Ocena ważności informacji przy diagnozie trendów giełdowych przez inwestorów indywidualnych

Agnieszka Lewandowska, Joanna Sokołowska, Andrzej Sopoćko

Abstrakt


Celem badania było: (1) ustalenie, które wskaźniki rynkowe i makroekonomiczne są wykorzystywane przez indywidualnych inwestorów do oceny trendów na rynku papierów wartościowych oraz (2) sprawdzenie efektywności technik pomiaru ważności informacji wykorzystywanych do podjęcia decyzji nt. trendu. W pierwszej części badania 176 inwestorów spośród 16 wskaźników wybierało 7, ich zdaniem najważniejszych. Następnie respondenci rangowali wybrane wskaźniki oraz dzielili między nie 100 punktów (bezpośrednie pomiary ważności). W oparciu o podane przez inwestorów rangi wyliczano wagi aproksymacyjne z zastosowaniem dwóch metod: sumy i porządku rang. W drugiej części badania zadaniem respondentów było określenie, jaki jest trend na rynku papierów wartościowych, w oparciu o samodzielnie wybrane informacje z puli 16 dostępnych wskaźników (pośredni pomiar – tablica informacyjna).


Słowa kluczowe


pomiar ważności informacji, tablica informacyjna, wagi aproksymacyjne, trendy giełdowe

Pełny tekst / Download full text:

PDF

Bibliografia


___ (2016). Ogólnopolskie Badanie Inwestorów. Dostęp: lipiec 2017. http://www.sii.org.pl/10487/ edukacja-i-analizy/badania-i-rankingi/ogolnopolskie-badanie-inwestorow-obi-2016.html

Ericsson, K. A., Simon, H. A. (1980). Verbal reports as data. Psychological Review, 87, 215-251.

Gabaix, X., Laibson, D., Moloche, G.,Weinberg, S. (2006). Costly information acquisition: Experimental analysis of a boundedly rational model. The American Economic Review, 96, 1043-168.

Gilovich, T., Griffi n, D., Kahneman D. (2002). Heuristics and Biases. The Psychology of Intu itive Judgment. Cambridge University Press. 716-727.

Gonzalez, L., Powell, J.G., Shi, J., Wilson, A. (2006). Two centuries of bull and bear market cycles. International Review of Economics & Finance, 14(4), 469-486 .

Hoffmann, A., Shefrin, H. (2013). The High Cost of Technical Analysis and Speculation. Journal of Economic Behavior & Organization.

Jajuga, K. i Jajuga, T. (1996). Inwestycje. Instrumenty fi nansowe, aktywa fi nansowe, ryzyko fi nansowe, inżynieria fi nansowa. Wydawnictwo Naukowe PWN.

Jia, J. i Fischer. G.W. (1993). Evaluating multiattribute decision quality: a simulation study, paper presented at the ORSA/TIMS Joint National Meeting Chicago, IL.

Jia, J., Fisher, G.W. i Dyer, J.S. (1997). Attribute weighting methods and decision quality in the presence of response error: a simulation study. Journal of Behavioral Decision Making, 11, 85-106.

Malkiel, B.G. (2003). The Effi cient Market Hypothesis and Its Critics. Journal of Economic Perspectives, 17(1), 59-82.

Malkiel, B.G. (1996). A Random Walk Down Wall Street: Including a Life-cycle Guide to Personal Investing. Norton.

Payne, J.W. (1976). Task complexity and contingent processing in decision making: An information search and protocol analysis. Organizational Behavior and Human Performance, 16, 366-387.

Tversky A., Gilovich T. (1989). The cold facts about the “hot hand”in basketball. Change: New Directions in Statistics and Computing, 2, 16-21.

Shiller, R. (1987). Investor Behavior in the October 1987 Stock Market Crash: Survey Evidence. Cambridge: National Bureau of Economic Research.

Shunk, D., Winter, J. (2009). The relationship between risk attitudes and heuristics in search tasks: A laboratory experiment. Journal of Economic Behavior & Organization, 71, 347-360.

Steiger, J.H. (1980). Tests for comparing elements of a correlation matrix. Psychological Bulletin, 87(2), 245-251.

Willemsen, M.C., Johnson, E.J. (2006). Mouselab WEB: Monitoring information acquisition processes on the Web; http://www.mousela bweb.org/

Zielonka, P. (2002). How Financial Analysts Perceive Macroeconomic, Political News and Technical Analysis Signals. Association for Financial Counseling and Planning Education.




DOI: http://dx.doi.org/10.7206/DEC.1733-0092.94

Refbacks

  • There are currently no refbacks.