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Enregistrement W4417145181 · doi:10.1111/1475-679x.70031

Public Information, Relative Overconfidence, and Capital Flows

2025· article· en· W4417145181 sur OpenAlexaff
Karthik Balakrishnan, Darren Bernard, Kristina M. Rennekamp, Blake A. Steenhoven

Notice bibliographique

RevueJournal of Accounting Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueSports Analytics and Performance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverconfidence effectExploitCapital (architecture)Capital marketPublic informationRace (biology)Public good

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Capital flows increase in response to new public information. Conventional explanations typically conclude that this reflects a rational response to reduced risk. However, investors may also be overconfident in their ability to benefit from new information, even when it is publicly available and does not provide a relative advantage. We exploit two complementary settings to examine how this “better‐than‐average” mechanism affects capital flows. Archival evidence from horse race betting markets shows capital flows increase following the public provision of a summary measure of horse performance, even though more total parimutuel wagering necessarily implies a greater wealth transfer from bettors to tracks. A controlled lab experiment provides direct causal evidence of our proposed mechanism. Combined, our results suggest that new public information can increase capital flows due to investors’ overconfidence in their ability to benefit from information relative to others. Our findings inform regulators seeking to understand the consequences of expanding the public information available to individual investors.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2025
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