Russian retail investors in the digital realm: group characteristics

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The notion of market devices when applied to digital investment technologies suggests that they not only construct the stock market, but influence individuals’ behaviors as well. Current article aims to outline the types of Russian retail investors (lay participants of the stock market) based on the digital technologies and tools they use, as well as to assess how different these types are in terms of their investment performance. Investment behavior is viewed as a combination of digitalized (1) trading and (2) information search and analysis practices. Data comes from the third wave of the Monitoring Study of the Economy and Society’s Digital Transformation (ISSEK HSE University, 2024, N = 10038). The sample is comprised of individuals who own stocks, bonds and/or ETFs (n = 312). K-means cluster analysis suggesting two types of retail investors: (1) active (36% of the sample), who engage in most trading and information search and analysis practices, and (2) passive (64%), who mostly trade via mobile apps, yet show little to no interest in the market information. Overall, both types primarily engage with mobile investment apps when trading, and with social networks when searching for market information. It is also found that active investors are more likely to assess their investment performance as higher than market average. This can result from the use of a wider range of digital investment technologies, which, being market devices, affect investment behavior making it more economically rational.

About the authors

I. B. IUDIN

Institute for Statistical Studies and Economics of Knowledge, Lecturer and Doctoral Student at the Department of Economic Sociology at the Faculty of Social Sciences, HSE University, Moscow, Russia

Author for correspondence.
Email: iyudin@hse.ru

References

  1. Преснякова Л. А. К вопросу о будущем фондового рынка в России: перспективы и основные ограничения развития (комментарий к статье Д. О. Стребкова) // Экономическая социология. 2007. Т. 8. № 5. С. 40–54. doi: 10.17323/1726-3247-2007-5-40-54. [Presnyakova L. (2007) To the Question on Stock Market Development in Russia: Perspectives and Basic Restrictions (Comments to D. Strebkov’s Paper). Ekonomicheskaya Sotsiologiya [Journal of Economic Sociology]. Vol. 8. No. 5: 40–54. doi: 10.17323/1726-3247-2007-5-40-54. (In Russ.)]
  2. Смелова А. А. Социальные исследования финансов как новый вектор для социологического изучения современного общества // Социологические исследования. 2024. № 8. С. 22–36. doi: 10.31857/S0132162524080029. [Smelova A. (2024) Social Studies of Finance as a New Vector for Sociological Research of Modern Society. Sotsiologicheskie Issledovaniya [Sociological Studies]. No. 8: 22–36. doi: 10.31857/S0132162524080029. (In Russ.)]
  3. Старшинов А. Н., Мюллер Д. Г. Об отдельных недостатках государственного регулирования рекламы рынка ценных бумаг в России // Казанский социально-гуманитарный вестник. 2022. Т. 4. № 55. С. 69–73. doi: 10.26907/2079-5912.2022.4.69-73. [Starshinov A. N., Muller D. G. (2022) About Some Shortcomings of The State Regulation of Advertising of the Securities Market in Russia. Kazanskij Socialno–Gumanitarnyj Vestnik [The Kazan Socially–Humanitarian Bulletin]. No. 4(55): 69–73. doi: 10.26907/2079–5912.2022.4.69–73. (In Russ.)]
  4. Belousova V., Chichkanov N. (2015) Mobile Banking in Russia: User Intention towards Adoption. Foresight and STI Governance. Vol. 9. No. 3: 26–39. doi: 10.17323/1995-459x.2015.3.26.39.
  5. Freibauer J., Grawert S., Rieger M. O. (2024) The Effects of Trading Apps on Investment Behavior over Time. The European Journal of Finance: 1-25. doi: 10.1080/1351847X.2024.2401604.
  6. Gurun U. G., Stoffman N., Yonker S. E. (2018) Trust Busting: The Effect of Fraud on Investor Behavior. The Review of Financial Studies. Vol. 31. No. 4: 1341–1376. doi: 10.1093/rfs/hhx058.
  7. Knorr-Cetina K. (2003) From Pipes to Scopes: The Flow Architecture of Financial Markets. Distinktion: Journal of Social Theory. Vol. 4. No. 2: 7–23. doi: 10.1080/1600910X.2003.9672857.
  8. Muniesa F., Millo Y., Callon M. (2007) An Introduction to Market Devices. The Sociological Review. Vol. 55. No. 2_suppl: 1–12. doi: 10.1111/j.1467-954X.2007.00727.x.
  9. Park J., Konana P., Gu B., Kumar A., Raghunathan R. (2010) Confirmation Bias, Overconfidence and Investment Performance: Evidence from Stock Message Boards. SSRN Scholarly Paper ID1639470. doi: 10.2139/ssrn.1639470.
  10. Trehan B., Sinha A. K. (2021) A Study of Confirmation Bias among Online Investors in Virtual Communities. International Journal of Electronic Finance. Vol. 10. No. 3: 159–179. doi: 10.1504/IJEF.2021.115647.

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».