Cultural Finance : Does culture influence investment preferences in Austria and Canada?
Notice bibliographique
Résumé
This study delves into the impact of culture on investment preferences in Austria and Canada. By exploring how culture influences important factors in investment decision-making, such as risk, time, and trust preferences, this research sheds light on the significance of the cultural context in finance. Quantitative research methods were employed, utilizing a questionnaire that was administered to a sample of 98 Austrians and 68 Canadians. The analysis of the data involved the use of t-tests to test the stated hypotheses, as well as correlation analysis to uncover additional insights. The findings of the study reveal distinct differences between Canadians and Austrians in terms of their investment behavior. Canadians were found to be more inclined towards risk-taking, exhibit greater patience, and display higher levels of trust compared to their Austrian counterparts. Moreover, the study highlighted that Canadians tend to invest in riskier assets and prefer longer- term investments. By focusing on Austria and Canada, this study contributes to the existing literature by examining the cultural influences of countries that have received less attention in this field. It expands our understanding of how culture shapes investment preferences in diverse cultural contexts. The research findings contribute to our understanding of the differences between these two cultural contexts and offer relevant information for practitioners in the investment industry, aiding them in tailoring their services to better meet the needs and preferences of their clients.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».