Investor types and risk aversion: A data science approach to financial decision-making

Bu çalışma, yatırımcıların karar alma süreçlerindeki davranışsal önyargıların ortaya çıkışını, FAR-Trans veri seti kullanılarak nicel bir veri bilimi yaklaşımıyla incelemektedir. Davranışsal finansın üç temel kavramı olan kayıptan kaçınma, sürü davranışı ve aşırı özgüven için kuramsal çerçevelere dayanan ampirik ölçütler geliştirilmiş ve bunlar yatırımcıların farklı davranış gruplarına sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Davranışsal önyargı kategorilerini tahmin etmek amacıyla karar ağacı tabanlı çok sınıflı bir sınıflandırma modeli uygulanmış ve bu model çapraz doğrulama analizleriyle %96 doğruluk ve 0.99 makro-ortalama ROC-AUC skoru ile oldukça yüksek bir öngörü performansı sergilemiştir. İstatistiksel anlamlılık testleri ve görsel analizler, her davranışsal grubun kendi baskın metriğinde net bir şekilde ayrıştığını doğrulamaktadır; kayıptan kaçınan yatırımcılar kayıplı pozisyonları elde tutma eğilimini daha yüksek gösterirken, sürü davranışı sergileyen yatırımcılar popüler varlıkları takip etme eğiliminde, aşırı özgüvenli yatırımcılar ise daha sık işlem yapma eğilimindedir. Bu bulgular, finansal işlem verilerinden davranışsal önyargıların etkin şekilde tanımlanıp sınıflandırılabileceğine dair güçlü ampirik kanıt sunmakta ve makine öğrenmesi tekniklerinin finansal piyasalarda psikolojik faktörleri anlamada pratik faydasını ortaya koymaktadır.