The Mediating Effect of Representativeness Heuristic on Neurofinance and SME's Financial Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Financial decision-making is a crucial part of business survival, especially among SMEs. About 95% of the business are facing failures within five-year time. The financial decision making failure happened due to psychology and behavioural. This research aims to determine the mediating effect of representativeness heuristic on emotions and financial decision making. A pre-test and post-test experiment analyzes emotions, financial decision-making, and representativeness heuristic behaviour. In pre-testing, emotions and financial decision-making questionnaires are measured using questionnaires distributed to forty-two SMEs. Then, the video clips with 12 to 16 minutes duration are used in manipulating the emotions from neutral emotion to positive and negative emotions. Lastly, in post-testing, the data are gathered by repeating answered emotion and financial decision-making questionnaires, followed by the representativeness heuristic questionnaire. The data were analysed using General Linear Regression. The results showed that representativeness heuristic is partially effect on negative emotion towards financial decision making. From the analysis, neuro-behavioural of financial decision-making model has been proposed. The proposed models are incorporating with the brain components and working memory. It shows that System 1 and System 2 of the dual-process theory are activated for negative and positive emotions.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».