COVID-19: A Game-changer to Equity Markets?
Notice bibliographique
Résumé
This article applies the effective transfer entropy methodology to quantify the information flow between equities in major global equity markets in Australia, Brazil, Canada, China, Germany, Iran, Japan, Qatar, Saudi Arabia, South Africa, South Korea, United Kingdom, and the United States – a pool of 2200 companies included. To account for COVID-19 impacts, the period of the study was extended over two years. The results show changes to the information flow pattern after COVID-19, with the largest changes being encountered in Australia, Brazil, Canada, Japan, and the United States – for their largest market participants (by market capitalization). In comparison, the Asian markets show less noticeable changes in their information flow pattern after COVID-19. On a sector level, most of the markets studied have seen substantial changes in the functionality of their sectors – in terms of being a transmitter or receiver of information – after COVID-19 appearance. The fraction of sectors with a complete change in their influencing role since COVID-19 has been over 70% in Australia, Canada, South Africa, and the United States. The financial services sector has retained its role - as being the most influencing sector - in 6 out of 13 markets considered after COVID-19. For most of the markets, the basic materials, communications, energy, and utilities sectors have retained an intermediate position in the information flow diagram, after COVID-19. The German market has been the only market, in which the main information transmitter and receiver sectors have remained unchanged, since COVID-19. The results suggest drastic moves in major global equity markets, which have been concurrent with the virus outbreak. Doi: 10.28991/HEF-2021-02-01-05 Full Text: PDF
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».