A Comparative Study of Behavioral Finance and Behavioral Economics in Iran and the World
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to compare the behavioral finance studiea and behavioral economics in Iran and the world. The statistical population is the publication of articles published in accounting, finance and economics journals during the period from April 2003 to June 2013. The reason for the selection of 2003 is that the first paper published with the key word is in 2003. The method of collecting information is based on the meta-analysis. Published researches in the field of finance and economic affairs of domestic journals with a variety of behavioral intrusions with published researches in the field of finance and financial affairs in the United States, Britain, Germany, France (NewZealand), Australia (Canada), China, Spain and Israel are compared over the years 1967-2015. Based on the findings, there is a correlation between the published researches in the field of behavioral economics and the field of behavioral finance (53%) and based on the realm of time (63%) and the share of behavioral financial research in Iran is 42.2% which shows that the Journal of Investment Knowledge is one of the leading journals. The first research on the key word for behavioral finance in Iran is published in 2004 in the Financial Research Journal. The contribution of behavioral economics research is 32.1%, which is the leading asset management and finance magazine, and the first research with the word behavioral economics was published in 2003 in the Economic Research Journal.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».