Do Macroeconomic Factors Defy the Expected Relationship with FDI Inflows in a Developing Country? An Econometric Analysis Based on Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Through econometric analysis, this study investigates the effects of various economic factors on foreign direct investment (FDI) inflows in Bangladesh from 1980 to 2019. ARDL (Autoregressive Distributed Lag) has been used to estimate the economic determinants of FDI inflows in Bangladesh after removing the trends from the independent variables. Empirical results revealed that GDP, Fixed Telephone Subscribers, Inflation Rate, and Education Spending are the eminent economic determinants of FDI. Subsequently, a Granger causality test and Vector Auto Regression (VAR) confirmed the absence of any long-term impact of these variables on FDI. From the analysis, it is evident that the ADF (Augmented Dickey-Fuller) test is necessary to remove the trend from these variables and corner those variables for the ARDL method to find the significant ones that have substantial impacts on FDI in Bangladesh. GDP, Fixed Telephone Subscribers, Inflation Rate, and Education Spending are found to be statistically significant while all of them having a positive impact on the FDI. Even though this study matches with many other previous studies conducted by researchers, some exciting findings contradict the expected result and open new doors for further research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».