Yatırımcı davranışlarının analizi: Azerbaycan'da demografik faktörlerin davranışsal finans üzerindeki etkisi
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (TR)
Bu çalışmanın temel amacı, Azerbaycan'daki bireysel yatırımcılarda görülebilecek iki temel davranışsal finans eğilimi olan aşırı güven ve kayıptan kaçınma ile demografik faktörler (yaş, eğitim düzeyi ve gelir seviyesi) arasındaki ilişkiyi incelemektir. Araştırma, nicel bir yöntemle gerçekleştirilmiş olup, veriler Azerbaycan'daki bireysel yatırımcılardan çevrim içi anket yoluyla toplanmıştır. Toplamda 386 katılımcının verileri SPSS yazılımı aracılığıyla analiz edilmiştir. İstatistiksel değerlendirmelerde Ki-kare testi ve Çok Değişkenli Varyans Analizi (MANOVA) kullanılmıştır. Hipotezler, demografik değişkenlerin davranışsal eğilimler üzerinde anlamlı bir etkisi olup olmadığını test etmiştir. Elde edilen bulgular, yaş, eğitim ve gelir düzeyinin aşırı güven ve kayıptan kaçınma üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisi olmadığını göstermiştir. Bu sonuçlar, Azerbaycan'daki bireysel yatırımcıların davranış eğilimleri hakkında fikir vermektedir. Ancak örneklem çevrim içi olarak toplanmış ve katılımcılar çoğunlukla genç, lisans veya yüksek lisans mezunu ve düşük gelirli bireylerden oluştuğu için, sonuçlar tüm yatırımcı kitlesine genellenemez. Gelecek araştırmalarda daha çeşitli örneklemlerle bu sonuçlar yeniden test edilebilir.
Yazar
Ramo Ismayılov
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Ramo Ismayılov (Yüksek Lisans Tezi). Yatırımcı davranışlarının analizi: Azerbaycan'da demografik faktörlerin davranışsal finans üzerindeki etkisi, 2025, Altınbaş University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Altınbaş University tezlerinden daha fazlası
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
