Ocena ważności informacji przy diagnozie trendów giełdowych przez inwestorów indywidualnych

• Autorzy: Agnieszka Lewandowska , Joanna Sokołowska , Andrzej Sopoćko

Warianty tytułu

Individual Investors' Assessment of the Importance of Cues in the Identification of Stock Market Trends

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

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). Wyniki badania wskazują, że indeksy (WIG20/WIG80, NASDAQ i DAX) oraz obroty giełdowe są uważane za najistotniejsze determinanty trendów giełdowych. Stwierdzono dużą spójność między bezpośrednimi i pośrednimi ocenami ważności wskaźników oraz zgodność ocen ważności wyłonionych w wyniku podziału punktów z wagami aproksymacyjnymi. (abstrakt oryginalny)

EN

The aims of this study were: (1) to explore how individual investors assess the importance of macroeconomic and stock market cues in identifying market trends and (2) verification of different weighting measures. In total, 176 individual Polish investors were examined with two different methods of measuring the importance of the cues. Direct measurements were carried out by asking participants to choose the 7 most important pieces of information out of a total of 16. The investors ranked these cues from most to least important. Then the participants were asked to distribute 100 points amongst the cues, so that the value assigned to each option reflected its relative importance. Rank positions were transformed into approximate weights through the use of two methods: rank order centroid and rank-sum. Then the weights were compared to the weights explicitly provided by participants. In the second part of the experiment, 16 cues were presented on an information board. The participants were asked to select the most important cues to determine the market trend. The study showed that the results of direct and indirect measurements are consistent - in particular, that stock market cues are more important than others. Moreover, the weights assigned explicitly to the cues by participants are reflected by the approximate weights calculated using the presented methods. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Informacja; Jakość informacji; Wartość informacji ekonomicznej; Giełda papierów wartościowych

EN

Information; Information quality; Value of economic information; Stock market

• Czasopismo: Decyzje
• Rocznik: 2017
• Numer: nr 28
• Strony: 39--58

Twórcy

autor

Agnieszka Lewandowska

• SWPS Uniwersytet Humanistycznospołeczny we Wrocławiu

autor

Joanna Sokołowska

• SWPS Uniwersytet Humanistycznospołeczny we Wrocławiu

autor

Andrzej Sopoćko

• Instytut Nauk Ekonomicznych PAN, Warszawa

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.

Identyfikatory

DOI

10.7206/DEC.1733-0092.94