【摘要】：當前我國居民的資產擁有量不斷增加,居民的理財需求呈現(xiàn)出多元化、個性化的特征。國內銀行理財服務也在由統(tǒng)一化、大眾化向層次化、個性化轉變。銀行引入市場細分理念,將客戶市場按照某些指標進行細分,并在此基礎上有目標、有選擇地推出針對不同客戶群體的理財產品。銀行按照客戶的風險容忍度類型對客戶市場進行細分,根據(jù)不同的風險容忍度類型的客戶群開發(fā)理財產品,對降低產品開發(fā)成本具有重要意義。 在此背景下,本文將商業(yè)銀行個人理財客戶市場細分作為研究對象,對判別個人投資者風險容忍度類型所需指標及細分技術的選擇這兩個核心內容進行研究。首先本文詳細分析了影響風險容忍度類型的主要因素,經過定性分析選出風險容忍度類型識別備選指標體系;然后設計個人情況表測得備選指標數(shù)據(jù),并使用FinaMetrica金融風險容忍度量表測得個人投資者的風險容忍度類型,通過定量分析得到本文的風險容忍度類型識別指標體系。在比較各種細分技術特點及分類準確率的基礎上,本文選擇基于結構風險最小化的支持向量機方法來構建個人理財客戶市場細分模型。在選擇合適的核函數(shù)的前提下,本文使用5折交叉檢驗方法確定罰參數(shù)及核參數(shù)來完成分類實驗。本文還結合KNN算法對SVM分類模型進行了改進,并將分類結果與神經網絡方法和決策樹方法的分類結果進行比較,發(fā)現(xiàn)使用改進的SVM分類模型對風險容忍度的分類正確率最高,性能較好。 依據(jù)改進的SVM分類模型基于風險容忍度類型識別指標來細分客戶群,一方面可以使銀行依據(jù)所劃分客戶群的大小進行營銷和產品開發(fā),降低理財服務成本,另一方面可以使個人投資者清晰了解自己的風險容忍度類型,為其選擇理財產品提供參考。
【圖文】：

圖 3-1 風險容忍度各類型樣本數(shù)量統(tǒng)計，本文通過比較不同風險資產占資產總值的比率（即風險容忍度）發(fā)現(xiàn)，該比率為 0%的投資者中風險厭惡型的人（即第 2 類）僅占 31.7%，而該比率為大于 0%小于 10%的投資者中風險厭占 43.3%，這與風險容忍度客觀測量方法所認為的結論不合（該產與總資產的比值來測量投資者的風險容忍度）。從實際情況考慮，投資者的風險資產占資產總值的比率低并不能者的風險容忍度就比其他比率高的人的風險容忍度低，有可能是未投資風險資產，或者是該類投資通過其他途徑可以賺到更多的太多投資風險資產�？梢娍陀^測量方法在測量風險容忍度時有一佐證了本文使用主觀量表測量結果作為評判風險容忍度類型的關性分析

機可以將問題轉化到高維空間求解，方法是選擇空間進行內積運算，這樣樣本數(shù)據(jù)集在高維空間維空間中的最優(yōu)超平面，避免直接的高維運算[9最小化的基礎上發(fā)展起來的，泛化能力比較強，，高維模式識別問題和非線性問題的處理，對于回類型的機器學習應用也比較多[91]。量機分類分類思想想見圖 3-1[83]232。圖中，實心點和空心點分別代最優(yōu)分類面，1H 和2H 分別為過各類樣本的邊界邊界，其中， 和 到 的距離相等， 2/ w隔。 和 上的訓練樣本點就是支持向量。支以最大的分類間正確分開兩類樣本點[83]。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：F224;F832.2;F274

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本文編號：2593579