For the OLS estimation,the adjusted

For the OLS estimation,the adjusted R-square of 0.6059 also indicates that demographic characteristics account for 60.59% of the variations in thedemand for life insurance in Africa compared with 33.48% for the financial variables. We thus conclude that demographiccharacteristics drive the insurance consumption in Africa and in line with the findings of Elango and Jones (2011) who alsofound similar results for emerging economies.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับการประเมิน OLS ตาราง R ปรับของ 0.6059 ยังบ่งชี้บัญชีนั้นลักษณะประชากร 60.59% ของการเปลี่ยนแปลงในการ thedemand การประกันชีวิตในแอฟริกาเมื่อเทียบกับ 33.48% สำหรับตัวแปรการเงิน เราจึงสรุปได้ว่า demographiccharacteristics ขับปริมาณการประกันภัย ในแอฟริกา และสอดคล้อง กับผลการวิจัยของ Elango และโจนส์ (2011) ที่ alsofound ผลที่คล้ายกันสำหรับประเทศเกิดใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับประมาณการ OLS, ปรับ R-ตาราง 0.6059 นอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าลักษณะทางประชากรบัญชีสำหรับ 60.59% ของการเปลี่ยนแปลงใน thedemand ประกันชีวิตในแอฟริกาเมื่อเทียบกับ 33.48% สำหรับตัวแปรทางการเงิน เราจึงสรุปได้ว่าขับรถ demographiccharacteristics การบริโภคประกันในทวีปแอฟริกาและสอดคล้องกับผลการวิจัยของ Elango และโจนส์ (2011) ที่ alsofound ผลที่คล้ายกันสำหรับประเทศเศรษฐกิจเกิดใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สำหรับทั้งการปรับ r-square ของ 0.6059 ยังระบุว่า ลักษณะทางประชากร 60.59 % ของบัญชีสำหรับการเปลี่ยนแปลงในความต้องการประกันชีวิตในแอฟริกาเมื่อเทียบกับ 33.48 % สำหรับตัวแปรทางการเงิน เราจึงสรุปได้ว่า ลักษณะทางประชากรขับรถประกันการบริโภคในแอฟริกาและสอดคล้องกับผลการวิจัยของ elango และโจนส์ ( 2011 ) ซึ่งพบผลที่คล้ายกันสำหรับประเทศเกิดใหม่ .