What influence does nudging have on the home bias of investors in the context of Robo-advisors?

Abstract

En los últimos años, las tecnologías emergentes como los Robo-advisors han cobrado una relevancia creciente en el ámbito de la toma de decisiones financieras. Sin embargo, persisten los sesgos conductuales, incluido el sesgo de inversión local, que ejercen influencia sobre las decisiones financieras de los inversores, lo que conduce a un rendimiento subóptimo de la cartera. Este estudio tiene como objetivo proporcionar conocimientos sobre cómo los Robo-advisors, combinados con técnicas de “nudging”, impactan en las tendencias de los inversores hacia el sesgo local. Para lograr este objetivo, se adoptó un enfoque bifronte: en primer lugar, se realizó una revisión bibliográfica para resumir la investigación existente sobre el tema, seguida de una investigación empírica que empleó un experimento en línea basado en un cuestionario. Este experimento buscó evaluar la efectividad de los Robo-advisors y dos estrategias de “nudging”: un mensaje de advertencia y valores predeterminados, en la reducción del sesgo de inversión local.

La revisión bibliográfica destaca el potencial de Robo-advisors para mitigar el sesgo de inversión local y resalta la eficacia de las técnicas de “nudging” para abordar diversos sesgos conductuales en el contexto de los Robo-advisors. La investigación empírica tuvo como objetivo cerrar las brechas existentes en la comprensión de los efectos de “nudging” en los Robo-advisors, específicamente en el sesgo de inversión local. Los principales hallazgos de la investigación empírica revelan una reducción significativa en el sesgo de inversión local debido tanto a las técnicas de “nudging” como a la implementación de la tecnología de Robo-advisor. Esto indica la posibilidad de reducir el sesgo de inversión local mediante la integración de “nudges” en los Robo-advisors y subraya el papel de las herramientas de planificación financiera en ayudar a los usuarios a superar los sesgos en la toma de decisiones.

In recent years, emerging technologies such as Robo-advisors have become increasingly relevant in the context of financial decisions-making. At the same time, behavioral biases, including home bias, persist and exert influence over investors' financial choices, leading to suboptimal portfolio performance. This study aims to provide insights on how Robo-advisors, coupled with nudging techniques, impact investors' tendencies towards home bias. To achieve this objective, a two-fold approach was adopted: firstly, a literature review was conducted to summarize existing research on the subject, followed by an empirical investigation employing a questionnaire-based online experiment. This experiment sought to evaluate the effectiveness of Robo-advisors and two nudging strategies- a warning message and default values- in reducing home bias.

The literature review underscores the potential of Robo-advisors in mitigating home bias and highlights the effectiveness of nudging techniques in addressing various behavioral biases within the context of Robo-advisors. The empirical research aimed to bridge existing gaps in understanding the effects of nudges in Robo-advisors specifically on home bias. The key findings of the empirical research reveal a significant reduction in home bias due to both nudges and the implementation of Robo-advisor technology. This indicates that there is a possibility of reducing home bias by integrating nudges into Robo-advisors and underscores the role of financial planning tools in helping users overcome decision-making biases.