Cultural dimensions, investment strategies and economic freedom : international evidence
Notice bibliographique
Résumé
Dimensions Culturelles, Stratégies d'Investissement et Liberté Economique : preuves Internationales La culture, c’est-à-dire nos valeurs, normes, convictions et comportements attendus, a une influence importante sur le comportement social des individus. Cette thèse porte sur l'effet de la culture sur les comportements financiers. Plus spécifiquement, il est examiné si différentes dimensions de la culture, telles que la distance par rapport au pouvoir, l'individualisme, l'évitement de l'incertitude, la masculinité et l'orientation à long terme ont un impact sur la performance des portefeuilles utilisant le « style investing » (momentum, valeur et croissance) pour un échantillon de marchés financiers dans différents pays (Australie, Brésil, Canada, Allemagne, Inde, Japon, Royaume-Uni). Les résultats de l'analyse de régression multivariée, de l'analyse en composantes principales, de l’approche VAR en donnée de panel et de l'analyse de décomposition de la variance indiquent que la performance du portefeuille est liée aux dimensions culturelles; L’individualisme, l’orientation à long terme et la masculinité semblent avoir un impact positif significatif, alors que la distance par rapport au pouvoir et l’évitement de l’incertitude ont une influence négative. De plus, motivés par des recherches récentes qui documentent une relation entre facteurs sociaux et droits économiques des individus, nous examinons également dans cette thèse la relation entre la culture et le niveau de liberté économique au sein de la structure institutionnelle d’un pays. Nos résultats montrent que la culture d'un pays est liée au niveau de liberté économique dont jouissent ses habitants. En outre, cette relation ne semble pas se limiter à une région géographique donnée, mais peut être identifiée partout dans le monde
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».