Coronavirus Pandemic Impact on the Nexus Between Gold and Bitcoin Prices
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the Coronavirus disease (COVID-19) effects on gold and bitcoin prices variabilities and on the relationship between each of them, both prices are denominated in USD.The study period is divided into two groups, first group included 120 workdays before 30 January 2020 when WHO first declared COIVD-19 outbreak as a public health emergency of international concern, and the second group included 120 observations post that date. The period as a total extends from June. 24, 2019 to 22 of May 2020.To this end, the study used the appropriate statistical tools including stationery and unit root test, Levene's test for the equality of variances, correlation, least squares regression, and pairwise Granger causality test.The results of testing the equality of variances and homogeneity between each of the study groups before and after COVID 19 revealed a strong rejection of the null hypothesis of equal variances for gold but not bitcoin which was accepted. The results also indicate a significant relationship between gold and bitcoin before and after COVID-19, but the sign changed from negative to positive respectively.Finally, the study concludes that there were significant effects of COIVD-19 on gold but not bitcoin prices. These results are consistent with gold’s traditional role as a safe-haven in crises, and bitcoin as a ‘virtual gold’ which has some similarities, and likely to be complementary rather than in a competion with gold.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,003 | 0,000 |
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 ».