Mapping the investor – more than risk preference & expected return
Yatırımcının haritalanması – risk tercihi & getiri beklentisinden daha fazlası
- Tez No: 726896
- Danışmanlar: PROF. DR. SELİME DEMET SEZGİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bankacılık, İşletme, Banking, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Bilgi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Organizasyon Çalışmaları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Bu çalışma, yatırımcı davranışlarını daha iyi anlaşılmasına ve yatırımcıların ihtiyaçlarını daha etkin bir şekilde karşılayacak pazarlama programlarının geliştirilmesine katkı sağlamayı amaçlamaktadır. Anket metodu ile 304 kişilik bir örneklemden toplanan verileri kullanan çalışma, ilk olarak, Kümeleme Analizi (Cluster Analysis) metodunu kullanarak, yatırımcıların demografik ve psikografik özelliklerine dayalı olan altı adet yatırımcı bölümü (segmenti) tanımlamıştır. Genç & İddialı Yatırımcılar, Genç ve Pasif Parasızlar, Orta Yaşlı İddialı Bekârlar, Riskten Kaçan Evli Anneler, Riskten Kaçan Evli Zenginler ve Yaşlı Zengin Erkekler olarak adlandırılan bu altı bölüm (segment), yatırımcıların cinsiyet, eğitim seviyesi, medeni durum, ekonomik olarak kendilerine bağlı olan kişi sayısı, kişisel gelirler, hane halkı gelirleri, portföy büyüklükleri, azimlilik, finansal okuryazarlık ve risk kapasite seviyelerine göre oluşturulmuştur. Bu bölümlerin oluşturulmasını takiben, çalışma her bölümün (segmentin) en çok tercih ettiği yatırım ürünü, pazarlama iletişim metodu ve dağıtım (hizmet) kanalını tanımlayarak, her bölüm için optimum pazarlama karmasını oluşturmuştur. Ayrıca çalışma, seçilmiş olan demografik ve psikografik özelliklerin yatırımcı bölümlendirilmesinde ve oluşturulan bölümlerin (segmentlerin) yatırım ürünü, pazarlama iletişim metodu ve dağıtım (hizmet) kanalı tercih farklarının istatistiki olarak anlamlı olduğunu ortaya koymuştur. İkinci olarak çalışma Ki-Kare ve t-testleri ile davranışsal finans teorisinin iddia ettiği gibi yatırımcı özelliklerine dayalı bölümlendirmenin açıklama gücünün, yatırım ürünü tercihine dayalı bölümlendirmenin açıklama gücünden istatistiki olarak daha üstün olduğunu göstermiştir. Son, olarak çalışma, tanımlamış olduğu altı yatırımcı bölümünün, Çok Boyutlu Ölçekleme (Multi-Dimensional Scaling - MDS) metodu ile Psikolojik Yatırım İddiası ve Yatırıma Yönelik Net Finansal Kapasite olmak üzere iki boyut üzerinde haritalamasını yapmıştır. Yatırım ürün tercihi, yatırım amacı ve yatırım süresi farklılıklarına dayalı olarak geliştirilmiş olan haritalama, yatırım ürünü pazarlama profesyonellerine, yatırımcıların tercihlerinin ve ihtiyaçlarının daha iyi anlamalarına yardımcı olacak görsel bir paradigma sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study intends to better understand the investor behavior and provide contribution to the development of effective marketing programs to satisfy the needs of investment product consumers. Based on the data that was collected by survey method from a sample of 304 people, by using cluster analysis, the study first forms six distinctive investors segments namely, Young & Greedy Investors, Young & Passive Brokes, Middle Aged Greedy Singles, Married Risk Avoider Mothers, Rich & Married Risk Avoiders and Old & Rich Men based on demographic and psychographic characteristics of the investors including gender, education level, marital status, number of economic dependents, personal income, household income and portfolio size, persistence, financial literacy and risk appetite levels. Then the study identifies each segment's most preferred investment product, marketing communication method, and distribution channel to develop the optimum marketing mix for each segment. Consequently the study proves that selected demographic and psychographic characteristics have significant explanatory power in formulating investor segments, and segments significantly differ in their marketing mix preference made up of investment product, marketing communication method, and distribution channel. Secondly, by t-test and Chi-Square tests, the study shows that, as implied by behavioral finance theory, segmentation based on investor characteristics has significantly more explanatory power than segmentation based on investment product preference Finally, by using Multi-Dimensional Scaling (MDS), the six investor segments have been mapped across two dimensions, namely, Psychological Investment Greed and Net Financial Vigour (Capacity) For Investing, according to each segments' dissimilarities of product preference, investment objective and investment horizon. The map provides a visual paradigm to better understand the investors' preferences and needs.
Benzer Tezler
- AR-GE projelerinin önceliklendirilmesi ve seçimi üzerine çok kriterli bir model önerisi
A multi-criteria model proposal on prioritization and selection of R&D projects
GİZEM FİLİZ TÜRKMEN
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Sınırlı ve sınırsız fiyat stokastik süreçleri için varyansın düşürülmesiyle dinamik opsiyon fiyatlaması
Dynamic options pricing with variance reduction for limited and unlimited price stochastic procesess
SEMİH YÖN
Doktora
Türkçe
2015
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CAFER ERHAN BOZDAĞ
- Rococo ile role yönelimli eş zamanlı programlama
Programming in role oriented concurrent contexts with Rococo
CEVAT SERKAN BALEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- Kurumların ürettiği konumsal verilerin coğrafi bilgi sistemleri organizasyonu ile en uygun biçimde kullanımı
The optimum use of the spatial data produced by the institutions using geographical information systems
BURCU ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SITKI KÜLÜR
