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Enregistrement W4385577148 · doi:10.24818/jamis.2023.02001

Stock market performance, COVID-19 related government measures, and immunization: Evidence from the G7

2023· article· en· W4385577148 sur OpenAlex
Selma Belhouchet, Anis Ben Amar

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAccounting and Management Information Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Accounting2019-20 coronavirus outbreakBusinessImmunizationStock marketEconomicsEconometricsFinancial economicsMedicineVirologyInternal medicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research Question- What impact has the COVID-19 transmission rate, death rate, state involvement, and vaccine growth rate had on the stock market returns of the group of seven countries? Motivation- On the one hand, the majority of the literature has only looked at the impact of government interventions, the number of confirmed Covid 19 cases, and the number of deaths on stock markets individually, not their combined impact. Additionally, there hasn't been any research done in the literature up to now on the effect of vaccination on stock market returns. By examining the impact of all four factors—vaccination growth rate, mortality rate, and speed of transmission of covid 19—on the stock market returns of the group of seven G7 countries, our study aims to close this difference. This study is the first comprehensive attempt to investigate the relationships among governmental engagement, COVID-19 vaccination, and stock market returns. Idea- This study explains how stock markets in the G7 countries reacted to the spread rate of Covid 19, mortality rates, containment measures, and immunization Data- The data was collected from a number of sources. The www.investing.com website provides information on daily stock market performance for the G7 economies. S&P 500 (US), FTSE 100 (UK), TSX (Canada), DAX 30 (Germany), CAC 40 (France), MIB (Italy), and Nikkei 225 (Japan) are the only major stock indices we choose. The www.ourworldindata.org website is used to collect the data required to calculate our covid 19 variables (Transmission speed, Mortality rate, Growth in immunization, Containment, and Health Index). The Investment Freedom Index is collected from the Heritage Foundation's website, heritage.org. On www.policyuncertainty.com, you may obtain the Economic Policy Uncertainty Index. The World Bank's World Development Indicators are where the GDP data is derived. All data are for the period of January 1, 2020, to August 31, 2021. Tools- We choose the panel data analysis method to investigate the impact of the COVID-19 pandemic, government action, and vaccines on G7 stock returns. Three COVID-19 variables are first calculated (speed of transmission, mortality rate, and vaccination growth). In the following step, we do panel pooling ordinary least squares regressions. Lastly, a number of robustness tests are applied. Findings- Results show that Covid 19 transmission negatively affects the performance of the G7 stock market. Additionally, research suggests that the virus has infected the atmosphere in the trading halls of seven of the biggest economies in the world, since neither government initiatives nor immunization, have been able to reassure investors or deliver positive results. Contribution- Although there is a substantial amount of literature on stock market performance, this study provides fresh information by examining the impact of three COVID-19 indicators on the performance of the G7 stock markets during the epidemic. In contrast to earlier research, this study assessed the G7 stock market's reaction to vaccination for the first time.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
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 savante0,0010,002
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,191 · 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