AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe research results show different tendencies of behavioral finance according to demographic variables.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Traditional finance theories' rational, human-centered approach has demonstrated insufficiency in clarifying investor behavior. In this context, behavioral finance trends, such as cognitive illusions, external factors, herd behavior, and demographic and socioeconomic influences on decision-making processes, have gained prominence over time. The Behavioral Finance Scale was employed in this study to determine whether the behavioral finance tendencies of individual investors when making decisions differed significantly based on demographic characteristics. The scale in question consists of the following dimensions: “External Factors and Herd Behavior”, “Demographic and Socioeconomic Factors”, and “Cognitive Illusions”. The research sample included 401 participants aged 18 and over living in Istanbul, Çanakkale, and Izmir. In the first stage of data analysis, the demographic characteristics of the participants were evaluated using frequency analysis, and then the normality of the data related to the research variables was examined using skewness and kurtosis coefficients. Then, in order to determine the factor structure of the scale, Exploratory Factor Analysis was carried out and reliability was examined by Cronbach’s Alpha. In the last step, the study hypotheses were tested using independent samples t-test and one-way ANOVA. The research results show different tendencies of behavioral finance according to demographic variables. Remarkable differences were found particularly in the fields of Cognitive Illusions, External Factors and Herd Behavior, affected by different demographic characteristics. In contrast, only in the dimension Demographic and Socioeconomic Factors there was a significant difference, depending on the work status variable. In summary, the segmenting of investors on the basis of demographic characteristics is expected to result in more effective strategies for financial decision making.
Özet
Geleneksel finans teorilerinin rasyonel insanı temel alan yaklaşımı, yatırımcı davranışlarını açıklamada yetersiz kalmıştır. Bu çerçevede karar verme süreçlerinde etkili olan bilişsel yanılsamalar, dışsal faktörler ve sürü davranışı ile demografik ve sosyoekonomik özellikler gibi davranışsal finans eğilimleri zaman içerisinde önem kazanmıştır. Çalışmada bu amaçla, bireysel yatırımcıların karar alırken sergiledikleri davranışsal finans eğilimlerinin demografik değişkenlere bağlı olarak anlamlı bir farklılık gösterip göstermediği Davranışsal Finans Ölçeği kullanılarak incelenmiştir. Söz konusu ölçek; “Dışsal Faktörler ve Sürü Davranışı”, “Demografik ve Sosyoekonomik Özellikler”, “Bilişsel Yanılsamalar” boyutlarını kapsamaktadır. Çalışma örneklemini İstanbul, Çanakkale ve İzmir illerinde ikamet eden 18 yaş ve üzerindeki toplam 401 katılımcı oluşturmaktadır. Veri analizinin ilk aşamasında; katılımcıların demografik özellikleri, frekans analizi ile değerlendirilmiş, ardından araştırma değişkenlerine ilişkin verilerin normal dağılıma uygunluğu, çarpıklık ve basıklık katsayıları kullanılarak incelenmiştir. Ardından, ölçeğin faktör yapısını belirlemek amacıyla Açıklayıcı Faktör Analizi uygulanmış, bu analizin güvenilirliği ise Cronbach’ın Alfa katsayısı kullanılarak değerlendirilmiştir. Son aşamada araştırma hipotezleri, bağımsız örneklem t-testi ve tek yönlü ANOVA ile test edilmiştir. Araştırma bulguları, davranışsal finans eğilimlerinin demografik değişkenlere bağlı olarak farklılık gösterdiğini ortaya koymaktadır. Özellikle Bilişsel Yanılsamalarla Dışsal Faktörler ve Sürü Davranışı boyutlarında, çeşitli demografik değişkenlere bağlı olarak anlamlı farklılıklar tespit edilmiştir. Buna karşılık, Demografik ve Sosyoekonomik Özellikler boyutunda ise sadece çalışma durumu değişkenine bağlı olarak anlamlı bir farklılık gözlenmiştir. Sonuç olarak, yatırımcıların demografik özelliklerine göre segmentasyonunun, finansal karar alma süreçlerinde daha etkin stratejilerin geliştirilmesine katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir.