Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Comparison of linear and nonlinear models in explanation of dishonest behavior

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23510%2F24%3A43974247" target="_blank" >RIV/49777513:23510/24:43974247 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://drive.google.com/file/d/10ufGZtWvb5rX9EMVbkMBC4wVKNq80q8_/view?usp=sharing" target="_blank" >https://drive.google.com/file/d/10ufGZtWvb5rX9EMVbkMBC4wVKNq80q8_/view?usp=sharing</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Comparison of linear and nonlinear models in explanation of dishonest behavior

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Dishonest behavior impacts various sectors, including environmental protection, production quality, finance, and taxation. This study compares linear and nonlinear models for explaining behavioral data obtained through a laboratory experiment with economics students at the University of West Bohemia.Participants chose between honest production at a higher cost or dishonest production to save costs. The experiment varied inspection probabilities and introduced punishment for dishonesty or rewards for honesty. Personality traits (MBTI) and risk aversion (Holt-Laury measurement) were also assessed. Both linear and nonlinear (GAM, neural networks) models produced similar results. Increased inspection significantly reduced dishonesty (p &lt; 0.01), while punishment and reward had no significant effect (p &gt; 0.10). Thinking-oriented individuals were more prone to dishonesty (p ≈ 0.05), and higher risk aversion correlated with lower dishonest behavior (p ≈ 0.10). All models achieved a similar power to predict dishonest behavior.

  • Název v anglickém jazyce

    Comparison of linear and nonlinear models in explanation of dishonest behavior

  • Popis výsledku anglicky

    Dishonest behavior impacts various sectors, including environmental protection, production quality, finance, and taxation. This study compares linear and nonlinear models for explaining behavioral data obtained through a laboratory experiment with economics students at the University of West Bohemia.Participants chose between honest production at a higher cost or dishonest production to save costs. The experiment varied inspection probabilities and introduced punishment for dishonesty or rewards for honesty. Personality traits (MBTI) and risk aversion (Holt-Laury measurement) were also assessed. Both linear and nonlinear (GAM, neural networks) models produced similar results. Increased inspection significantly reduced dishonesty (p &lt; 0.01), while punishment and reward had no significant effect (p &gt; 0.10). Thinking-oriented individuals were more prone to dishonesty (p ≈ 0.05), and higher risk aversion correlated with lower dishonest behavior (p ≈ 0.10). All models achieved a similar power to predict dishonest behavior.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50202 - Applied Economics, Econometrics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Conference Proceedings – Business Trends 2024

  • ISBN

    978-80-261-1270-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    142-153

  • Název nakladatele

    Západočeská univerzita v Plzni

  • Místo vydání

    Plzeň

  • Místo konání akce

    Plzeň

  • Datum konání akce

    21. 11. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku