Karar Verme, Finansal Riskten Kaçınma ve Davranışsal Önyargılar:
Testosteron ve Stresin Rolü (John R. Nofsinger -- Fernando M. Patterson-- Corey A. Shank)
1. Giriş
Fizyolojinin finansal karar verme üzerindeki etkisi ne kadar? Özellikle, genel olarak hormonlar
ve testosteron ile kortizol arasındaki etkileşim finansal kararları nasıl etkiler? Finans
profesyonelleri ve akademisyenler genellikle bu soruları göz ardı etmiştir. Bu çalışma, bu
sorulara endokrinoloji açısından cevap vermeye yardımcı olur. Özellikle, cinsiyet hormonu
testosteron ile stres hormonu kortizol arasındaki ilişkiyi yatırım karar verme üzerinde
inceliyoruz. Mevcut araştırma (aşağıda özetlendiği gibi) bu hormonların kan-beyin bariyerini
aştığını ve risk ve ödülle ilişkili beyin bölgelerinde önemli bir rol oynadığını öne sürmektedir.
Özellikle, testosteronun uyaran yorumlama, riskli davranış ve özgüvenle ilgili bilişsel süreçler
üzerinde önemli bir etkisi olduğu düşünülmektedir (Coates et al., 2010). Dolayısıyla,
testosteronun finansal kararlar ve sonuçlar üzerinde etkili olduğu düşünülmektedir. Ancak,
testosteron ile finansal kararlar arasındaki ilişki hakkında az sayıda çalışma bulunmaktadır ve
bunların sonuçları çelişkilidir (Apicella et al., 2015). Benzer şekilde, tıbbi çalışmalar kortizolün
risk ve ödülle ilişkilendirilen beyin bölgelerinde önemli bir rol oynadığını göstermektedir.
Finans profesyonelleri arasında stresin yaygın olduğu genellikle kabul edildiği için, (Kahn &
Cooper, 1990; Jones et al., 2003; Oberlechner & Nimgade, 2005), kortizolün de testosteron gibi
finansal kararlar ve sonuçlar üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu muhtemeldir (örneğin,
McEwen & Sapolsky, 1995; Sapolsky, 1996; Dominique et al., 1998; Lupien et al., 2009). Ne
yazık ki, finansal seçimler ve sonuçları üzerindeki stresin rolüne ilişkin çalışmalar azdır ve şu
ana kadar elde edilen kanıtlar çelişkilidir.
Çift-hormon hipotezi, kortizolün testosteronun davranış üzerindeki etkilerini düzenlediğini öne
sürmektedir. Örneğin, düşük kortizol seviyesi ile birlikte yüksek testosteron seviyesi, sosyal
saldırganlık için biyolojik bir yatkınlıkla ilişkilendirilir, muhtemelen sosyal saldırgan eğilimleri
kontrol eden kortikal ve subkortikal sinir iletişimlerini bastırarak (örneğin, Van Honk et al.,
2010). Daha genel olarak, testosteron-kortizol oranındaki dengesizlik, sosyal saldırganlıkla
ilişkilendirilir (Terburg et al., 2009), sosyal üstünlük (Mehta ve Josephs, 2010), öfke (Hermans
et al., 2008) ve birçok diğer sosyal riskli davranış (Barel et al., 2017). Mehta ve arkadaşları
(2015), çift-hormon hipotezini ekonomik bir ortamda incelemek için Balon Analog Risk
Görevi'ni kullanırlar. Özellikle, katılımcılar her bir balona artan miktarda hava eklemeye karar
verdiklerinde para kazanırlar. Rastgele bir eşik karşılanırken, balon patlar ve katılımcılar o ana
kadar kazandıkları tüm parayı kaybederler. Yazarlar, testosteron seviyesinin risk almayı
artırdığı pozitif bir ilişki bulurlar (yani, balona daha fazla hava pompalama), ancak sadece
kortizol seviyesi düşük olduğunda. Genel olarak, literatür çift-hormon hipotezinin ekonomik
ortamlarda geçerli olabileceğini öne sürmektedir. Bildiğimiz kadarıyla, çift-hormon hipotezini
finansal bir ortamda, özellikle yatırım görevleri sırasında inceleyen ilk çalışmayız.
Bu çalışma, yatırım kararları ve sonuçları üzerinde testosteron ve kortizolün izole ve birleşik
rolünü anlamak için yapılan ilk kapsamlı çabalardan birini temsil ediyor. Literatürün henüz
başlangıç aşamasında olması nedeniyle, testosteronun, stresin veya bunların etkileşiminin her
türlü finansal görevi etkileyip etkilemediği (örneğin, uzun vadeli yatırım, günlük ticaret ve
kumar gibi), veya söz konusu etkinin sadece belirli koşullarda, örneğin rekabetçi bir ortamda
mevcut olduğu henüz bilinmemektedir (Schipper, 2014). İlgili literatür, bilişsel yanılgıların,
düşük portföy çeşitliliği (French & Poterba, 1991), aşırı özgüven (Barber & Odean, 2000) ve
pozisyon etkisi (Dhar & Zhu, 2006) gibi finansal performansı etkileyebilecek irrasyonel
seçimlere yol açtığını öne sürmektedir. Ayrıca, literatür, testosteronun ve kortizolün bilişsel
yanılgıları düzenlediğini ve ekonomik fayda fonksiyonlarını, güven seviyelerini ve/veya risk
tercihlerini, beyin çekirdeği accumbens üzerindeki etkileri aracılığıyla finansal karar verme
üzerinde etkileyebileceğini öne sürmektedir. Dopamin sisteminin bir parçası olarak, nucleus
accumbens zevk ve irrasyonel risk arayışı davranışı ile ilişkilidir (Kuhnen & Knutson, 2005).
Örneğin, insanların anabolik steroidler kullandığı bağımlılık çalışmalarında testosteronun
"ödüllendirici" özelliğine dair kanıtlar bulunmaktadır (Kashkin & Kleber, 1989). Bu
ödüllendirici özelliğin, testosteronun ve iki metabolik yan ürününün (dihidrotestosteron (DHT)
ve estradiol) nucleus accumbens üzerindeki etkilerinden kaynaklandığı ve dopamin salınımında
artışa neden olduğu düşünülmektedir (Frye et al., 2002). Genel olarak, testosteron, kortizol ve
duygu arasındaki ilişki, bu hormonların finansal bilişsel hataları düzenleyebileceğini öne
sürmektedir, çünkü birçok ekonomik yanılgı duyguları içerir (Yuen & Lee, 2003; Lerner et al.,
2004; Nofsinger, 2005). Bu çalışmada yukarıdaki önerileri hipotezler olarak ele alıyor ve
testosteron, kortizol ve finansal kararlar ile sonuçlar arasındaki ilişkinin doğasını inceliyoruz.
Testosteron ve kortizolün finansal karar verme üzerinde nasıl etkili olduğu sorusu, beyinde
hormonal etkinin biyokimyasal mekanizmasını anlamayı gerektirdiği için bu araştırma
hattındaki belki de en zor sorulardan biridir. Ancak, bu çalışma, hormon seviyesini
gözlemlenebilir finansal kararlar ve sonuçlarla ilişkilendirerek, bu soruyu davranışsal bir
perspektiften ele almaktadır.
Testosteron (Coates & Herbert, 2008) ve kortizolün (Coates et al., 2010) yatırım karar verme
ile olan ilişkisini inceleyen az sayıda çalışma bulunmaktadır. Söz konusu çalışmalar,
karşılaştırma yapmak için bir kıstas sağlar. Ancak, çalışmamız yukarıda bahsedilen
çalışmalardan şu anahtar noktalarda farklılık göstermektedir: İlk olarak, testosteron ve
kortizolün birlikte (yani, çift hormon hipotezi) ve kortizolün testosteron üzerindeki etkisi
nedeniyle yalnızca analizini yapıyoruz. İkincisi, rekabetçi olmayan ve rekabetçi ortamlarda
testosteron, kortizol ve finansal kararlar arasındaki ilişkiyi inceliyoruz. Üçüncü olarak, erkek
ve kadın tecrübesiz yatırımcıların bir örneklemini kullanıyoruz, oysa yukarıda bahsedilen
çalışmalarda küçük bir erkek profesyonel tacir örneği kullanılmıştır. Bu nedenle, bu çalışmanın
sonuçları daha geniş bir yatırımcı kitlesine daha açık bir uygulamaya sahiptir. Dördüncü olarak,
bu çalışma, tacir seçim önyargısından arındırılmıştır, çünkü ticaret becerilerine veya bu
becerilerin eksikliğine dayanarak konuları dışlamıyoruz. Bu tür bir önyargı, Coates ve Herbert
(2008) ve Coates et al. (2010) çalışmalarında, tacirler genellikle işe alınmadan önce ön
taramadan geçirildiği veya başarısız olduklarını kanıtlarlarsa işlerine son verildiği için ortaya
çıkar. Son olarak, performans ve hormon seviyesi arasındaki potansiyel geri bildirim döngüsünü
incelemekteyiz. Diğer çalışmalar, poker turnuvaları gibi belirli ekonomik görevlerin fizyolojik
süreçleri etkileyebileceğini öne sürmüştür (Steiner et al., 2010). Amacımız, söz konusu geri
bildirim döngüsünün tecrübesiz tacirlerde bile var olduğunu göstermektir, ki bu da borsa ile
yatırımcı arasında bir bağlantıyı göstermeye benzer. Bu tür bir geri bildirim mekanizması, borsa
balonlarına ilişkin geri bildirim modellerinin kritik bir bileşeni olabilir, ancak bu konuda çok
az araştırma yapılmıştır.
Bu çalışmada, finansal kararlar ve sonuçlar üzerinde testosteron, kortizol ve çift-hormon
hipotezinin rolünü iki tek karar noktası, portföy oluşturma (varlık dağılımı) görevleri ve bir çok
noktalı portföy yeniden dengeleme görevi sırasında araştırıyoruz. Bu görevler, uygulamada
uzun vadeli yatırım yapmaya benzer, çünkü (aşağıda açıklandığı gibi) gerçekçi finansal ticaret
simülasyon yazılımından faydalanıyoruz. Testosteron seviyelerinin yüksek olması finansal risk
alma eğilimini arttırırken, stres seviyelerinin yüksek olması finansal risk alma eğilimini ve
portföy beklenen getirilerini azaltır. Ayrıca, kortizol portföy çeşitliliği ile negatif ilişkilidir, bu
da sistemik olmayan risklere daha fazla maruziyete dönüşür. Bu nedenle, sosyal kararlarda
(örneğin, sosyal kararlar) testosteron ile risk alma arasındaki pozitif ilişkinin finansal kararlarda
gözlenmediği, muhtemelen kortizol seviyelerinin önemli etkileri nedeniyle olduğu
görülmektedir. Bu sonuçlar, yüksek testosteron seviyelerinin düşük kortizol seviyeleri ile
birleşmesinin portföy riski seçimini etkilediğini göstermektedir. Özellikle, katılımcılar,
hedeflenen yatırım amacını karşılamak için gerekenden daha fazla risk alırlar, sadece minimum
gereken getiri oranına ulaşmak için değil, amaçları akranlarından önemli ölçüde daha iyi
performans göstermek için bilinçli olarak yaparlar. Bu sonuçlar, testosteronun yalnızca kortizol
seviyeleri düşükken finansal risk alma ile ilişkilendirildiği çift-hormon hipotezi ile uyumludur.
Sonuçlar ayrıca, testosteron ile kortizol oranı yüksek olan katılımcıların, kaybettiren hisseleri
satma olasılığının daha yüksek olduğunu göstermektedir, bu da çift hormon hipotezinin yatırım
önyargılarında, özellikle de pozisyon etkisinde önemli bir rol oynadığını göstermektedir. Son
olarak, sonuçlarımız, finansal karar alma ile hormon aktivitesi arasında bir geri bildirim
döngüsünün varlığını desteklemektedir. Özellikle, akranlarından daha başarılı olan
katılımcıların testosteron seviyelerinin önemli ölçüde arttığını buluyoruz. Ön deneme
seviyelerindeki testosteron ve kortizol, finansal kararları etkiler. Sonuç olarak, bu kararların
sonucu, son deneme sonrası hormon seviyelerini etkiler, bu da gelecekteki finansal kararları
etkiler. Bu nedenle, sonuçlarımız, varlık değerlemesi ekonomik modellerinin endokrin süreçler
ile finansal kararlar arasındaki dinamik ilişkiyi dikkate alması gerektiğini göstermektedir.
Bu makalenin geri kalanı şu şekilde düzenlenmiştir. Bölüm 2, testosteron ve kortizolün finansal
karar verme üzerindeki etkisine ilişkin literatürü gözden geçirir. Bölüm 3, metodolojimizi ve
deneyimizi
açıklar.
Özellikle,
konularımızı,
denemeleri
veya
görevleri,
yatırım
simülasyonlarını ve tükürük testlerini tartışıyoruz. Bölüm 4, ilk varlık dağılımı görevi için
sonuçları gözden geçirir. İkinci varlık dağılımı görevinden elde edilen sonuçlar Bölüm 5'te ele
alınmaktadır. Son deneme olan yeniden dengeleme görevi, Bölüm 6'da tartışılmaktadır. Sonuç
olarak, genel sonuçları tartışarak Bölüm 7 ile sona eriyoruz.
2. Literatür ve Karar Vermeyi Etkileyen Faktörlerin Tartışılması
2.1. Testosteron ve Finansal Karar Alma
Sirküle eden testosteron seviyelerinin finansal karar alma üzerindeki etkisine ilişkin sadece
birkaç çalışma yapılmış olup, keşfedilmesi gereken çok şey bulunmaktadır. Testosteronun
finansal karar alma ile ilişkisine dair literatür, birkaç yakın dönem çalışmada yoğunlaşmıştır.
Coates ve Herbert (2008), gerçek çalışma koşulları altında bir grup erkek piyasa tacirinin (n=17)
sekiz ardışık iş günü boyunca sabah (11:00) ve öğlen (16:00) saatlerindeki testosteron
seviyelerini ölçer ve çalışma süresince sabah testosteron seviyesi genel orta seviyesinin
üzerinde olan günlerde tacirlerin günlük karlılıklarının (kâr ve zarar düzeyi veya KZD) belirgin
bir şekilde daha yüksek olduğunu bulurlar. Bu sonuçlar, sabah testosteron seviyelerinin
tacirlerde günlük karlılığın yönünü kısmen tahmin edebileceğini göstermektedir. Ancak,
yalnızca kişisel testosteron seviyelerinin daha yüksek olmasının yatırımcıların ticaretini nasıl
etkilediğini karşılaştırırlar ve genel testosteron seviyelerinin karar alma üzerindeki etkisini
incelememektedirler. Ayrıca, Nadler ve diğerleri (2017), erkek tacirlere ekzojen testosteron
uygulayarak testosteronun ticaret davranışı ve varlık fiyat balonları üzerindeki etkisini
incelemiştir. Sonuçları, ekzojen testosteron alan tacirlerin hisse senedi fiyatları için daha yüksek
tekliflerde bulunduklarını, bu durumun daha büyük ve daha uzun süreli balonlara neden olan
fiyat belirleme hatalarına yol açtığını göstermektedir.
Coates ve Herbert (2008), testosteronun ticaret sırasında finansal karlılığa etkisi konusunda bazı
kanıtlar sunar ve bu da testosteronun finansal sonuçları nasıl etkilediği sorusuna kısmi bir yanıt
verir. Ancak, testosteron ile finansal risk alma arasında bir ilişki bulamazlar. Bu bulgu (veya
daha çok bulgunun eksikliği), testosteronun çeşitli ekonomik risk alma (Van Honk et al., 2004;
Apicella et al., 2008; Stanton et al., 2011) ve sosyal risk alma davranışları (Dabbs et al., 1987;
Mazur, 1995; Middleman & DuRant, 1996) ile ilişkilendirilmesi ile ilgili deneysel kanıtlar göz
önüne alındığında aykırı bir durumdur. Ancak, tüm çalışmaların testosteronun artmış risk alma
ile ilişkili olduğunu bulmadığı belirtilmelidir (örneğin, Sapienza ve diğ., 2009; Goudriaan ve
diğ., 2010). Stanton ve diğerleri (2011), testosteron ile ekonomik risk arasındaki ilişkiyi
inceleyen çalışmalardan elde edilen tutarsız sonuçların, testosteronun ekonomik risk üzerindeki
olası doğrusal olmayan etkilerinden kaynaklanabileceğini öne sürmektedirler; çünkü diğer
katılımcılara göre orta seviyedeki testosteron düzeylerinin, düşük ve yüksek testosteron
seviyelerine sahip olanlara göre daha risk ve belirsizlikten kaçınan bir tavır sergilediğini
bulmuşlardır. Ayrıca, kortizolun testosteronun davranış üzerindeki etkilerini düzenlediğini öne
süren çift-hormon hipotezinin, tutarsız sonuçların nedeni olabileceği bir açıklama olarak
düşünülebilir. Literatür boyunca bulunan tutarsız sonuçlar ayrıca, çalışmaların ekonomik riski
ölçmek için çeşitli görevler kullandığını, laboratuvar veya gerçek yaşam ayarlarını kullandığını,
aktif seçimleri veya anket yanıtlarını incelediğini, endojen veya ekzogen olarak manipüle edilen
testosteron seviyelerini ölçtüğünü ve/veya yalnızca bir cinsiyeti veya her ikisini de içerdiğini
göz önüne almak önemlidir.
İkinci parmağından dördüncü parmağına oranı ifade eden 2D:4D oranı, anne karnındaki
testosteron maruziyeti miktarı ile doğrudan ilişkilidir. Coates ve diğerleri (2009), 44 erkek
yüksek frekanslı tacirin 2D:4D oranını ölçer ve bu oranın tacirlerin 20 aylık bir dönem boyunca
KZD seviyelerini öngörücü olduğunu bulurlar. Bu nedenle, sonuçlar, doğum öncesi testosteron
seviyelerinin yüksek frekanslı tacirlerin uzun vadeli karlılığı ile ilişkili olduğunu öne
sürmektedir. Ayrıca, Cronqvist ve diğerleri (2015), İsveç İkiz Kayıt Defteri'nde listelenen
35.000'den fazla bireyin bir örneğini kullanır ve 2D:4D oranının, borca kıyasla hisse senedi
yatırımlarının portföylerindeki oranını artırdığını, ayrıca portföylerin oynaklığını artırdığını
bulur, bu da testosteron seviyelerinin portföy risk alımı ile ilişkili olduğunu göstermektedir.
Benzer şekilde, Teixeira ve diğerleri (2015), 2D:4D oranının, miyopik kayıp kaçınma ile ters
orantılı olduğunu, daha fazla risk tercih ettiğini gösterir.
Ancak, 2D:4D oranının sirküle eden testosteron seviyeleriyle her zaman tutarlı sonuçlar
sağlamadığı belirtilmelidir. Nave ve diğerleri (2017), ekzojen testosteronun Bilişsel Yansıma
Testi'nde doğru cevaplarla ters orantılı olduğunu bulurlar, bu da yüksek testosteron
seviyelerinin kötü ve düşüncesiz kararlara bağlantılı olduğunu öne sürer. Tersine, BoschDomenech ve diğerleri (2014), doğum öncesi daha yüksek miktarlarda testosterona maruz kalan
bireylerin Bilişsel Yansıma Testi'nde daha doğru cevaplar verdiğini gösterirler. Bu nedenle, bazı
araştırmalar doğum öncesi testosteronun artmış finansal risk alma ile ilişkili olduğunu
gösterirken, dolaşan kan testosteron seviyelerinin farklı bir etkiye sahip olabileceği
mümkündür. Bu nedenle, endojen testosteron seviyelerinin yatırım kararı alma üzerindeki
etkisini incelemek önemlidir. Henüz iyi anlaşılmayan dört önemli konu şunlardır: 1) Testosteron
finansal sonuçları (yatırım riski ve beklenen getiri gibi) nasıl etkiler? 2) Testosteron trend takibi
veya kayıp kaçınma gibi davranışsal önyargılarla ilişkilidir mi? 3) Finansal ticaret testosteron
seviyelerini nasıl etkiler? 4) Testosteronun erkekler ve kadınlar arasındaki finansal karar alma
üzerinde farklı bir etkisi var mıdır? Bu konularda testosteronun etkisini anlamak, yatırımcıların
ve tacirlerin daha yüksek getiri sağlayan daha iyi finansal kararlar almasına yardımcı olabilir.
2.2. Stres ve Finansal Karar Verme
Meslek stresi özellikle finans profesyonelleri arasında yüksektir (Jones ve diğ., 2003), ve bu
durum davranışsal problemlere, örneğin zihinsel bozukluklara (Dias, 1997) ve artmış alkol
tüketimine (Kahn ve Cooper, 1990) neden olabilir. Oberlechner ve Nimgade (2005), bir döviz
tüccarı büyük örneklemini (n=326) anketlediler ve "kâr hedefine ulaşma baskısının" rapor
edilen en büyük stres kaynağı olduğunu, bunu "uzun çalışma saatleri" ve "zaman baskısı"
izlediğini gösterdiler. Bu sonuçlar beklenmedik değil ve finans profesyonellerine kullanışlı
çözümler sunmuyorlar. Birincisi,
yukarıda belirtilen stres kaynakları tacirlerin iş
gereksinimlerinin bir parçasıdır; bu nedenle, bunlar kolayca hafifletilemez. Ek olarak, bireysel
rapor edilen bilgiler bir bireyin farkında olmadığı stres kaynaklarını ele almaz. Örneğin, Lo ve
Repin (2002), tacirlerin geçici piyasa olaylarıyla eşzamanlı olarak kalp atış hızı, kan basıncı ve
cilt iletkenliğinde değişiklikler sergilediğini gösterir. Finansal uyaranlara karşı içgüdüsel
fizyolojik tepkiler, stres deneyimiyle tutarlıdır. Bu nedenle, kortizol gibi biyolojik stres
belirteçleri, stres ile finansal karar verme arasındaki ilişkiyi incelemek için üstün bir yöntem
sağlar. Coates ve diğerleri (2010), bir erkek piyasa tacirlerinin küçük bir örneğinde (n=17)
tükürük kortizolünün (Sal-C) finansal performansla ilişkisini incelemektedir. Yazarlar kortizol
seviyelerinin ticaret kazançları veya kayıpları (KZD) veya portföy risk alma ile ilişkili
olmadığına dair hiçbir kanıt bulamazlar. Ancak, sonuçları kortizol seviyelerinin karların
varyansı ve piyasanın oynaklığı gibi standart risk ölçüleri ile önemli bir pozitif doğrusal ilişkisi
olduğunu göstermektedir. Piyasalardaki oynaklık ve karların stres yaratacağı ve bunun kortizol
seviyelerinde yansıdığı mantıklıdır. Ek olarak, bazı çalışmalar stres ile risk alma arasındaki zıt
ilişkiyi Coates ve diğerleri (2010) tarafından tarif edildiği gibi göstermektedir. Örneğin, Van
Honk ve diğerleri (2003), Iowa Kumar Oyunu (IGT) oynayan katılımcılar arasında kortizol
seviyelerinin riskten kaçınmayla (risk alma yerine) pozitif bir şekilde ilişkili olduğunu gösterir.
Benzer şekilde, Kandasamy ve diğerleri (2014), sekiz gün boyunca kortizol verilen deneklerin
kontrol grubuna göre daha yüksek riskten kaçınma düzeylerini sergilediklerini bulurlar. Bu
literatürdeki tutarsızlıklar, çalışmamızı daha ilgili hale getirir.
Coates ve diğerleri (2010) çalışmasındaki sonuçların eksikliğini açıklamanın bir nedeni,
bireysel profesyonel tacirlerin ortalama bireysel yatırımcıdan daha iyi ticaretle ilgili stresle başa
çıkabilmesi gerektiğidir. Coates ve Herbert (2008) örneğinde kortizol seviyeleri ile tacir KZD
seviyeleri arasındaki ilişkinin olmamasının nedeni, örneklerindeki bireylerin üstün stresle başa
çıkma becerilerinin sonucu olabilir. Kortizol ve finansal karar alma üzerine sınırlı miktarda
araştırma yapılması nedeniyle, kortizol seviyelerinin yatırım kararı alma üzerinde nasıl bir
etkisi olduğunun incelenmesi son derece önemlidir. Henüz iyi anlaşılmayan üç önemli konu
şunlardır: 1) Kortizol finansal sonuçları (yatırım riski ve beklenen getiri gibi) nasıl etkiler? 2)
Kortizol, davranışsal önyargılar gibi bilişsel hatalarla ilişkilidir mi? 3) Finansal ticaret kortizol
seviyelerini nasıl etkiler? Bu konulardaki kortizolun etkisini anlamak, yatırımcıların ve
tacirlerin daha iyi finansal kararlar almasına yardımcı olabilir ve daha yüksek getiriye yol
açabilir
3.YÖNTEMLER
Bu çalışma, endojen (yani, dolaşan) testosteron ve kortizol seviyelerinin ekonomik davranışla
ilişkisi üzerine diğer çalışmalarla benzer bir metodolojiyi takip etmektedir. Yani, katılımcılar
finansal görevlerden önce demografik bilgileri ve tükürük örneği sağlarlar ve bu örnekler sabah
temel testosteron ve kortizol seviyelerini ölçmek için kullanılır. Katılımcılar ilk tükürük
örneğini verdikten sonra, ticaret ve yatırım simülasyon yazılımı kullanarak üç finansal
denemeye katılırlar. Denemelerin sonunda ikinci bir tükürük örneği alınır.
3.1. Konu Seçimi ve Hazırlanması
Finans alanında ortalama bir kişiye göre daha üst düzeyde bir bilgi birikimine sahip katılımcıları
istihdam etmek için, katılımcılar Finans Yüksek Lisans programının finansal yazılım kursundan
alındı. Bu kurs kapsamında, finansal ticaret simülasyon uygulaması Rotman Interactive Trader
2.0 (RIT 2.0) kullanmayı öğrenirler.
5 Tablo 1, katılımcıların örnek istatistiklerini göstermektedir. Örnek için Finans Yüksek Lisans
derecesini takip eden 48 öğrenci alındı. Ancak, birkaç öğrenci simülasyonların
gerçekleşmesinden önce kursu bıraktı, ikisi tükürük örneği vermedi ve bilgisayar sistemi bir
öğrencinin performansını yakalamadı, bu da 39 lisansüstü öğrencilik örneği bırakır. Panel A,
son örneği oluşturan 12 kadın (%31) ve 27 erkek (%69)'den oluşan bir numuneyi belirler.
Katılımcıların kültürel yapısı, 12'si Asyalı, 3'ü Kara, 17'si Hispanik ve 7'si Kafkas olarak
tanımlanmaktadır. Panel B, katılımcıların ortalama yaşının 27,4 olduğunu, ortancanın ise 25,3
olduğunu göstermektedir. Katılımcıların yarısından fazlası gerçek hayatta yatırım deneyimine
sahip değildir.
Katılımcıların RIT 2.0'yi etkin bir şekilde kullanabilen kişiler olduğundan emin olmak için
deney kursun sonunda planlandı. Deney tamamlandıktan sonra, öğrencilere RIT 2.0 yazılımıyla
ilgili rahatlık derecelerini değerlendirmeleri için bir anket sunuldu, örneğin, katılımcıların
yarısından fazlası 5 üzerinden 4 rahatlık derecesi vermişti. Katılımcılara deneyde kullanılan
simülasyon vakalarını anlamak için bu vakaları önceden okuyarak ve eşlik eden Excel
elektronik tablosunu kullanarak hazırlanmışlardı. Katılımcılara iki teşvik verildi; bir maddi ödül
ve bir not etkisi. En iyi üç riskle ayarlanmış performans geleneksel maddi teşvik alır. James ve
Isaac (2000) turnuva teşviklerinin kullanımının problemli olabileceğini iddia eder. Ancak,
Kempf ve Ruenzi (2008), turnuva teşviklerinin yatırım fonu aileleri gibi finans endüstrisinde
geniş çapta kullanıldığını gösterir, bu nedenle bu simülasyonda gerçek çalışma koşullarını
yeniden oluşturmak için kullanılır.
3.2. Deneme
Denemeden bir hafta önce katılımcılara, Ek A'da görülebilecek detaylı hazırlık talimatlarını
içeren bir çıktı verildi. Aynı el broşürü, Blackboard Learn çevrim içi kurs arayüzüne de
gönderildi. Deneme, testosteronun dolaşım ritmini takip ettiği ve en yüksek temel seviyelerin
sabah saatlerinde gözlendiği göz önüne alındığında sabah saatlerinde gerçekleştirildi.
Katılımcılara deneme günü sabah saat 8:15'te bilgisayar laboratuvar tesisine gelmeleri ve
deneme günü sabah saat 8:00'den sonra hiçbir şey yememeleri veya içmemeleri talimatı verildi,
böylece temiz bir tükürük örneği sağlanabilirdi. Deneme saat 8:20'de başladı ve bir saat sürdü.
Tükürük örnekleri, deneme öncesinde hemen toplandı ve aşağıda tartışılan standart bir prosedür
kullanılarak toplandı. Granger ve diğerleri (2004), tükürük testosteron ölçümünün geçerliliğini
sınırlayan birkaç faktör olduğunu açıklarlar, bu nedenle Granger ve diğerleri (2004) tarafından
yapılan öneriler ve öneriler bu sorunları aşmak için kullanılır. Prosedür aşağıdaki gibi
özetlenebilir: Her bir denek, toplama zamanında bir Salivette® test tüpü aldı. Tüm deneklere
tükürük üretimini uyarabilmek için şekersiz sakız verildi. Denekler sakızı çiğnedikten en az iki
dakika sonra, en az 3 ml tükürük örneği ürettiler ve bunu test tüpüne yerleştirdiler. Test tüpleri,
toplama işleminden sonra 48–72 saat içinde -20°C'de mühürlendi ve buzdolabına kondu ve
analiz için -20°C'de saklandı. Tükürük toplama ve buzdolabına konulma arasındaki süre
hormonal konsantrasyonu etkilemez, çünkü tükürük testosteron ve kortizol ortalama olarak
bozulmadan önce ortalama beş gün dayanabilir. Denemelerden sonra, tükürük örnekleri
Üniversite laboratuvar tesisine taşındı, burada tükürük testosteronu (Sal-T) ve kortizol (Sal-C)
seviyeleri kütle spektrometrik analiz yoluyla ölçüldü.
3.3. Yatırım Simülasyonları
Hemen tükürük örneğinin toplanmasının ardından, katılımcılar RIT 2.0 kullanarak üç finansal
görevle meşgul oldular. İlk iki görev yatırım varlık tahsis karar alma işlemlerini içerir (yani,
uzun vadeli finansal seçimler), üçüncü görev ise portföyü yeniden dengeleme olasılığıyla uzun
vadeli yatırım kararı alma işlemidir. İlk iki yatırım görevi birbirine benzerdir ve Rotman
tarafından "Çeşitlendirme" olarak kategorize edilir. Katılımcıya, farklı getiri ve risk
özelliklerine sahip yatırım varlıkları arasında portföy fonlarını dağıtması istenir. Bundan sonra,
bu görevler Portföy Tahsisi 1 (PORT1) ve Portföy Tahsisi 2 (PORT2) görevleri olarak
adlandırılacaktır.
Çeşitlendirme görevleri sırasında, konuların yatırım yapmak için 500.000 dolarlık bir sermayesi
bulunmaktadır ve simülasyonun 20 yıllık süresi sonunda portföyün 1,5 milyon dolara ulaşması
hedeflenmektedir. Bu nedenle, bu görev doğrudan hedefe yönelik bir yatırım görevidir.
Konular, katılımcılar tarafından bilinen beş Farklı Elektronik İşlem Fonu (ETF) arasından
seçim yapabilirler (Tablo 3'te gösterilmiştir), her biri beklenen (tarihsel) getirilere ve
volatilitelere sahiptir. Her katılımcı, ilk görev olan PORT1'de varlık tahsisi kararları verir.
ETF'lerdeki tahsis seçimlerini yaptıktan sonra (veya yatırım yapılmamış fonlar için NAKİT),
her bir ETF fiyatı tarihsel getiri ve volatilite tarafından verilen pozitif sürükleme ve standart
sapma ile rasgele bir yürüyüş olarak evrim geçirir. Bu ilk çeşitlendirme görevinde testosteron
ve kortizolün riskten kaçınma üzerindeki etkisini incelemek istiyoruz. Ayrıca, bir denemenin
fiyat yolu diğer bir denemenin fiyat yolunu etkilemez ve bir madeni para atmanın önceki sonucu
bir sonraki madeni para atışının sonuçlarının dağılımını etkilemez gibi, bir denemenin fiyat
yolu diğer bir denemenin fiyat yolunu etkilemez.
İkinci görev olan PORT2 için, katılımcılar PORT1 simülasyonlarının sonuçlarını görürler.
Hedeflerine ulaşıp ulaşmadıklarını ve gruptaki sıralamalarını görürler. Para ödülü, her bir
görevin performans sıralamasına dayanmaktadır. Birinci görevden sonra sıralamalarını bilmek,
PORT2 için rekabetçi bileşeni arttırır çünkü PORT1'de kötü performans gösterenler, PORT2'de
iyileşmek zorundadırlar. PORT1'deki portföy getiri sonucunun bir sonraki bağımsız karar
görevi (PORT2) üzerinde etkisi olmamalıdır çünkü bu aynı görevdir. Ancak, insanlar sık sık
yakın ve ilgisiz bilgileri ağırlıklandırma, bu son etki (Nofsinger ve Varma, 2014),
ekstrapolasyon yanılgısı (Bailey ve diğerleri, 2011) ve kumarbazın yanılgısı (Rabin, 2002) gibi
yaygın davranışsal finans yanılgılarını yaparlar. Bu nedenle, PORT1 simülasyonlarının
sonuçlarını değerlendirme ve denemelerin rekabetçi yönünü öğrenme sonrasında PORT2
görevinde tahsis değişiklikleri yapma kararlarında testosteron ve kortizol seviyelerinin etkisini
incelemek istiyoruz. Çeşitlendirme denemesinin üçüncü görevi, aynı başlangıç varlık tahsis
görevini içerir, ancak ayrıca beş yıllık dönemlerde üç portföy dengeleme görevini (5, 10 ve 15
yıllar) içerir. Bu durumda, her beş yıllık simülasyon dönemindeki portföy sonucu,
dengelendirme için uygun varlık tahsisini seçmede önemli bir belirleyicidir. Ancak, bir
simülasyondaki her varlığın gerçek performansı bir sonraki beş yıllık dönemdeki getirilerini
etkilemez. Dolayısıyla, bu sonuçlar katılımcılar için yararlı bilgiler sağlamaz. Portföy
dengeleme kararlarındaki testosteron ve kortizolün rolünü inceliyoruz.
3.4. Testosteron ve Kortizol Ölçümü
Serbest (bağlanmamış) salivada testosteron (Sal-T) ve kortizol (Sal-C) ölçümü, serum yerine
salivadan örneğin toplanması nedeniyle daha az invaziv bir prosedür kullanılması nedeniyle
vücuttaki dolaşan (yani, kan) testosteron ve kortizol seviyelerini incelemek için tercih edilen
yöntemdir, çünkü katılımcıların kan vermek yerine salivayı kullanılarak bir çalışmaya katılma
olasılığı daha yüksektir. Ancak, serum analizi gibi, Sal-T konsantrasyonunu ölçmek için
standart bir yöntem yoktur. Dolayısıyla, bir konsantrasyon belirlemek için kullanılan belirli
prosedür tarafından sınırlanır. Başka bir deyişle, Sal-T'nin mutlak seviyelerini karşılaştırmak
zordur, çünkü konsantrasyonu test etmek için kullanılan farklı metodolojiler vardır. Yalnızca
aynı çalışma içindeki karşılaştırmalar faydalıdır çünkü hepsi aynı prosedürü kullanır. Bu
nedenle, örnek istatistiklerinin neyin yüksek, orta ve düşük seviyelerini oluşturduğuna karar
vermek için örnek istatistiklerine bırakırız.
Dikkate alınması gereken bir diğer testosteron ölçümü yönü, başlıca erkek cinsiyet hormonu
olması nedeniyle testosteronun kadınlardan çok erkeklerde daha yüksek olmasıdır. Bu örnekte,
ortalama Sal-T konsantrasyonu erkeklerde 30.0 pg/mL (SD=17.0) ve kadınlarda 7.4 pg/mL
(SD=9.1) idi. Stanton ve diğerleri (2011) erkekler için ortalama salivary testosteron seviyelerini
86.5 pg/mL (SD=26.0) ve kadınlar için 14.2 pg/mL (SD=7.0) olarak elde ederler. Bu seviyeler,
bu çalışmadaki farklı protokoller ve diğer çalışmaların sonuçlarından kaynaklanan zorlukları
göstermektedir. Testosteron seviyesindeki doğal cinsiyet farkı nedeniyle, bireysel ham Sal-T
seviyelerini, kişinin cinsiyetine göre Sal-T dağılımına göre z-skorlarına dönüştürüyoruz. Bu
teknik, karışık cinsiyetlerden oluşan bir örnek kullanan diğer çalışmalar tarafından da
kullanılmaktadır (örneğin, Mehta ve diğerleri, 2008). Sal-T z-skorları tüm analizlerde kullanılır.
Bireysel ham Sal-C seviyelerini z-skorlarına dönüştürmüyoruz çünkü literatür, kortizol
seviyelerinde cinsiyet farklılıkları veya nöral etkisi olmadığını göstermektedir. Örneklerdeki
ortalama Sal-C konsantrasyonu 6.31 nmol/L (SD=5.64) idi. Sal-C ölçümünü karşılaştırmak için
bir referans yoktur çünkü Sal-C ölçümü, Sal-T gibi belirli bir tekniğe bağlıdır. Aynı gün aynı
saatte Sal-C ölçen çalışmalar bile önemli ölçüde farklı Sal-C konsantrasyonları göstermektedir.
Örneğin, Laudat ve diğerleri (1988) çalışmadaki gibi aynı gün aynı saatte Sal-C ölçerler. Ancak,
onların örneği, bu çalışmadaki konuların ortalama Sal-C seviyesinden çok daha yüksektir.
Aslında, Laudat ve diğerleri (1998) adrenal yetmezliği olan konuların (yani, kortizol
düzeylerinin anormal olarak düşük olduğu) ortalama Sal-C seviyesinin 7.5 nmol/L (SD=0.4)
olduğunu gösterirler, bu da bu çalışmanın sonuçlarıyla daha uyumludur. Bu nedenle, bu
çalışmadaki Sal-C'yi onlarınkilerle karşılaştırırsak, bu çalışmadaki konuların acil tıbbi
müdahale gerektiren anormal düşük kortizol seviyelerinden muzdarip olduğunu yanlış bir
şekilde önerir. Tablo 2, analizde kullanılan bağımsız değişkenlerin korelasyon tablosunu sunar.
Sonuçlar, testosteron ve kortizol seviyelerinin birbirleriyle %52'lik bir korelasyona sahip
olduğunu göstermektedir. Tablo 2, bazı bağımsız değişkenler arasında oldukça yüksek
korelasyon düzeylerini açıklar, ancak Varyans Enflasyon Faktörü (VIF), modellerde çoklu
doğrusallık sorunlarının olmadığını belirler.
4. İlk Portföy Tahsisi Görev Analizi
4.1. Varlık Tahsisi Seçenekleri
Tablo 3, ilk portföy tahsis görevi için örnek istatistikleri göstermektedir. Katılımcılar, 20 yıllık
simülasyon dönemini en az 1.5 milyon dolarla tamamlama hedefiyle başlarlar, bu da yıllık
olarak en az %5.65 getiri sağlamaları gerektiği anlamına gelir. Katılımcılara altı varlık seçeneği
verilir ve bunların beklenen (tarihsel) getirileri ve oynaklıkları Tablo 3, Panel A'da gösterilir.
Örneğin, simulasyondaki HOME (yerli hisse senetleri) varlık getirisi, beklenen %8.5 getiri ve
%18 standart sapma içeren bir dağılımdan rastgele çekilecektir. En riskli varlık GROW
(gelişmekte olan piyasa hisse senetleri) olup, %13 beklenen getiri ve %30 oynaklığa sahiptir.
Diğer varlıklar BOND (yerli borçlanma), MINE (global emtia), MMKT (global para piyasaları)
ve CASH'tir. CASH'ın hiçbir getirisi yokken, MMKT neredeyse hiç risk olmadan düşük getiri
sunar. Katılımcılar, ETF dağılımından beklenen getiriyi ve standart sapmasını bilirler. Ayrıca,
her ETF arasındaki korelasyonların yüksek, düşük veya sıfır olduğunu ancak varlık getirileri
arasındaki kesin korelasyonları bilmediklerini bilmektedirler. 39 portföyün ortalama olarak
HOME'a tahsis edilen miktarı neredeyse %22'dir. GROW varlığına ortalama tahsis edilen
miktar %24'tür. BOND, MINE, MMKT ve CASH'e tahsis edilen miktarlar sırasıyla %12.8,
%13.8, %7.0 ve %20.5'tir. Panel B, portföylerin çoğunun altı varlığın en az beşine dağıldığını
göstermektedir. Katılımcılar, ortalama olarak, en az %5.65 olan gerekli minimum getiriye sahip
portföyleri seçmişlerdir. Ortalama beklenen portföy getirisi %6.53 ve standart sapma %2.54'tür.
Katılımcılar tarafından seçilen riskin ölçülmesi kolay değildir. Katılımcılar varlıklar arasındaki
kesin korelasyonu bilmiş olsalardı, portföy oynaklığını, varlıkların tarihsel oynaklıklarını,
kovaryansı ve her bir varlığa tahsis edilen miktarı kullanarak hesaplayabilirlerdi. Ancak,
varlıklar arasındaki kesin korelasyonları bilmezler, çünkü yalnızca varlıklar arasındaki
korelasyonun yüksek, düşük veya sıfır olduğunu bilmektedirler. Bu nedenle, karar anındaki
bilgilere dayalı portföy riski tahminlerini kullanırız. Beklenen getiriyi, çeşitlendirilmiş bir
portföy için beklenen getiri ile risk arasındaki pozitif ilişkinin temel finans kavramına dayalı
olarak risk ölçüsü olarak kabul edebiliriz. Son olarak, ortalama bir oynaklık hesaplarız,
beklenen getiri hesaplama işleminde olduğu gibi, getiri yerine oynaklığı kullanarak.
AVE VOL   HOME 18%  GROW 30%  BOND 8%  MINE 16%  MMKT
1%
δx, varlık x'e yatırılan portföyün oranını ifade eder. Tablo 3'ün C Paneli, portföylerin ortalama
AVE VOL'ünün %14.45 olduğunu ve standart sapmasının %5.74 olduğunu göstermektedir. Son
olarak, katılımcıların denediği çeşitlilik derecesi, katılımcıların çeşitliliğin riski azalttığını
bildiğinden, bir risk ölçüsü olarak kabul edilebilir. Blume ve Friend (1975) ile Nofsinger ve
Varma (2013) tarafından kullanılan, portföy konsantrasyonunu ölçen her varlığa tahsis edilen
ağırlığın
karesinin
toplamını
kullanırız.
Bu
değişken,
endüstri
konsantrasyonunu
değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan Herfindahl-Hirschmann İndeksine benzerdir.
Değer ne kadar yüksek olursa, portföy o kadar konsantre olur; bu nedenle, o kadar
çeşitlendirilmemiş olur. Tablo 3'ün C Paneli, ortalama kare tahsislerin toplamının 0.347
olduğunu gösterir, bu da çeşitlilikle uyumlu olan nispeten düşük bir değerdir.
4.2. Testosteron ve Kortizolün Çeşitlendirme Seçenekleri Üzerindeki Etkileri
Hormonların çeşitlendirme seçimleri üzerindeki ilişkiyi incelemek için, finansal kararları hem
testosteron z-skorlarına hem de kortizolün etkisini ölçmek için hem testosteron z-skorlarına
hem de kortizole regresyon modeli tahmin ediyoruz. Stanton et al. (2011), ilişkinin bir kare
terim içerebileceğini öne sürmektedir. Bu nedenle, testosteron z-skoru ve karesi z-skoru
kullanarak bir regresyon modeli tahmin ediyoruz. Ayrıca, testosteron ile bir dişi dummy
değişkeni arasındaki etkileşim terimini de dahil ediyoruz, çünkü testosteronun önceki
araştırmalarda erkekleri ve kadınları aynı şekilde etkilemeyebileceği olasıdır. Dahası, cinsiyet
dağılımlarına dayalı olarak bu değişkenin z-skorunu oluşturmak için ham testosteron
seviyelerini ham kortizol seviyelerine böldüğümüz ve iki-hormon hipotezinin etkisini
incelemek için önceki literatürü izledik. Son olarak, cinsiyet, RIT 2.0'ye olan rahatlık düzeyi,
yaş ve ticaret deneyimi kontrol değişkenlerini de içeren bir regresyon tahmin ediyoruz.
Sonuçların tartışmasına, katılımcıların seçtiği beklenen getiri ile başlıyoruz. Tablo 4'ün A
Paneli, varlık tahsisinden seçilen beklenen getirinin hormon seviyesi değişkenlerine
regresyonunu gösterir. Sonuçlar, tükürük kortizol seviyeleri (Sal-C) katsayısının -0.166
olduğunu ve Sal-C ve Sal-T'yi birlikte incelediğimizde %5 anlam düzeyinde anlamlı olduğunu
göstermektedir. Dahası, genişletilmiş modelde testosteronun karesi z-skoru, testosteron cinsiyet
etkileşim terimi, cinsiyet ve ticaret deneyimi anlamlı değildir, ancak katılımcıların RIT 2.0 ile
olan rahatlık düzeyi beklenen getiri ile ters orantılıdır. Son olarak, Sal-T / Sal-C z-skoru oranı
anlamsızdır, bu da çift-hormon hipotezinin yatırımcının beklenen getirisi üzerinde bir etkisinin
olmadığını göstermektedir. Bu sonuçlar, daha yüksek kortizol seviyelerinin (veya stresin) daha
düşük bir beklenen getiri düzeyi ile ilişkilendirildiğini göstermektedir. Tablo 4'ün B Paneli,
ortalama volatilite ile testosteron ve kortizol arasındaki ilişkiyi göstermektedir. Sonuçlar,
kortizol katsayısının negatif olduğunu ve anlamlı olduğunu göstermektedir. Yüksek kortizol
seviyelerine sahip bireylerin daha fazla riskten kaçındığını gösteren sonuçlar, önceki literatürle
uyumludur. Sonraki analizimiz, katılımcıların çeşitlendirme çabalarının testosteron ve kortizol
üzerindeki etkisini inceler. Kullandığımız çeşitlendirme değişkeni, Blume ve Friend (1975) ile
Nofsinger ve Varma (2013) takip eden kare tahsislerin toplamıdır. Tablo 4'ün C Paneli, kare
tahsislerin toplamının etkisini incelemektedir, daha yüksek değerler daha konsantre bir portföyü
yansıtır. Bu sonuçlar, daha fazla stresli bireylerin daha konsantre portföyler seçtiği pozitif bir
ilişki göstermektedir. Bu iki analizin sonuçları, daha yüksek kortizol seviyelerine sahip
bireylerin daha az çeşitlendirilmiş portföyler seçtiğini göstermektedir. Ayrıca, bu sonuçlar, daha
yüksek stres seviyelerinin bir dizi bilişsel hatayla ilişkili olduğunu gösteren tıbbi literatürle
uyumludur. Son olarak, testosteronun çeşitlendirme değişkenleri ile ilişkili görünmediği, hatta
çift-hormon hipotezi açısından incelendiğinde bile.
5. İkinci Çeşitlendirme Görev Analizi
5.1. Finansal Kararlar
Konuştukları ilk çeşitlendirme kararlarını verdikten sonra, simülasyon seçilen portföylerinin 20
yıllık yatırım süresi boyunca yıllık getirilerini üretti. Daha sonra katılımcılar bu varlık
getirilerini ve nihai portföy değerlerini incelediler. Tablo 5'in A Paneli, her varlığın Beklenen
Getiri ve Volatilitesini gösterir. Her kategori için Beklenen Getiri ile Gerçekleşen Getiri'yi
karşılaştırmak, HOME, BOND ve MINE'ın sırasıyla %0.64, %2.54 ve %1.57 alt performans
gösterdiğini gösterir. GROW, beklentilerinin yıllıklandırılmış %4.28 üzerinde performans
gösterdi. Katılımcılar için, 39 portföyden 34'ü simülasyonun sonunda 1.5 milyon dolarlık bir
değer üretme hedefini karşıladı, ortalama nihai portföy değeri ise 3.8 milyon dolar oldu.
Katılımcılar ayrıca diğer katılımcıların portföy değerlerini ve göreceli sıralamalarını incelediler.
Bir katılımcının, 1.981.584 dolarlık bir nihai portföy ile hedefi karşıladığı halde 39 katılımcı
arasında 33. sırada olduğunu düşünün. Bu, ikinci görevde rekabetçi bir yön ekler, çünkü daha
düşük puanlı öğrenciler, portföy hedefini gerçekleştirmelerine rağmen sıralamalarını artırmak
için ikinci görev sırasında performanslarını iyileştirmek zorundadır, bu da testosteronun risk
alımıyla ilişkili olmamasını açıklayabilir.
İlk görevin sonuçlarını inceledikten sonra, katılımcılar portföy tahsis görevini tekrarladılar.
İkinci portföy tahsis görevi tam olarak birinciyle aynıdır. Deneme, öncekiyle aynı hedefle
başlayan 500.000 dolarlık bir portföy ile başlar. Çoğu katılımcı birinci görev için hedefe ulaşan
bir varlık tahsisi seçtiğinden, makul bir beklenti, tüm ETF'lerin hala aynı dağılıma sahip olması
nedeniyle ikinci görev için aynı tahsisi seçecekleridir. Ancak, beş katılımcı yalnızca birincisi
için yaptıkları tahsisi ikinci görev için seçti. Bu ortalama varlık tahsis kararları da Tablo 5'in A
Panelinde sunulmaktadır. Bu ortalamları birinci görevinkilerle karşılaştırmak, tahsislerdeki
farkların MMKT hariç her varlık için önemli olduğunu gösterir. Yeni CASH tahsisi önemli
ölçüde daha düşüktür ve diğer tahsisler önemli ölçüde daha yüksektir. Bu nedenle, çoğu
katılımcı ilk görevde hedefi karşılarken, ikinci denemede sınıf arkadaşlarına karşı rekabet
etmek için riskli varlıklara tahsisleri artırdılar, portföy değeri hedefine odaklanmak yerine.
Tablo 5'in B Paneli, ikinci görev için seçilen varlık sayısının dağılımını göstermektedir. Bu
seçimler, birinci görevdeki dağılımlara benzerdir. Tablo 5'in C Paneli, yeni tahsis edilen
beklenen getiri ve ilişkili riski gösterir. Yeni beklenen getiri %7.62'dir ve bu, Birinci Görevin
%6.53'lük beklenen getirisinden önemli ölçüde büyüktür. Bu, katılımcıların ikinci görevde daha
fazla risk aldığını göstermektedir, ki bu, seçilen portföylerin ortalama volatilitesindeki önemli
artışla doğrulanmıştır. Ayrıca, kare tahsislerin toplamı ikinci görevde daha düşüktür, bu da
portföylerde daha az (ortalama) konsantrasyon ve daha fazla çeşitlendirme olduğunu gösterir.
5.2. Testosteron ve Kortizolün Finansal Kararlardaki Değişikliklere Etkisi
Sonraki adımda, ikinci çeşitlendirme görevi için varlık tahsisindeki değişikliklerin testosteron
ve kortizol seviyeleri ile ilişkisini incelemekteyiz. Neredeyse tüm katılımcılar ilk görevde
portföy hedefini başardılar ve ikinci görev aynı, ancak rekabet ortamında seçilen portföyler
beklenen getiride önemli bir artış gösterdi. Bu nedenle, beklenen getiri değişiminin hormonlarla
ilişkili olup olmadığını Tablo 6'nın A Panelinde incelemekteyiz. Ayrıca, diğer katılımcılarına
kıyasla daha düşük getiri elde edenlerin, birinci görevde olduğundan daha fazla risk almayı
düşünecekleri sezgiseldir, bu nedenle analize birinci görevden katılımcının yıllıklandırılmış
getiri oranını dahil ediyoruz. Testosteron ve kortizol z-skorları ile ilişkili analizler, beklenen
getirideki değişim veya portföy volatilitesindeki değişimle anlamlılık göstermez. İkinci görev
için daha yüksek bir risk seviyesine geçişin çoğunlukla katılımcıların birinci görevdeki
performanslarından kaynaklandığı sonucuna varıyoruz.
Sonraki olarak, çeşitlendirme derecesindeki değişikliğin hormonlarla ilişkisini Tablo 6'nın C
Panelinde incelemekteyiz. Özellikle, çeşitliliği ölçmek için bağımlı değişken olarak kare
tahsislerin toplamındaki değişimi kullanıyoruz. Kortizol için sonuçlar negatif ve anlamlıdır;
kortizol seviyeleri ve birinci çeşitlendirme görevinden önceki getiri, modellerde kare tahsislerin
toplamındaki değişimin %59'unu yakalayabilir. Genel olarak, sonuçlar daha yüksek stres
seviyelerinin
daha
çeşitli
(daha
konsantre
olmayan)
portföylere
değişikliklerle
ilişkilendirildiğini göstermektedir.
Son olarak, testosteron ve kortizolün trend takip etme eğilimine (yani, ekstrapolasyon
yanılgısına) etkisini incelemekteyiz. GROW varlığı en yüksek beklenen getiriye sahiptir ve ilk
çeşitlendirme görevinde simulasyonda en yüksek getiriyi elde etti. İkinci görevde, tüm
varlıkların dağılımı birinci görevdeki gibi aynıdır. Ancak, 39 katılımcının 21'i, getirileri
artırmak için ikinci denemede GROW varlığına tahsislerini artırmıştır. Tablo 6'nın D Paneli,
GROW'a tahsis edilen değişimin regresyonlarını göstermektedir. Sonuçlar hafif cinsiyet
farklılıkları göstermektedir; yüksek testosteron-kortizol oranına sahip olan kadınlar, benzer
sonuçlar sağlayarak GROW varlığına tahsislerini artırma eğilimindedir.
6. Görev Analizinin Yeniden Dengelenmesi
6.1. Ticaret Kararları
İlk iki denemede, katılımcılar "kur ve unut" yatırım görevlerini tamamladılar. Yani, varlık tahsis
kararları verdiler ve ardından 20 yıllık simulasyon sonuçlarını gözlemlediler. Son denemede,
katılımcılara portföylerini yeniden dengeleme fırsatları üç kez sunuldu. Özellikle, katılımcılar
başlangıç tahsislerini ilk iki denemede olduğu gibi tam olarak belirlediler. Yazılım daha sonra
varlık getirilerini 1-5 yıllar için simüle etti. Beşinci yıldan sonra, katılımcılar portföylerini
yeniden düzenleyerek bugüne kadar olan ilerlemelerini dikkate alabiliyorlar (REBAL1), hatta
önümüzdeki yıllar için beklenen getiri ve standart sapma hala aynı olsa da. Yazılım daha sonra
6-10 yıllar için getirileri simüle eder. Katılımcılar daha sonra yeniden dengeleme yapabilir
(REBAL2). Son olarak, getirilerin 11-15 yıllar için bilindiği ve ardından yeniden dengeleme
yapıldığı noktada (REBAL3). Sonuçlar, simulasyonun 16-20 yıl boyunca tamamlandıktan
sonra bilinir.
Yeniden dengeleme görevinin incelenmesi, birkaç ilginç gerçeği ortaya koymaktadır. İlk olarak,
iki katılımcı her zaman başlangıç yüzde varlık tahsislerine geri döndü. Geri kalanı farklı
tahsislere yeniden dengeledi. Şekil 1, yeniden dengeleme görevinin her aşamasındaki getiri
dinamiklerini göstermektedir. Genel varlık kararları, katılımcıların 20 yıllık dönemde %5,65
bileşik getiri elde etmelerini gerektiriyordu. Katılımcıların başlangıçta seçtikleri portföylerin
ortalama getirisi %7,38 bekleniyordu. Simüle edilen getirilere göre, beş yılın sonunda ortalama
gerçekleşen portföy getirisi %5,62 idi. Bu, katılımcıların sonraki 15 yılda ortalama olarak
%5,67 getiri elde etmeleri gerektiği anlamına gelir. REBAL1 sırasında seçilen ortalama
beklenen getiri %7,32 idi. Varlık tahsis kararları, REBAL2 sırasında daha da ilginç hale geldi.
6-10 yıllar için simüle edilen getiriler, ortalama portföy gerçekleşen getirisini %8,60 olarak
sonuçlandırdı. Bu, katılımcıların son 10 yıl boyunca yıllık olarak ortalama %4,27 getiri elde
etmelerinin yeterli olacağı anlamına gelir. Ancak, seçilen portföylerin ortalama beklenen
getirisi %7,21 idi. Bu nedenle, ortalama katılımcı, gerekli hedefe ulaşmak için gerekenden
önemli ölçüde daha fazla risk aldı. Sonraki ortalama gerçekleşen getiri, 11-15 yıllar için sadece
%1,62 idi. Bu sonuç, son beş yıl için ortalama portföy getirisinin %7,04 olması gerektiğini
gerektirir. Ancak, katılımcılar ortalama beklenen getiri olarak sadece %6,69 seçtiler. Üç
katılımcı, 15. yılın sonunda 1,5 milyon dolarlık nihai portföy değerini elde etmişti. Bunlardan
biri, MMKT varlığına %88 oranında yeniden tahsis yaptı. Diğer ikisi, beklenen getirileri
sırasıyla %8,55 ve %9,72 olan yüksek düzeyde risk aldı. Sonuç olarak, katılımcılar grubu,
REBAL3 karar noktasında yeterince risk almamış gibi görünmektedir. Genel olarak,
katılımcılar REBAL2 ve REBAL3 karar noktalarında yeterli değişiklikler yapmamış gibi
görünmektedirler ve genel gereken hedefe ulaşmak için.
Ticaret ayarlarının üç yönüyle ilgileniyoruz; portföy riskine ayarlamalar, kaybedenlerin satın
alınması veya satılması ve kazananların satın alınması veya satılması. Portföy riskine
ayarlamaların analizi, önceki yatırım riskinin bir uzantısıdır. Diğer iki analiz, iki önemli yatırım
önyargısını incelemektedir: kayıp kaçınma ve trend takip etme.
Dört karar noktasında (yani, ilk tahsis ve üç yeniden dengeleme tahsisi) alınan riski incelemeye
başlıyoruz. Önceki tablolardaki standart risk ölçümlerine ek olarak, risk göstergeleri ve riskli
seçimler gibi çeşitli başka risk ölçüleri ve riskli seçimler göz önünde bulundurulmaktadır. Farklı
risk ölçüleri seçmemizin nedeni, standart risk ölçümlerinin risk tercihlerini tahmin etmede
suboptimal olduğuna dair eleştirilere maruz kalmasıdır (örneğin, Weber vd., 2004). Risk, varlık
tahsis kararıyla seçilen beklenen getiri ile son portföy hedefine ulaşmak için gereken getiri
arasındaki fark olarak tanımlanır, buna Fazla Beklenen Getiri diyoruz. Yani, başlangıç
tahsisinde, katılımcılar gerekli hedefe ulaşmak için yıllık %5,65 getiri elde etmeleri
gerekiyordu. Fazla beklenen getiri, portföyün beklenen getirisi eksi %5,65'tir ve bu,
katılımcıların gereken %5,65'ten fazla risk alıp almadığını ölçer. İlk beş yılın simüle edilen
getirilerinden sonra, katılımcılar gerçekleşen getirilerini gözlemleyebilir ve gerekli hedefe
ulaşmak için tahsislerini buna göre ayarlayabilirler. Örneğin, portföy getirisi yıllık olarak
sadece %4 ise, katılımcının kalan 15 yıl boyunca gerekli hedefe ulaşmak için bileşik olarak
%6,2 getiriye ihtiyacı olacaktır. Söz konusu katılımcı için, REBAL1 kararında fazla beklenen
getiri, yeniden dengelenmiş portföyün beklenen getirisi eksi %6,2 olarak hesaplanır. Benzer
şekilde, REBAL2 ve REBAL3 karar noktalarında fazla beklenen getiriyi hesaplarız. Bu
nedenle, bu analiz için 156 veri noktamız vardır (39 katılımcı × 4 karar noktası).
Tablo 7'nin A Paneli, Fazla Beklenen Getiri'nin testosteron, testosteronun karesi z-skorları,
cinsiyet, RIT 2.0 ile konfor, ticaret deneyimi, yaş ve üç yeniden dengeleme karar noktası için
üç sahte değişken üzerine regresyon modelini göstermektedir. Sonuçlar, SalT katsayısının
anlamlı derecede pozitif ve Sal-C'nin negatif ve anlamlı olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar,
yüksek testosteron seviyelerinin, gerekli hedefe ulaşmak için gereğinden fazla risk alma ile
pozitif olarak ilişkilendirildiğini göstermektedir ve bu da Eisenegger vd.'nin (2011) gösterdiği
gibi testosteronun rekabeti ve statü arayışını teşvik ettiğiyle tutarlıdır, kortizol ise tersine
ilişkilidir, bu da önceki bahsedilen tıbbi çalışmalarla uyumludur. Dahası, sonuçlar, testosteron
ve dişi sahte değişken arasındaki etkileşimin negatif ve anlamlı olduğunu göstermektedir, yani
daha yüksek testosteron seviyelerinin cinsiyete bağlı olarak fazla beklenen getiriler üzerinde
farklı etkileri olduğunu göstermektedir. Son olarak, Sal-T / Sal-C oranı katsayısı pozitif ve
anlamlıdır, bu da ikili-hormon hipotezinin rekabetçi bir ekonomik ortamda fazla beklenen getiri
ile ilişkili olduğunu göstermektedir ve sonuçlar cinsiyet arasında anlamlı farklılıklar
göstermektedir. Daha önce de belirtildiği gibi, önceki tıbbi çalışmalar ikili-hormon hipotezinin
sosyal risk alım görevlerinde önemli bir faktör olduğunu göstermiştir. Bildiğimiz kadarıyla, bu,
ikili hormon hipotezinin finansal risk alma ile ilişkisini gösteren ilk çalışmadır. Sonraki adım
olarak, herhangi bir beş yıllık simulasyon döneminde bir varlık sınıfı para kaybettikten sonra
yeniden tahsisleri analiz ederek kayıp kaçınmayı incelemekteyiz. İlk beş yıllık simülasyon
sırasında bir varlığın negatif bir getiri elde ettiği iki örnek vardır; yani, BOND ve MINE
varlıkları sırasıyla yıllık bileşik getiri oranları -0,75% ve -4,48% elde etmiştir. Bu kötü
getirilerden hemen sonra katılımcıların varlık sınıfını satın alıp satmadığını veya sadece elde
tuttuğunu incelemekteyiz.
11 Katılımcının, bu iki kaybeden varlığa ilişkin 76 alım/satım/elde tutma kararı vardı; 19
katılımcı payları satma kararı alırken 57 katılımcı payları satın alma kararı aldı. Bu sonuçlar,
kayıp kaçınmanın bir sonucu olan elden çıkarma etkisiyle (Odean, 1998) uyumsuzdur. Elden
çıkarma etkisi, yatırımcıların kayıpları gerçekleştirmekten kaçınarak pişmanlık hissini önlemek
için kaybeden pozisyonları elde tutacaklarını öngörür. Ancak, bu denemede çoğunlukla
katılımcılar, mevcut pozisyonlarını korumak yerine kaybeden varlığın daha fazlasını satın
almışlardır.
Bu bulguyu, bu görevin varlık tahsisine, portföy riskine ve nihai gereken portföy değerine
ulaşmak için portföy sorunlarına odaklandığını belirterek açıklıyoruz. Diğer bir deyişle, bu
görev, portföy ve daha azıyla bireysel varlıklara daha fazla odaklanması için
çerçevelendirilmiştir. Lim ve Kumar (2008), odaklanmanın dar olduğu durumlarda elden
çıkarma etkisinin daha büyük olduğunu göstermiştir. Bu nedenle, portföy düzeyindeki geniş
odaklanma, elden çıkarma etkisi için uygun olmayabilir.
Tablo 7'nin B Paneli, iki kaybeden varlık için REBAL1'de gerçekleştirilen miktarın
regresyonunu göstermektedir (pozitif değerler alımları, negatif değerler satışları temsil eder).
Bağımlı değişken, başlangıç portföy değerinin yüzde olarak alınan veya satılan miktarıdır.
Sonuçlar, stresin kaybeden ETF'lerin satın alınmasıyla pozitif bir ilişkili olduğunu
göstermektedir, çünkü daha fazla stresli katılımcılar kayıplardan kaçınmak için risklerini
artırmaya çalışıyor olabilirler. Testosteron, özellikle dişilerde kaybedenleri satın almaya negatif
bir ilişkilidir. Benzer şekilde, testosteron / kortizol oranı daha yüksek olan katılımcılar, özellikle
dişilerde, kaybedenleri satın almaya negatif ve anlamlı bir etkiye sahiptir. Bu sonuçlar, ikilihormon hipotezinin kayıp kaçınma ve elden çıkarma etkisi ile ilişkili olduğunu ve yüksek
testosteron ve düşük kortizol seviyelerine sahip bireylerin daha az kayıp kaçınma sergileme
olasılığının olduğunu göstermektedir.
Son olarak, bir sonraki yeniden dengeleme kararından sonraki beş yıllık dönemde en iyi
performans gösteren varlığın alım veya satımını inceliyoruz. Simülasyonun 1–5 yılları arasında
en iyi performans gösteren varlık HOME'dur ve yıllık bileşik getirisi %14,98'dir. GROW
varlığı, 6–10 ve 11–15 yılları arasında en yüksek getirilere sahiptir, sırasıyla %12,92 ve %5,50
getirilerle. Bu kazanan varlıklar için alım/satım/elde tutma kararlarının 117 tanesi vardır (39
portföy × 3 yeniden dengeleme kararı). Kazanan bir varlığı elde tutma durumlarında,
katılımcıların %20'si daha fazla satın alırken %93'ü en azından bir kısmını sattı. Açıkça, çoğu
katılımcı bir trendi takip etme davranışı sergilememiştir. Bunun yerine, kazanan varlıkların bir
kısmını satmaya ve parayı diğer varlıklara tahsis etmeye karar verdiler. Kazanan varlıklar için
bu işlemleri kullanarak regresyon modelimizi tahmin ediyoruz. Tablo 7'nin C Paneli, ilgi çeken
değişkenler için anlamlı katsayılar göstermemektedir.
6.2. Yatırım Sonuçlarının Testosteron ve Kortizol Üzerindeki Etkisi
Davranışsal finans üzerine odaklanan çoğu çalışma, işlemler ve portföy pozisyonları
üzerindeki irrasyonel psikolojik etkileri araştırır. En çok incelenen örnekler arasında dağıtım
etkisi, ev ülke yanlılığı ve aşırı güven bulunur. Literatür, çevrenin yatırımcı duyarlılığını
etkileyebileceğini ve hisse senedi piyasalarını etkileyebileceğini öne sürer, hatta mantıklı bir
(yani, duygusal olmayan) ilişki olmasa bile. Finansal kararlar sırasında duyguların önemini
gösteren bazı örnekler, spor etkinliği sonuçları, güneş ışığı süresi ve kış blues'udur. Ancak, çok
az makale, ters ilişkiyi araştırır. Yani, hisse senedi piyasasının yatırımcı fizyolojisini nasıl
etkilediğini? Engelberg ve Parsons (2016) gibi dikkate değer istisnalar, büyük hisse senedi
piyasası düşüşlerinden sonra hastane kabul sayıları arasında bir bağlantı bulmuşlardır. Biologlar
ayrıca, erkek primatların (insanlar da dahil olmak üzere) fiziksel zorluklar sırasında yüksek
testosteron seviyeleri yaşadığını keşfetmişlerdir. Örneğin, sporcular yarışma sırasında artan
testosteron seviyeleri gösterir ve bir etkinlik kazanıldıktan sonra bu seviyeler daha da artar. Bu
nedenle, kazanma ve kaybetme yarışmaları bir kişinin hormon seviyelerini etkileyebilir. Son
simülasyonun sonuçları bilindiğinde, katılımcılarımız bir kez daha testosteron ve kortizol testi
için tükürük örneği verdi. Onların testosteron seviyelerini z-skorlarına dönüştürdük ve
başlangıç ölçümleriyle birlikte gerçek kortizol seviyelerini kullandık, ve bu deneyin sonunda
ölçülen hormonlardaki değişimi hesapladık. Katılımcılar son portföy sonuçlarını ve tüm
katılımcılar arasındaki performans sıralamasını gördüler. Bu nedenle, dengeleme görevi iki
sonuç üretti: son portföy değeri ve diğer katılımcılar arasındaki sıralama. Yıllar 16-20
arasındaki simüle edilen getiriler kötüydü; sonuç olarak 39 katılımcının yalnızca yedisi son
gereken portföy hedefini karşıladı. Başarının seviyesini yakalayan iki değişken kullanıyoruz.
Birincisi, dengeleme görevi sırasında elde edilen toplam getiridir. Bu değişken rekabetçi bir
niteliğe sahiptir, çünkü diğer katılımcılarla bir sıralama sağlar. İkincisi, son portföy hedefini
karşılayanlar için 1 sahte değişkenidir. Ayrıca, cinsiyet farklılıklarını dikkate alarak bir kadın
etkileşim terimi ekledik, çünkü rekabet nedeniyle hormon değişikliklerinin cinsiyet
farklılıklarına sahip olabileceğini gösteren araştırmalar bulunmaktadır. Tablo 8, bağımlı
değişkenlerin testosteronun değişimleri (Panel A) ve kortizolün değişimleri (Panel B) olduğu
regresyonları rapor eder. Bağımsız değişkenler, Toplam Getiri veya Hedefe Ulaşılan sahte
değişkenlerdir. Sonuçlar, Toplam Getiri için testosteron için katsayının pozitif ve %5
seviyesinde anlamlı olduğunu gösterir ve kadınlar arasında daha büyük bir etki gösterir çünkü
Toplam Getiri ile kadın sahte değişkeni arasındaki etkileşim terimi pozitiftir. Benzer şekilde,
Hedefe Ulaşılan için pozitif bir katsayı vardır, ancak sonuçlar sınırlı ikili sonuçlar nedeniyle
muhtemelen anlamsızdır. Sonuçlar, rekabetçi bir finansal ortamda başarılı olmanın konunun
testosteronunu artırdığını göstermektedir, daha önce sosyal görevlerle ilgili literatürle
uyumludur. Kortizol değişimleri için anlamsız sonuçlar, daha yüksek toplam getirilerin daha
yüksek stresle ilişkili olduğunu gösterir ve kadın etkileşim terimi tekrar pozitif bir katsayıya
sahiptir. Dahası, gerekli hedefe ulaşmanın da daha yüksek kortizol seviyeleri ile ilişkili olduğu
görülmektedir. Bu sonuçları, yatırım kararlarının sonuçlarının rekabetçi finansal ortamlarda
yatırımcı hormon seviyelerini etkileyebileceğinin doğrudan bir kanıtı olarak yorumluyoruz, bu
da önceki sonuçlar tarafından kanıtlanmıştır.
7. Tartışma ve Sonuçlar
Testosteron ve kortizol, finansal yatırım ve spekülasyonda önemli roller oynar ve bu
hormonların seviyeleri yatırım kararlarını ve davranışlarını etkiler. Ayrıca, risk alma ve rekabet
etme ile bu hormon seviyeleri arasında ilişki bulunmaktadır. Araştırmalarımız bu ilişkilerin
ticaret sürecinde dinamik olduğunu göstermektedir.
İlk görevin başlangıcında, katılımcılar varlık dağılım kararlarını belirlerler. Sonuçlar, kortizol
seviyeleri ile alınan finansal risk arasında negatif bir ilişki olduğunu göstermektedir. Ayrıca,
kortizol seviyelerinin portföy çeşitliliği düzeyi ile ters orantılı olduğunu buluyoruz. Son olarak,
testosteron/kortizol oranının, kullanılan ölçüye bakılmaksızın, tüm çeşitlendirme görevlerinde
anlamsız olduğunu buluyoruz.
Son görevimiz, rekabeti artıran bir dizi yeniden dengelenme seçeneğini içerir. Katılımcılar, her
dengeleme zaman diliminden sonra diğer katılımcılarla kıyaslayarak sıralarını gözlemledikçe
rekabet artar. Bu görevde her bir karar noktasında alınan risk seviyesini, seçilen beklenen
getirinin portföy değeri hedefine ulaşmak için gereken getiri ile karşılaştırarak inceliyoruz.
Bulgularımıza göre, daha yüksek testosteron seviyeleri, yatırım hedeflerini karşılamak için
gerekliden daha yüksek risk içeren portföylerin seçilmesi ile ilişkilidir, bu sırada kortizol
seviyeleri ters orantılıdır. Bu sonuçlar, daha yüksek testosteron seviyelerine sahip bireylerin,
akranlarıyla iyi performans gösterme hedefine sahip olduğunu öne sürer. Ayrıca,
testosteron/kortizol oranının daha yüksek olması, özellikle kadınlarda, kayıp riskinden
kaçınmayı tersine çevirme eğiliminde olan ETF'leri satma olasılığının daha yüksek olduğunu
gösterir. Bu, finansal karar alma sürecinde çift-hormon hipotezinin etkisini belgeleyen ilk
çalışmadır.
Son olarak, son dengeleme görevinin sonuçlarının katılımcıların hormon seviyelerini
etkilediğini buluyoruz. Elde edilen toplam getiri ne kadar yüksekse, testosteron seviyesindeki
değişimin o kadar büyük olduğunu tespit ediyoruz. Daha önce de belirtildiği gibi, benzer
çalışmalar, yatırımcıların psikolojisi, duygusu ve/veya fizyolojisi ile sonraki ticaret seçimleri
arasında bir bağlantı olduğunu öne sürmektedir. Ancak, yatırım kararlarının yatırımcıların
psikolojisi, duygusu ve/veya fizyolojisi üzerindeki etkisini gösteren çalışmaların sayısı oldukça
azdır. Bu, yatırımcı fizyolojisi ile finansal karar alma ve sonuçları arasındaki önemli geri
besleme döngüsünü göz ardı eden borsa modellerinin çoğunluğuna karşı önemli bir katkıdır. Bu
çalışma, Shiller'ın hipotezini destekleyerek, borsada başarının testosteron seviyelerini
artırdığını, bu da yatırımcının üstlendiği yatırım riskini artırdığını göstermektedir. Bu nedenle,
yatırımcılar portföy başarılı olduğunda testosteron seviyeleri artar, bu da sonuçlarımıza göre
risk alma eğilimini artırır ve bu döngü devam eder.