Notice bibliographique
Résumé
According to the World Health Organization, tens of millions of confirmed cases and hundreds of thousands of confirmed deaths have been registered worldwide. COVID-19, a kind of coronavirus, has emerged as one of the most serious dangers to the global economy and financial markets in human history. The Covid-19 virus's introduction has caused a global reduction in economic activity, perhaps posing new dangers to financial stability. This study aims to look into and reveal the effect of coronavirus on two financial markets. Ten advanced countries' capital market and money market data with the time interval from March 2020 to November 2020 has been used in this study. Six indices of these financial market Shares, Mutual Funds, Treasury Bills, Certificates of Deposits, Bonds, and Mortgages worked as samples. The research has been conducted on advanced nations USA, Norway, Canada, Germany, Ireland, Sweden, Singapore, Netherlands, Australia, and Switzerland. Panel Regression Analysis, Spearman's rank correlation, and ANOVA are used to estimate the study results. The scholar constructs a weekly panel data of COVID- 19 confirmed cases and financial market indices. The second purpose is to calculate the Risk on the six chosen indices of these markets. COVAR methodology is used to measure the risks among capital market and money markets indices. Interestingly, this research noticed that all financial markets impacted by the coronavirus while the capital market has recorded maximum fluctuations and the stock market show minimum volatility. The final results give a detailed understanding of financial market indices. It will support future research on other money and Capital markets indices and investors after the Coronavirus period. KEYWORDS: Coronavirus, Financial Markets, COVAR, COVID-19 Confirmed Cases. Capital Market. Money Market, Developed economies,
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».