An Analysis of Investor Decisions Based on Demographic Factors in the Context of Behavioral Finance

Yıl 2024, Cilt: 6 Sayı: 2, 114 - 136, 23.12.2024

Gamze Üstün , Yasemin Hancıoğlu Başköy

Öz

This study aims to examine whether individuals' investment decisions vary according to demographic factors from the perspective of behavioral finance. In this context, the role of gender in making investment decisions was specifically investigated, and differences between genders in terms of vulnerability to various behavioral biases in the pursuit of potential financial gains were explored. The research was conducted using quantitative methods and a relational survey model. Data were collected from 404 individuals aged 20 and above residing in Samsun province through a survey technique. To collect data, a personal information form along with the Investor Sentiment Scale was used. The data were analyzed using SPSS 26 software. The findings revealed positive and significant relationships between the sub-dimensions of the Investor Sentiment Scale, which include investor sentiment, overconfidence bias, optimism bias, regret aversion bias, loss aversion bias, conservatism bias, and herd behavior bias. It was found that investor sentiment, conservatism bias, and herd behavior tendencies did not significantly differ according to demographic characteristics. However, it was observed that the overconfidence bias differed significantly according to monthly income level; the optimism bias according to age, education level, and occupation; the regret aversion bias according to gender and occupation; and the loss aversion bias according to occupation. The study concluded that individuals' investment decisions do not vary significantly based on gender.

Anahtar Kelimeler

Behavioral Finance , Investment , Decision-Making , Demographic Factors , Gender

Davranışsal Finans Bağlamında Yatırımcı Kararlarının Demografik Faktörlere Göre İncelenmesi

Öz

Bu araştırmada, davranışsal finans yaklaşımı perspektifinden bireylerin yatırım kararlarının demografik faktörlere göre değişip değişmediğinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu kapsamda, özellikle cinsiyetin yatırım kararı vermedeki rolü incelenmiş ve olası finansal kazanç arayışlarında çeşitli davranışsal önyargılara karşı savunmasızlık bakımından iki cinsiyet arasındaki farklar araştırılmıştır. Araştırma, nicel yöntemler ve ilişkisel tarama modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Araştırmanın verileri Samsun ilinde yaşayan 20 yaş üzerindeki 404 kişiden anket tekniği kullanılarak toplanmıştır. Verileri toplamak için kişisel bilgi formuyla birlikte Yatırımcı Eğilimi Ölçeği kullanılmıştır. Veriler SPSS 26 programı ile analiz edilmiştir. Bulgular, Yatırımcı Eğilimi Ölçeğinin yatırımcı eğilimi, aşırı güven eğilimi, aşırı iyimserlik eğilimi, pişmanlıktan kaçınma eğilimi, kayıptan kaçınma eğilimi, tutuculuk eğilimi ve sürü psikolojisi eğilimi alt boyutları arasında pozitif yönlü anlamlı ilişkiler olduğunu göstermiştir. Yatırımcıların yatırımcı eğilimi, tutuculuk ve sürü psikolojisi eğilimlerinin demografik özelliklere göre anlamlı biçimde farklılaşmadığı tespit edilmiştir. Yatırımcıların aşırı güven eğilimi aylık gelir düzeyine göre; aşırı iyimserlik eğiliminin yaşa, eğitim düzeyine ve mesleğe göre; pişmanlıktan kaçınma eğiliminin cinsiyete ve mesleğe göre ve kayıptan kaçınma eğiliminin de mesleğe göre anlamlı biçimde farklılaştığı tespit edilmiştir. Bireylerin yatırım kararlarının cinsiyete göre belirgin bir biçimde değişmediği sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Davranışsal Finans , Yatırım , Karar Verme , Demografik Faktörler , Cinsiyet

Etik Beyan

Çalışmanın uygulanabilmesi için Ordu Üniversitesi Etik Komisyonu’ndan etik kurul izni (09.05.2024; E-66417432-204.01.07-0996677 sayılı yazı) alınmıştır.

Kaynakça

• Abo Ayash, S. (2021). A Study Of Women’s Behavioural Fınance In Differences In Investment Decision-Making: Turkey, Pakistan and Jordan, The Degree of Master, Ankara Yıldırım Beyazıt Universty, The Institute of Social Sciences, Ankara.
• Agarwal, A., Verma, A., & Agarwal, R. K. (2016). Factors Influencing the Individual Investor Decision Making Behavior in India. Journal of Applied Management and Investments, 5(4), 211-222.
• Aghalarova, M. (2013). Bireylerin Yatırım Kararları Üzerinde Etkili Olan Davranışçı Finans Modelleri: Azerbaycan Ve Türkiye Uygulaması. Yüksek Lisans Tezi, Sakarya Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• Asad, H., Khan, A., & Faiz, R. (2018). Behavioral Biases Across The Stock Market Investors: Evidence from Pakistan. Pakistan Economic and Social Review, 56(1), 185-209.
• Atkinson, R., & Flint, J. (2001). Accessing Hidden and Hard-to-Reach Populations: Snowball Research Strategies. Social Research Update, 33.
• Ayaa, M.M., Peprah, W.K., Mensah, M.O., Owusu-Sekyere, A.B., Daniel, B. (2022). Influence of Heuristic Techniques and Biases in Investment Decision-Making: A Conceptual Analysis and Directions for Future Research. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 12(5), 1252 – 1267.
• Ayrancı, A. E. (2020). Bireylerin yatırım kararlarının davranışsal finans yaklaşımıyla incelenmesi: Akademisyenlere yönelik değerlendirme. Biga İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), 13-29.
• Aydın, Ü., Ağan, B. (2017). Davranışsal Finans. Bursa: Ekin Basım Yayım Dağıtım.
• Akal, M., & Kılıç, E. (2020). Bireylerin Finansal Yatırım Kararlarını Etkileyen Davranışsal Faktörler: İ.B.B. Mali Hizmetler Birimi Çalışanları Örneği. Ekonomik Ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 16(1), 131-154.
• Barak, O. (2008), İMKB’de Aşırı Reaksiyon Anomalisi ve Davranışsal Finans Modelleri Kapsamında Değerlendirilmesi. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Dergisi, 1, 114-140.
• Biernacki, P., & Waldorf, D. (1981). Snowball Sampling: Problems and Techniques of Chain Referral Sampling. Sociological Methods & Research, 10(2), 141-163.
• Böyükaslan, A. (2012). Bireysel Yatırımcıları Finansal Yatırım Kararına Yönlendiren Faktörlerin Davranışsal Finans Açısından İncelenmesi: Afyonkarahisar Örneği. Yüksek Lisans Tezi, Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Ana Bilim Dalı.
• Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı, 11. Baskı, Pegem Akademi, Ankara.
• Doğan, Z., & Evlimoğlu, U. (2022). Bireysel Yatırımcıların Yatırım Kararlarında Davranışsal Finansın Rolü: Aydın İli Örneği. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 11(4), 1983-2010.
• Elmassri, M.M., Harris, E.P., Carter, D.B. (2016). Accounting for Strategic Investment Decision-Making under Extreme Uncertainty. The British Accounting Review, 48(2), 151-168.
• Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. (1998), Multivariate data analysis. New Jersey: Prentice-Hall. Hon, T-Y., Moslehpour, M., Woo, K-Y. (2021). Review on Behavioral Finance with Empirical Evidence. Advances in Decision Sciences, 25(4), 1-30.
• Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263-292.
• Kalaycı, Ş. (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri, Ankara: Asil Yayın Dağıtım
• Keskin, T. (2019). Davranışsal finans perspektifinde bireysel yatırımcıların yatırım kararlarını etkileyen faktörlerin incelenmesi, yayımlanmamış yüksek lisans tezi, Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi, Burdur.
• Lusardi, A. & Mitchell, O.S. (2014). The Economic Importance of Financial Literacy: Theory and Evidence. Journal of Economic Literature, 52(1), 5-44.
• Muhammad, N. M. (2009). Behavioural Finance vs Traditional Finance. Advanced Management Journal, 2(6), 1-9.
• Naing, L., Winn, T., & Rusli, B. N. (2006). Practical issues in calculating the sample size for prevalence studies. Medical Statistics Archives of Orofacial Sciences, 1, 9-14.
• Özdamar, K. (2011). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi. Eskişehir: Kaan Kitabevi.
• Öztopçu, D., & Aytekin, S. (2017). Bireysel Yatırım Kararlarının Davranışsal Finans Açısından Değerlendirilmesi Ve Balıkesir İlinde Bir Uygulama. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, (61), 456-476.
• Pompian, M.M. (2006). Behavioral Finance and Wealth Management: Building Optimal Portfolios That Account for Investor Biases. New Jersey: John Wiley and Sons.
• Sadler, G. R., Lee, H. C., Lim, R. S., & Fullerton, J. (2010). Recruitment of Hard-to-Reach Population Subgroups via Adaptations of the Snowball Sampling Strategy. Nursing & Health Sciences, 12(3), 369-374.
• Shaikh, G.M., Katpar, N.K., Kalhoro, M, Abro, Y.K., Phanwar, G.A. (2019). Do Behavioral Biases In Gender Differences Affect Investment Decisions? Sociology International Journal, 3(4), 326‒336.
• Sharma, S. (1996). Applied multivariate techniques, New York: John Wiley.
• Statman, M. (2019). Behavioral Finance, The Second Generation. CFA Institute Research Foundation / Monograph.
• Türkiye İstatiktik Kurumu (TÜİK). (2023). İstatistik Veri Portalı, https://data.tuik.gov.tr.
• Xu, L., & Zia, B. (2012). Financial Literacy Around the World: An Overview of the Evidence with Practical Suggestions for the Way Forward. The World Bank Policy Research Working Paper Series.
• Venkatapathy, R. and Sultana, A.H. (2016). Behavioural Finance: Heuristics in Investment Decisions. TEJAS Thiagarajar College Journal, 1(2), 35-44.
• Yürekli, A., & Yılmaz, H. (2021). Bireysel Yatırımcıların Finansal Davranış Eğilimleri ve Bu Eğilimlere Etki Eden Faktörler. Muhasebe ve Bilim Dünyası Dergisi, 1-2.