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Enregistrement W4415190980 · doi:10.53555/29mbsr72

Financial Decision Making during Midlife Crisis among Citizens of Mangalore through the lens of Behaviour Finance

2023· article· en· W4415190980 sur OpenAlexvenueno aff
Adithya Narayana

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinancial crisisFinancial planStructural equation modelingFinancial securityFinancial stabilityGeography of financeFinancial literacyFinancial analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

  Midlife crisis is a period often marked by emotional and psychological changes, usually between the ages of 40 and 60 years, where individuals may re-evaluate their achievements, future goals, and personal identity. These experiences, combined with responsibilities such as raising children, paying loans, and preparing for retirement, can strongly influence financial behaviour. Since financial decisions made in midlife play a key role in shaping retirement security and long-term well-being, understanding this link has become increasingly important. This study focuses on people in Mangalore, aged 40-60 years, to explore how midlife crisis intensity affects financial decision-making. Primary data was collected using a structured questionnaire, and responses were analysed through statistical tools and structural equation modeling. The study examined three psychological factors emotional instability, psychological stress, and midlife crisis intensity and tested their influence on financial decision-making, as well as the mediating role of financial decisions in building financial resilience. The findings show that psychological stress has a more significant impact on financial behaviour compared to emotional instability or midlife crisis intensity. While midlife crisis does not always lead to poor financial choices, it often encourages individuals to reassess their spending and saving habits. Results further confirm that financial decisions strongly improve financial resilience, aligning with earlier research that highlights the role of budgeting, saving, and disciplined planning in financial stability. By focusing on the cultural and social setting of Mangalore, this research contributes to behavioral finance literature with a regional perspective. The insights are valuable for financial advisors, policymakers, and individuals, as they emphasize the importance of integrating emotional well-being with financial planning to strengthen resilience during midlife transitions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,117 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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