人口老龄化对家庭金融资产配置的影响

发布时间：2017-11-02 07:27

  本文关键词：人口老龄化对家庭金融资产配置的影响

  更多相关文章： 人口老龄化 家庭金融资产配置 Tobit模型 Logistic模型

【摘要】：人口老龄化是当今世界普遍需要面对的巨大挑战之一。中国在2000年就已经步入老龄化阶段,而且发展十分迅速。中国老龄人口占全球老龄人口20%以上,如此严峻的考验对中国经济的发展影响巨大。人口老龄化这一问题势必会影响中国家庭的人口结构、经济状况,也会对家庭居民金融资产配置产生影响。正是在这个背景下,本文基于当前中国人口老龄化和家庭金融资产配置的现状为立足点,通过理论和实证分析相结合的方法,分析人口老龄化对家庭金融资产配置的具体影响。本文首先对人口老龄化、家庭金融资产配置相关理论进行细致的总结,并通过理论分析了两者之间的关系。然后结合我国当前的宏观数据,阐述中国人口老龄化和家庭金融资产配置的基本现状。这一部分一方面分析当前我国人口老龄化问题的严重程度,另一方面分析目前中国家庭金融资产配置的基本结构。最后的核心部分选取中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据库中的2011年全国基线调查与2013年全国跟踪调查作为研究样本,采取微观数据,建立Tobit模型和Logistic模型分析中国家庭金融配置选择的影响因素,特别是由抚养比所反映出的家庭结构变化对家庭金融资产配置的影响。最终得出结论:人口老龄化对家庭金融资产配置具有显著的影响。随着老龄化程度的升高,家庭对金融资产总额配置相应增加,家庭对货币资产的配置更倾向于选择储蓄和非持有现金的方式。老年人具有一定的财富积累,存在利用资产进行分散投资风险资产的意愿。少儿抚养比高的家庭在金融资产配置上有着较低的风险偏好,有养老金的家庭有更大的风险承受能力,而多子女家庭则呈现出了较高的风险规避性。针对实证结果,文章最后给予了应对老龄化及家庭金融资产配置问题一些政策建议:完善养老金体系,创造良好家庭投资条件;发展多层次投资渠道,拓宽金融服务;创新与实际结合,着力开发老龄金融产业。
【关键词】：人口老龄化 家庭金融资产配置 Tobit模型 Logistic模型
【学位授予单位】：湘潭大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：C924.24;F832
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 目的和意义10
• 1.3 文献综述10-15
• 1.3.1 国外文献综述10-13
• 1.3.2 国内文献综述13-15
• 1.3.3 文献评述15
• 1.4 研究方法15
• 1.5 研究内容与框架15-17
• 1.6 研究的创新点17-18
• 第2章 人口老龄化与家庭金融资产配置关系的理论基础18-27
• 2.1 人口老龄化相关理论18-20
• 2.1.1 人口转变理论18-19
• 2.1.2 人口惯性理论19-20
• 2.2 家庭金融资产配置相关理论20-23
• 2.2.1 流动性偏好理论20-21
• 2.2.2 预防性储蓄理论21
• 2.2.3 合理预期理论21-22
• 2.2.4 生命周期理论22-23
• 2.3 人口老龄化与家庭金融资产配置关系23-27
• 2.3.1 生命周期储蓄理论23-24
• 2.3.2 生命周期投资理论24-27
• 第3章 我国人口老龄化与家庭金融资产配置的现状和分析27-39
• 3.1 中国人口老龄化概况27-31
• 3.1.1 中国人口老龄化的现状27-28
• 3.1.2 中国人口老龄化的特点28-31
• 3.1.3 中国人口老龄化的成因31
• 3.2 中国家庭金融资产配置概况31-39
• 3.2.1 中国家庭金融资产配置的现状31-35
• 3.2.2 我国家庭金融资产配置特点及成因35-39
• 第4章 人口老龄化与家庭金融资产配置关系的实证分析39-62
• 4.1 样本选取与数据来源39
• 4.2 变量说明39-40
• 4.3 模型设定40
• 4.4 描述性统计分析40-45
• 4.5 基本回归分析45-53
• 4.5.1 家庭金融资产总额影响因素的回归分析45-47
• 4.5.2 现金占金融资产比重影响因素的回归分析47-48
• 4.5.3 存款占金融资产比重影响因素的回归分析48-50
• 4.5.4 风险金融资产比重影响因素的回归分析50-51
• 4.5.5 是否持有股票资产影响因素的Logistic回归分析51-53
• 4.6 交叉项回归分析53-58
• 4.6.1 子女数量对老年人口抚养比与金融资产配置调节效应分析53-56
• 4.6.2 养老金对老年人口抚养比与金融资产配置调节效应分析56-58
• 4.7 区分不同家庭形态的回归分析58-62
• 第5章 结论与展望62-65
• 5.1 研究结论62-63
• 5.2 政策建议63-64
• 5.3 研究展望64-65
• 参考文献65-68
• 致谢68-69
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果69

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本文编号：1130578