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Enregistrement W2040738129 · doi:10.1504/ijbaf.2011.045020

Factors that affect mutual fund investment decision of Indian investors

2011· article· en· W2040738129 sur OpenAlexaffabout
Amarjit Gill, Nahum Biger, Harvinder S. Mand, Sukhinder S. Gill

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioural Accounting and Finance · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensCanadian Sport Centre Pacific
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMutual fundClosed-end fundUmbrella fundManager of managers fundInvestment (military)Affect (linguistics)Open-ended investment companyInvestment decisionsFeelingUnit investment trustBusinessFinanceFund of fundsInvestment fundInstitutional investorOpen-end fundInvestment strategyPerceptionEconomicsReturn on investmentBehavioral economicsCorporate governanceMicroeconomicsPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper seeks to extend the findings of Gill and Biger (2009) related to gender differences and factors that affect stock investment decision of Western Canadian investors by examining the affects of: 1) investors' investment expertise; 2) investors' knowledge of 'neutral information'; 3) investors' consultation with investment advisors on their decisions to invest in mutual funds. The present study is based on a sample of people living in Punjab and Delhi areas of India. Subjects were asked about their beliefs and feelings in relations to their investment decisions with particular reference to investments in mutual funds. We found that the degree of mutual fund investment decision is related to the degree of Indian investors' perceptions about their: 1) investment expertise; 2) general knowledge about the economy and the concept of mutual funds; 3) consultation with investment advisors. Family size also plays some role in the decision to invest in mutual funds. The valuable and useful recommendations for the investment managers and investment advisors have also been provided in the paper.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,602

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,123 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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