THE ROLE OF SELF‐EFFICACY IN STOCK‐MARKET PARTICIPATION  AND FINANCIAL INFORMATION‐SEEKING                A Thesis  Presented to the Faculty of the Graduate School  of Cornell University  In Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of   Master of Science              by  D’Anjalevette LaVerne Hagan  May 2008                               © 2008 D’Anjalevette LaVerne Hagan                  ABSTRACT      This study of self‐efficacy’s (Bandura, 1977) effects on an individual’s  likelihood to invest in the stock market and seek financial information  attempts to uncover some of the factors that contribute to or hinder stock‐ market participation in individuals.  Study participants are from a racially and  ethnically diverse sample population of males and females of various socio‐ economic statuses who are 18 years of age or older.    When tested, the GSE scale (Jerusalem & Schwarzer, 1977) yielded a  Cronbach’s alpha measurement of .83, which suggests that its internal  reliability is high.  When tested, the financial self‐efficacy (FSE) scale yielded a  Cronbach’s alpha measurement of .74, which suggests that its internal  reliability is also high.    The data suggest that GSE is a correlate of FSE, and that FSE is a  statistically significant predictor of stock‐market participation intention and  financial information‐seeking.  The data that GSE is positively related to FSE,  and that FSE is, in turn, positively related to stock‐market participation  intention and financial information‐seeking.    The data suggest that there is not a direct relationship between GSE  and stock‐market participation, but that there is a direct relationship between  FSE and stock‐market participation.  The data also suggest that there is a  direct relationship between GSE and financial information‐seeking, a direct  relationship between FSE and financial information‐seeking, and a direct  relationship between financial information‐seeking and stock‐market  participation.   The majority of survey participants reported that they were “familiar  with” the stock market, “somewhat comfortable” about investing a portion of  their income in the stock market, and “somewhat positive” or “optimistic” in  their outlook of stock‐market strength and stability.  However, a little over  half of all survey participants reported that they were “somewhat fearful or  anxious” about investing a portion of their income in the stock market.   Though somewhat fearful or anxious, however, the majority of survey  participants listed that they plan to invest in the stock market now or in the  future, which suggests that fear or anxiety are not (strong) deterrents of stock‐ market participation intention and subsequent investing.    BIOGRAPHICAL SKETCH      D’Anjalevette “D’An” Hagan earned her Bachelor of Arts degree in  English with a minor in Psychology from Florida Agricultural and Mechanical  University (FAMU) in the spring of 2003.  During her four‐year matriculation,  she was a member of the Institute for Leadership Excellence, Presidential  Ambassadors, and the English Guild.  Earning high academic honors, she  served as President of the Alpha Kappa Mu National Honor Society and was a  member of the Golden Key International Honour Society and the White and  Gold Honor Society.  D’An was a Presidential Scholar, Florida Academic  Scholar, and Florida Merit Scholar.  She made the Dean’s List for eight  semesters and graduated summa cum laude, with a number one ranking in her  field.    An avid writer, D’An published her first poem in a national anthology  during her sophomore year in high school.  She continued to write and  publish poetry, plays, and short stories in high school and college, and at her  university commencement, she earned the A. A. Lesesne‐Howard award for  literature, as well as the Honors Thesis‐in‐the‐Major award for her work on  seventeenth‐century English poets.    While a full‐time student at FAMU, D’An held various positions in  Florida state government.  She worked at the Department of Labor and  Employment Securities, the Agency for Workforce Innovation, and the  Department of Health.  After graduation, she earned a position at the  Department of Children and Family Services as a senior management analyst  in the Office of Internal Audit.  Two years later, she accepted a position with  iii the Florida Legislature in the House Democratic Office as a legislative analyst  focusing on education and health care issues.    A lover of the arts, D’An has an insatiable appetite for exquisite prose,  elegant verse, and exceptional storylines.  Her favorite authors are Joyce  Meyer, F. Scott Fitzgerald, Alice Walker, Edgar Allan Poe, and Samuel Taylor  Coleridge.  She often credits Fitzgerald’s The Great Gatsby as significantly  changing her literary life and inspiring the creation of intricate artistry,  balance, and beauty in her personal poetry and prose.  Moreover, Coleridge’s  The Rime of the Ancient Mariner dramatically altered her conception of how  supernatural, macabre plot sequences can provide character complexity and a  rich dimension of mystery, fantasy, and intrigue to literature.  In this vein,  D’An views her poetry and prose as an artist would a blank canvas, and  paints her words with fluid blends and deliberate strokes.  Her love of  classical art quietly underlies in her writing and imbues her compositions with  refulgent color.  Though D’An wrote her first book at the age of five, she is  confident that her master’s thesis, her most formal “book” to‐date, will not be  her last.    In addition to the literary arts, D’An enjoys the performing arts and  regularly attends local theater, Broadway productions, and the Metropolitan  Opera.  She also enjoys the ballet and the eclectic performances of national  dance companies.      After graduation, D’An plans to work in the private sector.  She  accepted a position at Fried, Frank, Harris, Shriver, and Jacobson, LLP, law  firm in the financial district of Manhattan, New York, and will work in its  marketing and communications department as its business development  coordinator designing business plans and pitch books on behalf of the firm. iv                        This master’s thesis is dedicated to God, my mom, Jacqui, my brother, Lance,  my extended family, dear friends, and special committee members,  Jim, Connie, and Melissa—  with scholarship, love, and lasting gratitude    v ACKNOWLEDGMENTS      First and foremost, I would like to thank my Lord and Savior Jesus  Christ for inspiring my thesis topic and strengthening me to see its successful  completion.  Developing my thesis has been one of the most creative, thought‐ provoking, and rewarding tasks that I have undertaken and I am grateful for  the divine anointing on this journey from graduate coursework and research  to a graduate degree.    I would like to thank the Department of Communication for inviting  me to complete my graduate studies at Cornell University and become a  member of one of the most dynamic cohorts of students pursuing their  academic and professional passions with a communication focus.  I am  appreciative of the department’s beliefs in my abilities and aptitude for a  Master of Science candidacy and am exceedingly grateful for the teaching and  research funding during my two‐year matriculation.    To my special committee chair Jim Shanahan for your work, prompt  turnaround time, and dedication; I am grateful beyond words.  I am honored  to have worked with such a brilliant mind in the communication field and  your comments during the vestigial stages of my thesis construction made me  delve deeper into the phenomena under study and view their relationships  analytically and globally, with overarching concerns, broader themes, and  heuristic provocativeness underlying my research investigation.  Thank you   for your friendship and support, and thank you for showing me, three years  ago on a snowy day in November, how to find the entrance to Kennedy Hall  when I visited the university with my mom. vi      Sincerest thanks to my special committee members for working with  me as an advisee and adding additional academic and professional insight to  my research.  I am especially grateful that my second and third special  committee members, Connie Yuan and Melissa Thomas‐Hunt, agreed to  partner with me in a research area that does not necessarily align with their  academic pursuits as professors in the Department of Communication and the  S.C. Johnson Graduate School of Management respectively.  My work on self‐ efficacy and stock‐market participation is a new dimension of study that uses  their collective expertise in organizational communication and business  development and I am grateful for their guidance along the way.  Thank you  both for your collaboration and support.    Collecting data from diverse populations across the country was a  challenging proposition.  The social networking sites Facebook.com and  Myspace.com provided the necessary media that connected me with former  classmates and friends—who subsequently became study participants—in  almost every pocket of the nation.  The ability to connect with former  classmates and friends in this computer‐mediated space not only propelled  my thesis development but also reunited me with long‐lost “adopted” siblings  who were honorary family members at various stages of my life.    The Cornell University Statistical Consulting Unit was an invaluable  resource during the data analysis portion of my research.  Student consultant  Dave Zeber and faculty consultant Françoise Vermeylen aided me  tremendously in regression modeling and their collective efforts made the  data analysis process exciting, accessible, dynamic, and vastly creative.   Thank you to my dear friends Lynn Alve, Michelle Chavis, Chris  Clarke, Danielle Dean, Katie McLean, Vernon Mitchell, Katie Stockwell,  vii    Diedra Whittenburg, and Tonglin Xu for filling my life with love, constant  laughter, happy tears and empathetic ones, and perennial sisterhood and  brotherhood throughout this thesis process and beyond.  I admire, respect,  and adore you all forever.    This research process was greatly enriched by the outreach efforts of  the Reverend Doctor John F. Green, Pastor of the Bethel African Methodist  Episcopal Church in Tallahassee, Florida, and Pastor Nathaniel Wright of the  Calvary Baptist Church in Ithaca, New York.  Thank you both for your  enthusiastic willingness to champion my research participation and  completion.    Finally, to my family, whose constant love, encouragement,  commitment, friendship, sympathy, empathy, laughter, and banter make life,  victories, hardships, defeats, and rebuilding periods worth waking up every  morning for; I am honored to be your family member and friend and without  your wisdom and kindness, I could not be the person God created me to be or  the successful, driven woman you inspired me to become.  A lifetime of  thanks in a few short words cannot reflect the blessings you have been in my  life or repay the debt of gratitude I eternally owe to you all. viii    TABLE OF CONTENTS    Biographical Sketch               Dedication                  Acknowledgments                List of Tables                 Preface                    Stock‐marketing investing, psychology, and volatility     Self‐efficacy and stock‐market investment behavior    Literature Review                  The self‐efficacy construct              Performance accomplishment            Vicarious experience              Verbal persuasion                Emotional arousal                Generalized feelings of self‐efficacy          Studies that test the self‐efficacy construct        The uses and effects of the self‐efficacy construct      Validity and generalizability of the self‐efficacy construct  The contemporary financial landscape          The capital marketplace, risk tolerance, and risk aversion      The bull market                The bear market              Financial investment instruments             Mutual fund                  iii  v  vi  xi  xv  xviii  xx  1  1  3  4  5  5  7  9  14  16  21  23  23  26  29  29  ix          Bonds                   401 (k)                  Investment objectives            Financial information‐seeking            Sources of financial information in communication media      Self‐efficacy expectations and external factors    that can hinder stock‐market participation      Conclusion                  Research questions                Hypothesis                  Methods                    Participants                  Instrument                  Research procedure               Results                  Conclusion                References Cited                  30  31  32  33  36  38  41  42  42  43  43  45  52  53  68  72  x    LIST OF TABLES    Table 1                  The general self‐efficacy scale    Table 2                  Media usage by brokerage‐firm and retail‐banking customers    Table 3  Demographic variables                Table 4                  Participant familiarity with the stock market    Table 5                Participant level of comfort with stock‐market investing      Table 6                Participant outlook on the strength and stability of the  stock market      Table 7                Participant anxiety level with stock‐market investing      Table 8                  Financial resource availability and the intent to invest in the  stock market    Table 9                Participant media sources for seeking general financial  information, for those who seek financial information    9  37  43  53  53  53  54  55  56  xi        Table 10                  57  Participant media sources for seeking financial news,  for those who seek financial news    Table 11                  57  Participant financial investment tools    Table 12                  59  Analysis of Variance [GSE (IV) and FSE (DV)]    Table 13                  59  Parameter estimates [GSE (IV) and FSE (DV)]    Table 14                  60  Whole model test [FSE (IV) and stock‐market participation intention (DV)]    Table 15                  60  Parameter estimates [FSE (IV) and stock‐market participation intention (DV)]    Table 16                  61  Whole model test [FSE (IV) and financial information‐seeking (DV)]    Table 17                  61  Parameter estimates [FSE (IV) and financial information‐seeking (DV)]    Table 18                  62  Whole model test [GSE (IV) and stock‐market participation (DV)]    Table 19                  62  Parameter estimates [GSE (IV) and stock‐market participation (DV)]  xii        Table 20                  63  Whole model test [GSE and FSE tested individually  on stock‐market participation (DV)]    Table 21                  Parameter estimates [GSE and FSE (IVs) tested individually  on stock‐market participation (DV)]  63    Table 22                  Whole model test [GSE and FSE (IVs) tested simultaneously  on stock‐market participation (DV)]  63    Table 23                  Parameter estimates [GSE and FSE (IVs) tested simultaneously  on stock‐market participation (DV)]  64    Table 24                  64  Whole model test [FSE (IV) and stock‐market participation (DV)]    Table 25                  65  Parameter estimates [FSE (IV) and stock‐market participation (DV)]    Table 26                  65  Whole model test [GSE (IV) and financial information‐seeking (DV)]    Table 27                  66  Parameter estimates [GSE (IV) and financial information‐seeking (DV)]    Table 28                  66  Whole model test [GSE and FSE (IVs) tested simultaneously on financial  information‐seeking (DV)]  xiii        Table 29                  67  Parameter estimates [GSE and FSE (IVs) tested simultaneously on financial  information‐seeking (DV)]  Table 30                  67  Whole model test [Financial information‐seeking (IV) on stock‐market  participation (DV)]  Table 31                  68  Parameter estimates [Financial information‐seeking (IV) on stock‐market  participation (DV)]   xiv    PREFACE      In determining why an individual chooses to invest or not invest  portions of his or her income in the stock market, it is worth understanding an  individual’s knowledge of capital markets and his or her attitudes and beliefs  regarding stock‐market investing.  It is also important to understand how  individuals seek financial information and news before they make their  investment decisions.  Such an examination could shed light on how likely an  individual is to invest in the stock market and might uncover the underlying  cognitions that influence an individual’s investment behavior.  The purpose of  this investigation is to explore the role of self‐efficacy in stock‐market  participation and financial information‐seeking.    Albert Bandura’s (1977, 1986) self‐efficacy construct will serve as the  theoretical construct guiding this research.  Self‐efficacy is an important  dimension of Bandura’s (1963) social cognitive theory, which suggests that an  individual gains knowledge by observing other individuals during social  interactions, experiences, and external media influences.  Social cognitive  theory describes learning in the context of interrelationships among behavior,  environmental factors, and personal factors, and offers one explanation on the  role of an individual’s active relationship with his or her environment.  Self‐ efficacy suggests that individuals are likely to participate in activities in which  they deem themselves competent and confident and less likely to participate  in activities in which they deem themselves incompetent and insecure.    This line of research is particularly relevant in the communication and  financial‐services fields because it can shed light on how self‐efficacy relates to  stock‐market participation intention, actual stock‐market participation, and  xv financial information‐seeking, which has academic and professional  implications that can advance knowledge in these areas.  From a professional  standpoint, if self‐efficacy can be induced in prospective investors in a  mutually beneficial and non‐predatory manner, these expectations could  influence investors’ willingness to invest their moneys in the stock market  through a financial advisor or stock broker at a financial‐services firm.    This research is particularly salient for lending institutions and  financial news organizations because of the implications that better  communication of high self‐efficacy expectations might have on prospective  investors and financial news audiences.  The communication implications  have advantages that could increase clientele, readership, revenue  maximization, and profitability.  In addition, this research is relevant in the  communication of financial planning and long‐term financial security from  financial advisors to prospective investors since, according to the Employee  Benefit Research Institute (EBRI) (2007), a majority of Americans are  financially unprepared for retirement, and retirement planning is a mysterious  concept and somewhat of a financial “unknown” for many consumers.    In 2007, the EBRI conducted a study to assess retirement confidence in  Americans.  The study found that fewer Americans are taking the necessary  steps for financial security during the time of retirement.  While Americans  have many sources of financial information and news about long‐term  investing, many may also lack sound knowledge regarding financial planning.   Americans’ decisions and actions to plan for retirement are limited.    The study found that 40 percent of those sampled had not given serious  thought to the duration of their retirement, and that 57 percent of Americans  xvi had not calculated the amount of money they would need in order to live  comfortably during retirement.  Nearly 37 percent of retirees left the  workforce before they originally planned to, and while 66 percent of workers  thought that they would return to the workforce after retirement, only 37  percent actually did so (Russell Investments, 2007).    In assessing retirement confidence, the study reveals that most  Americans are confident about their long‐term financial futures and their  financial stability during retirement.  Seventy percent of workers are  “somewhat” to “very confident” that they will have enough money after they  retire, regardless of the lack of an in‐place plan to prepare for retirement.  A  prevailing sense of optimism in consumers leads them to believe that their  financial futures are secure, regardless of what occurs in the stock market and  with public‐ and private‐sector employers (Russell Investments, 2007).    This research suggests that while Americans are confident about their  financial welfare once they retire, there is also a pervasive lack of knowledge  about long‐term savings plans and investment options to ensure financial  security during their retirement years.  Though American consumers are  confident about their financial futures, testing the self‐efficacy construct to  induce more well‐planned investment behavior in individuals could  potentially lead to a better understanding of how consumers can take an  active role in shaping their circumstances and achieve various investment  goals to produce intended outcomes, namely, financial well‐being and long‐ term security. xvii Stock‐market investing, psychology, and volatility  The mystery of the stock market both intrigues and confounds  institutional and individual investors who participate in the buying and  selling of securities in the capital markets of the world.  Wall Street’s appeal  has prompted many investors to engage actively in stock‐market trading  when the market is strong and forecasts for continued market strength and  stability are positive in outlook and duration.  On the other hand, Wall Street’s  appeal can also compel institutional and individual investors to participate in  the stock market during declining periods, causing investors to retain  securities well past their financial viability or to sell‐off hastily securities that  should be retained until the market rebounds.    The psychology of investor behavior is worth examining because it  partially dictates the climate of the capital marketplace and the tenor of the  national and global economies.  According to Browning (2007), the July 12,  2007, stock‐market surge is an excellent example of market volatility and  shows how quickly the market can rally based on the volatile emotions of  traders and portfolio managers.    A prime example of market uncertainty and volatility was seen in the  summer 2007 crisis in the mortgage market.  With sharp increases in  homeowner foreclosures (primarily in the sub‐prime mortgage market), the  capital marketplace has reflected both investor wariness in the credit  landscape and investor emotion regarding the short‐term and long‐term  financial viability of retail banks and other financial entities who lent to sub‐ prime candidates.  This pessimistic investor sentiment, based primarily on fear  and doubt, coupled with sub‐prime mortgage holders’ inability to repay home  xviii loans and pay ever‐increasing variable interest rates, led to the sub‐prime  mortgage meltdown that became a global crisis, which has not, as of this  writing, abated.              According to Browning (2007), adjustable‐rate mortgages offered from  lenders to sub‐prime homeowners left homeowners with ballooning interest  rates that they were unable to repay, which posed financial and operational  hardships to the lending institutions that were unable to collect on the  mortgages, not discounting the millions of homeowners who faced foreclosure.   This crisis has affected the entire national economy, indeed, and may be the  triggering force in what appears to be an emergent recession.  As 2007 entered its last quarter, the entire year was marked with  turbulence in the capital marketplace.  Browning (2007) suggests that a decline  in consumer and investor confidence, fewer orders for capital goods, housing  woes and sub‐prime mortgage offerings, and a general uncertainty regarding  federal interest‐rate plans have caused steep drops in the Dow Jones Industrial  Average (DJIA), with some drops as steep as 416 points in a single day  (February 27, 2007).  However, the prevailing belief that the market would  rebound led to securities stabilization and various market rallies, primarily  based on optimism and hope.  On the other hand, continuing uncertainty  about the availability of credit and increases in prices across most  commodities has also led to serious market volatility on the downside.    Pessimism and doubt also underpin the capital marketplace.  Analysts  and investors constantly seek to understand market trends and supply  relatively accurate market forecasts.  When the economy is weak, securities  perform poorly, the market sours or is expected to sour, and pessimistic  investors typically scale back their stock purchases and build cash reserves or  xix invest in precious metals, bonds, or money‐market accounts (Browning, 2007).   However, the investment practice of scaling back a portfolio during turbulent  times is not always a wise financial option since some analysts recommend  purchasing securities when the market declines to appreciate more significant  gains when the market rebounds.    Self‐efficacy and stock‐investment behavior       The investigation of the self‐efficacy (1977) construct and its relation to  the stock‐market investment practices of investors is particularly relevant for  the current year because investor cognitions and behaviors might have  notably dictated the pace of the world capital marketplace and its sharp  upswings and steep downturns during the last 12 months.  Consumers and  investors who are concerned with the mortgage market, rising oil prices, and a  reduction in credit extensions continue to experience market volatility and  securities‐pricing crescendos and decrescendos, which make it difficult to  determine the overall rhythm of the market.    In 2007, Wall Street continued to drive the DJIA into record highs, and  in March 2007 pushed the Standard & Poor’s 500‐stock index (S&P 500) into  record territory for the first time in over seven years (Browning, 2007).  But the  market has since declined considerably from those highs.  An examination of  investor self‐efficacy could provide greater insight into investor psychology  and behavior when this construct is used as a tool to measure the likelihood of  an individual’s willingness to invest in the stock market. xx LITERATURE REVIEW  The self‐efficacy construct    Albert Bandura’s “self‐efficacy” construct (1977) is a component of his  theory of “social cognition” (Bandura & Walters, 1963).  Social cognitive  theory (SCT) suggests that a researcher can understand and predict individual  and group behaviors and can also identify methods in which behaviors can be  slightly modified or changed completely.  SCT is grounded in the following  assumptions:    ‐Response consequences (rewards or punishments) influence the  likelihood that an individual or group will perform a certain behavior  repeatedly in a certain situation.    ‐An individual or group can learn by observing others (vicarious  experience) as well as learn from personally participating (performance  accomplishment) in an action.    ‐An individual or group has a tendency to model a behavior that  is observed from others, especially people with whom they identify.  Bandura’s self‐efficacy theory (1977) proposes a theoretical connection  between cognitive processes and behavioral change.  The term itself refers to  an individual’s perception of his or her capabilities to engage in behavior that  can influence his or her circumstances and produce a desired effect or  outcome (Bandura, 1994). 1   Underlying questions related to Bandura’s self‐efficacy construct are:    1.  Does perceived self‐efficacy (high or low) influence attitudes and  behaviors?  2.  To what extent do psychological feelings of self‐efficacy affect  human behavior?  3.  How can individuals exercise a degree of control over their  circumstances?  (“Control” in this context refers to an individual’s  perceived feelings of self‐efficacy in successfully completing a task  or overcoming an impediment or fear.)      Having control, or having perceived feelings of control, is significant  for an individual and has interesting social and psychological implications.   For example, control over a positive or negative situation demonstrates for the  individual that (s)he has mental, intellectual, or physical control or power over  certain circumstances (e.g., running a 10‐kilometer marathon) or barriers (e.g.,  training for the marathon) and demonstrates for the individual in front of his  or her peers that (s)he has the mental, intellectual, and physical capabilities to  master a task (e.g., running a 10‐kilometer marathon) or overcome an  impediment [e.g., making time to train for the marathon if (s)he is a busy  person] or fear (e.g., failing to complete the marathon).    Rooted in the underlying assumption that cognitive processes craft and  strengthen self‐efficacy expectations is the belief that these expectations affect  the likelihood of an individual’s capacity to use coping behavior(s) in various,  and often threatening, circumstances (Bandura, 1977).  Because an individual  might severely fear or be somewhat reluctant to participate in activities (s)he  2 perceives as threatening or beyond his or her scope of coping behavior(s),  while conversely participating in those activities (s)he perceives as achievable  and within the scope of her coping behavior(s), an individual’s perception of  self‐efficacy shapes the activities (s)he chooses to involve himself or herself in  and, through expectations of success or failure, determines the coping  behavior(s) used.  According to Bandura, the greater the perception of self‐ efficacy, the more likely an individual is to use a coping behavior to produce  an intended outcome.    Self‐efficacy expectations are thought to be derived from four  information sources: performance accomplishment, vicarious experience,  verbal persuasion, and emotional arousal (Bandura, 1977).  These information  sources can also serve as the therapeutic methods for strengthening feelings of  self‐efficacy during self‐efficacy “treatment.”    Performance accomplishment      This information source suggests that personal victories in difficult  situations strengthen self‐efficacy expectations and failures during difficult  circumstances weaken self‐efficacy expectations, especially if such failures  occur during the early stages of the performance or action attempt.  This  information source also suggests that repeated victories during difficult  situations through sustained efforts strengthen self‐efficacy expectations.   Methods of inducing self‐efficacy in the participant under this information  source include participant modeling, performance desensitization,  performance exposure, and self‐instructed performance, which lead to  performance remedies that are suggested to help individuals overcome their  3 avoidance behavior during difficult situations (Bandura, 1977).  Self‐efficacy  expectations derived from performance accomplishment have a stronger effect  on permanent behavioral change than do the additional three information  sources listed below.    Vicarious experience      This information source suggests that individuals do not solely rely on  performance accomplishment for feelings of self‐efficacy and instead might  use observational learning to improve their feelings of self‐efficacy.  Self‐ efficacy through vicarious experience is said to occur when an individual  observes other individuals completing threatening activities without  subsequent consequences or failures, observations that encourage the observer  to persevere in his or her efforts to conquer his or her impediments.    Methods of inducing self‐efficacy in the participant under this  information source are “live” modeling and “symbolic” modeling (Bandura,  1977).  Live modeling is the practice in which a person demonstrates a certain  behavior to the participant; e.g., a participant who has arachnophobia might  watch another person successfully handle a spider without being physically  harmed.  Symbolic modeling is the practice in which a person observes a  particular behavior (see arachnophobia example) not in person but through  various media, such as a television or digital video displays (Bandura, 1977,  1986).      4 Verbal persuasion      Perhaps the most natural and accessible method for manipulating  human behavior is verbal persuasion.  This information source suggests that  verbal persuasion is used to convince, or verbally coach, individuals that they  can overcome threatening situations with sustained effort (Bandura, 1977).   Methods of inducing self‐efficacy in the participant under this information  source include suggestion, exhortation, self‐instruction, and interpretive  treatments (Bandura, 1977).    Emotional arousal      Individuals’ physiological dynamics during threatening situations are  indicative of fear, anxiety, and a susceptibility to stress.  Moreover, when an  individual appears viscerally agitated during threatening situations to his or  her peers, this can debilitate his or her feelings of competence and confidence,  thereby triggering fear or anxiety over his or her feelings of perceived  incompetence and insecurity.  Because anxiety can rise during stressful  situations and evoke emotional arousal, this can potentially weaken self‐ confidence and strengthen feelings of personal inadequacy.  Therefore, it is  necessary to diminish emotional arousal (e.g., fear, anxiety, and stress), which  can discourage avoidance behavior in the participant, and strengthen feelings  of self‐efficacy.    Methods of inducing self‐efficacy in the participant under this  information source are attribution, symbolic desensitization coupled with  relaxation exercises, and symbolic exposure (Bandura, 1977). 5 In the “attributional” approach to avoidance behavior, attribution of  emotional arousal is a method of altering avoidance behavior by modifying  for the participant the cognitive labeling of emotional arousal (Valins &  Nisbett, 1971).  For example, if participants who experience emotional arousal  from a certain phobia are counseled to believe that that the phobia no longer  elicits a (emotionally upsetting or emotionally disruptive) physiological  reaction in them, this cognitive re‐labeling alone can strengthen feelings of  self‐efficacy and weaken avoidance behavior (Bandura, 1977).  Misattribution of emotional arousal is a derivative of the attributional  approach to avoidance behavior and is a method of counseling participants to  believe that their emotional arousal is caused by a non‐emotional source.   While it is possible to weaken mild emotional arousal with misattribution  therapy, this technique is ineffective in weakening more severe emotional  arousal, especially in those participants who are not easily led to  misattributing their phobias to non‐emotional or inconsequential sources  (Bandura, 1977).  When studied empirically, misattribution therapy does not  yield significant results in chronic anxiety conditions (Singerman, Borkovec, &  Baron, 1976), and some of the emotional‐arousal reductions seen in other  conditions cannot be replicated (Bootzin, Herman, & Nicassio, 1976; Kellogg &  Baron, 1975).    Symbolic desensitization is a method to weaken autonomic responses  to imagined threats rather than actual threats (Bandura, 1977).  In symbolic  desensitization therapy, participants receive graduating levels of imaginary  exposure to aversive or threatening stimuli, along with muscle relaxation  therapy while the stimuli are presented.  For example, if a participant suffers  from arachnophobia, he or she might be asked to visualize himself or herself  6 approaching a spider, touching a spider, and finally handling a spider.   Symbolic desensitization is not as effective in strengthening feelings of self‐ efficacy as is performance desensitization, a method in which participants  receive graduating levels of actual exposure to aversive or threatening stimuli  (Bandura, 1977).    In symbolic exposure, participants are asked to imagine aversive or  threatening stimuli in high doses for prolonged durations (Bandura, 1977).   The high doses and prolonged imaginary exposure to aversive or threatening  stimuli elicit in the participant high levels of fear or anxiety, which is the goal  of this type of therapy.  Once high levels of fear or anxiety are induced in the  patient, these fear or anxiety levels are prolonged until the emotional arousal  is extinguished.  According to Rabavilas, Boulougouris, and Stefanis (1976),  prolonged exposure to aversive or threatening stimuli that result in fear  reduction or behavioral change is more effective than brief encounters that  will likely end before fear reduction or avoidance behavior is induced.    Generalized feelings of self‐efficacy      Generalized feelings of self‐efficacy have interesting implications for  domain‐ or task‐specific self‐efficacy (Pajares & Schunk, 2001), and could  better explain and predict how overall feelings of high or low self‐efficacy  affect cognitions, emotions, and behaviors.  General self‐efficacy (GSE) refers  to the manner in which individuals judge how strong or weak their self‐ efficacy expectations are across various (cognitive, emotional, behavioral, and  situational) domains, the coping skills they will use when faced with a  challenge or adversity, and the duration of the coping skills they will use to  7 produce an intended outcome.  Individual judgments of self‐efficacy  expectations, or perceived self‐efficacy expectations (Bandura, 1986), facilitate  goal‐setting, effort investment, persistence when confronted with barriers, and  recovery from setbacks (Jerusalem & Schwarzer, 1979).    The GSE scale (Jerusalem & Schwarzer, 1979) was designed to measure  general feelings of perceived self‐efficacy in an effort to predict an individual’s  coping behaviors with daily hassles and stressful life events.  According to  Schwarzer (1992), perceived self‐efficacy reflects an optimistic expectation that  an individual can participate in challenging or adverse activities and cope  with obstacles across various domains of human functioning.  The GSE  consists of 10 items to measure the perceived self‐efficacy construct.  Each  item relates to successful coping skills, with the researchers’ belief in an  internal, stable attribution of overall success.    Jerusalem and Schwarzer (1979) suggest that perceived self‐efficacy is  an operative construct because of its relationship with cognitive and  emotional processes on behavioral change and is, therefore, applicable to and  relevant for clinical or laboratory practice to induce behavior change over a  period of time to produce an intended outcome.    Table 1 shows the 10‐item questionnaire used to measure GSE  (Schwarzer & Jerusalem, 1993), which requires responses on a Likert‐type  scale ranging from 1 (“Not at all true”) to 4 (“Exactly true”).  8 Table 1  General Self‐Efficacy Scale  Question  1. I can always manage to solve difficult problems if I try hard enough.  2. If someone opposes me, I can find the means and ways to get what I want.  3. It is easy for me to stick to my aims and accomplish my goals.  4. I am confident that I could deal efficiently with unexpected events.   5. Thanks to my resourcefulness, I know how to handle unforeseen situations.  6. I can solve most problems if I invest the necessary effort.  7. I can remain calm when facing difficulties because I can rely on my coping abilities.  8. When I am confronted with a problem, I can usually find several solutions.  9. If I am in trouble, I can usually think of a solution.  10. I can usually handle whatever comes my way.  1 = Not at all true  2 = Hardly true  3 = Moderately true  4 = Exactly true    Studies that test the self‐efficacy construct      A test of Bandura’s self‐efficacy construct (1977) was conducted when  the National Institute of Mental Health (NIMH) developed a multi‐site  condom use self‐efficacy scale to assess individuals’ levels of confidence in  condom usage.  This scale is used in the study “Applying the NIMH Multi‐site  Condom Use Self‐efficacy Scale to College Students” (Peterson & Gabany,  2001), which was administered to racially‐diverse students (18 years of age or  older) who visited the student health clinic (for any reason) at Indiana State  University. 9   Research indicates that one of the reasons for inconsistent condom use  is a lack of self‐efficacy in the intended user (Bradford & Beck, 1991).  Because  self‐efficacy can be tailored to specific circumstances, it was suggested that the  instrument of condom‐use self‐efficacy, if measured reliably and validly,  could predict students’ intentions to use condoms (Mahoney, Thombs, & Ford,  1995).  The test instrument consists of 26 items, each rated on a five‐point  scale, from “Not at all sure” (1) to “Completely sure I can do” (5) (DeLorio,  Maibach, O’Leary, Sanderson, & Celentano, 1997).  Examples of test questions  from the Peterson and Gabany (2001) study are:    1.  “I can use a condom without fumbling.”  2.  “I can get every partner who I’ve ever had sex with before to use a  condom even if they don’t want to.”  3.  “I can get a new partner to use a condom even if I’m drunk or  high.”  4.  “I can say no to sex with a new partner if we don’t have a condom  even if I want to have a relationship.”  5.  “I can avoid situations that can lead to unsafe sex when I don’t have  a condom.”      A previous study (DeLorio et al., 1997) that tested the condom‐use self‐ efficacy scale in a sample of geographically diverse, sexually transmitted  diseases clinic patients was found to have satisfactory reliability and construct  validity.  The Peterson and Gabany (2001) study yielded six factors that  signify condom use self‐efficacy: 1. Multifaceted risk avoidance, 2. Condom  placement, 3. Persuasion, 4. Eroticizing condoms, 5. Persuasion under the  10 influence (i.e., persuading a sexual partner to use a condom if one or both  partners is intoxicated), and 6. Condom availability.  Students who reported  using condoms consistently during the last 30 days of the experiment period  scored statistically significantly higher on the self‐efficacy scale, supporting  Bandura’s self‐efficacy postulation (1977).  This suggests that the self‐efficacy  scale can be used as a predictor (or at least an important correlate) of  consistent condom use among the college population (Peterson & Gabany,  2001).  (It should be noted that only two items from the study instrument  loaded on the fifth and sixth factors, and that conducting more research to  measure these two areas more sufficiently would be beneficial to better  understand additional components of self‐efficacy.)    This study does not come without its limitations, however.  One  criticism is the use of a condom‐user convenience sample at the student health  clinic during the survey period.  Another is the use of self‐report measures  concerning regular condom usage.  Nevertheless, the results of the research  indicate that the scale is both reliable and valid and can be useful in evaluating  the condom‐use self‐efficacy levels among college students, and that the  results can be used cautiously as an indicator of future condom use (Peterson  & Gabany, 2001).    Empirical studies of Bandura’s (1977) self‐efficacy construct have  generally supported his hypotheses, specifically that an individual’s  assessments of his or her abilities are predictors of whether or not (s)he will  engage in a certain behavior to produce an intended outcome.  The study  conducted at Indiana State University that incorporates self‐efficacy  measurements supports Bandura’s (1977) postulation, as does  interdisciplinary research on self‐efficacy in the various fields of educational 11  development, clinical dysfunction, behavioral medicine, and organizational  functioning that attest to the explanatory and predictive powers of the self‐ efficacy construct (Bandura, 1995).  Another example of research that applies the self‐efficacy construct is  Strauser’s (1995) work on rehabilitation counseling practices.  In it, Strauser  notes that a Mitchell, Brodwin, and Benoit (1990) study hypothesizes that  individuals who suffer professional injuries might enter rehabilitation therapy  with diminished feelings of self‐efficacy because these individuals are  temporarily or no longer able to earn income for themselves or for their  families, have lost their jobs, and have lost friendships associated with  employment.  Strengthening an individual’s self‐efficacy through  rehabilitation counseling can help individuals effectively manage these issues  and increase the likelihood that they will return to work once rehabilitation  counseling ends and self‐efficacy is strengthened (Mitchell, Brodwin, &  Benoit, 1990).  Improved feelings of self‐efficacy among injured individuals can lead  to better rehabilitation outcomes, physically and professionally.  Shoor and  Holman (1984) report that an individual’s perceived self‐efficacy in pain  management rehabilitation therapy plays a significant role in managing pain  associated with arthritis.  Altmaier et al. (1993) report that lower‐back pain  patients who received counseling to increase feelings of self‐efficacy had fewer  incidents of (self‐reported) back pain at a six‐month follow‐up appointment.   The same study also found that increases or decreases in an individual’s  feelings of self‐efficacy during rehabilitation therapy were predictive of an  individual’s level of pain management on both functional measures (e.g.,  range of motion exercises) and self‐report pain measures.  Therefore, these  12 findings further support the argument that strengthening feelings of self‐ efficacy in individuals during rehabilitation therapy can play a major role in  maintaining gains in functioning, specifically pain management (Altmaier, et  al., 1993).    The professional benefits of strengthening feelings of self‐efficacy  during rehabilitation therapy can alter the psychological outlook for the  individual receiving treatment.  The primary goal of rehabilitation therapy is  to help the individual return to the workforce.  In many cases, individuals  who have disabilities or have suffered job‐related injuries do not reenter the  workforce (Strauser, 1995).  Louis Harris and Associates (1986) indicate that  individuals with disabilities have significantly higher rates of unemployment  and underemployment, which adversely affect economic and social status and  self‐image (Szymanski & Hershenson, 1992).  Research indicates that job loss  exposes out‐of‐work individuals to greater risks of poor mental health (e.g.,  depression, anxiety, and minor psychiatric morbidity) and diminished feelings  of self‐esteem and life satisfaction (Caplan, Vinokur, Price, & van Ryn, 1989).    Unemployment can lead to weaker feelings of work identity, reducing  the probability that a disabled or injured individual will return to work  (Gallagher et al., 1989).  An individual’s perceived difficulties in applying for  and earning new employment after rehabilitation therapy are also key factors  in the decision‐making process regarding career decisions.  Individuals who  perceive establishing a new career as relatively easy have been found to be  three times more likely to return to work than individuals who perceive  establishing a new career as difficult (Gallagher et al., 1989).  Because  individuals with disabilities and job‐related injuries can encounter  reemployment difficulties, it is necessary to strengthen feelings of self‐efficacy  13 during the early stages of rehabilitation therapy, throughout the rehabilitation  counseling centered on new career decision‐making processes, and during the  transitional period when the individual completes rehabilitation therapy and  rejoins the workforce.    The uses and effects of the self‐efficacy construct    The utility of the self‐efficacy construct is, perhaps, most salient for  individuals of varying socioeconomic positions and circumstance.  When  framing this concept and speculating on its effects, Bandura’s (1977) self‐ efficacy construct pinpoints an intrinsic human quality that has, perhaps, gone  unnoticed in the human psyche when individuals assess their competence or  incompetence in specific situations.  The element gone unnoticed is suggested  to be the power and influence of self‐efficacy beliefs, beliefs that can be either  positive or negative.  In examining the self‐efficacy construct, its usefulness  becomes quite evident and overarching.  Cognitions that lead to avoidance  behavior (of threatening stimuli) can be, according to the self‐efficacy  construct, rapidly to gradually diminished through therapy designed to  strengthen feelings of self‐efficacy in the participant.    A key component of the self‐efficacy construct is that cognitive  processes can facilitate change.  Returning to the study regarding  rehabilitation therapy, in disability and post‐injury rehabilitation counseling,  an individual, for example, might be reluctant to return to the workforce or  seek new employment in a new industry.  To strengthen feelings of self‐ efficacy in these individuals, a rehabilitation counselor might have the  individual talk to or observe an individual who is disabled or suffers from a  14 job‐related injury successfully rejoin the workforce or gain employment in a  new field.  If live models are not available for participant observation, the  rehabilitation counselor could have the individual observe various media that  reinforce feelings of self‐efficacy symbolically (Betz, 1992).    Self‐efficacy research supports the idea that cognitive processes are  more effectively modified by performance accomplishment (Bandura, 1977).   A rehabilitation counselor can increase feelings of self‐efficacy in the  individual in therapy by helping the individual gain mastery of work and job‐ seeking skills (Strauser, 1995).  According to Rak and OʹDell (1994), career‐ search skills are critical to the success of disabled or injured individuals  seeking employment.  Reviewing career Web sites or employment  advertisements, submitting applications, honing interview skills, and  developing the skills necessary for employment (in a new field) should be  emphasized to prepare adequately disabled or injured individuals for entry or  reentry into the workforce.    Workshops and training seminars can offer practical experiences for the  individual to gain a sense of personal mastery of these specific skill sets.  An  individual who attends a vocational workshop or successfully completes a  training seminar centered on job‐related skills or job‐seeking skills will have  higher feelings of self‐efficacy.  Eden and Aviram (1993) found that  strengthening an individual’s job‐search self‐efficacy increased job‐search  activities and the subsequent offers of employment disabled or injured  individuals received.      15 Validity and generalizability of the self‐efficacy construct  Construct validity of self‐efficacy exists when the construct, its  measurement, and its correlation to theoretically related constructs are  persuasive enough for researchers to suggest that the construct can explain  and predict behavior (Cherryholmes, 1988).  Kvale (1995) provides additional  ways to assess validity that offer pictures of reality and, from epistemological  standpoints, constructions of knowledge.  Communicative validity refers to  the testing of the validity of knowledge or truth claims during discourse— most likely scholarly and research‐driven discourse (Kvale, 1995).  This form  of validity is based on the social construction of reality that occurs from  continued claims, counterclaims, and heuristics.  Kvale acknowledges that  examining the nature of the discourse is necessary in the social construction of  reality (1995) because the character of the arguments and refutations are, in  essence, validating the theoretical constructs and concepts up for debate.  The communicative validity of the self‐efficacy construct can be  evidenced in the professional, academic, psychological, and epistemological  fields.  Motivation techniques, self‐help, intellectual strength, mental stamina,  and philosophical (existential) principles all hinge on the underlying tenets of  personal efficacy beliefs to some degree.  Scholars and researchers who  consciously or inadvertently engage in dialogue on self‐efficacy principles are,  according to Kvale, validating it as a communicative construct.  The character of this discourse is empirically structured and socially  substantiated.  For example, when discussing self‐efficacy academically and  logically, if scholars from various fields presented data and real‐world  phenomena that corroborated Bandura’s construct, the communicative  validity of self‐efficacy would dramatically increase, according to Kvale’s  16 (1995) assertion.  This could lead to the emergence of what Kuhn (1962) calls a  “scientific paradigm.”  The pre‐and post‐paradigm period in the scientific  community is particularly relevant to the field of social cognition and self‐ efficacy research in that from a pre‐paradigm perspective, self‐efficacy  elements (the self‐efficacy construct, its information sources, and various  modes of induction) exist as elements of Bandura’s broader effort to  understand the underlying variables and principles of social cognition and  human behavior.  Self‐efficacy elements, their interrelations with social cognition and  human behavior, and their validity as individual constructs could help  advance scientific knowledge by analyzing, explaining, and predicting  phenomena associated with social cognition and self‐efficacy beliefs in  individuals or groups.  Once a social cognitive and self‐efficacy paradigm is  constructed, the post‐paradigm climate could prove useful theoretically and  practically.  Self‐efficacy could be utilized by scholars and researchers to tackle  the broader cognitive, emotional, psychological, and environmental issues  from a social‐cognitive perspective and continually examine and redefine the  scientific paradigm of social cognition and its self‐efficacy implications.  The pragmatic validity (Kvale, 1995) of the self‐efficacy construct is  what the majority of researchers and professionals are perhaps most  concerned with.  For Kvale, “truth is whatever assists us to take actions that  produce desired results” (1995).  The truth claim of the self‐efficacy construct  is what has been tested by researchers in their investigations of the  psychological construct of self‐efficacy and self‐control.  The concepts of action, application, and real‐world effect can be  extrapolated from a construct’s pragmatic validity.  Kvale suggests that  17 “knowledge is action rather than observation” (1995) when validating the  pragmatism of a construct.  For the researcher or professional who is  especially results‐oriented and demands of scholarly discourse or theoretical  approaches a practical application, Kvale’s pragmatic validity is particularly  relevant.  For these types of researchers or professionals, theory with no  relevant methods for practical application would prove fruitless.  Therefore,  from a pragmatic validity standpoint, the NIMH study is at least one example  of the fact that the theoretical construct of self‐efficacy is a concrete  phenomenon that drives human attitudes and behavior.    According to Shapiro (2002), “generalizability depends on an  understanding of the social meanings people attach to messages and an  understanding of the causal relationships between and among variables.”  Because the self‐efficacy construct derives from SCT, when considering self‐ efficacy in a social context, specifically how peers assign interpretations to the  concept of perceived self‐efficacy in others, generalizability could socially  extend to situations in which peers observe a phenomenon; e.g., an individual  who has a paralyzing fear of public speaking observes a friend conquer that  same fear, due to the friend’s self‐efficacy beliefs, sustained efforts, and  behavior change.    In understanding the causal relationships between the variables of self‐ efficacy (independent variable) and mastery (dependent variable), for  example, it can be argued that an individual’s mastery of public speaking is at  least partially contingent upon that individual’s beliefs that he or she can  overcome the individual’s fear of public speaking.  This fear mastery could  18 translate to other (threatening) scenarios and the techniques for overcoming a  fear, for example, could generalize to diverse circumstances.    The possibility of the diffusion of self‐efficacy across diverse  circumstances brings to the surface the driving undercurrent of overall  “optimism.”  The tacit expectations that an individual can control or influence  his or her attitudes and behaviors to achieve intended outcomes have positive  implications for personal success.  However, if individuals do not realize the  implicit promise of the self‐efficacy construct, the question then becomes, is all  lost?  (“All” in this context represents the degree of control an individual  experiences when adopting the beliefs that (s)he can control or shape his or  her reality.)  If an individual fails to execute mental, intellectual, or physical  self‐efficacy in (threatening) situations then that individual will most likely  remember this mental, intellectual, or physical deficit and create for himself or  herself a memory‐based deficiency deposit box in which past and present  inadequacies are stored and accessible for retrieval at the onset of additional  mental, intellectual, or physical challenges and assaults.    The information source of performance accomplishment is perhaps the  best indicator of the notion of the self‐efficacy deficit when measured against  the additional three information sources of vicarious experience, verbal  persuasion, and emotional arousal.  In performance accomplishment, the  participant or individual is required to perform a (threatening) behavior to  produce an intended outcome.  From this performance, the individual should  likely experience feelings of self‐efficacy as a direct result of the completion of  the (threatening) task. 19   These feelings of self‐efficacy should generalize to similar—or even  dissimilar—circumstances because the individual’s psychological or physical  impediment has been experientially removed, thereby demonstrating for that  individual that a threatening situation can be overcome with the adoption of  perceived self‐efficacy beliefs.  When generalizability does not occur, research  suggests that the individual most likely failed to adopt feelings of self‐efficacy  in past situations, which caused subsequent feelings of self‐inadequacy in  (threatening) situations.  If feelings of perceived self‐inadequacy persist in the  individual but the individual desires to strengthen self‐efficacy beliefs then it  is necessary for the individual to seek treatment by reenrolling in therapy  specifically targeted at reducing avoidance behavior (to aversive or  threatening stimuli) and strengthening feelings of self‐efficacy.    Generalizability of self‐efficacy occurs most predictably in  circumstances that are most similar to those treated in self‐efficacy therapy  (Bandura, Blanchard, & Ritter, 1969).  However, what makes the self‐efficacy  construct so intriguing is that generalizability can also occur in dissimilar  circumstances than those specifically treated during self‐efficacy therapy.  The  generalizability of acquired coping behaviors during threatening situations  can facilitate anxiety or fear reduction or performance mastery across various  spectra.  The domains for the self‐efficacy construct are potentially limitless  and its generalizability can encourage self‐efficacy beliefs in numerous  cognitions and behaviors.    The heuristic provocativeness of the self‐efficacy construct is far‐ reaching.  Personal, academic, and professional motivations have undeniable  roots in the concept of self‐efficacy over oneself and one’s environment, where  controllable.  In participant modeling, self‐monitoring, self‐control,  20 performance preparation, and performance accomplishment, SCT and the self‐ efficacy construct compel discourse and research that continually investigate  the psychological and social implications of Bandura’s social‐cognitive theory.    A study conducted by Terry and O’Leary (1995) found that self‐efficacy  predicted behavioral intention but not actual behavior (change), whereas  perceived (self‐) control predicted behavior (change) but not intentions.  Based  on this finding, it may be that perceived control is a better predictor of actual  performance behavior.  Therefore, future research in the general and domain‐ specific self‐efficacy fields could focus on the cognitive and emotional  processes underlying an individual’s conceptualization of general and  domain‐specific personal control, expectations for control over a certain  period of time, and the likelihood that intentional beliefs will become actions  to produce desired outcomes.  The contemporary financial landscape     Investing in one’s financial future can be both an exciting proposition  and a self‐empowering practice.  In a consumer‐driven society with a  voracious appetite for material possessions and conspicuous displays of  wealth or affluence, an individual may feel compelled to reach this “gold  standard” of privilege through unbridled spending patterns and sometimes  faulty investments in depreciating material goods, thereby relinquishing his or  her financial security to here‐and‐now must‐haves in a consumer’s culture.    Never before have consumers been so bombarded with credit offerings,  credit extensions on delinquent accounts, and predatory lending practices.   These credit offerings have almost led to a culture of credit addiction in their  21 purchasers, a culture in which consumers are more inclined to obtain lines of  credit rather than saving the necessary moneys needed to purchase their  needs and wants.  In this credit‐driven culture, retail bankers are primarily  interested in selling credit products to consumers; e.g., mortgages, home  equity lines of credit, home improvement loans, auto loans, vacation loans,  and credit cards (low‐interest and high‐interest rates depending on an  individual’s credit score).    Retail bankers sometimes aggressively target sub‐prime individuals  without regard to their financial position and financial well‐being or their  ability to repay the debt.  This practice is referred to as “predatory lending,” a  practice in which a lender initiates a loan to a borrower and often provides  misinformation and manipulates the borrower through aggressive sales  tactics, and/or takes advantage of the borrower’s lack of information about the  loan terms and their consequences.  The results of these transactions are loans  with terms and conditions that the borrower often cannot repay, leading the  borrower to foreclosure or bankruptcy (The United States Department of  Housing and Urban Development, 2007).    The summer of 2007’s sub‐prime mortgage meltdown has left banks  and other financial‐lending institutions with massive debts as a result of Wall  Street’s investment practices regarding risky mortgages.  Wall Street  consolidates sub‐prime mortgages and sells them to investors who borrow  heavily to purchase them.  The crisis erupted when investors who borrowed  the capital needed to purchase the sub‐prime mortgages could not repay the  mounting debts.  This financial crisis on Wall Street had far‐reaching  implications that affected the national economy and international economies,  as well as consumers in the United States.  As a result of the sub‐prime  22 mortgage meltdown, qualified borrowers experienced, and continue to  experience, considerable rate increases and less than qualified borrowers have  been denied mortgage and mortgage‐refinancing offerings.  Moreover,  homeowners had, and still have, difficulty repaying their mortgages and are  no longer able to renegotiate their mortgages with their local banks because a  private investor now holds the mortgage.  The capital marketplace, risk‐tolerance, and risk‐aversion    The terms “bull” and “bear” refer to the manner in which the two  animals strike their opponents.  During a battle, a bull thrusts his horns  upward, while a bear swipes its paws downward.  These battle tactics  symbolize the climate of the capital marketplace and its fluctuations and are  termed either “bull market” or “bear market.”  If the market is trending  upward, it is referred to as a “bull market”; if it is trending downward, it is  referred to as a “bear market.”  The high‐end extreme of the bull market is  sometimes referred to as a stock‐market “bubble” (i.e., an overvaluation of  securities) and on the low‐end extreme is referred to as a stock‐market crash  (i.e., a 20% drop in an index’s total value) (Encarta, 2003).    The bull market      The capital‐market climate in which securities (stocks, bonds,  currencies, commodities, etc.) prices rise or are expected to rise is referred to  as a bull market.  Optimism, institutional and investor confidence, and a belief  system that securities will yield higher returns and continue on an upward  23 slope characterize a bull market and encourage buy‐side securities growth.   Because of the fluctuating nature of the capital marketplace, this upward slope  cannot continue indefinitely and the knowledge of this eventual marketplace  reversal shapes institutional and investor cognitions, emotions, and behaviors.   These cognitions, emotions, and behaviors can dramatically alter the  dynamics of securities‐pricing and the capital marketplace, though these  institutional and investor cognitive, emotional, and behavioral processes  might be inaccurate depictions of the current financial landscape and faulty  predictions of future market trends (MGForex, 2007).    According to the S&P 500, there have been ten completed bull markets  since 1942, each averaging 56 months in length (Stovall, 2007).  For an  institutional or individual investor, it is helpful to analyze and better  understand previous bull‐market trends when formulating hypotheses of bull‐ market duration, at present or in the future.  Data collected from the S&P 500  for the final quarter of the year 2007 examine what Stovall calls the “five‐year”  bull market as a basis for which to describe and predict the length of the  current bull market, originating in 2002 (Stovall, 2007).    Stovall’s analyses of the current five‐year bull market suggest that  during the first 12 months of every bull market since 1942, the S&P 500 posted  an average increase of 38.0 percent.  Interestingly, none of the industries in the  S&P 500 posted an average decline during first‐year bull markets from 1968‐ 2003.  Second‐year bull markets yielded an average increase of 11.4 percent  without recorded declines, despite first‐year increases from 21% to 58%.   Third‐year bull markets prove the most challenging, and often disappointing,  for institutional and individual investors.  Stovall’s analyses suggest that in  the last six decades, the average increase during a third‐year bull market was  24 only 3.9 percent.  During one previous third‐year bull market, the S&P 500  increased by only two percent, declined five times, of which three of those five  declines brought about official bear markets (Stovall, 2007).    To better understand the climate of the “typical” fourth‐year bull  market, Stovall (2007) analyzed the average returns from eight four‐year bull  markets.  Bull markets that are generally strong in their fourth year continue  to their fifth year.  Stovall’s analyses of the eight four‐year bull markets  revealed that seven continued to their fifth year while only one declined, with  average returns of less than three percent.  Past data demonstrate that the S&P  500 typically rallies during a fourth‐year bull market, with average returns of  13.2 percent.  However, the fifth‐year bull market is typically characterized by  heavy declines and sharp climbs.  Historical evidence illustrates that the S&P  500 either falls flat (as in 1946 and 1961) or rose to produce an average return  of almost nine percent.  At present, Stovall suggests that “the S&P 500 is on  track to post an advance of nearly 15 percent, more than six percentage points  above the average gain in fifth‐year bull markets” (Stovall, 2007).    When evaluating Stovall’s assessment of the “five‐year bull market”  and the historical context in which to understand, analyze, and predict future  bull‐market behaviors, his research can provide relevant information for  institutional and individual investors and shape their cognitions, emotions,  and behaviors regarding financial investing.  The bull market is a vibrant  period in the capital marketplace and bolsters investor confidence and  purchasing behavior.  Investor opinions during a bull market are generally a  mixture of optimism and realism, positive and practical, and encourage  additional stock‐market participation because of the cognitive and emotional  factors that influence the investment practices of institutions and individuals. 25 The bear market  The capital‐market climate in which securities (stocks, bonds,  currencies, commodities, etc.) prices fall or are expected to fall is referred to as  a bear market.  Bear markets are typically characterized by a securities decline  of approximately 15‐20 percent or more in multiple indexes (Dow Jones  Industrial Average or S&P 500) (Investopedia, 2007).  The thought‐climate of  institutional and individual investors during a bear market is generally one of  anxiety, fear, doubt, and uncertainty regarding stock‐market returns on  investments and typically compels investors to either purchase fewer  securities or withdraw their funds entirely until the market rebounds.  These  investor cognitions and emotions are likely to induce investor behaviors that  can dramatically alter the stock market, leading to even greater (securities)  downturns and extending bear‐market duration and further declines in the  overall economy.    Tekchandani (2004) suggests that stock‐market activity is based on the  two psychological components of fear and greed; i.e., a fear of losing capital  during stock‐market declines and greed for earning more capital during stock‐ market surges.  Increasing returns while decreasing risk is the optimal  investment strategy for institutional and individual investors, who must  consider the undulating rhythm of the stock market, inevitable periods of  uncertainty, securities‐pricing, and supply and demand.  During a bear  market, there is a weak demand for securities and subsequently a strong  supply of securities.  Investors typically sell off shares during this period and  because the demand for securities is low, securities prices drop significantly  because equity‐purchasing is less attractive. 26 The cognitive and emotional belief system of institutional and  individual investors drives investor behaviors and ultimately stock‐market  conditions and stock‐market performance.  The psychology of investing is  dependent on the climate of the stock‐market and vice versa.  The  psychological implications of stock‐market investing include feelings of self‐ esteem, self‐worth, optimism, pessimism, audacity, fear, and anxiety.  During  bull markets and bear markets, market conditions reflect the psychology of the  investor, just as the psychology of the investor reflects the conditions of the  market.  It is necessary to consider the market climate when formulating  hypotheses about its movement and trends and make sound, financial  decisions when deciding to buy or sell securities in times of prosperity and in  times of decline.    Amos Tversky and Daniel Kahneman’s (1979) prospect theory has  interesting psychological implications that can be applied to the investment  landscape.  The theoretical construct of “loss aversion” derived from prospect  theory refers to the tendency for individuals, in this case investors, to avoid  loss rather than acquire gains.  Some studies suggest that experiencing losses  are twice as psychologically powerful as enjoying gains.  Preferring to  minimize loss instead of maximizing gain leads to risk aversion when  individuals weigh the two options (Tversky & Kahneman, 1979).  For example,  loss aversion suggests that an individual who loses $100 in an investment is  likely to experience more satisfaction loss than another investor who  experiences satisfaction from a $100‐gain.  Moreover, loss aversion further  suggests that a transaction framed as either a loss or a gain can alter an  investor’s behavior.    When faced with a guaranteed opportunity for financial gain, investors  27 are more likely to become risk‐averse, but when faced with a prospect of  financial loss, investors are more likely to become risk‐takers to safeguard  themselves against loss.  For instance, loss aversion suggests that an investor  is likely to experience more feelings of satisfaction if (s)he avoids a 20 percent  surcharge for a security rather than a 20 percent discount for purchasing the  same security (Tversky & Kahneman, 1979).  Therefore, it can be argued that  an equal price change framed in dissimilar (loss‐gain) manners has a  significant effect on investor behavior.  According to Tversky and Kahneman (1979), investors tend to sell  winning securities too early and hold onto to losing securities for too long.   Loss aversion suggests that investors might hold onto losing securities and sell  winning securities because of an emotional attachment to a losing security that  they believe are today’s losers but might (soon) be tomorrow’s winners.   Market research indicates that capital flows into high‐performance mutual  funds more rapidly than capital flows out of funds that are underperforming  (International City/County Management Association Retirement Corporation,  2007).    During a bull market, investor demand for financial advice regarding  the buying and selling of securities is generally high, whereas during a bear  market, the demand for financial advice and stock‐market participation is  generally low.  During a bull market, investors’ decisions driven by emotional  attachments can lead to risky behavior, driving capital markets to extremes in  both the high‐ and low‐end.  Fear and greed are two emotions that motivate  investor behaviors, especially during a bull market like that of the late 1990s,  for example.  Greed led some investors to purchase more securities even after  securities climbed to peak levels, and fear caused investors to sell their  28 securities after prices dropped.  Market analysts and financial advisors  suggest that purchasing securities when prices rise and quickly selling  securities once prices fall is irrational and inadvisable investment behavior,  but that many investors act in this manner, nonetheless.  Financial investment instruments    Mutual fund       A mutual fund is a type of management‐investment company that  combines the money of its shareholders and invests those funds in a wide  variety of stocks, bonds, and money‐market instruments.  Money‐market  instruments comprise short‐term investments such as United States Treasury  bills and other federal securities, commercial paper, and bank certificates of  deposit.  Mutual funds offer the investor professional management of funds  and diversification of investments among securities offered by corporations,  federal and state governments, and other entities (Encarta, 2003).    Most mutual funds are open‐ended funds that have the ability to  redeem outstanding shares immediately upon request.  The number of  mutual‐fund shares is not fixed but fluctuates as new shares are sold to  investors and outstanding shares are redeemed.  The offering price and  redemption price of an open‐end fund are based on the market value of the  securities in its portfolio.  In addition, charges—loads—may be applied.  The  offering price may include a front‐end load, which is offered to the broker or  sales representative as commission.  A back‐end load may be subtracted from  29 the redemption price, often at a rate that progressively decreases the longer  the shares are held (Encarta, 2003).    Closed‐ended funds generally have a fixed number of shares  outstanding and are traded on the over‐the‐counter market or, in some  instances, on stock exchanges.  Shares are bought and sold at the current  market price plus a commission.  Shares can sell at either a premium or  discounted value of their assets (Encarta, 2003).    Mutual funds are regulated by federal and state laws.  The Securities  Act of 1933, the Securities Exchange Act of 1934, and the Investment Company  Act of 1940 are the primary federal mandates regarding mutual‐fund  operations.  The majority of states have laws regulating the organization of  investment companies, and funds are further governed by statutes covering  the sale of securities by brokers and dealers (Encarta, 2003).       Bonds       A United States bond is an interest‐bearing certificate sold by  corporations and governments to raise money for expansion or capital.  An  investor who purchases a bond lends capital to the bond issuer in exchange  for interest accrual on the bond.  After purchasing a bond, the investor can  hold the bond and collect interest payments or sell the bond to a third party  (Encarta, 2003).    For investors, stocks offer a higher potential return on investment if  profits rise, but bonds offer less risk and are generally regarded as a safer  investment.  While stock dividends are paid out of company profits, bond‐ interest payments are paid out even if the company loses money.  If a  30 corporation folds, bondholders must be paid before stockholders.  Bonds do  hold a certain degree of risk: because most bonds offer a fixed rate of return, a  bond with a low coupon rate will be less valuable if interest rates rise to a  point at which an investor’s money could be more profitably invested  somewhere else.  If the inflation rate rises in relation to the coupon rate, the  value of the investor’s return will be reduced (Encarta, 2003).    A bond’s value varies with default risk (credit rating) the of bond’s  issuers.  If the issuer of the bond is unable to make timely principal and  interest payments, the issuer is in default.  Bonds issued by the United States  government and other federal institutions are considered free of default risk.   The risk of default is gauged by credit ratings: bonds in the highest categories  of low default risk are known as investment‐grade bonds; bonds not in the  investment‐grade rating are called junk bonds.  Junk bonds have a higher  degree of credit risk but offer a higher potential return on investment (Encarta,  2003).    401 (k).       Section 401 (k) of the Internal Revenue Code provides the framework  for 401 (k) plans, which have become increasingly popular with employers  and employees over the last few decades.  A number of employers have  replaced their defined benefit pension plans with 401 (k) plans and in 2000,  nearly 42 million Americans participated in approximately 327,000 401 (k)  plans, with assets totaling $1.8 trillion, increasing from 30,000 plans and 10  million participants in 1985 (Encarta, 2003).  31 Investment objectives      Mutual funds are classified according to their investment objectives.   Funds and fund‐managers are driven by a desire to grow capital or achieve  the stability of capital or income.  There are a variety of investment options in  the mutual‐fund classification system.  Money‐market funds, which are  preferable to traditional bank accounts for investors who are growth‐oriented  (money‐market funds yield higher returns than traditional bank accounts) and  desire the security of capital in short‐term investments (Encarta, 2003).    Aggressive growth funds seek higher returns than moderate growth  funds by investing in promising but speculative securities, which involves  greater risk for the portfolio manager and the investor.  Moderate growth  funds typically invest in larger, more financially secure companies with  records of steadily increasing earnings.  Growth funds and income funds  incorporate both aggressive tactics and conservative strategies (Encarta, 2003).   For investors who wish to safeguard their capital from an uncertain  financial marketplace, investments in high‐quality bonds, blue‐chip stocks,  and federal securities can encourage feelings of investor confidence since these  investment vehicles are insured by the credit of the U.S. government.  Funds  that utilize current income may be speculative, with high‐yield, high‐risk  securities investments such as junk bonds; conversely, these funds may be  conservative in outlook, with low‐risk securities investments and dividend  earnings (Encarta, 2003).  In addition to aggressive‐ and moderate‐growth  funds, popular mutual funds are sector‐specific and offer investors increased  diversification.  Sector‐specific funds invest in a singular area of business in a  corporation or a singular region or country of the world.  Examples of sector‐ 32 specific funds are international stocks and bonds, gold and precious metals,  and municipal bonds (Encarta, 2003).    Financial information‐seeking    Financial news and information‐seeking has interesting self‐efficacy  implications in that the purposive attempt to gather (better) information and  financial news regarding stock‐market investing could lead to increased self‐ efficacy expectations in individuals.  The converse is also true: stronger self‐ efficacy expectations regarding stock‐market investing could encourage  individuals to seek information and financial news on stock‐market  performance, industry trends, and noteworthy events (e.g., hostile takeovers,  mergers and acquisitions, liquidations, bankruptcy, etc.).    Stronger feelings of self‐efficacy and their relationship with  information‐seeking has particular relevance in the field of communication  because the financial media contribute to the world’s capital markets and  stock‐market performance, and also shape the cognitive, emotional, and  behavioral inducements in institutional and individual investors to either  participate in or withdraw from stock‐market investments.    According to Choo (1999) information‐seeking resembles a problem‐ solving or decision‐making process.  An individual identifies possible  information sources, differentiates and chooses a few of the sources, locates or  contacts them, and interacts with the sources in order to obtain the desired  information.  Because information and information sources are vast, Choo  suggests that individuals consider the amount of effort required to use an  33 information source with the anticipated usefulness of the information from  that source.  Interest, motivation, and task complexity are key factors when an  individual considers the advantages and disadvantages of one information  source over another.    At the cognitive level, Choo’s (1999) research suggests that individuals  tend to select information sources that they believe will provide information  that will be credible, timely, relevant, usable, helpful, accurate, and reliable.   Research on information‐seeking typically groups some or all of these  information‐source attributes under the category of “perceived source  quality” in order to examine its effect on information‐source use.    At the affective level, Choo’s (1999) research suggests that an  individual’s degree of personal interest and motivation in the problem‐solving  or decision‐making process would better determine the amount of energy that  (s)he expends in information‐seeking.  Kuhlthau (1993) suggests that as the  information search progresses, initial feelings of uncertainty and anxiety fall  as confidence rises.  This has particular relevance to self‐efficacy expectations  in information‐seeking in that Kuhlthau’s research would support the belief  that information‐seeking can strengthen feelings of self‐efficacy and,  consequently, behavior change.  In addition, Kuhlthau explains that if a  distinct theme is constructed to focus the information search, the individual  might become more highly motivated, and, if the search proceeds well, the  individual will experience increased feelings of satisfaction and—in a self‐ efficacy context—performance accomplishment. 34   From a social cognitive perspective, Wilson (1997) postulates that  because stronger feelings of self‐efficacy regarding information‐source  selection and use leads to greater information‐source use, weaker feelings of  self‐efficacy about an individual’s ability to select and use an information  source properly would lead to that information source not being used,  regardless of that source’s credibility, relevance, or accuracy.    At the situational level, Choo’s (1999) research suggests that the  selection and use of information sources are influenced by the amount of time  and effort that is needed to locate or contact the information source, and to  interact with the information source and extract information.  Choo identifies  three types of “effort”: physical (e.g., to travel to the source); intellectual (e.g.,  to understand how to use effectively the information presented and extract the  necessary data); and psychological (e.g., to handle effectively interacting with  or navigating a difficult source).  These source attributes can be grouped  under the category called “perceived source accessibility.”    Choo explains that the selection of information sources depends on the  source’s perceived quality and perceived accessibility.  He also notes that task  complexity or task uncertainty also influences information‐seeking.  For  example, complex tasks tend to require broader information‐seeking,  gathering, and processing.  In a self‐efficacy context, if an individual is  successful in seeking, gathering, and processing the information needed to  (successfully) perform a particular task then this will increase the likelihood  that that individual will continue to engage in this behavior to produce an  intended outcome—collecting the necessary information. 35 Sources of financial information in communication media      A study conducted by The Harris Interactive Financial Landscape SM  (2000) found that the Internet is the primary source of financial information  for brokerage‐firm and retail‐banking consumers.  According to the study,  brokerage‐firm customers are more likely than retail‐banking customers to  research the Internet for up‐to‐date financial information, and ranks the  Internet above newspapers, magazines, television, and radio for financial data  mining.  Retail‐banking customers rank the Internet second, behind only  newspapers, as a source of financial news and information.    The study also found that brokerage‐firm and retail‐banking customers  who earned an annual income of $100,000 or more are more likely than the  total market to use all media sources of financial information on a regular  basis, including the Internet.  Seventy‐four percent of brokerage‐firm and  retail‐banking customers who earned an annual income of $100,000 or more  use the Internet to gather financial news and information on a regular basis,  compared with 44 percent of the total market who use the Internet to gather  financial news and information.  This study was conducted online  (nationwide) among more than 30,000 adults, including 11,699 retail‐banking  customers and 2,089 brokerage‐firm customers (The Harris Interactive  Financial Landscape SM, 2000).    Table 2 presents the findings of The Harris Interactive Financial  Landscape SM online survey: 36 Table 2  Media usage by brokerage‐firm and retail‐banking customers    Brokerage‐Firm  Retail‐banking  Customers  Customers  Media  Affluent  Total Market  Affluent  Total Market  Newspapers  77%  68%  81%  72%  Web sites  87%  74%  74%  44%  Television programs  68%  53%  46%  21%  Magazines  51%  33%  46%  21%  Affluent: Annual income of $100,000 or more  Source: The Harris Interactive Financial Landscape SM      According to the News Interest Index, an ongoing project of the Pew  Research Center for the People and the Press, the Internet was a major source  of financial information and news regarding the spring 2007 decline in the  stock market (Kohut et al., 2007).  The study reveals that one in five Americans  first heard of the February 26, 2007, downturn in the stock market by  researching the Internet.  During a stock‐market decline in 1997, the study  found that just two percent of Americans following the news story reported  that they first heard about the drop online.  With the 2007 steep stock‐market  downturns, the study found that fewer Americans who followed market  coverage learned of this event from television compared with ten years ago.   The Internet was ranked as an even greater source of financial news and  information for individuals following the market decline; 29 percent of those  following the event heard about it online, while just 40 percent heard about it  on television, down from 66 percent in 1997 (Kohut et al., 2007). 37 Self‐efficacy expectations and external factors that can hinder stock‐market  participation      This research attempts to explain and predict how self‐efficacy  expectations can influence behavior (change).  Ideally, this research attempts  to uncover how perceived self‐efficacy can be strengthened in individuals to  induce them to consider thoughtfully whether or not they should or could  invest in the stock market.  Information‐seeking can also induce stronger self‐ efficacy expectations in individuals (Kuhlthau, 1993), which can also influence  their willingness to invest in the stock market.  However, it is worth noting  that there are external factors that contribute to the likelihood that an  individual will invest in the stock market, factors such as limited income or  discretionary money (for investing) and knowledge of the capital marketplace  and securities performance and trends.    Limited financial resources, a lack of knowledge regarding financial  investing, knowledge of the dynamics of the stock market, and financial  information‐seeking and information gathering all contribute to the decision‐ making process underpinning an individual’s stock‐market participation  intention and actual participation.  Limited financial resources available for  stock‐market investing can definitely hinder an individual’s willingness to  invest.  Because an individual with limited financial resources spends a  majority of his or her income on everyday necessities and living expenses, the  amount of money needed to begin a financial investment plan might not be  available for or even trusted to investing in the stock market.    It could be argued, as this research attempts to, that sound capital‐ market education that strengthens self‐efficacy expectations regarding stock‐ 38 market investing could encourage investors with limited incomes or  discretionary investment moneys to receive higher yields on their moneys that  are currently held in savings accounts, money‐market accounts, or certificates  of deposits (CDs).  For those individuals who do not own savings accounts,  money‐market accounts, or CDs, the need for financial advice and retirement  preparation becomes even more pressing, because without an in‐place plan to  increase the likelihood of long‐term financial security, these individuals are  particularly vulnerable to long‐term debt, financial hardships, and could  potentially face financial devastation should an emergency occur.    While some would subscribe to the philosophy that all the financial  education in the world could not induce these individuals to invest in the  stock market, this research intends to debunk a “societal myth” perpetuating  this misconception.  Sound financial advice can begin to give these individuals  an introductory knowledge of the financial landscape, the capital marketplace,  and their (as consumers who spend more than they save) place as the largest  contributor the overall economy.  Wise financial counsel can begin to put  these individuals on a path to long‐term financial stability and offer guidance  for how they can begin to invest even a nominal portion of their earnings in a  low‐ to moderate‐risk mutual fund (a fund based on stock‐market securities  trading).  Incorporating this group of individuals for self‐efficacy investigation  is particularly salient in social‐cognitive research because it can better  determine how these individuals perceive the stock market, observe peer  behaviors that could possibly induce self‐efficacy expectations of performance  accomplishment and vicarious experience, and their ability to interact with the  “social group” of stock‐market bankers, brokers, and fellow consumers. 39   Another argument for why individuals possibly do not invest in the  stock market is based on their knowledge of stock‐market instability and  prolonged periods of stock‐market decline.  This knowledge is based on the  information either sought purposively or presented in the various (general or  financially‐based) news media that induced avoidance cognitions, emotions,  and behaviors in these individuals for financial investing.  As Kuhlthau (1993)  suggests, during successful information‐seeking activities, confidence rises as  initial feelings of uncertainty and anxiety fall.  However, for investors who  purposively seek information and financial news, or (involuntarily) hear  about financial information through various communication media,  information on poor market performance, failing industries, or a declining  economy could lead the individuals to have reduced feelings of “source  credibility” with the stock market and be less willing to place their moneys in  an insecure and fluctuating landscape.    Incorporating this group for self‐efficacy investigation is particularly  relevant for social‐cognitive research because it could better determine how  self‐efficacy expectations can be induced to alter the (lack of investment)  behavior of individuals who already have strengthened feelings of self‐ efficacy for not participating in the stock market.  The strengthened self‐ efficacy expectations in these individuals is most likely based on their  information‐seeking, information gathering, cognitive and emotional  processes regarding their information findings, and a data‐supported  knowledge of the stock market’s unpredictable movement.  It would be worth  noting whether or not these individuals could be induced to have increased  self‐efficacy expectations for financial investing that is directly counter to what  they previously believed. 40 Conclusion       The capital marketplace can be a difficult landscape for institutional  and individual investors to navigate, especially with the market’s sharp  upswings and steep downturns and the feelings of uncertainty that these  fluctuations cause in investors.  The cognitive, emotional, and behavioral  effects of stock‐market investing have interesting psychological and  behavioral implications, and to better understand the decision‐making process  underlying how investors interact with the stock market, the self‐efficacy  (Bandura, 1977) construct is worthy, and particularly relevant, for  investigation.  Because this construct attempts to explain and predict how  individual cognitions and emotions can influence behavior to achieve a certain  outcome, self‐efficacy and its (high, moderate, or low) level in individuals  who invest in the stock market serves as the theoretical construct guiding this  investigation.  41 Research questions  RQ1:  Is generalized self‐efficacy (GSE) directly related to stock‐market participation,  or is the relationship mediated by financial self‐efficacy (FSE)?    RQ2:  How do GSE and FSE relate to information‐seeking, and how is information  seeking related to stock‐market participation?    Hypotheses    H1.  Generalized self‐efficacy (GSE) will be positively related to financial    self‐efficacy (FSE).    H2.  FSE will be positively related to stock‐market participation intention.    H3.  FSE will be positively related to financial information‐seeking.  42 METHODS    Participants      Participants were purposively selected for this investigation using a  combination of quota sampling (200‐survey minimum) and snowball  sampling.  The social networking sites of Facebook.com and Myspace.com  were also used as media resources in which to contact prospective  participants.  Participants were selected from a racially and ethnically diverse  sample population of males and females of various socio‐economic statuses  who were 18 years of age or older.    Table 3  Demographic variables  Gender  Male  Female                    Age  groups  18‐24  25‐34  35‐54  55 or older              Racial groups  American Indian  (AI)  Alaska Native  (AN)  Asian  African American  (AA or Black)  Native Hawaiian  (NH)  Pacific Islander  (PI)  Hispanic  (Latino)  Caucasian (White)  Other    Education levels  < 9th grade  9th‐12th grade,  No diploma  High School graduate  or equivalent  Some college credit,  but less than 1 year  1 or more years of  college, no degree  Associate’s degree  Bachelor’s degree  Master’s degree  Professional degree  Doctorate degree  Income levels  < $25,000  $25,000‐$39,999  $40,000‐$54,999  $55,000‐$69,999  $70,000 or more            43   In total, there were 109 males and 112 females (1 participant did not  report on his or her gender) that participated in this study.  Forty‐six  participants were between the ages of 18 and 24; 101 were between the ages of  25‐34; 54 were between the ages of 35‐54; and 20 were 55 or older.  Two  participants reported their race as either AI or AN; 9 reported their race as  Asian; 157 reported their race as AA or Black; none reported their race as NH  or PI; 7 reported their race as Hispanic or Latino; 42 reported their race as  Caucasian or White; and 7 reported their race as Other.  None of the  participants had less than a 9th‐grade education; 3 had between a 9th‐grade and  12th‐grade education, but received no diploma; 10 completed high school only;  13 received some college credit, but less than one full year of study; 25  completed 1 or more years of college, but received no degree; 17 earned their  associate’s degree; 97 earned their bachelor’s degree; 41 earned their master’s  degree; 10 earned their professional degree; and 4 earned their doctorate  degree.  Forty participants earn less than $25,000 per year; 73 earn between  $25,000 and $39,999; 36 earn between $40,000 and $54,999; 27 earn between  $55,000 and $69,999; and 30 earn more than $70,000.    Because the sample of African‐American participants is so high  (roughly 71% of the total population of survey participants), it is worth noting  whether or not this will influence the results of the data analysis and if so,  how this will affect the results and which (possible) relationships will emerge.    Participants were chosen by either word‐of‐mouth recruitment or direct  recruitment by the researcher.  Two hundred and fifty surveys were  distributed to potential participants.  Two hundred and twenty‐two surveys  were completed and returned (88 percent response rate).  Human subjects  signed an informed consent form notifying them that their participation in this  44 study was voluntary and that their personal information will remain  confidential once the study is completed.  The treatment of these human  subjects was in accordance with and was approved by Cornell University’s  Institutional Review Board.    Instrument      A survey was designed to assess an individual’s general self‐efficacy  and financial self‐efficacy.  Generalized self‐efficacy (GSE) measures focus on  the participant’s attitude and beliefs about how they face life challenges or  problems in general.  Financial self‐efficacy (FSE) measures focus on stock‐ market investing and the cognitive, emotional, and behavioral phenomena  underlying the information‐seeking and intention processes that lead an  individual to invest or not invest in the stock market.    In determining whether or not GSE and FSE influence stock‐market  participation intention, actual stock‐market participation, and financial  information‐seeking in individuals, this study attempts to assess GSE and FSE  to determine whether or not an individual’s self‐reported feelings of self‐ efficacy are related to his or her stock‐market investing behaviors.  Each  survey question relates to self‐efficacy expectations and is designated in an  either GSE or FSE context.  The hypotheses attempt to uncover and predict  possible relationships among perceived GSE, FSE, stock‐market participation  intention, actual stock‐market participation, and financial information‐ seeking.    The GSE scale (Jerusalem & Schwarzer, 1979) is incorporated in the  survey to measure participants’ general feelings of perceived self‐efficacy,  45 with a focus on using these GSE feelings as predictors of stock‐market  participation intention, actual stock‐market participation, and financial  information‐seeking behaviors.  In Section I, the GSE construct is measured by the GSE scale.  Each  question is designed to assess an individual’s overall perceived self‐efficacy.   Measuring an individual’s GSE is particularly relevant because it could help  determine whether or not overall feelings of self‐efficacy can generalize to  financial self‐efficacy.  The GSE scale (Jerusalem & Schwarzer, 1979) helps  assess an individual’s general feelings of perceived self‐efficacy, and requires  “Not at all true,” “Hardly true,” “Moderately true,” and “Exactly true”  responses, with numerical codes 1‐4 assigned to each response respectively  (GSE scale items listed in earlier section).    To obtain a score on the general self‐efficacy scale (Jerusalem &  Schwarzer, 1979), the researcher reports the summed score.  If a respondent  completes all 10 items of the scale, the score would range between 10 to 40  points.  Higher scores represent higher feelings of perceived self‐efficacy.  It is  generally recommended that the scale is not scored if a respondent does not  answer three of the 10 items.  If a respondent answers all but one or two of the  scale items, it is suggested that the scale is valid to assess perceived self‐ efficacy and can be scored (Schwarzer, 2007).    According to Schwarzer and Jerusalem (1995), studies have shown that  the GSE scale has high reliability, stability, and construct validity (Leganger,  Kraft, & Røysamb, 2000; Schwarzer, Mueller, & Greenglass, 1999).  Cronbach’s  alpha ranges from 0.75 to 0.94, and correlations between or among the GSE  scale and other social cognitive variables (intention, implementation of  46 intentions, outcome expectations, and self‐regulation) are high and  substantiate the validity of the scale (Luszczynska, Scholz, & Schwarzer, 2005).   When we tested the internal reliability of Jerusalem and Schwarzer’s (1979)  GSE scale, it yielded a Cronbach’s alpha measurement of .83, which suggests  that the internal reliability of the scale is high.  The range of participant  responses on the GSE scale in this study is 15, with a mean score of 34, and  standard deviation 3.76.  Among these respondents, GSE is relatively high.    In Section II, the FSE construct is measured by the FSE scale.  Each  question is designed to assess an individual’s perceived financial self‐efficacy.   Measuring an individual’s FSE is particularly relevant because it could help  determine whether or not these feelings influence an individual’s likelihood to  invest in the stock market and seek financial information and news.  The FSE  scale is derived from the GSE scale (Jerusalem & Schwarzer, 1979) and helps  assess an individual’s feelings of perceived self‐efficacy for stock‐market  investing.  The scale requires “Not at all true,” “Hardly true,” “Moderately  true,” and “Exactly true” responses, with numerical codes 1‐4 assigned to each  response respectively.  This section of the survey comprises the following  questions:    1.  If I do not understand a certain financial investment tool, I can  usually find the information I need to understand this tool.  2.  I am confident about the credibility of the stock‐market  information/news I receive.  3.  It is easy for me to set and accomplish my financial goals.  4.  I am interested in financial counseling with a financial advisor. 47 5.  If I were to receive credible stock‐market investment counseling, I  would be more likely to invest in the stock market.  6.  I could gain a higher level of understanding about stock‐market  investing if I devote the necessary time and effort to follow the  market.  7.  I can cope with financial loss resulting from stock‐market declines.  8.  I am confident that after a stock‐market decline, the market will  rebound.  9.  I am comfortable with taking on more financial risk to achieve higher  financial gains/returns‐on‐investment.  10.  I think that investing in the stock market will offer higher returns‐on‐ investment in the long run compared with traditional savings  accounts.      When we tested the internal reliability of the FSE scale, it yielded a  Cronbach’s alpha measurement of .74, which suggests that the internal  reliability of this scale is also high.  The range of participant responses on the  FSE scale is 26, with a mean score of 29, and standard deviation 4.57.  In  comparison with participants reported GSE, FSE was somewhat lower.  The GSE and FSE scales are used as independent measures in  Hypotheses 1‐3 and as predictor variables for the research questions.  Though  the validity and reliability of the FSE scale were not known prior to this study,  this study provides an opportunity to test the reliability of the FSE construct.   Since the FSE scale derives from the GSE scale, it was worth measuring its  internal reliability to determine whether or not the FSE scale had similar levels  of reliability when compared with the GSE scale. 48   In Section III, attitudes and beliefs about stock‐market investing are  measured.  Each question is designed to assess an individual’s cognitions and  emotions about the financial landscape.  Understanding participants’ attitudes  and beliefs about stock‐market investing and financial information‐seeking  could help determine how these feelings correlate to investment and  information‐seeking behavior.  “Comfort,” “Fear,” and “Anxiety” questions  are included in this section.  Questions include:  1.  “Have you ever experienced fear or anxiety about investing a  portion of your income in financial investment tools?”  2.  “How would you classify your outlook about the strength and  stability of the stock market?”  3.  “How comfortable are you with investing a portion of your income  in financial investment tools?”    This section of the questionnaire contains the following questions, and  a participant may select only one answer.  Responses are assigned with the  numerical code “1” (to provide a summed score for each response for all  participants who answered questions in the same manner).  The survey items  are listed below:    1.  How would you rate your familiarity with financial investment tools;  e.g., mutual funds (includes money market accounts and retirement  accounts), stocks, bonds, etc.?  (Completely unfamiliar, Unfamiliar,  Familiar, and Completely familiar.) 49 2.  How comfortable are you with investing a portion of your income in  financial investment tools; e.g., mutual funds (includes money market  accounts and retirement accounts), stocks, bonds, etc.?  (Completely  uncomfortable, Somewhat uncomfortable, Somewhat comfortable, and  Completely comfortable.)  3.  How would you classify your outlook about the strength and stability  of the stock market?  (Completely negative or pessimistic, Somewhat  negative or pessimistic, Somewhat positive or optimistic, and  Completely positive or optimistic.)  4.  Have you ever experienced fear or anxiety about investing a portion of  your income in financial investment tools?  (Yes or No.)  5.  Please rate your fear or anxiety level.  (Completely fearful or anxious or  Somewhat fearful or anxious.)      Section III also measures the dependent variable of intention, which is  expected to be predicted by the independent variables of GSE and FSE.   Intention is the primary focus of this investigation, as the cognitive and  emotional factors that have the potential to influence future financial behavior  are particularly relevant for determining whether or not there are  relationships among GSE, FSE, stock‐market participation intention, actual  stock‐market participation, and financial information‐seeking.  This section of  the survey comprises the following questions and requires “Yes” or “No”  responses, which seek to measure intention: 50 1.  Do you have the financial resources to invest in the stock market?  2.  If you answered “yes” to the previous question, do you plan to invest  in the stock market now or in the future?  3.  If you answered “no” to question 6, if you had the financial resources  would you invest in the stock market now or in the future?      In the “Information‐seeking and financial investing” section, financial  information‐seeking and stock‐market investing variables are measured.  Each  question is designed to uncover an individual’s past financial behaviors and, if  applicable, financial investment practices.  From a past behavior perspective,  financial information‐seeking is an independent variable and is an important  measure to include in the survey as a predictor of behavior.  Assessing a  respondent’s past financial information‐seeking is necessary to understand his  or her interest in the financial landscape and in stock‐market investing.  In  addition, the independent variable of financial investing is an important  measure for this study as a predictor of a respondent’s future financial  behavior.    Better understanding an individual’s past financial behaviors is  particularly relevant because it could help determine whether or not these  past behaviors are likely to influence future financial behavior.  These  questions relate to Hypothesis 3 and seek to understand the potential  relationships between past financial behavior, in this case financial  information‐seeking and stock‐market investing, and future financial  behavior.  This section of the survey comprises the following questions:  51 1.  Have you ever sought general information about the stock market to    gain a basic understanding of its function?  2.  Have you ever sought financial news about the stock market?  3.  If you answered “yes” to the previous question, which information    sources do you use?  (Internet, Magazines, Newspapers, Television,    Radio, or Other.)  4.  Have you ever received financial investment counseling from a    financial advisor?  (Yes or No.)  5.  Have you ever invested in the stock market?  (Yes or No.)  6.  Are you currently invested in the stock market?  (Yes or No.)  7.  If you answered “yes” to the previous question, which financial    investment tools do you use?  [Mutual funds (includes money market    accounts and retirement accounts, such as Individual Retirement    Accounts), Individual Stocks, Bonds, 401 (k), 403(b), or None.]       Research procedure    The survey was given to participants who were instructed to answer  honestly the questions presented.  The survey consists of closed‐ended  questions, which took approximately 15 minutes to complete. 52 RESULTS       Tables 4‐6 demonstrate the familiarity, comfort, outlook, and fear or  anxiety levels related to stock‐market investing in survey participants who  listed that they experience these feelings:    Table 4  Participant familiarity with the stock market  Completely unfamiliar  Unfamiliar  Familiar  Completely familiar  8%  24%  59%  9%    Table 5  Participant level of comfort with stock‐market investing  Completely  uncomfortable  Somewhat  uncomfortable  Somewhat  Comfortable  Completely  comfortable  8%  15%  52%  24%  [Note:  The figures in Table 5 do not add up to 100% (they equal 99%), most  likely due to rounding up or down when calculating the percentages.]    Table 6  Participant outlook on the strength and stability of the stock market  Completely  Somewhat  Somewhat positive or  Completely positive  negative or pessimistic  negative or pessimistic  optimistic  or optimistic  6%  34%  50%  6%    53 [Note:  The figures in Table 6 do not add up to 100% (they equal 96%), most  likely due to rounding up or down when calculating the percentages and  participant failure to answer this survey item.]    Table 7  Participant anxiety level with stock‐market investing  Completely fearful or anxious  Somewhat fearful or anxious  6%  94%        Fifty‐five percent of all survey participants listed that they experience  fear or anxiety regarding investing a portion of their income in the stock‐ market.  Of those participants who listed that they experience fear or anxiety  related to stock‐market investing, 6% listed that they are completely fearful or  anxious, while 94% listed that they are somewhat fearful or anxious.  Forty‐ seven percent of all survey participants listed that they have never  experienced fear or anxiety related to investing a portion of their income in the  stock market.    Table 8 demonstrates the relationship between participants’ financial  resources and their intent to invest. 54 Table 8  Financial resource availability and the intent to invest in the stock market  Do you have the financial  If you answered ʺyesʺ to  If you answered that  resources to invest in the stock  the previous question, do  you do not have the  market?  you plan to invest in the  financial resources to    stock market now or in  invest, if you had the    the future?  financial resources      would you invest in the      stock market now or in      the future?            (“Yes” responses)  (“Yes” responses)  (“Yes” responses)  57%  81%  85%  (Note:  The figures in Table 8 do not add up to 100% because one participant  may provide more than one response.)      Fifty‐seven percent of all survey participants listed that they have the  financial resources to invest in the stock market.  Of the participants who  listed that they have the financial resources to invest, 81% listed that they plan  to invest in the stock market now or in the future.  Forty‐three percent of all  survey participants listed that they do not have the financial resources to  invest in the stock market.  Of those participants who listed that they do not  have the financial resources to invest, 21% of them listed that they do not plan  to invest in the stock market now or in the future.  Of the 43% of survey all  participants who listed that they do not have the financial resources to invest  in the stock market, 85% of them listed that if they had the financial resources  to invest, they plan to invest in the stock market now or in the future.  Only  13% of survey participants who listed that they do not have the financial  resources to invest listed that they plan not to invest in the stock market now  or in the future. 55   Table 8 shows the media that survey participants listed that they use to  seek general financial information.  Sixty‐five percent of all survey  participants responded that they seek general financial information.   According to the data collected, the Internet is the most popular medium for  seeking financial information at 79%, with television the second most popular  at 59%.  Thirty‐four percent of all survey participants listed that they do not  seek general financial information.    Table 9    Participant media sources for seeking general financial information,  for those who seek financial information    Internet  Magazines  Newspapers  Television  Radio  Other  79%  41%  54%  59%  17%  16%  (Note:  The figures in Table 9 do not add up to 100% because one participant  may provide more than one response.)        Table 10 shows the media that survey participants listed that they use  when seeking financial news.  Sixty‐three percent of all survey participants  listed that they seek financial news.  According to the data collected, the  Internet is the most popular medium for seeking financial news at 82%, with  television the second most popular at 61%.  Thirty‐seven percent of all survey  participants listed that they do not seek financial news.  56 Table 10    Participant media sources for seeking financial news,  for those who seek financial news  Internet  Magazines  Newspapers  Television  Radio  82%  42%  56%  61%  18%  Other  16%  (Note:  The figures in Table 10 do not add up to 100% because one participant  may provide more than one response.)      Table 11 lists the financial investment tools of survey participants who  listed that they currently use financial investment tools.  Forty‐four percent of  survey participants listed that they currently use financial investment tools.   Of those survey participants who listed that they currently use financial  investment tools, mutual funds are the most popular means of investing at  78%, with 401 (k) plans the second most popular means of investing at 60%.   Fifty‐six percent of survey participants listed that they do not currently use  financial investment tools.    Table 11  Participant financial investment tools  Mutual funds  Individual stocks  78%  43%  Bonds  19%  401 (k)  60%  403 (b)  13%  (Note:  The figures in Table 11 do not add up to 100% because one participant  may provide more than one response.)      General self‐efficacy (GSE), financial self‐efficacy (FSE), stock‐market  investment intention, and financial information‐seeking serve as the major  variables of interest in the survey.  GSE served as an independent variable that  57 predicted FSE.  GSE and FSE then served as independent variables that  predicted stock‐market investment intention and financial information‐ seeking behaviors among specific demographic variables.  GSE and FSE were  controlled among gender, racial, education‐level, and income‐level groups to  test possible relationships.    Jerusalem and Schwarzer’s (1979) general self‐efficacy scale and the  researcher’s financial self‐efficacy scale were measured to test their internal  reliability.  The GSE scale yielded a Cronbach’s alpha measurement of .83,  which suggests that the internal reliability of the scale is high.  The FSE scale  yielded a Cronbach’s alpha measurement of .74, which suggests that the  internal reliability of this scale is also high.    The independent variable GSE served as the predictor of the dependent  variable FSE to measure a possible relationship between GSE and FSE among  the total population of survey participants (n=222).  Using a regression  analysis to test the relationship, we found that the data support Hypothesis 1.   The test yielded an R2‐value of .17 and the model is significant (p < .0001).  In  addition, each demographic variable was incorporated in the model as an  independent variable to detect possible relationships with the dependent  variable (FSE).  Demographic variables were tested individually and  simultaneously and there are no significant effects on the overall relationship  with GSE and FSE.  Regression results are shown in Tables 12 and 13.  58 Table 12  Analysis of variance [GSE (IV) and FSE (DV)]  Source  DF  Sum of Squares  Mean Square  Model  1  803.5438  803.544  Error  C. Total  220  221  3807.3436  4610.8874  17.306    F Ratio  46.4312  Prob > F  <.0001    Table 13  Parameter estimates [GSE (IV) and FSE (DV)]  Term  Estimate  Std Error  t Ratio  Prob>|t|  Intercept  11.913798  2.526279  4.72  <.0001  General self‐efficacy  0.5068913  0.074389  6.81  <.0001        The independent variable of FSE served as the predictor of the  dependent variable “intention” to measure the relationship of FSE on survey  participant intention to invest in the stock market.  For participants who listed  that they have the financial resources to invest in the stock market (see survey  Section III., Question #6), survey Question #7 was evaluated to measure  intention in these participants.  Using the nominal logistic regression model,  we found that the data support Hypothesis 2.  The fitted model has an R2‐ value of 0.13, and the overall model is significant (p < .0002).  GSE and each  demographic variable were incorporated in the model to detect possible  effects on the relationship between FSE and stock‐market participation  intention.  GSE and each demographic variable were tested individually and  simultaneously and there are no significant effects on the overall relationship  59 between FSE and stock‐market participation intention.  Regression results are  shown in Tables 14 and 15:    Table 14  Whole model test [FSE (IV) and stock‐market participation intention (DV)]                                     Model  ‐LogLikelihood  DF  ChiSquare  Prob>ChiSq  Difference  7.083542  1  14.16708  0.0002  Full  46.800643        Reduced  53.884185          Table 15  Parameter estimates [FSE (IV) and stock‐market participation intention (DV)]  Term  Estimate  Std Error  ChiSquare  Prob>ChiSq  Intercept  ‐5.8359633  2.1794026  7.17  0.0074  Financial self‐efficacy  0.25698844  0.0772403  11.07  0.0009        To determine whether or not relationships exist between the variables  FSE and financial information‐seeking, FSE served as the independent  variable on financial information‐seeking.  Using the nominal logistic  regression model, we found that the data support Hypothesis 3.  The fitted  model has an R2‐value of 0.03, and the overall model is significant (p < .0002).   GSE and each demographic variable were incorporated in the model as  independent variables to detect possible effects on the relationship between  FSE and financial information‐seeking.  GSE and each demographic variable  were tested individually and simultaneously and there are no significant  60 effects on the relationship between FSE and financial information‐seeking.   Regression results are shown in Tables 16 and 17:    Table 16  Whole model test [FSE (IV) and financial information‐seeking (DV)]                                                   Model  ‐LogLikelihood  DF  ChiSquare  Prob>ChiSq  Difference  4.87163  1  9.743257  0.0018  Full  138.42334        Reduced  143.29497          Table 17  Parameter estimates [FSE (IV) and financial information‐seeking (DV)]  Term  Estimate  Std Error  ChiSquare  Prob>ChiSq  Intercept  ‐2.24297491  0.9577456  5.48  0.0192  Financial self‐efficacy  0.1001282  0.0332791  9.05  0.0026      The research questions of possible relationships among GSE, FSE,  actual stock‐market participation, and financial information‐seeking attempt  to uncover whether there are direct relationships between GSE and stock‐ market participation or GSE and financial information‐seeking; or whether  these relationships are indirect, which would attempt to uncover whether GSE  and stock‐market participation or GSE and financial information‐seeking are  mediated by FSE.    To determine whether or not there is a direct relationship between GSE  and stock‐market participation, we used a nominal logistic regression.  The  fitted model has an R2‐value of 0.0004 and a p‐value greater than .77.   61 Demographic variables were tested individually and simultaneously and  there are no significant effects on the overall relationship between GSE and  stock‐market participation.  This suggests that GSE and stock‐market  participation are not directly related.  Regression results are shown in Tables  18 and 19.    Table 18  Whole model test [GSE (IV) and stock‐market participation (DV)]  Model  ‐LogLikelihood  DF  ChiSquare  Prob>ChiSq    Difference  0.04389  1  0.087775  0.7670    Full  99.98070         Reduced  100.02459           Table 19  Parameter estimates [GSE (IV) and stock‐market participation (DV)]  Term  Estimate  Std Error  ChiSquare  Prob>ChiSq  Intercept  ‐2.0914841  1.6426525  1.62  0.2029  General self‐efficacy  0.01425366  0.0481837  0.09  0.7674        We then added FSE to the model and tested GSE and FSE (IVs)  individually on stock‐market participation, which yielded an R2‐value of .06  and a significant effect (p < .001).  Because FSE yielded a significant effect, we  then tested GSE and FSE (IVs) simultaneously on stock‐market participation  (DV).  The fitted model has an R2‐value of .0041 and is not significant (p > .67).   62 There are no significant effects with GSE and FSE (IVs) on stock‐market  participation (DV) (p > .38).  Regression results are shown in Tables 20‐23.    Table 20    Whole model test [GSE and FSE tested individually on stock‐market  participation (DV)]                            Model  ‐LogLikelihood  DF  ChiSquare  Prob>ChiSq  Difference  5.77012  2  11.54025  0.0031  Full  94.25446        Reduced  100.02459          Table 21    Parameter estimates [GSE and FSE (IVs) tested individually on  stock‐market participation (DV)]  Term  Estimate  Std Error  ChiSquare  Prob>ChiSq  Intercept  0.272407  1.7510154  0.02  0.8764  General self‐efficacy  ‐0.08576082  0.0531886  2.60  0.1069  Financial self‐efficacy  0.1500034  0.0462211  10.53  0.0012    Table 22    Whole model test [GSE and FSE (IVs) tested simultaneously on  stock‐market participation (DV)]  Model  ‐LogLikelihood  DF  ChiSquare  Prob>ChiSq  Difference  0.40754  2  0.815083  0.6653  Full  99.61705        Reduced  100.02459        63 Table 23    Parameter estimates [GSE and FSE (IVs) tested simultaneously on  stock‐market participation (DV)]  Term  Estimate  Std Error  ChiSquare  Prob>ChiSq  Intercept  ‐2.308988  1.6260217  2.02  0.1556  GSE  0.01889706  0.0473664  0.16  0.6899  (GSE‐33.7523)*(FSE‐29.0225)  0.00751974  0.0086041  0.76  0.3821        When we removed GSE from the model and tested only FSE on stock‐ market participation, there is a significant relationship (p < .004), with an R2‐ value of .04.  The model is significant (p < .003), which suggests that FSE is  related to stock‐market participation and is likely an intervening variable for  stock‐market participation when GSE is added to the model.  FSE and each  demographic variable were incorporated in the model and tested individually  and simultaneously on stock‐market participation to detect possible  relationships; there are no significant effects.  Regression results are shown in  Tables 24 and 25.    Table 24  Whole model test [FSE (IV) and stock‐market participation (DV)]  Model  Difference  Full  Reduced  ‐LogLikelihood  4.44091  95.58368  100.02459  DF  ChiSquare  Prob>ChiSq    1  8.881815  0.0029                64 Table 25  Parameter estimates [FSE (IV) and stock‐market participation (DV)]  Term  Estimate  Std Error  ChiSquare  Prob>ChiSq  Intercept  ‐1.80830864  1.1696897  2.39  0.1221  Financial self‐efficacy  0.1210969  0.0420055  8.31  0.0039        To determine whether or not there is a direct relationship between GSE  and financial information‐seeking, we used a nominal logistic regression.  We  tested GSE (IV) on financial information‐seeking (DV).  The data suggest that  there is a direct relationship between GSE and financial information‐seeking  (p < .04) (R2 =.01), though this relationship is weak.  Each demographic  variable was tested individually and simultaneously to detect possible  relationships between GSE and financial information‐seeking; there are no  significant effects.  Regression results are shown in Tables 26 and 27.    Table 26  Whole model test [GSE (IV) and financial information‐seeking (DV)]  Model  ‐LogLikelihood  DF  ChiSquare  Prob>ChiSq  Difference  2.13323  1  4.266469  0.0389  Full  141.16173        Reduced  143.29497        65 Table 27  Parameter estimates [GSE (IV) and financial information‐seeking (DV)]  Term  Estimate  Std Error  ChiSquare  Prob>ChiSq  Intercept  ‐1.98944898  1.2830607  2.40  0.1210  General self‐efficacy  0.0780719  0.0381399  4.19  0.0407        We then added FSE (IV) into the model and tested GSE and FSE (IVs)  on financial information‐seeking (DV) to determine whether or not there is a  relationship among GSE, FSE, and financial information‐seeking.  There are no  significant effects (p > .70; R2 = .02).  Because there is also direct relationship  (and significant effect) between FSE and financial information‐seeking alone  (p < .003; R2 = .03), this suggests that financial information‐seeking is likely  mediated by FSE (when GSE is a factor).  Each demographic variable was  incorporated in the model and tested individually and simultaneously on  financial information‐seeking to detect possible relationships; there are no  significant effects.  Regression results are shown in Tables 28 and 29.    Table 28    Whole model test [GSE and FSE (IVs) tested simultaneously on financial  information‐seeking (DV)]  Model  ‐LogLikelihood  DF  ChiSquare  Prob>ChiSq  Difference  2.20752  2  4.415036  0.1100  Full  141.08745        Reduced  143.29497        66 Table 29    Parameter estimates [GSE and FSE (IVs) tested simultaneously on financial  information‐seeking (DV)]  Term  Estimate  Std Error  ChiSquare  Prob>ChiSq Intercept  ‐2.0980847 1.3199659  2.53  0.1119  General self‐efficacy  0.0807146  0.0389521  4.29  0.0383  (General self‐efficacy‐33.7523)*(Financial  0.0028813  0.0075101  0.15  0.7012  self‐efficacy‐29.0225)      Finally, when seeking to understand how financial information‐seeking  is related to stock‐market participation, we found that there is a direct  relationship between financial information‐seeking (IV) and stock‐market  participation (DV) (p < .003; R2 = .05).  This suggests that seeking financial  information is a statistically significant predictor of stock‐market investment  behavior.  GSE, FSE, and each demographic variable were tested individually  and simultaneously to detect possible relationships between financial  information‐seeking and stock‐market participation; there are no significant  effects on the overall relationship.  Regression results are shown in Tables 30  and 31.    Table 30    Whole model test [Financial information‐seeking (IV) and stock‐market  participation (DV)]  Model  ‐LogLikelihood  DF  ChiSquare  Prob>ChiSq  Difference  4.55706  1  9.114128  0.0025  Full  95.46752        Reduced  100.02459        67 Table 31  Parameter estimates [Financial information‐seeking (IV) and stock‐market  participation (DV)]  Term  Estimate  Std Error  ChiSquare Prob>ChiSq  Intercept  ‐1.5340249 0.1842064  69.35  <.0001  Financial information‐seeking 0.55319568 0.1842064  9.02  0.0027  Conclusion       The results from the data analysis suggest that the general self‐efficacy  (GSE) construct is a correlate of financial self‐efficacy (FSE), and that FSE is a  statistically significant predictor of stock‐market participation intention and  financial information‐seeking.  In addition, the data indicate that the FSE scale  is a reliable tool for measuring an individual’s confidence in his or her  financial investment and stock‐market navigation abilities.  Measuring an  individual’s FSE is particularly relevant for this investigation because the data  suggest that FSE is likely an intervening variable for stock‐market  participation and financial information‐seeking in individuals.    The vast majority of survey participants are familiar, somewhat  comfortable, and somewhat positive or optimistic about the stock market.   However, all little over half of all survey participants are somewhat fearful or  anxious about investing a portion of their income in the stock‐market.   Though somewhat fearful or anxious, however, a majority of survey  participants listed that they plan to invest in the stock market now or in the  future, which suggests that fear or anxiety are not (strong) deterrents of stock‐ market intention and subsequent participation.  This has particularly  68 interesting research implications because this demonstrates that individuals,  though somewhat fearful or anxious, are generally positive or optimistic about  the stock market and plan to invest a portion of their income in the stock  market.    Because African‐American participants account for approximately 71%  of the total survey population, possible relationships with African‐American  participants and GSE, FSE, stock‐market participation intention, stock‐market  participation, and financial information‐seeking were worth noting.   However, as the data suggest, there are no significant relationships among  African‐American participants and GSE, FSE, stock‐market participation  intention, stock‐market participation, and financial information‐seeking.    This study measures the effects of GSE and FSE on stock‐market  participation intention, actual stock‐market participation, and financial  information‐seeking and is not without limitations.  Though this study focuses  on correlations among GSE, FSE, stock‐market participation intention, actual  stock‐market participation, and financial information‐seeking, this study does  not explore how varying levels of GSE and FSE influence behavior, or how  varying levels of GSE and FSE influence behavior among various  demographic groups.  In addition, because the African‐American population  is over‐sampled, it is difficult to compare adequately the responses of the  various demographic groups, find correlations, and draw meaningful  conclusions that could broaden research in the field of communication,  economics, and social psychology.    Chen, Duckworth, and Chaiken’s (1999) research on motivated  heuristic and systematic processing could serve as a theoretical guidepost for  future research in better understanding the relationships among GSE, FSE,  69 and financial information‐seeking.  The Chen, Duckworth, and Chaiken model  suggests that social judgments can be created by more and less thoughtful  cognition, and by dual‐process modes: heuristic and systematic (Chen,  Duckworth, & Chaiken, 1999).    Heuristic processing involves judgmental rules which are learned and  stored in memory.  Judgments formed by heuristic processing reflect easily  processed heuristic cue information (e.g., financial information‐source  expertise) rather than specific information and requires minimal cognitive  effort.  Heuristic processing is constrained by knowledge activation and use  and requires that information is stored in memory, retrieved from memory,  and is relevant for the judgment created (Chen, Duckworth, & Chaiken, 1999).   Systematic processing explores judgment‐relevant information and higher  levels of cognitive abilities and capacities.  Judgments formed by systematic  processing require in‐depth investigation of judgment‐relevant information  and are responsive to the semantic content of this information (Chen,  Duckworth, & Chaiken, 1999).  Heuristic and systematic processing may occur  individually or simultaneously.  Motivation plays a key role in this model and  predicts whether heuristic or systematic forms of cognition will predominate  in a given judgment.    This research has interesting self‐efficacy and financial information‐ seeking implications in that it could uncover possible relationships among  individuals who have greater motivation to seek financial information and the  either singular or dual‐process modes by which they judge the credibility,  accessibility, and relevance of the information sought.  Moreover, it could  shed light on how individuals who are highly motivated seek and process  information differently than individuals who are less (or not) motivated  70 because they believe that they do not have the resources or capabilities that  they need to seek and process this information.    This study is a relevant precursor to potential inducement studies that  might rely heavily on individuals’ attitudes, beliefs, and opinions of their  financial self‐efficacy, their risk tolerance, and their perception of stock‐market  strength and stability.  Future research in this area could focus on educating  individuals about the stock market and possible paths to their long‐term  financial security.  Future research could also focus on inducing stock‐market  participation in individuals, as well as inducing their investment(s) in  financial tools such as mutual funds, individual stocks, bonds, 401 (k) plans,  and 403 (b) plans.     71 REFERENCES CITED  Altmaier, E. G., Russell, D. W., Kao, C. F., Lehmann, T. R., & Weinnstein, J. N.  (1993).  Role of self‐efficacy in rehabilitation outcome among chronic  low back pain patients.  Journal of Counseling Psychology, 40, 335‐339.  Bandura, A.  (1977).  Self‐efficacy: Toward a unifying theory of behavioral  change.  Psychological Review, 84(2), 191‐215.  Bandura, A.  (1994). Self‐efficacy.  In V. S. Ramachaudran (Ed.), Encyclopedia of  human behavior (Vol. 4, pp. 71‐81).  New York: Academic Press.  (Reprinted in H. Friedman [Ed.], Encyclopedia of mental health.  San  Diego: Academic Press, 1998).  Bandura, A.  (1995).  Comments on the crusade against the causal efficacy of  human thought.  Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry,  26, 179‐190.  Bandura, A., Blanchard, E. B., & Ritter, B.  (1969).  Relative efficacy of  desensitization and modeling approaches for inducing behavioral,  affective, and attitudinal changes.  Journal of Personality and Social  Psychology, 13, 173‐199.   Bandura, A. & Walters, R. H.  (1963).  Social learning and personality development.  New York: Rinehart and Winston.  Betz, N., & Hackett, G.  (1986).  Applications of self‐efficacy theory to  understanding career choice behavior.  Journal of Social and Clinical  Psychology, 4, 279‐289 72   Bootzin, R. R., Herman, C. P., & Nicassio, P.  (1976).  The power of suggestion:  Another examination of misattribution and insomnia.  Journal of  Personality and Social Psychology, 34, 673‐679.  Bradford, L. J., & Beck, K. H.  (1991).  Development and validation of the  condom self‐efficacy scale for college students.  Journal of American  College Health, 39(2), 219‐225.   Browning, E. S.  (2007, March 31).  Is the bull market over, or are stocks cheap?   Wall Street Journal, p. A.1.  Caplan, R. D., Vinokur, A. D., Price, R. H., & van Ryn, M.  (1989).  Job seeking,  reemployment, and mental health: A randomized field experiment in  coping with job loss.  Journal of Applied Psychology, 74(5), 759‐769.  Case, S. & Editors of Microsoft Encarta Encyclopedia Standard.  (2003).  The  stock exchange.  Microsoft Encarta Encyclopedia Standard.  Chen, S., Duckworth, K., Chaiken, S.  (1999).  Motivated heuristic and systematic    processing.  Psychological Inquiry, 10(1), 44‐49.  Cherryholmes, C. H.  (1988).  Power and criticism: Poststructural investigations in  education.  New York: Teachers College Press.  Choo, C. W.  (1999, March 22).  Closing the cognitive gaps: How people  process information.  Financial Times of London, pp. 7‐10.  73   DeLorio, C., Maibach, E., O’Leary, A., Sanderson, C., & Celentano, D.  (1997).  Measurement of condom use self‐efficacy and outcome expectancies in  a geographically diverse group of STD patients.  AIDS Education and  Prevention, 1(2), 1‐13.  Eden, D. G., & Aviram, A.  (1993).  Self‐efficacy training to speed  reemployment: Helping people help themselves.  Journal of Applied  Psychology, 78, 352‐360.  Editors of Investopedia Online Encyclopedia.  (2007).  The bear market.   Investopedia Online Encyclopedia.  Retrieved September 21, 2007, from the  World Wide Web:  http://www.investopedia.com/  Editors of Microsoft Encarta Encyclopedia Standard.  (2003).  Mutual fund.   Microsoft Encarta Encyclopedia Standard.  Employee Benefit Research Institute.  (2007, April 1).  Electronic preference  formats recommended by the American Psychological Association.   Retrieved September 19, 2007, from the World Wide Web:  http://www.ebri.org/pdf/briefspdf/EBRI_IB_04a‐20075.pdf  Fabozzi, F. J. & Editors of Microsoft Encarta Encyclopedia Standard.  (2003).   Bond (finance).  Microsoft Encarta Encyclopedia Standard. 74   Gallagher, R. M., Rauh, V., Haugh, L. D., Milhous, R., Callas, P. W., Langelier,  R., McCallen, J. M., Frymoyer, J.  (1989).  Determinants of return‐to‐ work among low back pain patients.  Pain, 89, 55‐67.  International City/County Management Association Retirement Corporation.   (2007).  Electronic preference formats recommended by the American  Psychological Association.  Retrieved October 3, 2007, from the World  Wide Web:  http://icmarc.org/xp/rc/about/icma‐to  icmarc.html?audience=main&showSidebar=yes  Jerusalem M, & Schwarzer R.  (1979; 1995).  Generalized self‐efficacy scale.  In  J. Weinman, S. Wright, & M. Johnston (Eds.), Measures in health  psychology: A user’s portfolio.  Causal and control beliefs (pp. 35‐37).   Windsor, UK: NFER‐Nelson.  Jerusalem, M., & Schwarzer, R.  (1992).  Self‐efficacy as a resource factor in  stress appraisal processes.  In R. Schwarzer (Ed.), Self‐efficacy: Thought  control of action (pp. 195‐213).  Washington, DC: Hemisphere.  Kahneman, D., & Tversky, A.  (1979).  Prospect theory: An analysis of  decisions under risk.  Econometrica, 47, 313‐327.  Kellogg, R., & Baron, R. S.  (1975).  Attribution theory, insomnia, and the  reverse placebo effect: A reversal of Storms and Nisbett’s findings.   Journal of Personality and Social Psychology, 32, 231‐236. 75   Kuhlthau, C.  (1993).  Seeking meaning: A process approach to library and  information services.  Norwood, NJ: Ablex Publishing Corporation.  Kvale, S.  (1995).  The social construction of validity. Qualitative Inquiry, 1 (1),  19‐40.  Leganger, A.; Kraft, P.; Røysamb, E.  (2000).  Perceived self‐efficacy in health  behaviour research: Conceptualisation, measurement and correlates.   Psychology & Health, 15(1), 51‐69.  Luszczynska, A.; Scholz, U.; Schwarzer, R.  (2005).  The general self‐efficacy  scale: Multicultural validation studies.  Journal of Psychology:  Interdisciplinary and Applied, 139(5), 439‐457.  Mahoney, C. A., Thombs, D. L., & Ford, O. L.  (1995).  Health belief and self‐ efficacy models: Their utility in explaining college student condom use.   AIDS Education and Prevention, 7(1), 32‐49.  MGForex.  (2007).  Electronic preference formats recommended by the  American Psychological Association.  Retrieved September 21, 2007,  from the World Wide Web:  https://secure.mgforex.com/eng/forex‐demo‐account/content/forex‐ demo‐ account.htm?iissidnone=425636705&siterefnone=http%3A%2F%2FREF %3Ainvestopedia%2DAD%3Aa%5F490& 76   Mitchell, L. K., Brodwin, M. G., & Benoit, R. B.  (1990).  Strengthening the  workers’ compensation system by increasing client efficacy.  Journal of  Applied Rehabilitation Counseling, 21 (4), 22‐26.  Pajares, F. & Schunk, D. H.  (2001).  Chapter in R. Riding & S. Rayner (Eds.),  Perception (pp. 239‐266).  London: Ablex Publishing.  Peterson, Y., & Gabany, S.  (2001).  Applying the NIMH multi‐site condom use  self‐efficacy scale to college students.  American Journal of Health Studies,  Wntr., 15‐19.  Rabavilas, A. D., Boulougouris, J. C., & Stefanis, C.  (1976).  Duration of  flooding sessions in the treatment of obsessive‐compulsive patients.   Behaviour Research and Therapy, 14, 349‐355.  Rak, C. F., & O’Dell, F. L.  (1994).  Career treatment strategy model: A blend of  career and traditional counseling approaches.  Journal of Career  Development, 20, 227‐238.  Rosenbloom, J. S. & Editors of Microsoft Encarta Encyclopedia Standard.   (2003).  Retirement plans, 401 (k).  Microsoft Encarta Encyclopedia  Standard.  Russell Investments.  (2007).  Electronic preference formats recommended by  the American Psychological Association.  Retrieved September 27, 2007,  from the World Wide Web:  http://www.russell.com/institutional/about_us/ebri_survey.asp 77     Schwarzer, R., Mueller, J., & Greenglass, E.  (1999).  Assessment of perceived  general self‐efficacy on the Internet: Data collection in cyberspace.   Anxiety, Stress, and Coping, 12, 145‐161.   Shapiro, M. A.  (2002).  Generalizability in communication research.  Human   Communication Research, 28(4), 491‐500.  Shoor, S. M., & Holman, H. R.  (1984).  Development of an instrument to  explore psychological mediators of outcome in chronic arthritis.   Transactions of the Associations of American Physicians, 97, 325‐331.  Singerman, K. J., Borkovec, T. D., & Baron, R. S.  (1976).  Failure of a  “misattribution therapy” manipulation with a clinically relevant target  behavior.  Behavior Therapy, 7, 306‐313.  Stovall, S.  (2007).  The bull market turns five.  [Electronic version].   BusinessWeek.  Strauser, D. R.  (1995).  Applications of self‐efficacy theory in rehabilitation  counseling.  Journal of Rehabilitation, 6(1), 7‐11.   Szymanski, E. M., Turner, K. D., & Hershenson, D.  (1992).  Career  development of people with disabilities: Theoretical perspectives.  In F.  R. Rusch, L. DeStefano, J. Chadsey‐Rusch, L. A. Phelps, & E. M.  Szymanski (Eds.), Transition from school to adult life: Models, linkages, and  policy (pp. 391‐406). Sycamore, IL: Sycamore. 78   Terry, D. J., & O’Leary, J. E.  (1995).  The theory of planned behavior: The  effects of perceived behavioral control and self‐efficacy.  British Journal  of Social Psychology, 34, 199‐220.  The Harris Interactive Financial Landscape SM.  (2000).  Electronic preference  formats recommended by the American Psychological Association.   Retrieved September 20, 2007, from the World Wide Web:  http://www.harrisinteractive.com/about/  The Hindu Business Line.  (2004).  Commentary by Tekchandani.  Electronic  preference formats recommended by the American Psychological  Association.  Retrieved September 23, 2007, from the World Wide Web:  http://www.thehindubusinessline.com/2004/01/09/stories/200401090227 1500.htm  The Pew Charitable Trusts.  (2007).  Electronic preference formats  recommended by the American Psychological Association.  Retrieved  September 27, 2007, from the World Wide Web:  http://www.pewtrusts.org/news_room_ektid34286.aspx  United States Department of Housing and Urban Development (HUD).  (2007).  The HUD Treasury Task Force on predatory lending and the sub‐prime  mortgage market.  Electronic preference formats recommended by the  American Psychological Association.  Retrieved September 20, 2007,  from the World Wide Web:  http://www.hud.gov/library/bookshelf12/pressrel/treasrpt.pdf 79     Valins, S., & Nisbett, R. E.  (1971).  Attribution processes in the development and  treatment of emotional disorders.  Morristown, N.J.:  General Learning  Press.  Wilson, T. D.  (1997).  Information behaviour: An interdisciplinary perspective.  Information Processing & Management, 33(4), 551‐572.      80