支持向量机在个人理财客户市场细分中的应用研究

发布时间：2020-03-21 16:02

【摘要】：当前我国居民的资产拥有量不断增加,居民的理财需求呈现出多元化、个性化的特征。国内银行理财服务也在由统一化、大众化向层次化、个性化转变。银行引入市场细分理念,将客户市场按照某些指标进行细分,并在此基础上有目标、有选择地推出针对不同客户群体的理财产品。银行按照客户的风险容忍度类型对客户市场进行细分,根据不同的风险容忍度类型的客户群开发理财产品,对降低产品开发成本具有重要意义。 在此背景下,本文将商业银行个人理财客户市场细分作为研究对象,对判别个人投资者风险容忍度类型所需指标及细分技术的选择这两个核心内容进行研究。首先本文详细分析了影响风险容忍度类型的主要因素,经过定性分析选出风险容忍度类型识别备选指标体系;然后设计个人情况表测得备选指标数据,并使用FinaMetrica金融风险容忍度量表测得个人投资者的风险容忍度类型,通过定量分析得到本文的风险容忍度类型识别指标体系。在比较各种细分技术特点及分类准确率的基础上,本文选择基于结构风险最小化的支持向量机方法来构建个人理财客户市场细分模型。在选择合适的核函数的前提下,本文使用5折交叉检验方法确定罚参数及核参数来完成分类实验。本文还结合KNN算法对SVM分类模型进行了改进,并将分类结果与神经网络方法和决策树方法的分类结果进行比较,发现使用改进的SVM分类模型对风险容忍度的分类正确率最高,性能较好。 依据改进的SVM分类模型基于风险容忍度类型识别指标来细分客户群,一方面可以使银行依据所划分客户群的大小进行营销和产品开发,降低理财服务成本,另一方面可以使个人投资者清晰了解自己的风险容忍度类型,为其选择理财产品提供参考。
【图文】：

图 3-1 风险容忍度各类型样本数量统计，本文通过比较不同风险资产占资产总值的比率（即风险容忍度）发现，该比率为 0%的投资者中风险厌恶型的人（即第 2 类）仅占 31.7%，而该比率为大于 0%小于 10%的投资者中风险厌占 43.3%，这与风险容忍度客观测量方法所认为的结论不合（该产与总资产的比值来测量投资者的风险容忍度）。从实际情况考虑，投资者的风险资产占资产总值的比率低并不能者的风险容忍度就比其他比率高的人的风险容忍度低，有可能是未投资风险资产，或者是该类投资通过其他途径可以赚到更多的太多投资风险资产。可见客观测量方法在测量风险容忍度时有一佐证了本文使用主观量表测量结果作为评判风险容忍度类型的关性分析

机可以将问题转化到高维空间求解，方法是选择空间进行内积运算，这样样本数据集在高维空间维空间中的最优超平面，避免直接的高维运算[9最小化的基础上发展起来的，泛化能力比较强，，高维模式识别问题和非线性问题的处理，对于回类型的机器学习应用也比较多[91]。量机分类分类思想想见图 3-1[83]232。图中，实心点和空心点分别代最优分类面，1H 和2H 分别为过各类样本的边界边界，其中， 和 到 的距离相等， 2/ w隔。 和 上的训练样本点就是支持向量。支以最大的分类间正确分开两类样本点[83]。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：F224;F832.2;F274

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本文编号：2593579