Tác giả làm theo hướng dẫn của Nardo và cộng sự (2005) và phân chia nhiệm vụ theo bốn bước: phân tích tính nhất quán, bình thường hoá và chuẩn hóa, trọng số và tập hợp
3.3.3 TRỌNG SỐ CỦA CÁC CHỈ MỤC
• Tác giả sử dụng hai hệ số để xác định các chỉ số cho các chỉ mục.
• Tác giả sử dụng cân bằng cho tất cả các chuỗi dữ liệu và các trình điều khiển chính theo cấu trúc được trình bày trong Bảng 1 cho các phiên bản từ 1 đến 3, tác giả sử dụng các phân tích nhân tố cho bốn trình điều khiển chính cho phiên bản 4.
• Theo Nardo và cộng sự (2005), hầu hết các chỉ số tổng hợp nhân tố. Khi sử dụng phân tích nhân tố, mỗi thành phần được gán trọng số theo sự đóng góp của nó vào tổng sai số trong dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng các chỉ số tóm lược kết quả chiếm một phần lớn sự khác biệt giữa các quốc gia.
• Nicoletti và các cộng sự (2000) nhấn mạnh rằng tính chất của các phân tích nhân tố là đặc biệt mong muốn đối với việc so sánh giữa các nước.
• Nardo và cộng sự (2005) nhấn mạnh rằng, kỹ thuật thích hợp nhất để phát triển các chỉ số tổng hợp là thực hiện phân tích thành phần chính.
3.3.3 TRỌNG SỐ CỦA CÁC CHỈ MỤC
• Tuy nhiên, trước khi tiến hành phân tích thành phần chính, chúng tôi xác minh tính không quan trọng của các trình điều khiển chính với các biện pháp được mô tả ở trên. Do đó, các động lực chính của chúng tôi là những người ủy nhiệm thích hợp để đánh giá khả năng thu hút FDI của các nước.
• Bước cuối cùng đề cập đến tính toán trọng lượng cho bốn trình điều khiển chính. Tải trọng yếu tố đại diện cho tỷ lệ của phương sai của chỉ số được giải thích bởi yếu tố. Trọng lượng của một chỉ số phụ được xác định bởi tỉ lệ của tải thành phần bình phương và phương sai của mô hình.
• Điều này có nghĩa là "nếu chúng ta để dữ liệu nói" môi trường pháp lý và chính trị ở một quốc gia cụ thể là yếu tố quyết định mạnh nhất cho hoạt động FDI.
• Tuy nhiên, sự khác biệt về trọng lượng chỉ là nhỏ đối với một chương trình trọng số như nhau.
• Vì vậy, như chúng tôi đã xác nhận sau đó, việc sử dụng phân tích nhân tố để xác định trọng lượng của trình điều khiển chính không làm thay đổi kết quả của chỉ số đến bất kỳ mức độ có ý nghĩa nào.
3.3.4 TỔNG HỢP
Theo Nardo và các cộng sự (2005), các phương pháp tổng hợp có thể được phân biệt bằng các phương pháp cộng, tổng hợp hình học và phân tích đa tiêu chuẩn không bồi hoàn.
Tác giả sử dụng các phương pháp tập hợp tuyến tính và hình học. Nardo và cộng sự (2005a) lập luận rằng tập hợp tuyến tính chỉ định các chỉ số cơ bản tương ứng với trọng lượng nhưng cũng lưu ý rằng tập hợp hình học đánh giá các quốc gia đó hoặc các chỉ số phụ có điểm số cao hơn.
Ebert và Welsch (2004) nhấn mạnh rằng sự kết hợp tuyến tính hữu ích khi tất cả các chỉ thị phụ có cùng một đơn vị đo lường và cho rằng sự kết hợp hình học phù hợp hơn nếu các chỉ số phụ không tương xứng và tương đối tích cực được thể hiện theo các tỷ lệ cho rằng sự kết hợp hình học phù hợp hơn nếu các chỉ số phụ không tương xứng và tương đối tích cực được thể hiện theo các tỷ lệ khác nhau.
Tác giả sử dụng cả hai phương pháp tổng hợp để tính các phiên bản chỉ mục khác nhau để xác định phiên bản nào mang lại kết quả theo dõi FDI tốt nhất.