Does Social Interaction Spread Fear Among Institutional Investors? Evidence from Coronavirus Disease 2019
Notice bibliographique
Résumé
We study how social connectedness affected active mutual fund manager trading behavior in the first half of 2020. In the first quarter during which the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak occurred, fund managers located in or socially connected to COVID-19 hotspots sold more stock holdings compared with a control group of unconnected managers. The economic impact of social connectedness on stock holdings was comparable with that of COVID-19 hotspots and was elevated among “epicenter” stocks most susceptible to the pandemic shock. In the second quarter, social interaction had an overall negative effect on fund performance, but this effect depended on manager skill; unskilled managers who were connected to the hotspots underperformed, whereas skillful managers suffered no deleterious effect. Our evidence suggests that social connections can intensify salience bias for all but the most skilled institutional investors, and policy makers should be wary of the destabilizing role of social networks during market downturns. This paper was accepted by Gustavo Manso, finance. Funding: This work was supported by the Social Science and Humanities Research Council of Canada. Supplemental Material: The data files and online appendix are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2023.4814 .
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».