This section presents the results o

This section presents the results of the models proposed in Section 2. The first model to be
estimated is the Markowitz model. This model has the proportional budget endowments as a
dependent variable and the risk-return trade-off, the interaction of the risk-free rate with the
risk-return trade-off and the interaction of the respondent’s CRRA and the risk-return trade-off
as the independent variables. Estimation is done in LIMDEP, a statistical package suited for
estimating complex binary and multinomial logit models. While the first model is rather simple
in terms of number of explanatory variables, the fact that the three choices yield polytomous
data3 that constitute the dependent variable classifies the model as a multinomial one. Another
advantage is that the program allows inclusion of a specification for panel data. Since respondents
have performed eight subsequent choice tasks in the questionnaire, it is helpful to include a panel
specification in the model to increase model power by controlling for the repeated-measure effect.
The basic model is estimated including a constant, the risk-return trade-off as a main effect and
the two interactions of risk–rate and risk–risk aversion. Table 2 presents the results.
As we expected, the risk-return relationship has a significantly positive effect on the portfolio
choice. This relationship is moderated by two additional factors, the risk-free rate and the individual’s
CRRA. Again both effects are significant and have the expected signs. The coefficient for the
interaction of the risk-free rate with the risk-return trade-off is negative because an increase in the
risk-free rate decreases the utility of the risky asset and increases the utility of the risk-free asset.
Similarly, the coefficient on the interaction term of the risk-return trade-off with the risk aversion
coefficient is negative and significant, showing that a higher CRRA decreases the utility of the
risky asset. Although the ρ2(adj) is relatively low (8.30 percent), the model is significant based

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ส่วนนี้แสดงผลลัพธ์ของแบบจำลองที่นำเสนอใน 2 ส่วน แบบแรกเป็นประเมินเป็นแบบ Markowitz รุ่นนี้มีสาธารณะกุศลตามสัดส่วนงบประมาณเป็นแบบขึ้นอยู่กับตัวแปรและ trade-off กลับความเสี่ยง การโต้ตอบของอัตราความเสี่ยงมีการtrade-off ผลตอบแทนความเสี่ยงและการโต้ตอบของ CRRA ของผู้ตอบและ trade-off ความเสี่ยงผลตอบแทนเป็นตัวแปรอิสระ การประเมินจะกระทำใน LIMDEP แพคเกจทางสถิติเหมาะสำหรับประมาณไบนารีที่ซับซ้อนและก็ตามแบบจำลอง logit ในขณะที่แบบแรกค่อนข้างง่ายในแง่ของจำนวนของตัวแปรอธิบาย ความจริงที่ว่า ตัวเลือกที่สามผลผลิต polytomousdata3 ที่ประกอบเป็นตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับการแบ่งประเภทแบบจำลองเป็นก็ตามหนึ่ง อีกข้อดีคือ ว่า โปรแกรมช่วยให้การรวมข้อมูลจำเพาะสำหรับข้อมูลแผง เนื่องจากผู้ตอบทำงานทางเลือกต่อมาแปดในแบบสอบถาม จะเป็นประโยชน์แก่แผงข้อกำหนดในแบบจำลองการเพิ่มแบบจำลองพลังงาน โดยการควบคุมการวัดซ้ำผลมีประเมินรวมถึงค่าคง trade-off ความเสี่ยงผลตอบแทนเป็นผลหลักแบบพื้นฐาน และการโต้ตอบที่สองของ aversion – อัตราความเสี่ยงและความเสี่ยง – ความเสี่ยง ตารางที่ 2 แสดงผลลัพธ์เราคาด ความสัมพันธ์ของความเสี่ยงผลตอบแทนได้ผลดีอย่างมากต่อผลงานเลือก ความสัมพันธ์นี้จะมีควบคุม โดยปัจจัยเพิ่มเติมสอง อัตราความเสี่ยงของแต่ละบุคคลCRRA อีกทั้งผลกระทบสำคัญ และมีสัญญาณคาด ค่าสัมประสิทธิ์สำหรับการปฏิสัมพันธ์ของอัตราความเสี่ยงกับ trade-off ความเสี่ยงผลตอบแทนเป็นค่าลบเนื่องจากการเพิ่มขึ้นในการอัตราความเสี่ยงของสินทรัพย์มีความเสี่ยงลดลง และเพิ่มอรรถประโยชน์ของสินทรัพย์ปราศจากความเสี่ยงในทำนองเดียวกัน ค่าสัมประสิทธิ์ในคำโต้ตอบของ trade-off กลับเสี่ยงกับ aversion ความเสี่ยงสัมประสิทธิ์ที่เป็นลบ และ สำคัญ แสดงว่า CRRA สูงขึ้นลดลงของการสินทรัพย์เสี่ยง แม้ว่า ρ2(adj) จะค่อนข้างต่ำ (ร้อยละ 8.30), แบบเป็นสำคัญโดย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในส่วนนี้จะนำเสนอผลของรูปแบบที่นำเสนอในมาตรา 2 รุ่นแรกที่จะ
คาดเป็นรุ่น Markowitz รุ่นนี้มีพลังงบประมาณสัดส่วนเป็น
ตัวแปรตามและความเสี่ยงผลตอบแทนการปิดการทำงานร่วมกันของความเสี่ยงฟรีอัตราที่มี
ความเสี่ยงผลตอบแทนการออกและการมีปฏิสัมพันธ์ของ CRRA ของผู้ถูกกล่าวหาและการค้าที่มีความเสี่ยงผลตอบแทน ออก
เป็นตัวแปรอิสระ การประมาณค่าที่จะทำใน Limdep, แพคเกจทางสถิติที่เหมาะสำหรับการ
ประเมินไบนารีที่ซับซ้อนและรุ่น logit พหุนาม ในขณะที่รุ่นแรกค่อนข้างง่าย
ในแง่ของจำนวนของตัวแปรอธิบายความจริงที่ว่าสามตัวเลือกให้ผลผลิตพหุวิภาค
data3 ที่เป็นตัวแปรตามรูปแบบการจัดประเภทเป็นพหุนามหนึ่ง อีก
ข้อดีคือโปรแกรมที่ช่วยให้การรวมของสเปคสำหรับข้อมูลแผง เนื่องจากผู้ตอบแบบสอบถาม
ได้ดำเนินงานแปดทางเลือกที่ตามมาในแบบสอบถามจะเป็นประโยชน์ที่จะรวมถึงแผง
สเปคในรูปแบบเพื่อเพิ่มอำนาจรูปแบบโดยการควบคุมผลกระทบที่เกิดซ้ำแล้วซ้ำอีกวัด.
รูปแบบพื้นฐานเป็นที่คาดรวมทั้งคงการค้าที่มีความเสี่ยงผลตอบแทน -Off เป็นผลหลักและ
สองปฏิสัมพันธ์ของความเสี่ยงอัตราและความเกลียดชังที่มีความเสี่ยงความเสี่ยง ตารางที่ 2 นำเสนอผล.
ขณะที่เราคาดว่าจะมีความสัมพันธ์ที่มีความเสี่ยงผลตอบแทนที่มีผลบวกอย่างมีนัยสำคัญในผลงาน
ทางเลือก ความสัมพันธ์นี้มีการตรวจสอบจากสองปัจจัยเพิ่มเติมคือ Risk Free Rate ของแต่ละบุคคลและ
CRRA อีกทั้งผลกระทบที่มีความสำคัญและมีสัญญาณที่คาดว่าจะ ค่าสัมประสิทธิ์การ
ทำงานร่วมกันของความเสี่ยงฟรีที่มีความเสี่ยงอัตราผลตอบแทนการปิดเป็นลบเนื่องจากการเพิ่มขึ้นใน
อัตราที่ปลอดความเสี่ยงลดลงประโยชน์ของสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงและเพิ่มประโยชน์ของสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงฟรี.
ในทำนองเดียวกัน ค่าสัมประสิทธิ์ในระยะปฏิสัมพันธ์ของความเสี่ยงที่ผลตอบแทนการปิดด้วยความเกลียดชังความเสี่ยง
ค่าสัมประสิทธิ์เป็นลบอย่างมีนัยสำคัญและแสดงให้เห็นว่า CRRA สูงลดลงประโยชน์ของ
สินทรัพย์ที่มีความเสี่ยง แม้ว่าρ2 (adj) ค่อนข้างต่ำ (ร้อยละ 8.30), รูปแบบที่มีความสำคัญตาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ส่วนนี้นำเสนอผลของรูปแบบการนำเสนอในส่วนที่ 2 รุ่นแรกเป็น
ประมาณเป็นมาร์โควิชรุ่น รุ่นนี้ ได้บริจาคงบประมาณสัดส่วนเป็น
ตัวแปรตามและความเสี่ยงอัตราแลกเปลี่ยน การโต้ตอบของอัตราความเสี่ยงฟรีกับ
ผลตอบแทนความเสี่ยงแลกเปลี่ยนและปฏิสัมพันธ์ของผู้ตอบ crra และความเสี่ยงอัตราแลกเปลี่ยน
เป็น ตัวแปรอิสระ การทำใน limdep , โปรแกรมสำเร็จรูปที่เหมาะสำหรับการและรูปแบบไบนารีโดยใช้
วิธีที่ซับซ้อน ในขณะที่รุ่นแรกค่อนข้างง่าย
ในแง่ของจำนวนตัวแปรอธิบาย ที่ว่าสามตัวเลือกผลผลิตหญิง
data3 เป็นตัวแปรคือรูปแบบเป็นวิธีหนึ่ง อีก
ข้อดีคือ โปรแกรมที่ช่วยให้รวมเป็นสเปคแบบแผง ตั้งแต่มีการเลือกผู้ตอบ
8 ตามมางานในแบบสอบถามที่เป็นประโยชน์รวมถึงแผง
สเปคในรุ่นเพิ่มรูปแบบพลังงานโดยการควบคุมสำหรับวัดซ้ำ ผล .
แบบพื้นฐาน ( รวมถึงค่าคงที่ แลกผลตอบแทนความเสี่ยงเป็นอิทธิพลหลักและ
2 ) ปฏิสัมพันธ์ของอัตราความเสี่ยงและรังเกียจความเสี่ยงและความเสี่ยง ตารางที่ 2 แสดงผล
ตามที่เราคาดหวัง กลับเสี่ยงความสัมพันธ์ที่มีผลอย่างมีนัยสำคัญต่อผลงาน
ทางเลือก ความสัมพันธ์นี้จะดูแลโดยสองปัจจัยเพิ่มเติมอัตราความเสี่ยงและของแต่ละบุคคล crra
. อีกทั้งผลสำคัญและมีคาดป้าย . สัมประสิทธิ์สำหรับ
ปฏิสัมพันธ์ของอัตราความเสี่ยงกับผลตอบแทน ความเสี่ยงอันลบเนื่องจากการเพิ่มขึ้นในอัตราความเสี่ยงลดลง
สาธารณูปโภคของสินทรัพย์เสี่ยงและเพิ่มประโยชน์ของสินทรัพย์ปลอดความเสี่ยง .
ส่วนค่าสัมประสิทธิ์ในการปฏิสัมพันธ์ในระยะของผลตอบแทนความเสี่ยงแลกกับความเสี่ยง aversion
สัมประสิทธิ์เป็นลบ และที่สำคัญแสดงให้เห็นว่า crra สูงกว่าลดประโยชน์ของ
สินทรัพย์ที่มีความเสี่ยง แม้ว่าρ 2 ( 1 ) ค่อนข้างต่ำ ( 8.30 เปอร์เซ็นต์ ) , รูปแบบเป็นสำคัญตาม