Victimisation of investors from fraudulent investment schemes and their protection through financial education
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to identify the significant demographic and socio-economic characteristics of individuals who are likely to invest in a fraudulent investment scheme. It also quantifies the extent to which financial literacy helps in reducing the odds of investments in such schemes. Based on these findings, it provides policy recommendations to regulators and governments. Design/methodology/approach This study uses nationally representative data from the “India Assessment of Financial Capability 2018” survey. It further uses logistic regression with a binary outcome variable to assess the individual-level odds of investments in fraudulent investment schemes. Findings This study concludes that males between 40 and 59 years of age, who are well-educated (are at least graduates), score low in financial literacy, belong to the middle-income group, and SEC A3 households are most vulnerable to victimization by financial fraudulent investment schemes. It finds that financial literacy significantly reduces the odds of investment into fraudulent schemes to the extent of 39.118%. Originality/value This study quantifies the extent to which financial literacy helps in reducing the odds of individual investments in a fraudulent investment scheme. As financial literacy has a significant and negative relationship with the likelihood of investment in such schemes, this study provides policy interventions and recommendations to regulators and governments to safeguard the interest of individual investors.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».