THE IMPACT OF THE COVID-19 ON THE FINANCIAL MARKETS: EVIDENCE FROM G7
Notice bibliographique
Résumé
This essay aims to analyse the impact of the 2020 global pandemic on the stock indexes of France (CAC 40), Germany (DAX 30), USA (DOW JONES), United Kingdom (FTSE 100), Italy (FTSE MID), Japan (Nikkei 225) and Canada (TSX 300), from January 2018 to June 2020, with the sample being divided into two sub periods: first sub period from January 2018 to August 2019 (Pre-Covid); second period from September 2019 to June 2020 (Covid-19). In order to carry out this analysis, different approaches were taken in order to analyse whether: (i) the global pandemic (Covid-19) increased the persistence of the G7 financial markets? In the Pre-Covid period, we can verify the presence of long memories in the Canadian market (TSX), while the markets in France (CAC 40) and Italy (FTSE MID) show signs of balance, since the random walk hypothesis was not rejected. The German (DAX 30), USA (DJI), United Kingdom (FTSE 100) and Japan (NIKKEI 225) markets have anti-persistence (0 <α <0.5). In period II, the Covid-19-time scale is contained, and we verified the presence of significant long memories, except for the US stock index (0.49). These findings make it possible to show that the assumption of the market efficiency hypothesis may be called into question, because these markets are predictable, which validate the research question. The results of the pDCCA correlation coefficients, in the Pre-Covid period, show 14 pairs of median markets (0.333 → ≌ 0.666). We can also see 7 pairs of markets with strong correlation coefficients (0.666 → ≌ 1,000), showing that these markets have a tendency towards integration, this evidence may call into question the hypothesis of portfolio diversification. In period II (Covid-19) the λ_DCCA correlation coefficients have 7 strong market pairs (0.666 → ≌ 1,000), 5 pairs have weak pDCCA coefficient (0.000 → ≌ 0.333), 5 market pairs show anti-correlation (-1.000 → ≌ 0.000), and 4 market pairs show median coefficients (pDCCA) (0.333 → ≌ 0.666) (out of 21 possible). When compared to the previous subperiod, we found that the majority of the pDCCAs decreased, which shows that the markets have decreased their integration, making it possible to diversify portfolios in certain markets, especially in the Japanese market (NIKKEI 225). These conclusions open space for market regulators to take measures to ensure better informational information, in the stock markets, in the 7 most advanced economies in the world.
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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».