Как стадное поведение влияет на инвестиционные решения: роль масштаба и длительности

Введение в стадное поведение при принятии решений

Решения редко принимаются в изоляции, и роль решений других людей в руководстве нашими собственными действиями наблюдалась в самых разных контекстах. Мы обращаемся к другим при выборе ресторана, выборе книги для чтения, голосовании и принятии финансовых решений. Учитывая множество ситуаций, в которых мы принимаем решения в присутствии других людей, делающих то же самое, понимание механизмов этого влияния на наше поведение кажется как никогда актуальным.

Мы определяем стадное поведение (herding) как преднамеренное согласование мыслей и поведения individuals с группой без централизованной координации. То, как individuals извлекают информацию из действий других, часто рассматривается как результат информационного каскада, когда решения в последовательной обстановке сильно influenced ранними решениями других.

В экстремальных обстоятельствах это заставляет later-deciding individuals отказываться от своей частной информации и instead принимать поведение, основанное на том, что делают все остальные.

Проблемы информационных каскадов

С этой точки зрения принятие решений на основе действий других становится fraught with problems, поскольку решения могут одинаково приводить как к правильным, так и к неправильным каскадам. Кроме того, поскольку individuals могут наблюдать только решения, а не информацию, на которой они основаны, последующим инвесторам становится невозможно differentiate, когда социальная информация является informative или hazardous.

Макроскопические входные данные стада: новая концепция

Степень, в которой individuals incorporate социальную информацию в свою собственную, значительно варьируется, например, из-за different levels of personal information, different decision thresholds, того, как individuals mentalize действия других, и conformity preferences. В дополнение к этим факторам мы предлагаем, что масштаб и долговечность стада в момент принятия решения individual, определяемые как макроскопические входные данные стада (macroscopic herd inputs), оказывают заметное влияние на то, изменяет ли individual свое поведение на основе действий других.

Введение концепции macroscopic herd inputs вдохновлено литературой о collective animal behaviour и, в частности, работами Raafat et al. и Sosna et al. о глобальных или макроскопических patterns of interaction в стадах. Это исследование examines, как поведение стада на агрегированном уровне, в отличие от individual-to-individual каскадов, влияет на individual responses.

Эволюционная ценность макроскопических сигналов

Эволюционная ценность macroscopic herd inputs заключается в том, что они предоставляют источник альтернативной информации от более широкого распределенного источника individuals на основе их действий. Таким образом, наша статья стремится examine, влияют ли и как macroscopic herd inputs на индивидуальное принятие решений в инвестиционном контексте.

Методология исследования

Чтобы изучить наш research question, мы обращаемся к контексту lending-based crowdfunding, поскольку «scopic regime» этого типа социальной торговой платформы provides идеальный контекст для изучения стадного поведения. Scopic regimes refers к инвестиционным контекстам, которые «обозначают состояние постоянного взаимного наблюдения и scrutiny».

На практике отдельные инвесторы на этих платформах могут наблюдать не только campaign-specific инвестиционные детали, но и детали всех инвестиций, сделанных другими, включая timing и amounts этих инвестиций. Это provides идеальный контекст для наблюдения за стадами, поскольку решения являются sequential с последующими actors, наблюдающими решения предыдущих actors, и имеется limited action space.

Сбор и анализ данных

Данные получены с датской краудфандинговой платформы Lendino.dk, которая accounts for значительную часть капитала, привлеченного через краудфандинг в датском контексте. Данные были предоставлены платформой и поэтому считаются comprehensive picture всех кампаний, размещенных на их платформе с 2014 года по апрель 2021 года включительно.

В качестве нашей основной outcome variable мы используем individual amount, инвестированный в конкретную кампанию, измеренный в датских кронах (DKK). Ковариаты, использованные в анализе, основаны на well-established empirical strategies, обычно используемых в литературе.

Результаты исследования

Мы наблюдаем, что macroscopic herd inputs значительно влияют на индивидуальное инвестиционное поведение, но также и что эти эффекты в значительной степени зависят от стада. Анализ reveals, что increasing macroscopic herd intensity в целом значительно reduces средние инвестиции от соответствующего инвестора, однако эта связь не является linear.

Скорее наблюдается U-образная relationship, где increasing intensity initially связано с падением средних инвестиций, но в конечном итоге изгибается при более высоких уровнях intensity, resulting в positive relationship. Это suggests, что связь между macroscopic intensity и поведением инвестора имеет diverging positive and negative effects на индивидуальном уровне.

Влияние длительности стадной активности

Если мы обратим наше внимание на herd persistency, мы, наоборот, обнаружим, что herd persistency — долговечность стадной активности — значительно увеличивает средние индивидуальные инвестиции. Таким образом, в то время как инвесторы, по-видимому, реагируют с initial skepticism на increasing investor activity, долговечность этой активности рассматривается как positive sign.

Инвесторы, по-видимому, differentiate между macroscopic herd inputs, тогда как increases в herd intensity treated with skepticism, persistent herd activity translates into значительно increasing average investments.

Обсуждение результатов

Влияние стадного поведения на человеческое поведение часто рассматривается в свете информационного каскада, который возникает в контекстах, где люди принимают последовательные решения с ограниченным пространством действий. Эти каскады в конечном итоге являются error prone, поскольку individuals conceived отказываться от частной информации и instead принимать поведение тех, кто came before.

Мы предложили, что хотя individual-to-individual каскады во многих контекстах действительно влияют на поведение, мы были заинтересованы в изучении того, влияют ли macroscopic herd inputs также на поведение, как вдохновлено литературой о collective animal behaviour. Мы обнаруживаем, что macroscopic herd inputs оказывают significant influence на степень, в которой individuals draw on действия других как источник информации.

Практическое значение findings

Более конкретно, мы наблюдаем, что macroscopic inputs в форме intensity и persistency стада в момент принятия решения individual сильно influences manner и степень, в которой individuals use действия других как источник информации для изменения своего собственного поведения. Действительно, мы обнаруживаем, что macroscopic herd inputs proved значительно лучше при modelling herd effects на индивидуальное поведение, чем mere absence или presence стада.

Таким образом, мы находим compelling empirical evidence, что глобальные или macroscopic herd inputs действительно предоставляют individuals информацию, которая influences, используют ли они действия других как источник информации для изменения своего собственного поведения и в какой степени они это делают.

Ограничения и направления для будущих исследований

Датский контекст, в котором мы получаем наши observations, значительно influences степень, в которой наши findings могут быть generalized beyond these confines. Например, высокий уровень социального доверия в Дании может влиять на степень, в которой individuals willing trust действия других как источник reliable information.

Cross-cultural comparison наших findings со странами, exhibiting lower levels социального доверия, могло бы consequently provide insights into whether macroscopic herding зависит от institutional context. Во-вторых, хотя наши данные предоставляют нам indepth longitudinal и granular level данных о фактическом поведении funder, нам не хватает counterfactual conditions, которые позволили бы нам установить clear causality на observed relationships.

Будущие исследовательские возможности

Будущие исследования могли бы thus seek to expand на наших findings в experimental setting и observe, как manipulations в herd persistency и intensity influence investor behavior, но также observe, как variations в individual characteristics changes процесс assimilating социальной информации.

В-третьих, наши данные limited, поскольку нам не хватает good risk classification measure, assigned к соответствующим projects. Учитывая, что Gemayel и Preda показали, что risk-seeking investors менее prone к стадному поведению, insights into investor risk preferences могло бы помочь объяснить некоторую heterogeneity в наших results и potentially также nuanced наши observations относительно того, кто responds к herd inputs.

Заключение

Учитывая важность, которую стадное поведение играет во многих повседневных практиках, quantifying и understanding его influence на поведение являются как никогда важными. Особенно учитывая contested research, окружающее стадное поведение, как с точки зрения его irrational или rational nature, но также относительно proposed wisdom, related к следованию за стадами.

Quantified и measured significant effect, что macroscopic herd inputs имеют на investor behavior, мы believe, наши findings могли бы provide research и practice с alternative means engage в debate о nature стадного поведения. Рассматривая стадное поведение не только как series individual-to-individual interactions, но также как larger aggregate phenomenon, мы можем better understand, когда стада act как sources useful alternative information или как fragile cascade ill-informed decisions.