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Enregistrement W3123528320

Risk, Financial Stability and FDI

2018· preprint· en· W3123528320 sur OpenAlex
Neil Kellard, Alexandros Kontonikas, Michael J. Lamla, Stefano Maiani, Geoffrey Wood

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOpen Access at Essex (University of Essex) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal Financial Crisis and Policies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForeign direct investmentFinancial stabilityBusinessInternational economicsSovereigntyRisk aversion (psychology)Financial systemPanel dataMonetary economicsEconomicsFinancial economicsMacroeconomicsPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All Foreign Direct Investment (FDI) involves risk. Augmenting the international finance literature, we assess the effects of financial system risk on FDI trends through considering both origin and host country effects. Motivated by the sovereign debt crisis and based on a dataset including bilateral FDI holdings, this paper investigates the implications of sovereign and bank-related risk on FDI in the Eurozone. Strikingly, we find that in terms of banking risk, it is only that encountered in the country of origin that has an impact on FDI choices. However, we find that sovereign risk, in both origin and host countries, have effects. As a corollary, we suggest that although poor financial discipline by host governments has been widely blamed as the primary factor likely to frighten off overseas investors, it is amongst FDI supplying nations that the effects of sovereign yields seem most pronounced. Policymakers in countries seeking to attract FDI should not only be attentive to domestic conditions, but also be aware of the financing environment that multinational enterprises (MNEs) encounter in their home countries and how this might impact on their choices.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,014
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,210 · 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