隨著信息技術(shù)的進(jìn)步以及互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,許多金融財(cái)經(jīng)平臺(tái)都陸續(xù)推出了網(wǎng)上投資理財(cái)服務(wù),使投資人可通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行投資。這一新型投資模式拓展了金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)量,同時(shí)也便捷了投資人的投資行為,使越來越多的潛在投資人可以參與到投資活動(dòng)中。對(duì)于投資人來說,進(jìn)行投資組合的投資可有效分散風(fēng)險(xiǎn)并取得收益,然而,大多數(shù)利用互聯(lián)網(wǎng)投資的個(gè)人投資者難以在眾多投資產(chǎn)品中選擇出合適的產(chǎn)品進(jìn)行投資,而且對(duì)于小額投資者來說,雇傭?qū)I(yè)投資分析師相對(duì)來說成本較高,因此個(gè)人投資者的決策困難問題,是一個(gè)亟待解決的重要問題。為了解決個(gè)人投資人的投資產(chǎn)品選擇問題,本研究提出并實(shí)現(xiàn)了基于用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資組合推薦系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?yàn)橛脩敉扑]符合其風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資組合。本研究采用基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng),通過對(duì)用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好和產(chǎn)品特征的衡量,實(shí)現(xiàn)針對(duì)用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資產(chǎn)品匹配和推薦。首先,通過用戶個(gè)人信息衡量用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好;其次,衡量投資產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)水平;最后,將產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)水平與用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好相匹配,向目標(biāo)用戶提供投資組合推薦。經(jīng)過系統(tǒng)開發(fā)與案例分析,通過實(shí)現(xiàn)對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)偏好用戶的合理投資推薦,本研究驗(yàn)證了投資組合推薦系統(tǒng)的可用性和有效性。
【學(xué)位單位】：中國(guó)石油大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F832.51
【部分圖文】：

中國(guó)石油大學(xué)（北京）碩士學(xué)位論文網(wǎng)上投資用戶具有缺乏相關(guān)網(wǎng)上投資知識(shí)、投資額小、成本不足以聘用專業(yè)投資分析師等特點(diǎn)，因此這一類個(gè)人投資者難以選擇符合其自身?xiàng)l件的投資產(chǎn)品，導(dǎo)致投資行為效率較低。為了解決用戶的投資決策問題，本研究提出并實(shí)現(xiàn)了針對(duì)這類投資人的投資組合推薦系統(tǒng)，推薦系統(tǒng)從用戶偏好和投資產(chǎn)品特征兩個(gè)角度出發(fā)，分別衡量了推薦系統(tǒng)用戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好以及投資產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)水平，通過匹配用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好與投資產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)水平，確定投資組合中產(chǎn)品的種類及權(quán)重，并將結(jié)果推薦給用戶。本文利用計(jì)算機(jī)編程工具開發(fā)了該推薦系統(tǒng)，并收集樣本數(shù)據(jù)驗(yàn)證了系統(tǒng)的可行性和有效性，實(shí)現(xiàn)了基于用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資組合推薦。

- 9 -圖 1.2 技術(shù)路線圖Fig. 1.2 Technology map下面具體說明各部分的技術(shù)路線：（1）基于模糊綜合評(píng)價(jià)方法的用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好分類研究○1 通過文獻(xiàn)分析法，確定用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的類別。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)偏好分類方法將資人的風(fēng)險(xiǎn)偏好分為三類：風(fēng)險(xiǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)中性和風(fēng)險(xiǎn)厭惡，這種風(fēng)險(xiǎn)偏好分方法過于粗略，無法正確區(qū)分開不同投資人的風(fēng)險(xiǎn)偏好，本研究通過相關(guān)文獻(xiàn)閱讀和調(diào)研，重新確定了投資組合推薦系統(tǒng)用戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好分類�！�2 通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)研，確定用戶風(fēng)險(xiǎn)偏好的評(píng)價(jià)指標(biāo)。目前國(guó)內(nèi)外許多大型財(cái)經(jīng)站都可提供投資組合推薦服務(wù)，在為用戶提供符合其風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資組合推薦前，首先要判斷并確定用戶的風(fēng)險(xiǎn)偏好，本研究調(diào)研并梳理了各大財(cái)經(jīng)網(wǎng)站評(píng)

第2 章 文獻(xiàn)綜述第 2 章 文獻(xiàn)綜述分類方法類即基于用戶的屬性特征所進(jìn)行的有效性識(shí)別與差異化區(qū)法的研究主要集中在傳統(tǒng)分類算法、基于軟計(jì)算的分類中傳統(tǒng)分類算法主要包括以下四種：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類、決策樹分類算法以及貝葉斯分類算法�；谲浻�(jì)算的：粗糙集、遺傳算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)分類算法、基合評(píng)價(jià)方法的原理如圖 2.1-2.2 所示。
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