Un model clasic al investiiilor străine directe (ISD ... · 144 Romanian Statistical Review...

Romanian Statistical Review - Supplement nr. 3 / 2018144

Un model clasic al investiţiilor străine directe (ISD), specifi cat, parametrizat şi validat, similar pentru România şi Bulgaria

Ec. drd. Simina - Ioana Broștescu ([email protected])

Universitatea din Craiova

Rezumat

O scurtă introducere sintetizează principalele teorii clasice ale investițiilor străine directe (ISD), fi ind urmată de trecere în revistă a celor mai recente tendințe teoretice, rezultate din literatura ultimului deceniu. O secțiune metodologică sumară, dar necesară, este urmată de prezentarea unui model econometric al ISD clasic, specifi cat, parametrizat și validat în cazul

României și apoi similar și în cel al Bulgariei. Aceasta este tema care implică discuții referitoare la viziunea aproape identică pe care investitorii o au despre România și Bulgaria pornind de la decizia de investire în economiile

acestor țări. În același timp, articolul etapizează și redefi nește un proiect mai extins al autoarei, descris teoretic mai extins, iar practic mai restrâns, într-un articol publicat tot în această revistă (RRS Supliment nr. 8/2017) și dedicat unui model axat pe indicatori relativi internaționali cu putere de semnalizare asupra investitorilor (axat pe dinamica notării riscului, indicele corupției și al libertății economice). Demersul clasic al noii modelări are drept factori indicatori exclusiv valorici de la împrumuturi de la bănci (IB) comerciale și alte surse, valoare PIB-ului, formarea brută a capitalului fi x (FBCF), importuri (M) și exporturi (X). Câteva remarci fi nale clarifi că perspectivele acestei modelări îndreptate către unele situații interesante generate de invalidarea altor modele clasice în cazul altor economii exsocialiste. Cuvinte cheie: investiții străine directe (ISD), model econometric, validare, parametrizare, împrumuturi de la bănci (IB), valoare PIB, formarea brută a capitalului fi x (FBCF), importuri (M), exporturi (X).

1. Introducere

Modelul econometric constituie o agregare a contribuţiilor conceptuale, instrumentale, tehnicilor şi metodelor specifi ce atât statisticii, cât și matematicii şi economiei. La acest tip de model ce se apropie de nouă decenii de existență,

modelul econometric fi nanciar adaugă economia fi nanciară şi incertitudinea sa

comensurabilă relativ cu ajutorul gândirii şi teoriei probabilităţilor. Modelarea

econometrică se transformă astfel într-un set de tehnici şi metode cantitative,

care sunt utile realizării de modele econometrice esenţiale în procesul de

Revista Română de Statistică - Supliment nr. 3 / 2018 145

luare a deciziilor economice iar modelarea econometrică fi nanciară devine un suport decizional realist în universul probabilistic al economiei fi nanciare prin modelele create (Săvoiu, 2013, p. 40). Modelarea economico – fi nanciară a investiţiilor străine directe (ISD) în România, în cadrul acestui articol, a

fost realizată cu ajutorul pachetului de programe E-Views, prin intermediul unui model clasic semnifi cativ care este exemplifi cat în continuare, în paralel cu specifi carea, parametrizarea și validarea printr-o descriere sintetică a unui mecanism complex de iterații, care conduce la o variantă acceptabilă în mod

similar și în Bulgaria, la fi nal.

2. Revizuirea literaturii de specialitate Modelarea uzuală economico-fi nanciară a investiţiilor străine directe (ISD) inclusiv în țările est europene se axează pe teoriile fi nanciare ale investiţiilor străine, care au fost clasifi cate în trei mari clase: i) teorii referitoare la comerţ (clasa TRC); ii) teorii axate pe abordările tradiţionale (clasa TAAT); iii) teorii ale diversităţii factoriale sau clasa TDF (Săvoiu, Broștescu, 2017, pp.177-178) și iv) teorii recente axate pe validări și actualizări (update) ale celor clasice sau detalieri excesive criteriale (geografi ce, factoriale, temporale etc.). Sinteza primelor trei clase este redată în tabelul nr. 1, cu enumerarea celor mai importante teorii și a autorilor acestora:

Clase de teorii ale investițiilor străine directe (ISD)

Tabel nr. 1

Clasa TRC Clasa TAAT Clasa TDF

1.teoria avantajului comparativ absolut (Adam Smith, 1776), 2.teoria avantajului comparativ relativ (David Ricardo, 1817),3.teoria gravitaţiei comerciale (Walter Isard, 1954),4.teoria factorilor specifi ci Heckscher-Ohlin (Heckscher, 1919; Ohlin, 1933),5.paradoxul lui Leontief (1954),6.teoria axată pe ipoteza Linder (1961),7.teoria locaţiei sau a locului amplasării,8.teoria imperfecţiunilor pieţei (Hymer, 1976, Kindleberger, 1969, Caves, 1971).

1. teoria investiţiilor străine directe, 2.teoria avantajului de monopol (Hymer), 3.teoria abordării prin non – disponibilitate (Kravis, 1956), 4.teoria decalajelor tehnologice (Posner), 5. teoria modelului Uppsala, 6. teoria diamantului lui Porter (Porter), 7. teoria difuzării informaţiilor (Rogers, 1962), 8. teoria sau paradigma eclectică (John Dunning)

1.teoria comportamentală a fi rmei (Cyert & March, 1963;

Aharoni, 1966),

2. teoria contingenţei, 3. teoria contractului, 4. teoria economiei de scară, 5.teoria internalizării (Buckley &Casson, 1976; Rugman, 1981), 6.teoria ciclului de viaţă (Vernon, 1966), 7.teoria creşterii fi rmei (Edith Penrose, 1959), 8.teoria costului tranzacţiei 9.teoria primordialității ratingului riscului de țară (Săvoiu, Popa, 2012) etc.

Sursa: Săvoiu, Broștescu, 2017, pp.177-178.


În cadrul teoriilor mai recente axate pe validări și actualizări ale celor clasice sau detalieri excesive criteriale, apărute cu precădere în ultimul deceniu, din care mai jos sunt selectați numai ultimii cinci ani, se regăsesc unele aspecte interesante cu utilitate în procesul modelării econometrice fi nanciare (caseta nr. 1)

Zece exemple de teorii ale ISD apărute în articole în ultimii aniCaseta nr. 1

1.Delgado și McCloud (2017) au investigat eterogenitatea ISD și investițiilor pornind de la corupție și capital uman;2.Revitalizând inovativ teoria structurării în rețea (nucleu, semi-periferie, periferie), din relațiile comerciale în cele investiționale, Akkermans Dirk în 2017, constată că fl uxurile de profi t net rezultă din stocul de investiții străine directe (ISD) și din repatrierea profi tului, iar stocul intern al ISD generează o ieșire a profi tului, în timp ce fl uxul de ISD poate stoca o intrare de profi t;3. Cushman și De Vita, reiau pentru 70 de economii în 2017, în mod creativ, teoria clasică a dependenței ISD, în raport cu cursul valutar și sugerează că regimurile de curs valutar relativ fi xe încurajează investițiile străine directe (ISD);4. O analiză statistică a lui Akhtaruzzaman, Berg și Hajzler (2017) reconfi rmă previziunile teoriei standard a investițiilor străine directe (ISD), în contextul executării imperfecte a contractelor și dimensiunii multiple a riscului politic;5. Kucera și Principi (2017) într-un studiu original privind efectele drepturilor și guvernanței asupra ISD la nivel agregat completează teoria clasică a întreprinderilor multinaționale, subliniind faptul că ISD se desfășoară pe paliere valorice inegale, în diferite industrii și din varii motive; 6. Sharma și Saxena sugerează că țările în curs de dezvoltare benefi ciază de fl uxuri de ISD, în mod natural, pentru a asigura o convergență globală printr-o formulare originală: “fl uxurile de ISD spre Sud, împreună cu protecția prin brevet, determină cercetarea și dezvoltarea întreprinse în Nord” (Sharma, 2015).7. Noua teorie a comerțului, care asociază tehnologiile de ISD prin efectul externalizării tehnologiei, poate constitui o soluțe optimă de a rezolva problema de mediu, grav deteriorat în țările în curs de dezvoltare (Boqiong, Jun, Qiran, 2014); 8. O întreagă teorie a importanței și utilității ISD este sintetizată de Tuluce și Dogan în 2014. ISD reprezintă un factor crucial în integrarea economică internațională, creează legături directe, stabile și de lungă durată între economii, promovează transferul de noi tehnologii și know-how între țări și oferă economiei gazdă promovarea mai largă a produselor pe piețele internaționale;9. Jakub Szygula, în 2014, remodelează în termenii teoriei jocurilor (game theory) o teorie adaptată la ISD si bazată pe încredere, în care țările gazdă sunt considerate drept suport de încredere, în timp ce investitorii străini sunt considerați administratori;10. Carmen Stoian, în 2013 analizează arealul economiilor est și central europene postcomuniste, de pe piețele emergente ale acestora și ISD exterioare în 20 de țări din Europa Centrală și de Est și constată că o nouă teorie va trebui să sublinieze mai clar importanța contabilizării factorilor instituționali ai țării de origine atunci când investighează factorii determinanți ai ISD.

Surse: Delgado și McCloud, 2017; Cushman, De Vita, 2017; Kucera și Principi, 2017; Sharma, 2015; Boqiong, Jun, Qiran, 2014; Tuluce și Dogan în 2014; Jakub Szygula, 2014; Carmen Stoian, 2013.


3. Metodologie Modelarea maxim condensată şi simplifi cată a regresiei multifactoriale

asigură pe rând identifi carea factorilor importanți ai unui proces cum este

acela al ISD, cu ajutorul pachetelor de programe E-views, specifi când,

parametrizând și validând prompt formula sa generală:

Yi = Xβi + εi (1)

cu n variabile exogene şi m observaţii, rezultate din detalierea unor

matrici de corelație, coloane Yi, βi şi εi fi ind matrici ale variabilei endogene,

parametrilor şi reziduului (cu m observaţii), iar Xi o matrice a variabilei

exogene de tip (n×m).

Analiza statisticilor descriptive ale celor 16 variabile inițiale s-a realizat

pornind de la indicatorii aparținând Băncii Mondiale disponibili la http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators și pentru România (tabel nr.2a, 2b și 3), dar și pentru Bulgaria,

urmărind dacă seriile de valori ale variabilelor endogene și exogene sunt

normal distribuite, în limite acceptate de asimetrie şi boltire, în baze de date

de 21 de termeni (1996 -2016) și de 17 termeni (2000-2016), variabilele

analizate dovedindu-se a fi omogene (coefi cienţii fi ind mai mici de 35-40%

dar acceptând și la limita de 50%). Indiferent de universul temporal de analiză,

aceleași serii s-au dovedit a fi normal distribuite conform repartiţiei χ2, după

valoarea critică a testului Jarque-Bera pentru un prag de semnifi caţie de 0,05

sau 0,01, (prin praguri 9,21 sau 5,99).

Statistica descriptivă a primelor opt variabile investigate - România

(1996-2016)

Tabel nr.2a SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06 SER07 SER08 Mean 4.20E+09 1.93E+09 -3.99E+09 2.04E+08 1.49E+11 1.17E+11 5709.736 3.64E+10 Median 3.21E+09 7.55E+08 -3.30E+09 39000000 1.57E+11 1.24E+11 5828.746 4.28E+10 Maximum 1.37E+10 1.72E+10 -2.60E+08 1.04E+09 1.98E+11 2.08E+11 10136.47 6.05E+10 Minimum 2.63E+08 -3.50E+09 -1.30E+10 -2.10E+08 1.07E+11 3.58E+10 1589.014 1.68E+10 Std. Dev. 3.62E+09 5.39E+09 3.47E+09 3.43E+08 3.09E+10 6.81E+10 3475.463 1.31E+10 Skewness 1.256310 1.412716 -1.303955 1.402837 -0.102000 -0.070679 -0.048321 -0.028034 Kurtosis 3.760074 4.528301 3.822020 3.993910 1.514181 1.242930 1.235601 1.732657 Jarque-Bera 6.029601 9.028926 6.542299 7.752203 1.968114 2.718866 2.732138 1.408139 Probability 0.049056 0.010949 0.037963 0.020731 0.373791 0.256806 0.255108 0.494569 Sum 8.82E+10 4.05E+10 -8.39E+10 4.28E+09 3.14E+12 2.46E+12 119904.5 7.65E+11 Sum Sq. Dev. 2.62E+20 5.80E+20 2.40E+20 2.36E+18 1.90E+22 9.27E+22 2.42E+08 3.42E+21 Observations 21 21 21 21 21 21 21 21


Statistica descriptivă a ultimelor opt variabile investigate- România

(1996-2016)

Tabel nr.2b SER09 SER10 SER11 SER12 SER13 SER14 SER15 SER16 Mean 3.09E+10 3.61E+10 3.11E+10 4.63E+10 5.05E+10 10114410 3.90E+10 4.63E+10 Median 3.36E+10 3.98E+10 3.26E+10 4.53E+10 5.61E+10 9587414. 3.03E+10 4.71E+10 Maximum 6.96E+10 7.05E+10 8.00E+10 8.44E+10 9.80E+10 11965853 8.22E+10 8.98E+10 Minimum 5.74E+09 1.88E+10 6.60E+09 1.12E+10 1.34E+10 8940743. 9.52E+09 1.62E+10 Std. Dev. 2.04E+10 1.46E+10 2.17E+10 2.87E+10 2.74E+10 1122727. 2.66E+10 2.24E+10 Skewness 0.103625 0.507719 0.406257 0.007566 0.037184 0.748892 0.306854 0.373697 Kurtosis 1.563955 2.591329 2.188370 1.300269 1.633427 1.841405 1.535072 2.142185 Jarque-Bera 1.842031 1.048361 1.154055 2.528149 1.638921 3.137489 2.207321 1.132638 Probability 0.398115 0.592040 0.561565 0.282501 0.440669 0.208307 0.331655 0.567611 Sum 6.48E+11 7.58E+11 6.52E+11 9.73E+11 1.06E+12 2.12E+08 8.20E+11 9.72E+11Sum Sq. Dev. 8.36E+21 4.25E+21 9.39E+21 1.65E+22 1.50E+22 2.52E+13 1.41E+22 1.00E+22 Observations 21 21 21 21 21 21 21 21

Dintr-un număr de 16 variabile investigate inițial (tabel nr. 2a și 2b) au fost selectate după criterii reunite de comparabilitate și asociere statistică logică, la fi nal, numai șase (tabel nr. 3) pentru specifi carea și validarea celui mai performant model multifactorial clasic pentru România (2000-2016)

Statistica descriptivă a celor șase variabile modelate fi nal pentru România (2000-2016)

Tabel nr. 3

ISD intrări nete

SER01

Împrumuturi (IB) de la bănci comerciale și alte surse – SER02

PIBSER06

Formarea brută a capitalului fi x FBCF – SER11

Importuri (M)

SER12

Exporturi (X)

SER15

SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06 Mean 4.92E+09 2.33E+09 1.36E+11 3.65E+10 5.44E+10 4.59E+10 Median 3.87E+09 8.52E+08 1.68E+11 4.35E+10 6.45E+10 4.55E+10 Maximum 1.37E+10 1.72E+10 2.08E+11 8.00E+10 8.44E+10 8.22E+10 Minimum 1.04E+09 -3.50E+09 3.74E+10 7.22E+09 1.38E+10 1.19E+10 Std. Dev. 3.66E+09 5.94E+09 6.20E+10 2.05E+10 2.59E+10 2.49E+10 Skewness 1.081809 1.120477 -0.535400 0.137675 -0.387607 0.013329 Kurtosis 3.265164 3.521978 1.642409 2.410687 1.554019 1.512736 Jarque-Bera 3.365683 3.750158 2.117679 0.299701 1.906706 .567304 Probability 0.185845 0.153343 0.346858 0.860837 0.385446 0.456735 Sum 8.36E+10 3.97E+10 2.31E+12 6.21E+11 9.25E+11 7.81E+11Sum Sq. Dev. 2.14E+20 5.65E+20 6.14E+22 6.70E+21 1.07E+22 9.89E+21 Observations 17 17 17 17 17 17Notă: Software utilizat EViews


4. Rezultate și discuții

S-au identifi cat conform matricei de corelație legături intense ale ISD cu

variabilele clasice factoriale, așa cum rezultă din tabelele nr. 4a, 4b și 5, dar au

fost selectate acelea care permit o corelație logică de tip clasic (de exemplu SER03

în tabel nr. 4 reprezintă ieșirile de ISD din România iar SER14 defi nește forța de

muncă, aceste variabile împreună cu alte opt nu au fost preluate din rațiuni de

comparabilitate, legate de unitate de măsură, de asociere slabă din punct de vedere

logic, toate acestea nefi ind specifi cate în modele econometrice ulterioare).

Matrice de corelaţie a primelor opt variabile corelate - România

(1996-2016)

Tabel nr. 4a

SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06 SER07 SER08SER01 1.000000 0.740224 -0.995838 0.497089 0.555802 0.554668 0.529934 0.727494SER02 0.740224 1.000000 -0.753621 0.078443 0.041090 0.089945 0.060031 0.319086SER03 -0.995838 -0.753621 1.000000 -0.424534 -0.519904 -0.528471 -0.502458 -0.702127SER04 0.497089 0.078443 -0.424534 1.000000 0.592022 0.463269 0.463399 0.534847SER05 0.555802 0.041090 -0.519904 0.592022 1.000000 0.972503 0.974345 0.941943SER06 0.554668 0.089945 -0.528471 0.463269 0.972503 1.000000 0.999375 0.954480SER07 0.529934 0.060031 -0.502458 0.463399 0.974345 0.999375 1.000000 0.946029SER08 0.727494 0.319086 -0.702127 0.534847 0.941943 0.954480 0.946029 1.000000SER09 0.642563 0.240588 -0.619725 0.438800 0.938390 0.982669 0.977212 0.979262SER10 0.763210 0.433251 -0.738032 0.498831 0.883139 0.919333 0.908118 0.981113SER11 0.693383 0.347810 -0.671894 0.421785 0.892619 0.950096 0.941373 0.971976SER12 0.524586 0.041726 -0.495934 0.466249 0.971775 0.992670 0.993937 0.942566SER13 0.518014 -0.020385 -0.477582 0.628805 0.987738 0.958583 0.962089 0.917089SER14 -0.534102 -0.094265 0.513935 -0.459415 -0.923825 -0.886124 -0.884483 -0.882136SER15 0.329806 -0.195403 -0.295624 0.449241 0.946190 0.945634 0.955536 0.834770SER16 0.356411 -0.216368 -0.313447 0.607889 0.942890 0.886185 0.896521 0.800201

Matrice de corelaţie a ultimelor opt variabile corelate - România

(1996-2016)

Tabel nr. 4bSER09 SER10 SER11 SER12 SER13 SER14 SER15 SER16

SER01 0.642563 0.763210 0.693383 0.524586 0.518014 -0.534102 0.329806 0.356411SER02 0.240588 0.433251 0.347810 0.041726 -0.020385 -0.094265 -0.195403 -0.216368SER03 -0.619725 -0.738032 -0.671894 -0.495934 -0.477582 0.513935 -0.295624 -0.313447SER04 0.438800 0.498831 0.421785 0.466249 0.628805 -0.459415 0.449241 0.607889SER05 0.938390 0.883139 0.892619 0.971775 0.987738 -0.923825 0.946190 0.942890SER06 0.982669 0.919333 0.950096 0.992670 0.958583 -0.886124 0.945634 0.886185SER07 0.977212 0.908118 0.941373 0.993937 0.962089 -0.884483 0.955536 0.896521SER08 0.979262 0.981113 0.971976 0.942566 0.917089 -0.882136 0.834770 0.800201SER09 1.000000 0.970188 0.989866 0.972607 0.915057 -0.850577 0.882910 0.804301SER10 0.970188 1.000000 0.987954 0.906016 0.856454 -0.805165 0.771622 0.712089SER11 0.989866 0.987954 1.000000 0.939238 0.867832 -0.801634 0.823385 0.734432SER12 0.972607 0.906016 0.939238 1.000000 0.967952 -0.882911 0.964854 0.907754SER13 0.915057 0.856454 0.867832 0.967952 1.000000 -0.906104 0.957371 0.969389SER14 -0.850577 -0.805165 -0.801634 -0.882911 -0.906104 1.000000 -0.845378 -0.873811SER15 0.882910 0.771622 0.823385 0.964854 0.957371 -0.845378 1.000000 0.958827SER16 0.804301 0.712089 0.734432 0.907754 0.969389 -0.873811 0.958827 1.000000

Matrice de corelaţie a celor șase variabile modelate fi nal pentru


România (2000-2016)Tabel nr. 5

ISD intrări neteSER01

Împrumuturi (IB) de la bănci comerciale și alte surse – SER02

PIBSER06

Formarea brută a capitalului fi x FBCF

– SER11

Importuri (M)SER12

Exporturi (X)SER15

SER01 SER02 SER03 SER04 SER05 SER06SER01 1.000000 0.753110 0.421131 0.614088 0.378741 0.131744

SER02 0.753110 1.000000 -0.002491 0.316306 -0.064881 -0.341977SER03 0.421131 -0.002491 1.000000 0.929966 0.989095 0.921523SER04 0.614088 0.316306 0.929966 1.000000 0.914334 0.750444SER05 0.378741 -0.064881 0.989095 0.914334 1.000000 0.949989SER06 0.131744 -0.341977 0.921523 0.750444 0.949989 1.000000

Notă: Software utilizat EViews

Principalul model multifactorial construit și exemplifi cat pentru ISD în România, deţine drept variabilă endogenă sau dependentă ISD intrări nete (SER01) și restul de la SER02 la SER06, ca variabile exogene sau independente (împrumuturi de la bănci comerciale și alte surse - SER02; PIB - SER03; formarea brută a capitalului fi x - FBCF - SER04; importuri (M) - SER05; exporturi (X) - SER06). În fi nal, modelul econometric prezentat este specifi cat ca un model multifactorial clasic de tip liniar (tabel nr.6) și în formula de calcul detaliată în continuare:

ISD intrări nete i = α+ β × IBi + γ × PIBi + λi × FBCFi + ωi × Mi + φi × Xi+ εi (2)

fi ind parametrizat distinctiv pentru baza de date extinsă (1996-2016) și restrânsă (2000- 2016).


Model econometric multifactorial clasic al ISD pentru România Tabel nr. 6

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 1996 2016 Included observations: 21Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob.C -9.57E+08 1.02E+09 -0.941514 0.3614SER02 = IB SER02 0.559793 0.173744 3.221946 0.0057SER06 = PIB SER03 0.011575 0.049970 0.231632 0.8200SER11 =FBCF SER04 -0.300180 0.141731 -2.117949 0.0513SER12 = M SER05 0.469515 0.226160 2.076029 0.0555SER15 = X SER06 -0.249073 0.147418 -1.689567 0.1118R-squared 0.842694 Mean dependent var 4.20E+09Adjusted R-squared 0.790259 S.D. dependent var 3.62E+09S.E. of regression 1.66E+09 Akaike info criterion 45.53125Sum squared resid 4.13E+19 Schwarz criterion 45.82968Log likelihood -472.0781 F-statistic 16.07114Durbin-Watson stat 1.989605 Prob(F-statistic) 0.000015

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 2000 2016 Included observations: 17Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob. C -2.31E+09 1.75E+09 -1.321415 0.2132SER02 = IB SER02 0.657732 0.216684 3.035441 0.0113SER06 = PIB SER03 0.007188 0.055857 0.128692 0.8999SER11 =FBCF SER04 -0.406784 0.190778 -2.132238 0.0564SER12 = M SER05 0.609131 0.285873 2.130776 0.0565SER15 = X SER06 -0.295029 0.170959 -1.725727 0.1123R-squared 0.826995 Mean dependent var 4.92E+09Adjusted R-squared 0.748356 S.D. dependent var 3.66E+09S.E. of regression 1.84E+09 Akaike info criterion 45.77083Sum squared resid 3.71E+19 Schwarz criterion 46.06490Log likelihood -383.0520 F-statistic 10.51639Durbin-Watson stat 2.320158 Prob(F-statistic) 0.000670

Baza de date extinsă (1996-2016) Baza de date restrânsă (2000-2016)

Modelul econometric prezentat a fost astfel parametrizat (αi, βi, γi,

λi, ωi și φi exprimând teoretic valorile parametrilor) și ulterior validat ca

intensitate de Rsquared dar și prin testele majore Fisher (F), Durbin-Watson

(D-W), Student (t) etc. în formă fi nală asociată notațiilor factoriale anterioare

din relația (2): unde αi, βi, γi, λi, ωi și φi se concretizează în coefi cienții din

tabel nr. 7, abreviați similar și detaliați în două perioade de analiză, conform

bazelor extinsă și restrânsă:

Parametrizarea modelului econometric multifactorial clasic al ISD pentru România

Tabel nr. 7

Variable Coeffi cientC sau α -9.57E+08SER02 = IB sau β 0.559793SER06 = PIB sau γ 0.011575SER11 = FBCF sau λi -0.300180SER12 = M sau ωi 0.469515SER15 = X sau φi -0.249073Baza de date extinsă (1996-2016)

Variable Coeffi cientC sau α -2.31E+09SER02 = IB sau β 0.657732SER06 = PIB sau γ 0.007188SER11 = FBCF sau λi -0.406784SER12 = M sau ωi 0.609131SER15 = X sau φi -0.295029Baza de date restrânsă (2000-2016)


Alături de soluțiile de modelare anterioare, coexistă și alte modele

mai puțin performante pornind de la valoarea lui Rsquared, în raport cu cel

prezentat în tabelul nr. 7, cu numai trei sau chiar doi factori explicativi pentru

perioada 2000-2016, care pot fi valorifi cate cu un nivel mai redus de încredere

în capacitatea lor de estimare.


Parametrizarea de modele multifactoriale simplifi cate ale ISD - România (2000-2016)

Tabel nr. 8

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least Squares

Sample: 2000 2016 Included observations: 17

Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob.

C -3.13E+08 1.61E+09 -0.194069 0.8491

SER02 = IB SER02 0.568885 0.169373 3.358774 0.0051

SER06 = PIB SER03 0.054161 0.041904 1.292494 0.2187

SER11 = FBCF SER04 -0.094860 0.133714 -0.709422 0.4906

R-squared 0.755572 Mean dependent var 4.92E+09

Adjusted R-squared 0.699166 S.D. dependent var 3.66E+09

S.E. of regression 2.01E+09 Akaike info criterion 45.88113

Sum squared resid 5.24E+19 Schwarz criterion 46.07718

Log likelihood -385.9896 F-statistic 13.39516

Durbin-Watson stat 2.073585 Prob(F-statistic) 0.000284

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least Squares

Sample: 2000 2016 Included observations: 17

Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob.

C 4.32E+08 1.20E+09 0.360396 0.7239

SER02 = IB SER02 0.464750 0.082988 5.600219 0.0001

SER06 = PIB SER03 0.024994 0.007957 3.141154 0.0072

R-squared 0.746110 Mean dependent var 4.92E+09


S.E. of regression 1.97E+09 Akaike info criterion 45.80147

Sum squared resid 5.45E+19 Schwarz criterion 45.94850

Log likelihood -386.3125 F-statistic 20.57096

Durbin-Watson stat 1.765961 Prob(F-statistic) 0.000068

În ceea ce privește încercarea de validare a modelului econometric clasic al ISD, construit pentru România, într-o altă economie aceasta este realizabilă și în Bulgaria (tabel nr. 9), pornind de la aceeași sursă sau bază de date a Băcii Mondiale, preluată ca sistem complex de indicatori de pe Internet online disponibil la: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators, urmată de aceleași etape de statistică descriptivă, realizarea unei matrici de corelație, specifi carea și parametrizarea, fi nalizate prin testarea și validarea modelului.

Validarea aceluiași model multifactorial clasic al ISD pentru Bulgaria atât

pentru baza de date extinsă (1996-2016), cât și pentru cea restrânsă (2000-2016)

Tabel nr. 9

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 1996 2016 Included observations: 21Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob. C -5.89E+08 1.28E+09 -0.461967 0.6507SER02 0.058862 0.138493 0.425018 0.6769SER03 0.039172 0.213983 0.183063 0.8572SER04 -0.569647 0.611236 -0.931958 0.3661SER05 1.246520 0.308253 4.043817 0.0011SER06 -1.042056 0.389305 -2.676710 0.0172R-squared 0.893117 Mean dependent var 3.03E+09


S.E. of regression 1.32E+09 Akaike info criterion 45.07887Sum squared resid 2.62E+19 Schwarz criterion 45.37730Log likelihood -467.3281 F-statistic 25.06809Durbin-Watson stat 1.782337 Prob(F-statistic) 0.000001

Dependent Variable: SER01 = ISD Method: Least SquaresSample: 2000 2016 Included observations: 17Variable Coeffi cient Std. Error t-Statistic Prob. C -1.15E+09 1.68E+09 -0.683370 0.5085SER02 0.026333 0.162754 0.161798 0.8744SER03 0.047844 0.242569 0.197236 0.8472SER04 -0.605748 0.688718 -0.879530 0.3979SER05 1.324240 0.360631 3.672007 0.0037SER06 -1.104597 0.449208 -2.458987 0.0317R-squared 0.886067 Mean dependent var 3.62E+09Adjusted R-squared 0.834279 S.D. dependent var 3.65E+09S.E. of regression 1.49E+09 Akaike info criterion 45.34885Sum squared resid 2.43E+19 Schwarz criterion 45.64292Log likelihood -379.4652 F-statistic 17.10955Durbin-Watson stat 1.929779 Prob(F-statistic) 0.000073

Bulgaria (1996-2016) Bulgaria (2000-2016)



Identifi carea de modele originale constituie componenta cea mai

difi cilă, dar şi plină de satisfacţii a activităţii de modelare economico – fi nanciară și în domeniul investițional. Exemplul modelării multifactoriale clasice a ISD în funcţie de variabilele descrise anterior este unul revelator privind complexitatea, utilitatea și precizia deosebită a pachetelor de programe de tip E-Views în specifi carea, parametrizarea și validarea de modele econometrice.

5. Concluzii Principalele restricţii externe care se cer a fi depăşite în procesul amplu al unei modelări multidimensionale clasice sunt legate de asigurarea comparabilităţii datelor, selectarea unei singure baze de date, pornind de la principiul preluării celei mai consistente, care să conțină indicatori macroeconomici relevanți și corelați. În cazul ISD, apelul la modele standard, rezultate din transformarea statistică a informaţiilor, impune opţiunea pentru serii de date mai lungi, în paralel cu valorifi carea unor scale adecvate și stabile de măsurare, precum şi pentru indicatori specifi ci, cauza majoră a selectării fi nd alături de determinația factorială și normalitatea variabilelor exogene conform statisticilor descriptive ale valorilor fenomenului fi nanciar cercetat. Modelarea econometrică fi nanciară cu ajutorul unor pachete de programe de tip E-Views conduce la un compromis necesar între numărul factorilor şi potenţialitatea inutilității unora dintre ei (prezența multicoliniarității), a autocorelărilor pozitive sau negative în modelul fi nal, ceea ce impune două remarci fi nale referitoare la modelele multifactoriale clasice: i) diversitatea factorială a modelării ca fenomenologie economico - fi nanciară explicativă condiţionează sau exprimă o relaţie proporţională cu performanţa modelului, respectiv diversitatea factorială adecvată generează o mai bună determinaţie; ii) din cauza eclectismului factorial, preferinţa pentru modelul investigativ clasic domină piaţa modelelor econometrice fi nanciare.

Bibliografi e

1. Akhtaruzzaman, M., Berg, N., Hajzler, C., 2017. Expropriation risk and FDI in developing countries: Does return of capital dominate return on capital? European Journal of Political Economy, vol 49, pp. 84-107.

2. Akkermans, D.H.M., 2017. Net profi t fl ow per country from 1980 to 2009: The long-term effects of foreign direct investment, PLOS ONE, vol. 12(6), Article Number: e0179244.

3. Boqiong, Y., Jun, Y., Qiran, Z., 2014. Environmental Impact of Foreign Direct Investment toward Host Countries, In Globalization and the Environment of China, Edited by: Bu, M; Yang, B, Book Series: Frontiers of Economics and Globalization Vol. 14, pp. 21-43.

4. Cushman, D. O., De Vita, G., 2017. Exchange rate regimes and FDI in developing countries: A propensity score matching approach, Journal of international money and fi nance, Vol. 77, pp. 143-163


5. Delgado, M.S.; McCloud, N., 2017. Foreign Direct Investment and the domestic capital stock: the good-bad role of higher institutional quality, Empirical Economics, vol. 53(4), pp. 1587-1637.

6. Kucera, D., Principi, M., 2017. Rights, governance, and foreign direct investment: an industry-level assessment, International review of applied economics, Vol. 31(4), pp. 468-494.

7. Săvoiu, G., 2013. Modelarea economico - fi nanciară. Gândirea econometrică

aplicată în domeniul fi nanciar, București: Editura Universitară. 8. Săvoiu, G., Broștesu, S, 2017. Three international statistical indicators and their

factorial impact on the modelling of foreign investments in Romania, Romanian

Statistical Review Supllement, vol. 65(8), pp. 174-188. 9. Săvoiu, G., Popa S., 2012. An Original Econometric Model of FDI in Romania,

Romanian Statistical Review, vol. 60(3), pp. 51-63. 10. Sharma, R., 2015. Influence of Patent Policy in the South on the Research and

Development of the North: Exploration of the Foreign Direct Investment Channel, The Journal of World Intellectual Property, Vol. 18, no. 1–2, pp. 29–40.

11. Tuluce, N., S., Dogan, I., 2014. The Impact of Foreign Direct Investments on SMEs’ Development, Edited by: Ozsahin, M., In the 10th International Strategic Management Conference Location: Rome, Italy, 2014, Book Series: Procedia Social and Behavioral Sciences, vol 150, pp. 107-115.

12. The World Bank, 2017. DataBank, World Development Indicators, [online] Available at: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators, [Accesed 27 January 2018]

Un model clasic al investiiilor străine directe (ISD ... · 144 Romanian Statistical Review...

Documents

Transcript of Un model clasic al investiiilor străine directe (ISD ... · 144 Romanian Statistical Review...