Household Portfolio Allocations: Evidence on Risk Preferences from the Household, Income, and Labour Dynamics in Australia (HILDA) Survey Using Tobit Models
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates intrahousehold risk preferences in household portfolio decision-making. Most household finance data are collected at the household level, and it is challenging to come up with an explanation of risk-taking decisions and have a direction on the within-household bargaining mechanisms. We provide these challenging pieces of evidence by applying a Tobit model on panel data taken from waves 2 to 6 of HILDA surveys. Overall, the results indicate that the risk-taking attitude of partners matters in household portfolio allocations. Risk-averse males and their female counterparts invest less in risky assets. Compared with the no-conflict (identical risk preferences) group, male partners with risk-loving behaviour tend to invest more in risky assets. Further, individual risk preferences are sensitive to fluctuations in equity and housing markets in Australia. Taken together, one of the crucial implications of our findings for future research is that household-bargaining models should, perhaps, give more bargaining power to risk-loving males, offering an additional explanation for the determinants of risk-taking behaviour of households. Understanding the risk-taking attitudes of households is important for future work to understand the fraction of households that end up with a negative net worth in recessions or crisis conditions, such as financial crises, pandemics, and wars.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».