Early Warning Signals From Global Financial Markets at the Beginning of Covid -19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The Covid-19 Pandemic pose health security risks all over the world and makes its effects felt in every field. The objective of this paper is to observe the response of the financial markets of countries with the highest global health security index (GHSI) when the pandemic cases started and to guide investors. The main areas of the index are prevention, detection, reporting, rapid response, health system, compliance with international norms and risk environment. Many indicators are monitored under these basic areas. The motivation point of the study is that comparing the financial markets of countries with the highest global health security index has never been investigated. The top 5 countries selected are as follows: The United States, The United Kingdom, The Netherlands, Australia and Canada. In the selection of the stock exchange, the most known indexes of the countries on a global scale and the highest trading volume are taken. The common transaction days are taken as a basis short period that starts on 28 February 2020 and ends on 15 May 2020. This study showing early warning signals from global financial markets will also be a guide for future studies and long-term analysis. Dumitrescu Hurlin Panel Causality Test applied to the data; the causality from death and case rates to stock market returns is investigated. Hidden causality is important in decision making. Investors should make international investments by thinking in detail about the assets in their portfolio. In the near future, the importance of hidden causality relations research and early warning signals that occur with the effect of financial contagion will increase.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».