng-Ereng Bantaeng Regency 一年级学生阅读理解教学中的应用。研究采用的方法是描述性定量方法。本研究的变量是自变量（基于大脑的学习的应用）和因变量（阅读理解教学）。本研究的对象是 2010/2011 学年 MA As'adiyah Ereng-Ereng Bantaeng Regency 一年级学生。总人数为 22 名学生。研究样本为 22 名学生，采用全样本技术。本研究的工具是阅读理解测试。数据结果表明分类良好。后测平均分数为 (80)，后测标准差为 9.1。根据研究结果和讨论，研究人员得出结论，基于大脑的学习方法可以很好地应用于对 MA As'adiyah Ereng-Ereng 一年级学生的阅读理解教学。关键词：基于大脑的学习、教学、阅读理解 1. 简介
投资对尼泊尔经济的乘数效应
投资是指对物质资本和人力资本的支出，是按支出法计算的国内生产总值的组成部分之一。乘数效应解释了由于投资变化而导致的国民收入变化程度。本研究旨在找出总投资与经济增长之间的关系，并进一步使用线性回归模型估算尼泊尔经济的投资乘数系数，该模型取 2002/03 财年至 2022/23 财年的时间序列数据。国内生产总值是因变量，资本形成总额是自变量。二手数据是从尼泊尔中央银行的出版物中收集的，并使用 SPSS 统计软件进行处理和分析。尼泊尔在此期间的资本形成总额代表总投资。通过对收集到的数据的分析，可以发现资本形成总额与国内生产总值之间存在正相关且显著的关系。估计的投资乘数系数为 2.645（t 值 = 23.772；p 值 <0.001）。
plm：面板数据的线性模型
描述一组模型和（稳健）协方差矩阵的估计量，以及面板数据计量经济学的检验，包括内/固定效应、随机效应、间效应、一阶差分、嵌套随机效应以及工具变量（IV）和豪斯曼-泰勒式模型、面板广义矩法（GMM）和一般 FGLS 模型、均值组（MG）、平均 MG、共同相关效应（CCEMG）和具有共同因子、变量系数和有限因变量模型的合并（CCEP）估计量。测试函数包括模型规范、序列相关、横截面相关性、面板单位根和面板 Granger（非）因果关系。典型的参考文献是一般计量经济学教科书，例如 Baltagi (2021)，《面板数据的计量经济学分析》(< doi:10.1007/978-3-030-53953-5 >)、Hsiao (2014)，《面板数据分析》(< doi:10.1017/CBO9781139839327 >) 以及 Croisant 和 Millo (2018)，《使用 R 的面板数据计量经济学》(< doi:10.1002/9781119504641 >)。
金融包容性和经济发展
本文探讨了金融包容性是否有助于巴西的经济发展。这项研究通过描述性统计分析以及统计回归和相关性进行，使用了从巴西中央银行 (BACEN)、联合国发展计划署 (UNDP) 和国际货币基金组织 (IMF) 收集的二手数据。该项目的研究期为 2004 年至 2017 年。研究结果表明，巴西的金融包容性与经济发展之间存在正向统计相关性，这在皮尔逊相关矩阵中得到了体现，该矩阵由人类发展 (HDI) 的因变量和作为金融包容性的代理的自变量、银行分支机构的数量和巴西的货币流动性指数表示。发现的值分别为 0.899 和 0.938。这表明，金融包容性是经济发展的重要驱动力，通过正规金融系统的获取、使用和质量来促进，并有助于巴西的经济发展。
评估经济健康 - Gertjan的演讲...
注释：对于所有列，因变量是从2019年第4季度到2020 Q2的真实GDP的变化。样本包括53个国家，在估算时，在重新定位数据流中可以使用Q2 GDP增长。通过牛津严格指数的平均值来衡量每个国家/地区非药物干预措施（NPI）的实施（Hale等人2020）在本季度；爆发严重性变量COVID表示在季度内每100万流行中的新Covid-19死亡人数，如Refinitiv DataStream所报道。对于仪器变量（IV）规格，该仪器集包括所有内源变量的滞后以及该国联合国M49 M49中间区域内的爆发严重程度，但不包括其自身爆发。IV2规范还增加了该地区内的平均严格性（不包括自己的），直到该国首次将每百万人为3人死亡的天数与仪器组合。
分析学生对高等教育人工智能技术的态度和行为
摘要：在本研究中，我们旨在为现有的人工智能 (AI) 在教育中的应用文献做出贡献。我们探索影响学生对高等教育中使用 AI 的行为和态度的因素。我们采用了定量方法，使用了广泛的采用理论和模型，包括统一的接受理论和技术使用模型。我们制定了假设并验证了概念模型。使用问卷收集了 350 名学生的数据。应用结构方程模型 (SEM) 来估计因变量和自变量之间的关系。根据 SEM 结果，我们发现尽管感知风险对学生的态度产生负面影响，但绩效期望和便利条件等因素显着影响了学生的态度及其在教育中使用 AI 的行为意图。结果还表明，努力预期不会显著影响对高等教育中使用人工智能的态度。本研究的最后讨论了研究的局限性。
政府支出和经济增长
本文通过经验分析了根据GDP增长与政府支出，GDP和人口衡量的经济增长之间的关系。它采用了2001年至2021年117个国家相关变量的年度横截面时间序列数据。随机效应模型用于分析。通过BREUSCH和PAGAN LM测试对数据的池能力进行了测试，该测试证实了合并的OLS不适用于模型。然后进行了Hausman规范测试，以在固定效应或随机效应模型之间进行选择。该模型的Hausman规范测试表明，随机效应模型适用于分析数据。因此，随机效应回归用于找到解释性的后果以及对因变量的控制变量。政府支出作为解释变量，即使在控制人口和贸易开放性的情况下，也与经济增长有着积极的关系。将两个控制变量描述为与经济增长有积极的关系。
Allan Afuah CV 31december2024 v3.3 -Michigan Ross
什么是策略？策略是关于获胜的，业务策略的定义因变量是公司的总体绩效 - 企业资本化等。两个理论观点 - 定位学校（TPS）和基于资源的观点（RBV） - 至少从1990年代开始就统治了商业战略的研究和教学。tps主要归因于迈克尔·波特（Michael Porter）教授，并坚持认为，在有吸引力的行业中，一套与差异化或低成本策略相关的连接活动，该公司的盈利能力比其竞争对手高。通过差异化，例如，公司可以在不打架的情况下获胜 - 没有追求价格战争，没有人，甚至没有人获胜。RBV首先是由Jay Barney，Birger Wernerfelt和CK Prahalad教授阐明的，并认为具有比竞争对手高的盈利能力的率是基于难以模仿的稀有宝贵资源。我的研究与这些主要的理论观点和获胜，因此是战略有什么关系？很多！
基础设施建设对经济增长的影响
印度尼西亚西部（TWI）和印度尼西亚东部（TEI）之间的发展差距仍然相当明显，这一差距可以从由特别拨款基金（DAK）、长途公路基础设施（IPJ）和建筑工人（TKK）组成的基础设施发展中看出。本研究旨在确定基础设施发展对经济增长的影响。所用数据是使用面板数据回归分析的二手数据。本研究结合了时间序列数据（即2015-2019年）和印度尼西亚34个省的横截面数据。使用的因变量是经济增长，而本研究中的自变量是特别拨款基金（DAK）、长途公路基础设施（IPJ）、建筑工人（TKK）和虚拟变量，即KBI和KTI之间的差异。研究结果表明，DAK对经济增长有正向但不显著的影响。同时，IPJ和TKK对经济增长有正向且显著的影响。KBI和KTI之间也存在差异，即KBI的经济增长更快。