Forecasting Foreign Direct Investment Inflow to Bangladesh: Using an Autoregressive Integrated Moving Average and a Machine Learning-Based Random Forest Approach
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the challenge of accurately forecasting foreign direct investment (FDI) inflows to Bangladesh, which are crucial for the country’s sustainable economic growth. Although Bangladesh has strong potential as an investment destination, recent FDI inflows have sharply declined due to global economic uncertainties and the impact of the COVID-19 pandemic. There is a clear gap in applying advanced forecasting models, particularly the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model and machine learning techniques like random forest (RF), to predict FDI inflows in Bangladesh. This study aims to analyze and forecast FDI inflows in Bangladesh by employing a hybrid approach that integrates the ARIMA model and the RF algorithm. This study covers the period from 1986 to 2022. The analysis reveals that net FDI inflow in Bangladesh is integrated into the first order, and the ARIMA (3,1,2) model is identified as the most suitable based on the Akaike Information Criterion (AIC). Diagnostic tests confirm its consistency and appropriateness for forecasting net FDI inflows in the country. This study’s findings indicate a decreasing trend in net FDI inflows over the forecasted period, with an average of USD 1664 million, similar to recent values. The results from the RF model also support these findings, projecting average net FDI values of USD 1588.99 million. To achieve the aims of Vision 2041, which include eradicating extreme poverty and becoming a high-economic nation, an increasing trend of FDI inflow is crucial. The current forecasting trends provide insights into the potential trajectory of FDI inflows in Bangladesh, highlighting the importance of attracting higher FDI to accomplish their economic goals. Additionally, strengthening bilateral investment agreements and leveraging technology transfer through FDI will also be essential for fostering sustainable economic growth.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».