ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI FOREIGN DIRECT INVESTMENT NEGARA-NEGARA PENDIRI APEC
Notice bibliographique
Résumé
Foreign Direct Investment (FDI) is one of the important sources of capital for a country in addition to revenue from the tax sector. The contribution of FDI is quite large in funding development that occurs in asset transfer, technology transfer and management transfer. In reducing trade and investment barriers, then between countries forming regional integration, one of which is APEC where in 2014 half of the world's FDI went to this organization. This study explains the influence of GDP, trade openness, labor force and infrastructure on foreign direct investment of the 12 APEC founding countries, namely Australia, New Zealand, Canada, United States of America, Indonesia, Malaysia, Brunei Darussalam, Singapore, Thailand, Philippines. , Japan, and South Korea. The research method used in this study is multiple linear regression analysis with panel data from 12 countries in the 2009-2018 period. The best model used is the fixed effect model (FEM). The results of the study with eviews 9 show that all variables simultaneously have a significant effect on foreign direct investment in the founding countries of APEC. Partially, the GDP variable has a significant positive effect, the trade openness variable has a significant but negative direction, while the labor force and infrastructure variables have no significant effect on foreign direct investment in the founding countries of APEC
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».