The Compounding Effect of Investors’ Cognition and Risk Absorption Potential on Enhancing the Level of Interest towards Investment in the Domestic Capital Market
Notice bibliographique
Résumé
It is eminent to understand, be aware of and encourage domestic retail investors towards investment in the capital market in a developing economy such as India for tackling the situation of capital insufficiency and financial instability. Therefore, the study was purposed to find out the different dimensions of cognition that affect investment attitude and the different characteristics of risk absorption affecting the investment decision making. The study also intended to find the direct and the mediating impact of investors’ cognition directly and through risk-absorption scenarios on the level of interest on investment. The study used the causative research design and by using stratified random sampling, received 392 responses from investors with risk-absorption characteristics from four strata of Odisha (a state of India) through a self-constructed questionnaire. Factor analysis was used to find out the factor of cognition and risk absorption. Multiple linear regression was used to find out the effect of both factors of cognition and risk absorption on the intensity of purchase financial product or level of interest in investment. Mediation analysis was used to find the mediating impact showing the direct and indirect impact of cognition on interest in investment and through the factors risk absorption. The study found that the dimensions of cognition (hot, cold, social and meta) have a significant impact on the level of interest towards investment, so financial product sellers must use these dimensions and sources of cognition to bring up interest from the domestic investor to invest in the domestic capital market. It has also been found that the risk-absorption characteristics play a mediating and vital role in the relation between investors’ cognition and level of interest in investment. Therefore, it is imperative to uplift the risk-absorption capacity through different dimensions of cognition and sources of information, which can reflect in a better understanding of the market and investment scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».