Erwartungsbildung: Der Einfluss von jüngsten Ereignissen, visueller Salienz und Erinnerungen

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Dr. Hannes Mohrschladt; Professorin Dr. Judith Christiane Schneider
• Fachliche Zuordnung: Management und Marketing
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 504264722

Wie Menschen die ihnen zur Verfügung stehenden Informationen in Erwartungen über künftige ungewisse Ereignisse übertragen, beschäftigt Forschende in verschiedensten Bereichen wie Kinderschutz, Wohnungswesen, Justiz, Gesundheit, Bildung, Verkehr und Klimawandel. In den Wirtschaftswissenschaften stellen rationale Erwartungen die normative Benchmark dar: Individuen sollten alle verfügbaren Informationen nutzen und sie ohne zeitlichen Verzug gemäß des Bayes-Theorems verarbeiten. Jedoch gibt es zahlreiche Belege dafür, dass Menschen Informationen nicht immer rational, sondern oft verzerrt verarbeiten. Während Erkenntnisse zu individueller Erwartungsbildung für viele Bereiche interessant sind, liegt der Schwerpunkt dieses Forschungsprojekts auf Finanzentscheidungen. Diese haben einen großen Einfluss auf Leben und Gesellschaft, zum Beispiel mit Blick auf Altersvorsorge- oder Finanzierungsentscheidungen. Unser übergeordnetes Forschungsziel besteht daher darin, besser zu verstehen, wie Finanzmarktteilnehmer auf Grundlage der allgegenwärtigsten Finanzinformationen – Aktienkurscharts – Erwartungen bilden. Ziel unserer Arbeit ist (1) experimentell und empirisch die Beziehung zwischen visueller Salienz bestimmter Kurspfadbereiche und extrapolativen Erwartungen zu untersuchen, (2) zwischen Reihenfolgeeffekten und visueller Salienz als separate Treiber extrapolativer Erwartungen zu unterscheiden und (3) den Einfluss von Gedächtniseffekten auf den Zusammenhang zwischen Renditesalienz und Erwartungen zu erklären. Auf methodischer Ebene wollen wir nachweisen, dass die intuitiv-wahrgenommene visuelle Salienz einen Beitrag zur Erklärung von Investorenerwartungen liefert. Zur Messung visueller Salienz wenden wir einen neuen neurowissenschaftlich inspirierten Algorithmus maschinellen Lernens an. Auf konzeptioneller Ebene erweitern wir bestehende Theorien zu Aufmerksamkeitseffekten. Mit Blick auf die praktische Anwendbarkeit unserer Erkenntnisse im Finanzmarktkontext wollen wir untersuchen, wie Visualisierungen die Einstellung von Privatanlegern zu Finanzprodukten wie Investmentfonds oder Altersvorsorgeprodukten beeinflussen können. Diese Erkenntnisse können sowohl Finanzdienstleistern bei der Gestaltung solcher Produkte als auch politischen Entscheidungsträgern bei der Festlegung von Regulierungsanforderungen helfen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Niederlande, USA
• Kooperationspartner: Professor Colin F. Camerer, Ph.D.; Professor Dr. Sven Nolte