Effect of Behavioral Biases on Investment Decision Making in Nepalese Stock Market with the Mediating Role of Investors’ Sentiment
Notice bibliographique
Résumé
The current study explores the impact of behavioral biases such as market factors, herding behavior and awareness factors on investors’ decision-making on the Nepal Stock Exchange and also investigates the mediating role of investors’ sentiment in the relationship among the variables. To comprehend investor sentiment (IS) and how individual investors make decisions, this study introduced an innovative conceptual framework incorporating herding behavior, market dynamics, and awareness factors. A quantitative methodology was used to conduct the investigation, specifically employing a survey research design. This study made use of primary data that was collected by means of a structured questionnaire and gathered data from 408 individual investors. The convenience sample method was used, while structural equation modeling was used as a statistical tool to test hypothesis. It was determined how the market factor, herd behavior, and awareness affect investors' sentiment and decision-making by using structural equation modeling. The result showed that the most notable factors that affect investors’ sentiment were herding factors. Similarly, in the absence of a moderating variable, investors' sentiment is affected by all variables, including market factors, herding behavior, and awareness factors which have a significant impact on investors decision-making in the Nepal Stock Exchange. This study aims to assist individual investors in Nepal by guiding their investment choices and preventing sentiment-driven errors. It emphasizes the importance of understanding fellow investors' sentiment and suggests that awareness programs can enhance market understanding. Previous research has typically examined only a few factors at a time. This current study explores how various factors affecting investor sentiment—like market factors, herding behavior, and awareness—impact investment decision-making among individual investors in Nepal. Importantly, these factors have never been studied together in the context of how Nepalese individual investors make decisions about their investments.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».