MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7145975340

Analysis and Verification of Fluctuations in Financial Markets by the New Coronavirus Pandemics : Experimental Simulation of Stock Index by Artificial Intelligence

2021· article· ja· W7145975340 sur OpenAlexaboutno aff
稔 小林

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2021
Typearticle
Langueja
DomaineDecision Sciences
ThématiqueStock Market Forecasting Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicQuarter (Canadian coin)ChinaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Stock (firearms)Economic impact analysisSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Financial marketCoronavirus
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2020, human infection with the new coronavirus( COVID-19) was confirmed in Wuhan, China. Soon the infection spread in Wuhan, and the city was temporarily closed. The infection spread from China to the world, and in Europe, North America, etc., the number of infected people exceeded that of China, which had a great impact on socioeconomic. In particular, the number of infected people has increased rapidly in the United States and European countries, and cities had been temporarily locked down in the world's financial centers such as New York and London. The number of infected people in Asian countries is increasing, and the wave of infection spread is continuing in Japan. Due to the global pandemic of the new coronavirus, the Tokyo Olympics, which was scheduled to be held in July 2020, has been postponed for one year. As of December 2020, drug company Pfizer has successfully developed a vaccine against the new coronavirus and started vaccination in the United Kingdom and the United States, but it is still time to see if the global infection situation will improve. Under these circumstances, economic activity continues to be exhausted. In Japan as well, a state of emergency was declared from March to May in 2020 and also January in 2021, not only economic activities but also sociocultural activities were severely restricted. As a result, GDP in the second quarter of 2020 was the largest decrease after the war. It also had a significant impact on employment, such as the ratio of job offers to applicants and the unemployment rate. On the other hand, in March, when the spread of the new coronavirus began, the global financial markets were temporarily confused as they were concerned about the future of the global economy. Major stock indexes such as the Dow Jones 30 on the New York Stock Exchange, the Nikkei 225 and TOPIX on the Tokyo Stock Exchange, fell sharply, reminiscent of the Great Depression of 1929. However, in April, the global stock market returned to a solid and steady pace. In November, the Nikkei225 exceeded 26,000 yen and finally reached the highest price since the burst of the bubble economy. In this paper, we consider the situation of the Japanese stock market, which has been high under the spread of the new coronavirus infection, focusing on its correlation with the monetary base. In addition, we will experimentally simulate the stock price index by using artificial intelligence and verify the mechanism of the stock market in the process.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,306 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInstitutional Repositories DataBase (IRDB)Même sujetStock Market Forecasting MethodsTravaux en français237 207