MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3122874040 · doi:10.1093/rof/rfn023

An Experimental Test of the Impact of Overconfidence and Gender on Trading Activity

2008· preprint· en· W3122874040 sur OpenAlexafffund
Richard Deaves, Erik Lüders, Guo Ying Luo

Notice bibliographique

RevueEuropean Finance Review · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOverconfidence effectIllusion of controlCalibrationAsset (computer security)EconometricsEconomicsTest (biology)Order (exchange)IllusionPsychologySocial psychologyComputer scienceStatisticsMathematicsCognitive psychologyFinanceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We perform an asset market experiment in order to investigate whether overconfidence induces trading. We investigate three manifestations of overconfidence: calibration-based overconfidence, the better-than-average effect and illusion of control. Novelly, the measure employed for calibration-based overconfidence is task-specific in that it is designed to influence behavior. We find that calibration-based overconfidence does engender additional trade, though the better-than-average also appears to play a role. This is true both at the level of the individual and also at the level of the market. There is little evidence that gender influences trading activity.

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 enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Finance ReviewMême sujetExperimental Behavioral Economics StudiesTravaux en français237 207