基于用户风险偏好的投资组合推荐研究

发布时间：2020-10-23 17:59

　　 随着信息技术的进步以及互联网金融的发展,许多金融财经平台都陆续推出了网上投资理财服务,使投资人可通过互联网进行投资。这一新型投资模式拓展了金融机构的业务量,同时也便捷了投资人的投资行为,使越来越多的潜在投资人可以参与到投资活动中。对于投资人来说,进行投资组合的投资可有效分散风险并取得收益,然而,大多数利用互联网投资的个人投资者难以在众多投资产品中选择出合适的产品进行投资,而且对于小额投资者来说,雇佣专业投资分析师相对来说成本较高,因此个人投资者的决策困难问题,是一个亟待解决的重要问题。为了解决个人投资人的投资产品选择问题,本研究提出并实现了基于用户风险偏好的投资组合推荐系统,该系统能够为用户推荐符合其风险偏好的投资组合。本研究采用基于内容的推荐系统,通过对用户风险偏好和产品特征的衡量,实现针对用户风险偏好的投资产品匹配和推荐。首先,通过用户个人信息衡量用户风险偏好;其次,衡量投资产品的风险水平;最后,将产品风险水平与用户风险偏好相匹配,向目标用户提供投资组合推荐。经过系统开发与案例分析,通过实现对不同风险偏好用户的合理投资推荐,本研究验证了投资组合推荐系统的可用性和有效性。
【学位单位】：中国石油大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F832.51
【部分图文】：

中国石油大学（北京）硕士学位论文网上投资用户具有缺乏相关网上投资知识、投资额小、成本不足以聘用专业投资分析师等特点，因此这一类个人投资者难以选择符合其自身条件的投资产品，导致投资行为效率较低。为了解决用户的投资决策问题，本研究提出并实现了针对这类投资人的投资组合推荐系统，推荐系统从用户偏好和投资产品特征两个角度出发，分别衡量了推荐系统用户的风险偏好以及投资产品的风险水平，通过匹配用户风险偏好与投资产品的风险水平，确定投资组合中产品的种类及权重，并将结果推荐给用户。本文利用计算机编程工具开发了该推荐系统，并收集样本数据验证了系统的可行性和有效性，实现了基于用户风险偏好的投资组合推荐。

- 9 -图 1.2 技术路线图Fig. 1.2 Technology map下面具体说明各部分的技术路线：（1）基于模糊综合评价方法的用户风险偏好分类研究○1 通过文献分析法，确定用户风险偏好的类别。传统的风险偏好分类方法将资人的风险偏好分为三类：风险偏好、风险中性和风险厌恶，这种风险偏好分方法过于粗略，无法正确区分开不同投资人的风险偏好，本研究通过相关文献阅读和调研，重新确定了投资组合推荐系统用户的风险偏好分类。○2 通过网络调研，确定用户风险偏好的评价指标。目前国内外许多大型财经站都可提供投资组合推荐服务，在为用户提供符合其风险偏好的投资组合推荐前，首先要判断并确定用户的风险偏好，本研究调研并梳理了各大财经网站评

第2 章 文献综述第 2 章 文献综述分类方法类即基于用户的属性特征所进行的有效性识别与差异化区法的研究主要集中在传统分类算法、基于软计算的分类中传统分类算法主要包括以下四种：基于关联规则的分类、决策树分类算法以及贝叶斯分类算法。基于软计算的：粗糙集、遗传算法以及神经网络。传统分类算法、基合评价方法的原理如图 2.1-2.2 所示。
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本文编号：2853359