Understanding Belgian Individual Investors: Complementarity of Qualitative and Quantitative Methodologies in a Grounded Theory Approach
Notice bibliographique
Résumé
This article describes the methodological reasoning followed while studying Belgian individual investors and shows how two methodological approaches, one qualitative and one quantitative, can together allow to build a real inductive process within priority is given to data and to returns from the field.How do individual investors experience their investment? Are they one or several investor’s profiles?Our research explores an unknown territory (Bouchard, 200). Many researches focus on investor behaviour bias and their underperformance. No researches studied Belgian individual investors, few studies used mixed methodologies (qualitative and quantitative) and few studies used primary data. Our research proposes to fill that gap.Thanks to the qualitative phase (17 interviews of Belgian investors) we highlighted the importance of family tradition and the influence of environment regarding investment decisions; the difference of perception between investors and their environment, qualities of a good investor and their perception of financial intermediaries.The quantitative phase (706 questionnaires) allowed to discover 5 investors’ profiles in term of behaviour: the followers, the traditionalists, the sleeping investors, the experts and the gamblers.This article also pinpoints all difficulties met during the research using grounded theory and proposed the solutions used by the authors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».