Факторы, определяющие объем прямых иностранных инвестиций в регионы РФ
В нашем случае панельный анализ допустим и для процессов авторегрессий, который дает богатый модельный ряд. Причем обоснованно включать не только лагированные значения прямых иностранных инвестиций, но и некоторые регрессоры. Заметим, что модель Арелано-Бонда целесообразно использовать в коротких моделях для большого числа объектов (в нашем случае регионов). В нашем случае это эффект имеет место. Лагированные переменные будут означать, что данный регрессор влияет на прямые иностранные инвестиции с некоторым лагом, что вполне оправданно для такого макро экономического показателя.
|
Variable |
AB_1 |
AB_2 |
AB_3 |
AB_4 |
AB_5 |
AB_6 |
|
l_fdi |
1.2413 |
0.5967 |
0.5525 |
0.5606 |
0.5606 |
0.5625 |
|
12.02 |
8.85 |
8.71 |
8.82 |
8.82 |
181.43 | |
|
y_pc_real |
-0.0058 |
-0.0039 | ||||
|
-4.54 |
-2.16 | |||||
|
l2_y_pc |
0.0036 |
-0.0106 |
-0.0119 |
-0.0122 |
-0.0122 |
-0.0104 |
|
3.21 |
-8.21 |
-10.49 |
-10.6 |
-10.6 |
-15.43 | |
|
y_natr |
-34.2205 |
-30.2651 |
-36.6027 |
-35.933 |
-35.933 |
-39.5711 |
|
-4.46 |
-5.33 |
-7.59 |
-7.41 |
-7.41 |
-30.34 | |
|
n_fil |
-17.5242 |
-16.3235 |
-16.6539 |
-16.6539 |
-14.5884 | |
|
-6.99 |
-6.76 |
-6.86 |
-6.86 |
-14.72 | ||
|
unemp |
-29.4817 |
-23.8427 |
-18.9892 |
-22.9246 |
-22.9246 |
-13.9736 |
|
-1.71 |
-2.3 |
-1.9 |
-2.21 |
-2.21 |
-5.43 | |
|
l_dj_index |
0.0457 |
0.0724 |
0.0602 |
0.0604 |
0.0604 |
0.0513 |
|
1.94 |
4.9 |
4.44 |
4.45 |
4.45 |
12.32 | |
|
crime |
-50.47 | |||||
|
-4.21 | ||||||
|
_cons |
262.257 |
781.8629 |
738.8117 |
937.2523 |
937.2523 |
563.3801 |
|
0.85 |
4.2 |
4.03 |
4.25 |
4.25 |
6.57 | |
|
N |
335 |
335 |
335 |
335 |
335 |
335 |