Measuring the gap between elicited and revealed risk for investors: An empirical study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Financial advisors use questionnaires and discussions with clients to determine investment goals, elicit risk preference and tolerance and establish a suitable portfolio allocation for different risk categories. Financial institutions assign risk ratings to their financial products. Advisors use these ratings to categorize products into the same risk categories used for portfolio allocation. Subsequently, clients select a portfolio of assets whose risk profile we call revealed risk. This paper proposes a novel methodology for comparing an individual's elicited and revealed risk. We propose using Value‐at‐Risk to measure elicited and revealed risk and the discrepancy between them, showing whether clients are over‐risked or under‐risked. We demonstrate the methodology using a dataset from a Canadian private financial dealer. We find that elicited risk is consistently higher than revealed risk–advisors build a safety buffer into their recommendations–and elicited risk varies with respect to demographic features and trading behaviors in expected ways–investors are receiving sound advice. This risk discrepancy could be used, for example, to gauge the quality of financial advice an individual is receiving, or it could be used to help advisors communicate inconsistencies between client trading actions and client goals. Our methodology falls into the interest realms of advisors, regulators, and dealerships.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».