MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017164995
■00520250211153111
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798384468059
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31693692
■035    ▼a(MiAaPQ)OhioLINKosu1714645168128828
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a370
■1001  ▼aYing,  Dongyue.
■24510▼aHeterogeneity  in  Risk  Preferences:  The  Roles  of  Educational  Attainment  and  Health  Status
■260    ▼a[Sl]▼bThe  Ohio  State  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a205  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-04,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Lillard,  Dean  R.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  Ohio  State  University,  2024.
■520    ▼aRisk  preference  plays  a  central  role  in  determining  the  financial  and  social  well-being  of  individuals  and  households.  In  the  three  studies  of  this  dissertation,  I  explore  whether  individuals?  risk  preferences  over  wealth  and/or  health  vary  systematically  with  exogenous  changes  in  general  education,  particular  education  types,  and  health  status.  The  analysis  is  also  informed  by  recent  empirical  evidence  that  genetic  differences  across  individuals  are  associated  with  socio-economic  characteristics  and  behaviors.    In  Chapter  Two,  I  explore  the  association  between  general  education  and  risk  preference  over  wealth.  The  study  modifies  a  theoretical  framework  to  introduce  a  mechanism  through  which  education  is  associated  with  risk  preference.  Results  indicate  the  existence  of  the  association  between  education  and  calculated  risk  preference  over  wealth,  but  do  not  support  the  hypothesis  that  the  relationship  is  causal.  In  Chapter  Three,  I  introduce  a  more  nuanced  measure  of  education,  specific  majors/types  of  education,  that  aligns  more  closely  with  the  theoretical  construct.  I  employ  local  labor  market  statistics  as  instruments  to  predict  individuals?  choice  of  college  major,  discovering  that  students  in  math-related  fields  generally  report  being  less  risk-averse.  Chapter  Four  transitions  to  exploring  health  status  as  another  potential  determinant  of  risk  preference.  I  question  whether  risk  preferences  are  consistent  across  domains  and  how  these  preferences  shift  with  changes  in  health  status.  Using  an  instrumental  variable  approach  and  an  over-identification  strategy  based  on  genetic  variation  associated  with  nine  health  conditions,  I  find  that  individuals  with  poorer  health  report  being  more  risk-averse  in  health-related  decisions  but  less  so  in  other  domains.  Additionally,  I  observe  that  those  with  deteriorating  health  are  more  likely  to  be  a  drinker  but  less  likely  to  be  a  smoker;  for  current  users,  consumption  of  both  goods  decreases  as  their  health  worsens.  Overall,  my  dissertation  reveals  the  complex  and  varied  nature  of  risk  preferences  and  their  linkage  with  key  socio-economic  factors  such  as  health  status  and  educational  attainment,  highlighting  the  potential  for  heterogeneity  in  risk  preferences.
■590    ▼aSchool  code:  0168.
■650  4▼aEducation
■653    ▼aRisk  preference
■653    ▼aEducational  attainment
■653    ▼aHealth  status
■653    ▼aGenetic  information
■653    ▼aInstrumental  variable
■690    ▼a0501
■690    ▼a0515
■71020▼aThe  Ohio  State  University▼bConsumer  Sciences.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-04A.
■790    ▼a0168
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17164995▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서