Influence of COVID-19 pandemic on the tourism sector: evidence from China and United States stocks
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Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease (COVID-19) has adversely impacted the globally interconnected economy and brought the tourism sector to a temporary standstill. As such, this study aimed to investigate the spillover effect of industrial sectors by emphasizing the tourism sector. The study data was gathered from China and The United States (US) between 2019 and 2020 (pandemic period) using the Multivariate Generalised Autoregressive Conditional Heteroscedastic-Dynamic Conditional Correlation (MGARCH-DCC) and Wavelet Coherence Transform (CWT) techniques to analyse the investment holding period. Country-wise, the sectoral return volatility in China was significantly higher than the US counterpart. Additionally, the intra-sector correlation analyses demonstrated that Chinese sectors successfully mitigated the intra-sector correction in the last quarter of 2019. A short-term holding period was also suggested for investors in China while a long-term counterpart was recommended for investors in the US. Regarding the Chinese and US industrial sectors in the first quarter of 2020, it was mutually concluded that both country stocks reflected high volatility. The tourism sector was also negatively affected throughout the pandemic period (between 2019 and 2020). Essentially, this study offered practical contributions to investors, mutual fund holders, and brokers.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle