MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2919953679 · doi:10.5539/ass.v15n3p27

Factors influencing Individual Investor Behaviour: Evidence from the Kuwait Stock Exchange

2019· article· en· W2919953679 sur OpenAlexvenueno aff
Sadeq J. Abul

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverconfidence effectOptimismStock exchangePessimismPsychologySample (material)Herd behaviorSocial psychologyEconomicsFinanceHerding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the effects of psychological factors on investor behaviour regarding the Kuwait Stock Exchange (KSE). These psychological factors are, namely: excessive optimism vs pessimism, herd behaviour and risk appetite. The data for this study obtained from KSE and a survey of a random sample of 398 individual investors. By using qualitative analysis and based on the theory of behavioural finance, the study findings show that herd behaviour, optimism and psychology risk have an impact on the individual investors’ decisions. However, we did not find any evidence of overconfidence behaviour’s effects on investors’ decisions. To our knowledge, KSE has been examined by several researchers without taking into consideration the effects of psychological factors on individual investor decisions. This study finds that psychological factors play a significant role in individual investors’ decisions regarding KSE. This study might contribute positively to the development of this field of research in (KSE).

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)0,001
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAsian Social ScienceMême sujetFinancial Markets and Investment StrategiesTravaux en français237 207