Does FDI Impact the Economic Growth of BRICS Economies? Evidence from Bayesian VAR
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the dynamic relationship between foreign direct investment (FDI), economic growth, and trade openness in BRICS countries. Our research aims to address a significant gap in the literature by focusing on this crucial group of emerging nations, given their substantial contribution to the global economy. Annual data for these economies from 1991 to 2020 were collected from various secondary sources. This study employed the Bayesian VAR framework to investigate the panel data. The Pedroni residual cointegration test was used to check the existence of a long-run relationship between FDI and economic growth. The results provided evidence that foreign direct investment (FDI) does exhibit a substantial correlation with economic growth in the short run. However, no long-run relationship was found in the case of BRICS economies. This research contributes to methodological innovation by introducing the Bayesian VAR framework, offering a deeper understanding of the dynamic interactions among these key variables. The incorporation of this framework yields estimates that are both stable and reliable, which is certainly a novelty of this paper. The findings of this study have implications suggesting that policymakers from these emerging economies should establish mechanisms that will monitor the short-term impacts of FDI and adjust policies accordingly to maximize economic gains. The government should tailor policies to the specific circumstances of each country for sustainable economic development.
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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 | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».