Does COVID-19 affect GDP? A relationship between GDP and unemployment rate
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine the long-term relationship between the unemployment rate and the growth of domestic product (GDP) in Malaysia, thereby revealing unemployment's impact on GDP. In this COVID-19 pandemic situation, numerous people have lost their jobs. That indirectly increases the unemployment rate which later has a variety of negative consequences on the government, society, and individuals. The Malaysian government has taken a big step in announcing the Movement Control Order (MCO) to slow down the spread of infections. Such decisions have affected the unemployment rate, as some businesses have to reduce their employees and some high-risk companies temporarily closed to stop the spreading of COVID cases. The cointegration test is employed to identify the relationship between the unemployment rate and GDP and then validate it by analyzing the error. Quarterly unemployment rate and GDP data were obtained from the Department of Statistics Malaysia (DOSM) website from the first quarter of 2010 to the fourth quarter of 2020. The study found that the variables were stationary at first differencing and long-run relationships existed among them. According to the empirical findings in this study, long-run and short-run unemployment rates have a high influence on the GDP rate. However, the result contradicted one work in literature that claimed a negative association between GDP and unemployment for the past fifty years. This could have occurred as a result of the worldwide COVID-19 pandemic.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».