Investing in the crypto-asset environment: the effects of risk disclosures and the fear of missing out
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The psychology literature describes several methods of mitigating the effects of Fear of Missing Out (FoMO) in a social setting. However, the management literature lacks an empirically validated method of attenuating the effects of FoMO in an investing setting. Given that FoMO exposes investors to significant risks in volatile markets, this study aims to understand whether risk disclosures are an effective method of attenuating the effects of investment-related FoMO (I-FoMO) in the crypto-asset environment. Design/methodology/approach In an experimental setting, retail investors (n = 412) evaluate the share price of a publicly traded crypto-asset exchange. Investors are randomly assigned to one of two conditions: no risk disclosure or risk disclosure. This paper also measures investors’ level of I-FoMO. Findings Investors with higher levels of I-FoMO exhibit a higher propensity to invest in the crypto-asset market. Furthermore, exposure to a risk disclosure decreases investors’ propensity to invest in the crypto-asset environment with the effect being more pronounced for investors with higher levels of I-FoMO. The results show that risk disclosures decrease investors’ propensity to invest in the crypto-asset market by heightening their risk perception. Research limitations/implications This paper employs a one-shot experiment where we expose retail investors to a single risk disclosure. Although the manipulation of risk disclosure attenuates the effects of I-FoMO in the short term, future research should explore how long the effect of this manipulation will last. Practical implications Given that exposure to risk disclosures increases investors’ risk perception, investors should collect all relevant information prior to making investment decisions. Originality/value This study is among the first to show an empirically validated method of attenuating the effects of FoMO in an investing setting.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».