Percepción de riesgo y su impacto en la intención de invertir de estudiantes universitarios ecuatorianos
Bibliographic record
Abstract
El estudio analizó la relación entre la percepción del riesgo financiero y la intención de invertir en la bolsa de valores de los estudiantes de la Universidad Estatal de Milagro (UNEMI). La investigación partió de la premisa de que la falta de educación financiera y la desconfianza hacia los mercados bursátiles limitan la participación juvenil en el ámbito inversor. Se aplicó un enfoque cuantitativo con diseño no experimental y alcance correlacional, mediante una encuesta estructurada a 270 estudiantes de distintas facultades, con el fin de identificar las percepciones, actitudes y conocimientos vinculados a la inversión bursátil. Los resultados mostraron que la percepción del riesgo influía significativamente en la disposición a invertir, y que factores como el género, la formación académica y la estabilidad económica del país actuaban como variables moderadoras. Se observó que la mayoría de los estudiantes prefería opciones de inversión con riesgo y rendimiento moderado, reflejando una postura prudente pero abierta a nuevas oportunidades. Asimismo, se evidenció que una mayor educación financiera reducía la incertidumbre y fomentaba actitudes más positivas hacia la inversión. El estudio concluyó que fortalecer la alfabetización financiera universitaria es fundamental para disminuir el temor al riesgo, aumentar la confianza en el mercado de valores y promover una cultura de inversión responsable entre los jóvenes ecuatorianos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".