compinvest: Étude sur le comportement d'investisseurs

In lbelzile/hecmulti: Matériel de cours pour Analyse multidimensionnelle appliquée

Étude sur le comportement d'investisseurs

Description

Données tirées d'un article scientifique visant à établir les différences de comportement d'investisseur(e)s en fonction de la façon dont sont présentées les données. Les données proviennent de l'étude 4A, une série de question sur des choix (prendre 50$ maintenant ou avoir 50 de chance de gagner 150$ si la prédiction / s'avère correcte). Les participant(e)s devaient prédire si le niveau de retour de l'action d'Apple dépasserait celui du S&P500; ils et elles voyaient des chartes montrant une augmentation, diminution ou un niveau constant des actions. Une question préliminaire a permis de déterminer un profil de risque de l'investisseur, sur une échelle de 1 à 4 (les valeurs plus faibles indiquant une aversion au risque). La perception du risque a été mesurée à l'aide du questionnaire Epistemic-Aleatory Rating Scale (EARS).

Les participant(e)s ont été recruté(e)s sur Amazon MTurk et le devis et les conclusions ne sont pas causales.

Usage

compinvest

Format

Une base de données avec 564 lignes et 4 variables:

choix

[entier] décision d'investissement incertain, soit oui (1, 150$ si la prédiction est correcte et 0 sinon) ou non (0, recevoir 50$ pour sûr)

risque

[entier] score de 1 à 4 pour l'aversion au risque, avec 1 (forte aversion) et 4 (en quête de risque) adapté d'une échelle de Barsky et al. (1997)

epistemique

échelle pour le score moyen, basé sur 3 items du EARS sur le risque épistémique allant de 1 (pas du tout) à 7 (beaucoup)

aleatoire

échelle pour le score moyen, basé sur 3 items du EARS sur le risque aléatoire allant de 1 (pas du tout) à 7 (beaucoup)

Author(s)

Léo Belzile

Source

Données extraites de ResearchBox 180, https://researchbox.org/180

References

Walters, D.J., G. Ulkumen, D. Tannenbaum,C. Erner and C.R. Fox, (2022). Investor Behavior Under Epistemic versus Aleatory Uncertainty, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3695316

lbelzile/hecmulti documentation built on April 27, 2024, 8:16 p.m.