Financially Savvy or Swayed by Biases? The Impact of Financial Literacy on Investment Decisions: A Study on Indian Retail Investors
Notice bibliographique
Résumé
Financial literacy plays a crucial role in shaping individual investment decisions by influencing susceptibility to behavioural biases such as heuristics, framing effects, cognitive illusions, and herding mentality. While most existing studies have examined financial literacy as a mediating factor, our study is among the first in the literature to analyse the role of behavioural biases as mediating factors in the relationship between financial literacy and investment decisions. Specifically, we investigate key biases, including overconfidence, herding, disposition effect, self-attribution, anchoring, availability, representativeness, and familiarity. Using purposive sampling, we collected 482 responses through a structured Likert scale questionnaire. The dataset underwent rigorous validation and reliability tests to ensure robustness. We employed Python-based statistical analysis and used Pearson’s correlation and mediation analysis to explore the relationships between financial literacy, behavioural biases, and investment decisions. With the help of these methods, we were able to uncover relationships and causal pathways which further our understanding of the role of behavioural biases in determining the impact of financial literacy on investment behaviour. The findings illustrate a notable positive correlation between investment decisions and financial literacy, implying that people with higher financial literacy levels possess greater and more rational financial decision-making capabilities. Other analyses have revealed that biases have a moderating effect on this relationship, showing another path through which financial literacy impacts behaviour at the level of the investor. By placing behavioural biases as mediating constructs, this research broadens the scope of investor psychology and the body of knowledge in behavioural finance, highlighting the need to change the approach to how financial literacy programs aimed at investors are structured and implemented.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».