Market Volatility vs. Economic Growth: The Role of Cognitive Bias
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the interaction between market volatility, economic growth, and cognitive biases over the period from April 2006 to March 2024. Market volatility and economic growth are critical indicators that influence economic stability and investment behavior. Financial market volatility, defined by abrupt and erratic changes in asset values, can have a big impact on the expansion and stability of the economy. According to conventional economic theory, there should be an inverse relationship between market volatility and economic growth since high volatility can discourage investment and erode trust. Market participants’ cognitive biases are a major aspect that complicates this connection. Due to our innate susceptibility to cognitive biases, including herd mentality, overconfidence, and loss aversion, humans can make poor decisions and increase market volatility. These prejudices frequently cause investors to behave erratically and irrationally, departing from reasonable expectations and causing inefficiencies in the market. Cognitive biases have the capacity to sustain feedback loops, which heighten market turbulence and may hinder economic expansion. Similarly, cognitive biases have the potential to cause investors to misread economic indicators or ignore important details, which would increase volatility. This study uses the generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) model on GDP growth data from the US, the UK, and India, alongside S&P 500, FTSE 100, and NIFTY 50 data sourced from Bloomberg, to examine evidence of these biases. The results show evidence of the predictive nature of market fluctuations on economic performance across the markets and highlight the substantial effects of cognitive biases on market volatility, disregarding economic fundamentals and growth, emphasizing the necessity of considering psychological factors in financial market analyses and developing strategies to mitigate their adverse effects.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».