MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4211228811 · doi:10.1080/00036846.2022.2036688

COVID-19 pandemic, stock returns, and volatility: the role of the vaccination program in Canada

2022· article· en· W4211228811 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas Apergis, Ghulam Mustafa, Shafaq Malik

Notice bibliographique

RevueApplied Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolatility (finance)EconomicsPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Equity (law)EconometricsStock (firearms)HeteroscedasticityFinancial economicsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakGeographyVirologyMedicinePolitical scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines how stock returns and volatility in the Canadian stock market have been affected by both the COVID-19 pandemic and the associated vaccination program. The empirical analysis is based on the generalized autoregressive conditionally heteroskedastic model which explicitly allows the inclusion of information on the COVID-19 pandemic and the vaccination program. The analysis uses daily Canadian equity returns and volatility, spanning the period 27 January 2020, to 31 August 2021. The findings provide evidence that the COVID-19 pandemic exerts a significant negative impact on the mean of Canadian stock returns and a positive impact on their volatility. In contrast, the findings provide novel evidence that the vaccination program in Canada has reversed these detrimental effects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied EconomicsMême sujetCOVID-19 Pandemic ImpactsTravaux en français237 207