Trabalho de conclusão de curso de graduação
Identificação de diferenças de propensão de risco entre homens e mulheres
Fecha
2023-01-10Registro en:
AMORIM, Emilly Ferraz. Identificação de diferenças de propensão de risco entre homens e mulheres. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Atuariais) - Universidade Federal de São Paulo, Escola Paulista de Política, Economia e Negócios, Osasco, 2022.
Autor
Amorim, Emilly Ferraz [UNIFESP]
Institución
Resumen
Esta pesquisa apresenta como tema a identificação de diferenças de propensão de risco entre homens e mulheres e tem como objetivo geral identificar a aversão e propensão ao risco, em termos de investimentos, de mulheres universitárias, com base nos vieses propostos por Kahneman (1979), comparando-as com outros gêneros e outros aspectos demográficos. Quanto à metodologia, trata-se de uma pesquisa exploratória, com pesquisa de campo, de natureza qualitativa. A coleta de dados realizou-se por meio de questionário online, sendo distribuída para estudantes maiores de 18 anos, das universidades brasileiras. Com base no questionário, teve-se 115 participantes, no qual, após realizadas análises de Correspondência Múltipla (ANACOR), entendeu-se quais eram as relações entre as variáveis por meio de testes de Qui-Quadrado. Com esses dados, percebeu-se a necessidade de mais pesquisas referentes a esses vieses com a geração Z e com uma amostra maior de dados. This research has as its theme the identification of differences in the propensity to risk between
men and women and has as general objective to identify the aversion and propensity to risk, in
terms of investments, of university women, based on the biases proposed by Kahneman (1979).
, comparing them to other genders and other demographics. As for the methodology, it is an
exploratory research, with field research, of a qualitative nature. Data collection was performed
through an online questionnaire, which was distributed to students over 18 years of age at
Brazilian universities. Based on the questionnaire, there were 115 participants, in which, after
performing Multiple Correspondence Analyzes (ANACOR), the relationships between
variables were understood through chi-square tests. With these data, it was noticed the need for
more research about these biases with generation Z and with a larger sample of data.