Sirvi Märksõna "Covid-19" järgi

Nüüd näidatakse 1 - 4 4

listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Covid-19 hospitaliseerimise prognoosimine nakatunute andmetelt
(2022) Tamm, Joonas-Sander; Fischer, Krista, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Bakalaureuse töös proovitakse leida lineaarse regresiooni ja Ridge regresiooni abil mudelit, mille abil saab ennustada covidiga hospitaliseeritute arvu 7 päeva varasemate nakatunute andmete pealt. Töö käigus kasutatakse mõlemat meetodit ning analüüsitakse nende eeliseid ja puuduseid. Kõige paremini seletas hospitaliseerituse muutumist üleüldine nakatumine ja vaktsineerimine ning samad näitajad eraldi 80 aastaste ja vanemate seas. Kõik töös kasutatud andmed on pärit Terviseameti avaandmete seast.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Deep diving into the S&P Europe 350 index network and its re-action to COVID-19
(2021) Cortés Ángel, Ariana Paola; Eratalay, Mustafa Hakan
In this paper, we analyse the dynamic partial correlation network of the constituent stocks of S&P Europe 350. We focus on global parameters such as radius, which is rarely used in financial networks literature, and also the diameter and distance parameters. The first two parameters are useful for deducing the force that economic instability should exert to trigger a cascade effect on the network. With these global parameters, we hone the boundaries of the strength that a shock should exert to trigger a cascade effect. In addition, we analysed the homophilic profiles, which is quite new in financial networks literature. We found highly homophilic relationships among companies, considering firms by country and industry. We also calculate the local parameters such as degree, closeness, betweenness, eigenvector, and harmonic centralities to gauge the importance of the companies regarding different aspects, such as the strength of the relationships with their neighbourhood and their location in the network. Finally, we analysed a network substructure by introducing the skeleton concept of a dynamic network. This subnetwork allowed us to study the stability of relations among constituents and detect a significant increase in these stable connections during the Covid-19 pandemic.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
The impact of ESG ratings on the systemic risk of European blue-chip firms
(2022) Eratalay, Mustafa Hakan; Cortés Ángel, Ariana Paola
There are diverging results in the literature on whether engaging in ESG related activities increases or decreases the financial and systemic risks of firms. In this paper we explore whether maintaining higher ESG ratings would reduce the systemic risks of firms in a stock market context. For this purpose we analyse the systemic risk indicators of the constituent stocks of S&P Europe 350 for the period of January 2016 - September 2020, which also partly covers the Covid-19 period. We apply a VAR-MGARCH model to extract the volatilities and correlations of the return shocks of these stocks. Then we obtain the systemic risk indicators by applying a principle components approach to the estimated volatilities and correlations. Our focus is on the impact of ESG ratings on systemic risk indicators, while we consider network centralities, volatilities and financial performance ratios as control variables. We use fixed effects and OLS methods for our regressions. Our results indicate that (1) the volatility of a stock’s returns and its centrality measures in the stock network are the main sources contributing to the systemic risk measure (2) firms with higher ESG ratings face up to 7.3% less systemic risk contribution and exposure compared to firms with lower ESG ratings, (3) Covid-19 augmented the partial effects of volatility, centrality measures and some financial performance ratios. When considering only the Covid-19 period, we found that social and governance factors have statistically significant impacts on systemic risk.
listelement.badge.access-status Avatud juurdepääs ,
Uudistest tingitud negatiivsete emotsioonide regulatsioon: ümberhindamise strateegiate efektiivsus koroonaviiruse (SARS-CoV-2) kontekstis
(Tartu Ülikool, 2021) Poopuu, Pärtel; Uusberg, Andero, juhendaja; Uusberg, Helen, juhendaja; Tartu Ülikool. Sotsiaalteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Psühholoogia instituut
Käesolevas uurimistöös hinnati nelja ümberhindamise strateegia efektiivsust koroonaviiruse teemalistest negatiivsetest uudistest tingitud emotsioonide reguleerimisel. Uuringus oli kokku viis tingimust: emotsiooni ja olukorra ümberhindamine, emotsiooni ja olukorra eesmärkide valguses ümberhindamine ning passiivne kontrolltingimus. Uuring viidi läbi kogemuse väljavõtte meetodi abil, kus inimestel (N = 736) tuli viiel järjestikusel päeval täita meili teel saadetud küsimustik. Uuring leidis, et koroonaviiruse teemalised uudised suurendasid inimestes hirmu, viha, vastikust ning vähendasid rahulolu, kergendust ja ootust. Ainukeseks efektiivseks strateegiaks emotsioonide reguleerimisel osutus emotsiooni ümberhindamine, mis vähendas negatiivsete, kuid ei suurendanud positiivsete emotsioonide osakaalu. Tulemustest võib järeldada, et ümberhindamine on efektiivne strateegia uudistest tingitud negatiivsete emotsioonide alla reguleerimiseks. Samuti toob uuring välja erinevate ümberhindamise strateegiate diferentseerimise olulisuse erinevates kontekstides.