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Enregistrement W3042371298 · doi:10.5539/ijef.v12n8p101

Study of the Influence Factors of the Attraction of FDI in the Economy of the Recipient State - Example of Russia

2020· article· en· W3042371298 sur OpenAlexvenueno aff
Stefaniya Tsoneva

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInternational Business and FDI
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentAttractionRecessionState (computer science)SanctionsRussian federationInvestment (military)EconomicsPer capitaNational economyEconomic sanctionsEconomic systemEconomyBusinessMacroeconomicsPolitical scienceEconomic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article focuses on the formation of new scientific decisions regarding the study of factors that influence the attraction of FDI in the economy of the host state using Russia as an example. The study focuses on the need for stimulation of FDI in the Russian economic system so as to overcome the recession and the impact of economic sanctions. Based on the analysis of the dynamics of FDI per capita, inflows, outflows, FDI balances in Russia, as well as a three-year forecast, a conclusion about the critical state of attracting such investments to the economy of the recipient country is made. Separately, on the basis of critical literary analysis, the concept of identifying the factors influencing the attraction of FDI in the host economy is selected, and seventeen of the main factors of such influence for the Russian Federation are identified. Based on a quantitative analysis of the identified factors influencing the attraction of FDI in the Russian economy, the directions of their influence (positive or negative) are identified. It is noted that only three of the selected influence factors have a positive effect on attracting FDI into the economy of the Russian Federation and ten identified factors have a negative effect, which is a critically negative aspect for the host state selected for research within the framework of its competitiveness in the market of investment resources. It is indicated that Russia needs to change the strategy for attracting FDI into the national economic system based on the development and implementation of a set of long-term measures. Also, based on the use of a comparative assessment, significant differences between the factors influencing the attraction of FDI in developed and developing countries is proved.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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