exemplu_proiect_interpretari(1)

8/13/2019 exemplu_proiect_interpretari(1)

1/10

Aplicatia 1

1. Sa se defineasca o tema economica in cadrul careia se poate folosi modelul deregresie simpla.In masura in care barierele economice tind sa devina istorie si globalizarea este de

mult un fenomen de mare actualitate, comensurarea cat mai precisa a riscurilor si evaluarea potentialului de succes intr-un nou mediu de afaceri, reprezinta o premisa de baza pentrureusita in afaceri. Adiacent aspectelor ecomonice si financiare avute in vedere, in masura incare extinderea vizeaza un teritoriu/tara unde mediul politic poate deveni problematic,riscurile potentiale sunt cu atat mai mari. In aceste conditii, o evaluare cat mai exacta ariscului de tara (country credit risk) este necesara pentru a identifica in ce masura o tara

prezinta sau nu potential din punct de vedere al atragerii de investitii straine.Riscul de tara este unul dintre indicatorii complexi care trebuie avut in vedere de orice

companie dornica de o extindere a activitatii, fiind unul dintre elementele care reuseste sacaracterizeze destul de fidel situatia politica si economica a unei tari. In literatura despecialitate, riscul de tara a fost corelat in principal cu aspecte macroeconomice, insa nu

numai, Erb, Harvey, si Viskanta identificand 5 elemente folosite pentru determinarea risculuide tara: riscul politic, riscul economic, riscul financiar, un indicator de risc compozit (PoliticalRisk Services’ International Country Risk Guide) si ratingul de tara in cazul acordarii deimprumuturi externe (Institutional Investor).

Aspectele economice la nivel macroeconomic pot fi reprezentate cel mai fidel prinindicatorul de venitul national. (GNI- Gross national income).

Conform analizei realizate de catre Banca Mondiala, tarile cu un venit national mairidicat, prezinta niveluri mai joase de saracie, ceea ce se traduce intr-o putere de cumpararemai mare si un mediu mai propice pentru noi investitii.

Ipoteza de baza de la care pornim este aceea ca produsul intern brut pe cap de locuitorinfluenteaza riscul de tara.

2. Sa se identifice o serie de repere bibliografice pentru rezolvarea temei propuse. McGowan Carl B., Jr., Moeller Susan E, Using multinomial logistic regression of

political and economic risk variables for country risk analysis of foreign direct

investment decisions, Southwestern Economic Proceedings - Journal of theSouthwestern Society of Economists, Septembrie 2005

Volosovych, Vadym, Financial Market Integration, Risk Sharing, and Institutions:Theory and Evidence, April 2006. Mimeo, University of Houston

Mohammad Saidi–Mehrabad, Maryam Zarringhalami, Studing the existing methodologies for country risk ratings and developing a new model , Proceedings of the 37thInternational Conference on Computers and Industrial Engineering, Octombrie 20-23,2007, Alexandria, Egipt

Erb, Claude B., Harvey, Campbell R. and Viskanta, Tadas E., Expected Returns andVolatility in 135 Countries, February 7, 1996

SSRN: http://ssrn.com/abstract=871253

3. Sa se defineasca cel putin doua modele de regresie simpla care sa sprijinerezolvarea problemei propuse.


2/10


3/10

Ratingul de tara: valori cuprinse, teoretic, intre 0 si 100 (100 – pentru tara cu cel maimare rating)

PIB pe locuitor: calculat dupa metoda Atlas a Bancii Mondiale.2 Aceasta urmarestereducerea impactului fluctuatiilor ratei de schimb in compararea PIB al tarilor analizate.Factorul de conversie Atlas este media cursului de schimb pentru tara respectiva pentru anul

in curs si pentru ultimii doi ani, ajustat cu rata inflatiei. Acest factor se aplica PIB-ului tarii,rezultand PIB-ul in USD, care se imparte apoi la populatie pentru a obtine PIB/locuitor.

In cazul primelor 30 cele mai dezvoltate economii (din care, 24 tari OECD), neasteptam ca ratingul de tara sa se incadreze in valori relativ mari. Astfel, avem valoareamaxima in acest caz: 96.4 (din maxim 100), valoarea minima: 73; valoarea medie: 89,08.Indicatorul de asimetrie este -0.87, indicatorul de aplatizare: 2.43, deci valori apropiate decele ale unei distributii normale (0, respectiv 3). Abaterea standard a acestei serii de date estede 7.17, putem astfel aprecia ca datele sunt relativ omogene. In cazul seriei PIB pe locuitor

pentru primul model analizat, avem valorile: minim: 11.7 (valorile PIB pe locuitor suntimpartite la 1000 pentru comparabilitate), maxim: 76.4, media: 37.8, iar deviatia standard maimare, 15.5 ne sugereaza o plaja mai intinsa de valori pentru aceasta serie de date.

Sa studiem comparativ seriile de date aferente celui de-al doilea model. In acest caz,seria ratingurilor de tara are o medie mai mica, 53.28, valorile situandu-se intre un minim de25.7 si un maxim de 77.4. Varianta mai mare, 16, ne arata ca seriile sunt mai eterogene decatin cazul primului model, fapt ce se explica prin varietatea economiilor incluse in acest model(axate pe ramuri economice diverse), spre deosebire de cel dintai unde am inculs doar taridezvoltate economic. Pentru seria de date ce descrie PIB-ul pe locuitor, avem o imprastieremai mica a datelor, de 2.12, data de faptul ca pentru acest set de date valorile sunt mai mici,cu o medie de 6.8, dar se afla si intr-un interval de lungime mai mica (minim: 3.71,maxim:11.12).

6. Sa se estimeze parametrii prin metoda celor mai mici patrate (OLS).Estimand parametrii pentru primul model, ratingul de tara (RT) in functie de PIB pe

locuitor, obtinem urmatoarea forma pentru ecuatia de regresie:RT = 75.1193732 + 0.3691597599*PIBL

Raportul de determinare : 0.6389In mod similar, pentru al doilea model, avem:

RT_2 = 26.7899778 + 3.8927292*PIBL2Raportul de determinare : 0.2668

7. Sa se interpreteze econometric rezultatele obtinute; sa se testeze o serie de ipotezeformulate asupra modelelor de regresie pentru validarea acestuia.Pentru primul model, avem ca o crestere 1000 $ a PIB pe locuitor (pentru ca datele

acestei serii au fost impartite la 1000), duce la o imbunatatire cu 0.369 a ratingului de tara, pecand in cazul tarilor „emergente”, o crestere de 1000 $ a PIB pe locuitor duce la o marirefoarte mare a ratingului de tara fata de cazul anterior, de 3.89 puncte de rating. Analizandcoeficientul de determinare, in tarile dezvoltate putem spune ca aproape 64% din variatiaratingului este explicata de variatia factorului PIB pe locuitor, in timp ce in tarile in curs dedezvoltare, acest factor explica doar 27% din variatia rating-ului.

Validarea modelelor de regresiePentru ambele modele, probabilitatile aferente testului t-Student pentru coeficientul

variabilei independente sunt sub pragul de 5% (0% in primul caz, 0,35% in cel de-al doilea),deci se respinge ipoteza nula, ca panta dreptei de regresie este nesemnificativ diferita de zero,obtinand ca ambele modele sunt corect specificate.

2 http://go.worldbank.org/O927GNI3O0


4/10

Rezultate asemanatoare pentru termenul liber: probabilitate 0%, respectiv 0.45%.(termenul liber este semnificativ diferit de zero)

Testarea altor ipoteze formulate asupra parametrilor modelului de regresieTestam daca coeficientul variabilei PIB pe locuitor difera semnificativ de unu.Definim ipotezele testului statistic:

: = 1 : ≠ 1

Calculam statistica testului, dupa formula =

Obtinem = −12.02855 pentru primul model si = 2.37239607182 Valoarea tabelata pentru acest test, cu 28 de grade de libertate si prag de semnificatie

0.05 este 2.048. Prima valoare calculata este mai mica decat valoarea tabelata, deci se acceptaipoteza nula si coeficientul PIB pe locuitor din primul model nu difera semnificativ de 1.Pentru al doilea model, valoarea calculata este mai mare decat statistica tabelata, deci serespine ipoteza nula si coeficientul PIB pe locuitor difera semnificativ de unu pentru al doileamodel.

PreviziuniRomania este prezenta in cel de-al doilea model, cu ratingul de tara 58.4, iar nivelul

PIB pe locuitor de 6150. Se doreste sa se afle cat va deveni ratingul de tara in cazul in carePIB-ul pe locuitor va atinge nivelele de 6200, 6350, 6500.

Pentru a rezolva aceasta cerinta se parcurg etapele standard (se redimensioneaza seriade date, se estimeaza parametrii modelului de regresie si se efectueaza previziuni). Obtinemrezultatele din figura 1.

Pentru valorile PIBL de 6200, 6350, 6500 se obtin ratingurile de tara de 50.925,51.510, respectiv 52.093.

Figura 1. Previziuni pentru variabil RT_2 (ratingul de tara pentru al doilea model)

8. Sa se interpreteze economic rezultatele obtinute luand in considerare modeleleobtinute si sursele bibliografice.In mod similar cu rezultatele obtinute de autorii articolului din prima sursa

bibliografica, am obtinut ca PIB pe locuitor influenteaza intr-o mare masura ratingul de tara.Din analiza comparativa a raportului de determinare pentru cele doua modele putem spune cacu alte cuvinte, investitorii sunt atenti la mult mai multe aspecte atunci cand doresc sa faca

plasamente intr-o tara emergenta, de unde si raportul de determinare mai mic in cazul celuide-al doilea model.

Comparand rezultatele obtinute, observam ca ca cei doi coeficienti ai PIB pe locuitordifera simtitor pentru cele modele de regresie. Explicatia acestui fenomen este foarte


5/10

interesanta. Avand in vedere ca tarile dezvoltate au un PIB pe locuitor foarte mare, o cresterede 1000 $ inseamna (raportandu-ne la medie) o marire de doar 1,12%, deci este normal ca niciratingul de tara sa nu sufere modificari deosebite. Pe de alta parte, o crestere de 1000 $ a PIB

pe locuitor pentru tarile din al doilea model reprezinta (raportat la medie) un plus de 15%, ovaloare foarte mare, explicandu-se astfel si coeficientul mult mai mare al acestui model.

9. Sa se sugereze o serie de extinderi ale modelului de regresie mai sus folosit.Ratingul de tara este o variabila dependenta nu numai de indicatori clasici precum PIB

pe locuitor, asa cum am aratat anterior, ci si de marimi ce abordeaza intr-o maniera nouacontextul economico-politic, precum libertatea economica . Din cadrul acesteia selectamcomponenta sa principala, indicele libertatii mediului de afaceri (Business Freedom).

Se defineste modelul de forma:ni z c xab y iiii ,...,1,

unde

i y reprezinta ratingul de tara, calculat in martie 2008

i x reprezinta PIB pe locuitor, la nivelul anului 2007i z reprezinta indicele de libertate a mediului de afaceri

n reprezinta numarul de tari luate in analiza

Argumentare Am ales doi factori de influenta semnificativ diferiti in mod special prinmetodologia calcularii/obtinerii lor cu scopul de a surprinde impactul economic si politicasupra variabilei dependente rating de tara.

Aplicația 2

1.

Definirea unei teme de interes in cadrul careia se poate folosi modelul regresieimultiple.

In secolul XXI exista diferente colosale intre nivelul de trai al tuturor tarilor. Chiar sidupa ajustarea diferentelor in preturi relative, PIB pe locuitor este de 50-60 de ori mai marein tarile puternic dezvoltate fata de tarile sarace. Surprinzator este faptul ca acest fenomeneste relativ recent. O solutie in dezvoltarea tarilor, pentru cresterea nivelului de trai poate fi“Libertatea economica”.

Dupa cum am precizat in cadrul aplicatiei 1 ratingul unei tari depinde de numerosifactori atat economici cat si politici. In sfera factorilor economici , pornind de la abordarileinovatoare ale economiei , putem include “libertatea economica”, acea libertate care se ocupa

cu autonomia individului in relatia cu statul si cu alte grupuri organizationale. Aceasta serefera la 10 factori speciali denumiti si “cele 10 libertati economice”(Libertatea mediului deafacere, Libertatea comertului, Libertatea fiscala, Marimea sectorului guvernamental,Libertatea monetara, Libertatea investitiilor, Libertatea financiara, Dreptul de proprietate,Libertatea fata de coruptie, Libertatea muncii).

In continuare vom analiza influenta libertatii mediului de afaceri si a PIB-ului pelocuitor asupra ratingului de tara. In stabilirea nivelului libertatii mediului de afaceri se au invedere urmatoarele aspecte : facilitatea de a obtine o licenta pentru deschiderea unei firme noi(timp si cost), oportunitatile de mentinere pe piata cat si formalitatile clare si de scurta duratain cazul falimentului.

2. Repere bibliografice


6/10

Kim R. Holmes, Ph.D.Edwin J. Feulner, Ph.D.,Mary Anastasia O’Grady, Indexof Economic Freedom , 2008

Ludwing von Mises , Economic freedom and interventionism Stephen L. Parente y Edward C. Prescott, “A Unified Theory of Evolution ofInternational Income Levels”, en Philippe Aghion y Stephen Durlauf, editores

The Handbook of Economic Growth (Amsterdam: Norte de Holanda, 2005)

3. Se defineşte un model de regresie cu mai multe variabile explicative, precizând:relaţia folosită pentru definirea modelului, ipotezele formulate asupraparametrilor modelului, posibilităţile de utilizare a modelului de regresie,prezentarea altor lucrări în care se foloseşte un model asemănător etc.

Obiectivul modelului este de a studia si a intelege relatiile, interdependentele dintrevariabilele macroeconomice asupra scorului de tara, indice responsabil in mare masura dedeciziile investitorilor in tarile respective.

Avand in vedere variabilele alese ne asteptam ca in urma analizei de regresie multipla parametrii modelului sa evidentieze o influenta puternica a nivelul PIB-ului pe locuitor si alibertatii mediului de afaceri asupra scorului de tara.

Modelul de regresie supus studiului este urmatorul:

ni z c xab y iiii ,...,1, unde

i y reprezinta ratingul de tara, calculat in martie 2008

i x reprezinta PIB pe locuitor, la nivelul anului 2007

i z reprezinta indicele de libertate a mediului de afaceri

n reprezinta numarul de tari luate in analiza

4. Seriile de date necesare pentru estimarea parametrilor modelelor de regresieSeriile de date necesare pentru estimarea modelui de regresie multiplă sunt formate

din informații aferente primelor 30 de țări (din care 24 tări OECD), în ordine descrescătoare aratingului de țară. Acestea sunt:

Ratingul de țara (martie 2008) – notat cu RTo Unitate de măsură: valori cuprinse, teoretic, intre 0 și 100 (100 – pentru

țara cu cel mai mare rating)o Sursa: International Investor

www.iimagazinerankings.com/countrycredit/ PIB pe locuitor (2007) – notat cu PIBL

o Unitate de măsură: USDo Sursa: Banca Mondiala

http://go.worldbank.org/1SF48T40L0 Indicele de libertate a mediului de afaceri (Business Freedom) – notat cu BF

o Unitate de măsură: valori cuprinse, teoretic, intre 0 si 100 (100 – pentruțara cu cel mai mare indice al libertății mediului de afaceri)

o Metodologia de calcul este stabilita de catre Heritage Foundation, iarvalorile sale se gasesc in Index of Economic Freedom publicat deHeritage Foundation impreuna cu The Wall Steet Journal.


7/10

o Sursa: http://www.heritage.org/research/features/index/

Clasificarea țărilor in funcție de PIB pe locuitoro Sursa: Banca Mondiala

http://go.worldbank.org/K2CKM78CC0

5. Analiză descriptivă a seriilor de dateTransformări aplicate seriilor de date

S-au eliminat valorile aberante (China , India - având în vedere populația foarte mare,rezultă valori foarte mici ale PIB pe locuitor, în neconcordanță cu ratingul de țară), care potdenatura rezultatul analizei de regresie.

Am utilizat atât în grafice, cât și în estimarea parametrilor seria transformată a PIB pelocuitor, adică elementele seriei inițiale împărțite la 1000, cu scopul de a aduce toate trei

seriile în același interval (0-100), pentru comparabilitate.

Indicatorii descriptivi calculaţi

Pentru seriile de date rating de țară și PIB pe locuitor, statisticile sunt aceleași ca încazul primei aplicații (punctul 4). Analizăm statistic indicele de libertate a mediului deafaceri și obținem: valoarea maximă: 99.9, valoarea minimă: 49.3, media: 83.67, deviațiastandard: 11.92. Se observă că valorile sunt destul de eterogene, dar cu o împrăștiere mai micădecât în cazul PIB pe locuitor (15.5).

Interpretarea rezultatelor din punct de vedere economic

De subliniat ca țara cu indicele libertății mediului de afaceri cel mai mare este NouaZeelandă, în timp ce cea mai restrictvă țară din primele 30 de economii este reprezentată deEmiratele Arabe Unite, cifre care se pot explica din punct de vedere social și cultural imediat.De asemenea, cifrele sunt în concordanță cu ratingul de țară și cu PIB pe locuitor. Cel maisugestiv este un grafic care conține în același sistem de axe cele trei serii de date.

Grafice statistice întocmite

Figura 1 - Seriile de date: PIB pe locuitor, Indicele libertății mediului de afaceri, ratingul de țară

Din grafic vedem că toate cele trei serii au un trend descrescător, ceea ce sugerează căo dată cu ratingul de țară descrește și indicele libertății economice, dar și nivelul PIB pelocuitor.


8/10

6. Estimarea parametrilor modelului de regresie prin metoda celor mai mici patrate(OLS).Estimând parametrii pentru modelul de regresie multiplă, ratingul de țară (RT) în

funcție de PIB pe locuitorși de indicele de libertate a mediului de afaceri, obținem următoareaformă pentru ecuația de regresie:RT = 54.9203+ 0.263707*PIBL+0.288996*BF

Raportul de determinare : 0.817444Raportul de determinare ajustat: 0.803921

7. Se aplică o serie de teste statistice pentru:a. Testarea semnificaţiei parametrilor modelului.

Probabilitățile aferente testului t-Student pentru coeficientul variabilelor independentesunt sub pragul de 5% (0, atât pentru varabila PIB pe locuitor, cât și pentru Indicele BusinessFreedom), deci se respinge ipoteza nulă, că panta dreptei de regresie este nesemnificativ

diferită de zero, deci ambele variabile exogene exercită o influență semnificativă asupravariabilei dependente, ratingul de țară .

Rezultate asemănătoare pentru termenul liber: probabilitate 0, respingem ipoteza nulă,deci termenul liber este semnificativ diferit de zero.

Putem interpreta astfel ecuația de regresie: dacă PIB pe locuitor crește cu 1000 $,atunci ratingul de țară crește cu 0.264; dacă indicele de libertate economică crește cu ounitate, atunci ratingul de țară crește cu 0.29.

b. Testarea ipotezelor formulate în definirea modelului de regresie.1. Testarea autocorelării erorilor

Pentru testarea autocorelării erorilor vom utiliza testul Durbin-Watson. Ipotezele testului

: = 0, deci nu există autocorelare la nivelul seriei reziduurilor: ≠ 0, seria reziduurilor prezintă autocorelare de ordinul întâi

Din estimarea modelului de regresie am obținut valoarea statisticii DW:1.594339.

Limitele inferioară, respectiv superioară pentru statistica DW sunt: 1.38,respectiv 1.57.

Avem < < 4 − ⇔ 1.57 < 1.594339 < 2.62

Rezultă că se acceptă ipoteza nulă, deci nu există o corelație liniară de ordinulîntâi semnificativă la nivelul seriei reziduurilor.

Ipoteza privind lipsa corelării erorilor este îndeplinită.

2. Testarea heteroscedasticitățiiPentru a testa dacă ipoteza privind constanța varianței valorilor reziduale este

respectată se utilizează testul White. Acesta este implementat in EViews.Vom testa mai întâi varianta în care pătratele reziduurilor sunt estimate în funcție de

variabilele exogene și de pătratele acestora („no cross terms”). Se obțin pentru toți parametriivalori mari ale probabilităților asociate testului t (0.95, 0.57, 0.56, 0.79, 0.72), decicoeficienții asociați sunt nesemnificativ diferiți de zero, cu alte cuvinte modelul de regresie nue corect specificat și pătratele reziduurilor nu se exprimă în funcție de pătratele variabilelorexogene, deci varianța variabilelei reziduale este constantă.


9/10

Testăm și varianta în care pătratele reziduurilor sunt estimate în funcție de variabileleexogene, de pătratele acestora, și de produsul lor („cross terms”). În mod analog obținem

pentru toți parametrii valori mari ale probabilităților asociate testului t (0.89, 0.56, 0.67, 0.71,0.77, 0.64).

Putem concluziona că nu avem heteroscedasticitate, deci ipoteza privind constanța

varianței variabilei reziduale este indeplinită.

3. Testarea multicoliniaritățiiPentru a testa prezența fenomenului de coliniaritate vom aplica criteriul Klein.

Reținem raportul de determinare al modelului estimat: 0.81744 Calculăm matricea de corelație a variabilelor modelului de regresie:

Figura 2 – Matricea de corelație a variabilelor modelului Observăm raportul de corelație dintre cele două variabile explicative este mai

mic decât raportul de determinare (0.475 < 0.817 )Concluzionăm că nu este prezent fenomenul de coliniaritate, deci cele două

variabile explicative sunt corect introduse in model.

8. Sunt propuse alte metode pentru estimarea parametrilor ţinând seama derezultatele obţinute în urma aplicării testelor de la punctul anterior:

a. Să se testeze semnificaţia parametrilor şi să se valideze modelul.Deoarece toate ipotezele formulate asupra modelului sunt indeplinite, nu este necesara

corectarea acestuia si o noua estimare a parametrilor.

b. Teste statistice pentru testarea unor restricţii liniare definite pe baza parametrilor modelului

1. Testăm dacă coeficientul variabilei Libertatea mediului de afaceri diferăsemnificativ de unu.

Definim ipotezele testului statistic:: = 1 : ≠ 1

Calculăm statistica testului, dupa formula =

Obținem

= −12.64 .Valoarea tabelată pentru acest test, cu 28 de grade de libertatesi prag de semnificatie 0.05 este 2.048. Valoarea calculată este mai mică decat valoareatabelată, deci se acceptă ipoteza nulă și coeficientul variabilei BF nu diferă semnificativ de 1.

2. Testăm dacă suma parametrilor ce corespund variabilelor explicative esteegală cu 1.

Definim ipotezele testului statistic:: + = 1 : + ≠ 1

Aplicăm testul Wald de restricții asupra parametrilor.Rezultatele obținute sugerează respingerea ipotezei nule enunțate. Atât pentru testul F

, cât și pentru testul Chi-pătrat se obțin valori zero ale probabilităților.

9. Se efectuează previziuni asupra carateristicii explicate.


10/10

Avand in vedere contextul economic mondial, ne propunem sa analizam impactuldiminuarii valorii Produsului Intern Brut pe locuitor concomitent cu valoarea Indicelui deLibertatea Mediului de afaceri. Pentru exemplificare, alegem una din cele 30 de tari incluse inmodelul estimat, respectiv Austria. Vom presupune o scadere a PIB pe locuitor cu 2% inconditiile reducerii cu 3 unitati a Indicelui libertatii mediului de afaceri, din cauza inaspririi

legislatiei comerciale. Utilizand ecuatia de regresie (punctul 6), obtinem o valoare aratingului de tara de 88.67, in scadere cu 6,23%. In cazul nemodificarii legislatiei (mentineriiconstante a Indicelui de Libertate a Mediului de afaceri), ratingul de tara ar scadea cu 5,3%.

10. Se interpretează economic rezultatele obtinute luand in considerare rezultateleeconometrice obţinute şi sursele bibliografice semnalate.

Comparand rezultatele obtinute in urma estimarii parametrilor modelui de regresiemultipla prin metoda celor mai mici patrate in cadrul aplicatiei noastre cu rezultatele ilustratein articolul principal considerat3 reiese asa cum am precizat si in cazul primei aplicatii

influenta pozitiva pe are o are PIB-ul asupra ratingului de tara.In articolul mentionat este studiata dependenta ratingului de tara atat de PIB catsi de indicele de libertate economica. Dupa cum am precizat in calculul indicelui de libertateeconomica se au in vedere zece componente intre care se inscrie si libertatea mediului deafaceri si care este totodata componenta selectata ca a doua variabila de influenta in modelulnostru.

Modelul prezentat se inscrie in sfera de interes a organizatiilor multinationale cedoresc sa determine regiunile/tarile care asigura cele mai bune conditii pentru intreprindereade afaceri si dezvoltarea acestora in mod eficient, fara sa apeleze la consultanta din exterior.

3 McGowan Carl B., Jr., Moeller Susan E, Using multinomial logistic regression of political and economic risk variables forcountry risk analysis of foreign direct investment decisions, Southwestern Economic Proceedings - Journal of theSouthwestern Society of Economists, Septembrie 2005

exemplu_proiect_interpretari(1)

Documents

Transcript of exemplu_proiect_interpretari(1)