我正在写一篇关于投资公司及其与可持续金融倡议关系的论文。我使用了307名投资者的面板数据集,其中125人签署了这项可持续倡议。
我想添加一个部分,我测试哪些变量可能会驱使他们签署这个倡议。
我相信我应该使用logit回归,但没有广泛使用这些,我正在寻找一些指导。
当前数据如下所示:
<表类>
投资者
年活动
国家地区策略 签署 tbody><<tr>123米个人混合泳 2002 4.45 法国欧洲VC 1 123米个人混合泳 2003 3.2 法国 欧洲 VC 1 123米个人混合泳 2004 7.8 法国 欧洲 VC 1 Aegon 2005 5.4 荷兰欧洲, 0 Aegon 2006 4.2 荷兰欧洲, 0 Aegon 2007 1.3 荷兰欧洲, 0 表类>
您可以在r中使用glm函数。下面是将国家和活动变量作为独立变量的示例:
# Assuming that your dataframe name is df
my_logit <- glm(signatory ~ activity + country, family = 'binomial', data=df)
# Check the output summary
summary(my_logit)