Impact of Macroeconomic, Governance and Risk Factors on FDI Intensity—An Empirical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The study analyzes the impact of macroeconomic, governance and risk factors on foreign direct investment (FDI) intensity with respect to the US market during the period 1960–2019. The study adopted regression methodology. The FDI, macroeconomic and risk data were sourced from the Federal Reserve Economic Data (FRED) database. The governance data were collected from the World Bank Governance Database. The study suggests that infrastructural investments lead to higher FDI. A stronger Euro leads to higher FDI activity in the United States. Research & Development investments is a significant factor which contributes towards enhanced FDI activity. The higher the corporate profitability, the greater the FDI inflows. Exports and imports are significant factors which determine FDI in markets like USA. Inflation has a negative impact on FDI flow regulations, which are aimed to promote private sector development is negatively related to FDI intensity. FDI activity by firms tend to be lower when corruption levels are higher in the country. The higher the governance perception in terms of voice and accountability of citizens, the greater the propensity to attract FDI. The perception of the effectiveness of a government’s commitment towards the quality of public and civil services is directly related to FDI investment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».