BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Berezka Kateryna M. (West Ukrainian National University, Ternopil, Ukraine), Kovalchuk Olha (West Ukrainian National University, Ternopil, Ukraine)
Tytuł
The Application of Association Rules to Detect the Effects of Vaccinations against COVID-19 in the EU-27. Preliminary estimates
Stosowanie zasad stowarzyszenia w celu wykrywania skutków szczepionek przeciwko COVID-19 w UE-27. Wstępne szacunki
Źródło
Econometrics. Advances in Applied Data Analysis, 2023, vol. 27, nr 1, s. 1-16, rys., tab., bibliogr. 14 poz.
Ekonometria
Słowa kluczowe
COVID-19, Podejmowanie decyzji, Ekonometria
COVID-19, Decision making, Econometrics
Uwagi
Klasyfikacja JEL: C52, C53, O21
streszcz., summ.
Firma/Organizacja
Unia Europejska (UE)
European Union (EU)
Abstrakt
W tym badaniu autorzy uzyskali wstępną ocenę skuteczności wykrywania szczepień przeciwko COVID-19 w UE-27. Empiryczną podstawą badania jest dzienna liczba zachorowań na COVID-19, szczepień, hospitalizacji i zgonów w krajach UE w okresie od marca 2020 do marca 2022 r. Reguły asocjacji posłużyły do zidentyfikowania nieoczywistych powiązań między szczepieniami przeciwko COVID-19 oraz przypadków zachorowań, hospitalizacji i zgonów z powodu COVID-19. Uzyskane wyniki posłużyły do grupowania krajów UE według poziomu szczepień przeciwko COVID-19, przypadków choroby, zgonów z jej powodu oraz hospitalizacji dla krajów członkowskich UE. Do analizy skupień zastosowano metodę k-średnich grupowania. Ujawniono ukryte zależności liczby zachorowań na COVID-19, liczby hospitalizacji z powodu COVID-19 oraz liczby zgonów z powodu COVID-19 w związku z liczbą szczepień przeciwko COVID-19 w krajach UE. Stwierdzono z dużym prawdopodobieństwem, że szczepienia istotnie wpływają na poziom zachorowalności. Po raz pierwszy uzyskano reguły asocjacyjne, które są wstępnymi szacunkami zależności między dynamiką szczepień przeciwko COVID-19 a dynamiką zachorowań na COVID-19, hospitalizacji z tego powodu i zgonów w krajach UE. Wyniki mogą posłużyć do podejmowania korzystnych decyzji, np. do uregulowania polityki szczepień w poszczególnych krajach UE i przewidywania przyszłych konsekwencji choroby.(abstrakt oryginalny)

In this research study, the authors obtained the preliminary evaluation of the impact detection of vaccinations against COVID-19 in the EU-27. The empirical basis of the study was the daily number of COVID-19 cases, vaccinations, hospitalisations, and deaths in the EU countries from March 2020 to March 2022. Rules of association were used to identify non-obvious associations between vaccinations against COVID-19 and cases of illness, hospitalisations, and deaths from COVID-19. The obtained results were used to cluster the EU countries by the level of vaccinations against COVID-19, cases of COVID-19, deaths from COVID, and COVID-19 hospitalisations for the EU member states. The K-means clustering method was used for cluster analysis. Hidden dependencies of the number of COVID-19 cases, the number of COVID-19 hospitalisations, and the number of COVID-19 deaths due to the number of vaccinations against COVID-19 by EU countries were revealed. It was established with a high probability that vaccination significantly affects the level of morbidity. For the first time, association rules were obtained, which are preliminary estimates of the relationship between the dynamics of vaccinations against COVID-19 and the dynamics of COVID-19 cases, COVID-19 hospitalisations, and deaths from COVID-19 in the EU. The results can be used to make beneficial decisions, for example, to regulate vaccination policies in individual EU countries, and predict the future consequences of the COVID-19 pandemic.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Anderberg, M. (1973). Cluster analysis for applications. Academic Press.
  2. Berezka, K., & Kovalchuk, O. (2018). Correspondence analysis as a tool for computer modeling of sustainable development. Econometrics. Advances in Applied Data Analysis, 22(4), 9-23. https:// doi.org/10.15611/eada.2018.4.01
  3. Bieszk-Stolorz, B., & Dmytrów, K. (2020). Assessment of the similarity of the situation in the EU labour markets and their changes in the face of the COVID-19 pandemic. Sustainability, 14(6), 3646.
  4. Bieszk-Stolorz, B., & Dmytrów, K. (2021). A survival analysis in the assessment of the influence of the SARS-CoV-2 pandemic on the probability and intensity of decline in the value of stock indices. Eurasian Economic Review, 11(2), 363-379.
  5. Coronavirus (COVID-19) Vaccinations. (2022). Our world in data. https://ourworldindata.org/covidvaccinations
  6. COVID-19 deaths cross 2 million mark in the European region - WHO. (2022). Reuters. https://www.reuters. com/world/europe/covid-19-deaths-cross-2-million-mark-european-region-who-2022-05-12
  7. COVID-19 data. (2022). March. OWID. https://github.com/owid/covid-19-data/tree/master/public/ data.
  8. Data on the daily number of new reported COVID-19 cases and deaths by EU/EEA country (2022). March. ECDC. https://www.ecdc.europa.eu
  9. Dmytrów, K., Landmesser, J., & Bieszk-Stolorz, B. (2021). The connections between COVID-19 and the energy commodities prices: evidence through the Dynamic Time Warping method. Energies, 14(13), 4024.
  10. Donovan, D. (2022). U.S. officially surpassed 1 million COVID-19 deaths. Johns Hopkins University. Coronavirus Resource Center. https://coronavirus.jhu.edu
  11. Grzeskowiak, A., & Stanimir, A. (2007). Possibilities of applications of chosen multivariate techniques to socio-economic researches. The analysis of comparability of results. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, (1180).
  12. Results for Vaccines. (2022). The Economist. https://www.economist.com
  13. Srikant, R., & Agrawal, R. (1996). Mining quantitative association rules in large relational tables. ACM SIGMOD Conference. https://www.semanticscholar.org
  14. The Global Risks Report 2022. (2022). 17th Edition. The Word Economic Forum. https://www3.weforum. org
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
eng
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/eada.2023.1.01
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu