基于多重對應(yīng)分析的理財人群規(guī)模與最優(yōu)投資行為研究

一、問卷及網(wǎng)絡(luò)問卷的發(fā)放隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，人們不僅意識到財富的價值保護和價值維護，而且認(rèn)識到了財富經(jīng)濟的重要性。從商業(yè)銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變的角度看,中間業(yè)務(wù)是銀行增長最快的業(yè)務(wù),為了獲取更多的利潤,我國絕大多數(shù)商業(yè)銀行已將業(yè)務(wù)發(fā)展重心轉(zhuǎn)移到理財產(chǎn)品方面。同時商業(yè)銀行實施的各種營銷手段也促進了投資者對理財產(chǎn)品認(rèn)可度的增長。本文通過問卷調(diào)查的方式考察了商業(yè)銀行理財產(chǎn)品投資者的理財現(xiàn)狀。在2013年12月15日至2014年1月25日期間,我們采用實地問卷發(fā)放和網(wǎng)絡(luò)問卷發(fā)放相結(jié)合的方法,其中實地問卷發(fā)放地點主要為中國工商銀行江蘇分行營業(yè)部,調(diào)研共回收有效問卷478份;網(wǎng)絡(luò)發(fā)放共回收有效問卷265份。本文通過以中國工商銀行理財產(chǎn)品為例對投資理財行為影響因素的調(diào)查,利用多重對應(yīng)分析,依據(jù)投資個體不同的風(fēng)險承受能力、期望的投資期限、可接受的最低理財金額和理財金額占收入比四個指標(biāo)細(xì)分群體,并分析客戶的性別、學(xué)歷、年齡、職業(yè)、月收入、對理財知識了解程度及投資動機等七個因素對人們投資理財行為是否存在顯著影響及相關(guān)關(guān)系。二、投資者行為的影響因素在決策過程中投資者追求自身利益的最大化是古典經(jīng)濟學(xué)中理性人的假定設(shè)計。由于行為模式具有無偏性,投資者完全有能力在已有市場信息的基礎(chǔ)上做出客觀、準(zhǔn)確的決策。該假設(shè)設(shè)定投資者的投資行為表現(xiàn)為完全理性。但是,這樣完全理性的假設(shè)卻容易在復(fù)雜的現(xiàn)實交易中暴露出缺陷:在理財產(chǎn)品市場中,理性假設(shè)無法為人們的決策行為做出完整解釋;投資者的決策行為也兼具理性與非理性的特征。卞娜等(2013)認(rèn)為,隨著相關(guān)問題研究的發(fā)展,完全理性假設(shè)不能對越來越多的投資者行為做出解釋。一方面,投資者的投資行為會受到性格、情緒等主觀因素影響;另一方面也會受到現(xiàn)有制度、文化環(huán)境等客觀因素的干擾。這兩方面因素的影響會貫穿投資者的整個投資過程以及最終選擇。于是,經(jīng)濟人觀點油然而生。在該理論看來,決策者會被不對稱的市場信息、知識面的限制、計算能力的強弱等因素影響,每個投資者都是根據(jù)其理念及經(jīng)驗進行決策判斷的思維活動的,而不是依據(jù)數(shù)學(xué)和邏輯。姚亞偉(2012)認(rèn)為其原因在于,首先,人在對市場信息的儲存、處理以及分析方面的能力是有限的;其次,市場信息嚴(yán)重不對稱,不完整的或者虛假與滯后的信息易被投資者搜集并利用;再次,由于投資決策的過程較為復(fù)雜,人們在對追逐經(jīng)濟利益的過程中并非所有決策都是以利益最大化為目標(biāo),也會受到多種因素的影響。由此,TverskyandKahneman(1974)提出了前景理論。與理性決策理論中的決策框架不同的是,該前景理論具有表征性的描述性決策框架。該理論展示出了人在現(xiàn)實中的真實決策行為——投資者決策行為的復(fù)雜性和不確定性。相關(guān)研究表明,人們在進行判斷決策時偏好運用啟發(fā)法,而這種方法就是造成系統(tǒng)認(rèn)知偏差的原因。在現(xiàn)實中,還有確定性效應(yīng)、孤立效應(yīng)、反射效應(yīng)等偏差,都是傳統(tǒng)的理性假設(shè)無法做出解釋的。這些偏差表示出投資者的非理性行為特征以及其行為存在許多偏離傳統(tǒng)最優(yōu)行為的決策偏差。絕大多數(shù)理論認(rèn)為,每個投資者會認(rèn)真考慮所有可用的市場交易信息,在理性分析與判斷后做出投資決策。但事實卻是經(jīng)濟學(xué)家提出的建議購買和持有的市場投資組合不被許多投資者采納。卞娜等(2013)認(rèn)為在經(jīng)濟學(xué)界,普遍觀點認(rèn)為投資者的行為源于外在影響;在心理學(xué)界則認(rèn)為決定投資者行為的主要因素是內(nèi)在激勵,也就是投資者的行為容易受到自身偏好、理念以及信息質(zhì)量等因素的影響。綜上所述,我們可以從內(nèi)因和外因兩個方面來剖析投資者的投資行為相關(guān)性影響因素。投資者在進行決策時受到性格、知識面、經(jīng)驗等內(nèi)部個體差異等方面的干擾為內(nèi)因;信息、法律政策等涉及外部刺激的干擾為外因。當(dāng)前,公認(rèn)的投資者決策行為探究模式已經(jīng)不再單純從心理學(xué)或者經(jīng)濟學(xué)進行考察,而是從多個角度將兩者進行結(jié)合。(一)相互依存與投資動機在理財產(chǎn)品市場中,投資者做出的判斷決策往往依據(jù)其主觀的偏好,也就是說投資者對市場變化趨勢所做的決策是大多是主觀估計或者心理評價。郝悅、杜躍平(2010)認(rèn)為一些相互依存變量會影響到這個投資過程,同時其也會被雙重精神系統(tǒng)所驅(qū)動;這同時也是投資者與環(huán)境互動的結(jié)果。這些因素導(dǎo)致投資者不自覺地運用各種可能的啟發(fā)式檢測,并表現(xiàn)出行為偏差。一般情況下,投資者會理智盡力地做出最好的選擇。但至于投資動機,又易變成依賴于興趣與投機的狀態(tài)。由此可見,投資者本身的個性偏好與感情色彩等認(rèn)知偏差都會對投資者決策結(jié)果造成影響。(二)具體市場的風(fēng)險投資者的交易行為會受其對風(fēng)險的態(tài)度或?qū)︼L(fēng)險的敏感的影響?，F(xiàn)有的理論普遍根據(jù)投資者的風(fēng)險規(guī)避程度,將投資者分為風(fēng)險厭惡者、風(fēng)險追求者和風(fēng)險中立者三類。不同投資者對風(fēng)險的規(guī)避程度具有差異性,即便同一投資者在面對不同的環(huán)境時也會采取不同的規(guī)避手段。根據(jù)TverskyandKahneman(1974)的前景理論,人們會在獲取收益時表現(xiàn)出風(fēng)險規(guī)避;然而在面對損失時表現(xiàn)出愿意承擔(dān)風(fēng)險,即損失的痛苦遠遠大于收益的快樂。在理財產(chǎn)品市場中,市場風(fēng)險情況易受商業(yè)銀行所披露的理財產(chǎn)品信息的數(shù)量與質(zhì)量影響,信息的數(shù)量越多、質(zhì)量越好,投資者承擔(dān)的風(fēng)險就相對越小。所以,投資者在尋找投資主體時,往往傾向于關(guān)注信息數(shù)量多、質(zhì)量上乘并有風(fēng)險規(guī)避機會的理財產(chǎn)品。(三)經(jīng)驗助力金融東南角對于機構(gòu)投資者、共同基金投資者以及保險公司等專業(yè)人士來說,更專業(yè)與更為豐富的經(jīng)驗可幫助其金融分析師團隊對理財市場信息進行詳盡的分析與決策,其投資行為往往也更主動;而對于個人投資者而言,專業(yè)知識與相關(guān)技能較為缺乏、投資經(jīng)驗相對有限,一般難以從專業(yè)與宏觀的視角進行詳盡的分析,自然大大降低了判斷決策行為的科學(xué)性。(四)信息對投資者決策的影響B(tài)ondtWFMandThalerR(1985)認(rèn)為在理財產(chǎn)品市場中,投資者的決策行為會受到信息的發(fā)布內(nèi)容等因素的影響。此外,投資者還會對信息產(chǎn)生過度反應(yīng)并在交易時發(fā)生非理性行為,可見,信息不僅能影響投資者的情緒,還能夠間接影響投資者的決策。投資者在決策時更傾向于重視近期數(shù)據(jù),甚至?xí)π碌睦碡斝畔⒎磻?yīng)過度。大多數(shù)投資者會在對大量財務(wù)、非財務(wù)信息整合、分析后做出投資決策。從宏觀角度來看,理財產(chǎn)品市場近期的整體表現(xiàn)也會對投資者決策產(chǎn)生較大的影響。所以,商業(yè)銀行可通過對信息披露的方式對投資者進行良性引導(dǎo)。三、風(fēng)險獲取能力及期望投資期限分布本文研究不同人群在中國工商銀行理財產(chǎn)品上的投資行為差異,即人們在中國工商銀行理財產(chǎn)品上的投資行為是否受到人們的屬性特征因素影響,以及各因素的影響大小如何。首先根據(jù)風(fēng)險承受能力、期望的投資期限、可接受的最低理財金額和理財金額占收入比四個指標(biāo)衡量人們的在中國工商銀行投資理財行為。經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),在風(fēng)險承受能力上,人們在理財產(chǎn)品上的風(fēng)險承受能力大多集中在不虧損,有收益,其中近三成的人認(rèn)為收益率至少要不低于銀行存款利率(占27.7%)。而只有近兩成人可以接受一定比例的虧損(占19.9%)。在可接受的最低理財金額上,絕大多數(shù)人可以接受的最低理財金額在10萬元及以下(占93.8%),其中可接受5萬元以下的接近四成(占37.6%)?？山邮?0萬元以上的理財金額的人只有不到一成(占6.2%)。在期望的投資期限上,半年以內(nèi)、半年到一年及一年以上三個期限的人群均有一定比例,其中投資期限在半年到一年的人群相對較多(占44.8%)。在預(yù)期投資的理財金額占收入比重上,一半以上的人群打算投資收入的10%—20%(占50.3%)。不過,也有較少人群愿意投資收入的一半以上(占5.4%)(詳見表1)。(一)多重對應(yīng)分析在研究不同因素對人們投資理財行為影響之前,首先需要對人們理財行為進行細(xì)分。人群細(xì)分主要根據(jù)上述四個指標(biāo),由于四個指標(biāo)均為定序?qū)傩?因此不能通過傳統(tǒng)的聚類分析進行人群劃分。本文通過多重對應(yīng)分析方法對人群進行劃分,該方法不僅適合多個分類變量分析,并且相對于對數(shù)線性模型這些專業(yè)建模方法結(jié)果更加簡單直觀。另外,該方法通過了解各變量之間的關(guān)聯(lián)對人群進行劃分,本文正是基于此選用該方法。在進行多重對應(yīng)分析之前,首先通過spearman相關(guān)分析簡單判斷風(fēng)險承受能力、期望的投資期限、可接受的最低理財金額和理財金額占收入比四個指標(biāo)之間是否存在顯著相關(guān)性。結(jié)果顯示:四個指標(biāo)之間均存在顯著的正相關(guān)性(p<0.05),因此可以通過這四個指標(biāo)進行多重對應(yīng)分析。其中,可接受的最低理財金額與理財金額占收入比重相關(guān)性最強,達到0.475,而期望的投資期限與風(fēng)險承受能力的相關(guān)性最弱,只有0.077(詳見表2)。從多重對應(yīng)分析結(jié)果可知,兩個維度的冠量分別為0.510和0.355。在第一個和第二個維度上,可接受的最低理財金額和理財金額占收入比重兩個指標(biāo)均有較好的區(qū)分度,期望的投資期望區(qū)分度相對較低。而風(fēng)險承受能力在兩個維度的區(qū)分度均最低,說明該變量對人群細(xì)分貢獻程度不高(詳見表3和表4)。根據(jù)多重對應(yīng)分析圖形遵從的原則,將人群劃分為四類:(1)預(yù)期投資金額占收入比重為10%以下,投資期限為半年以內(nèi),可接受的最低理財金額為5萬元以下,理財承受能力為本金不虧損。根據(jù)指標(biāo)取值特征,將該類人群命名為短期小額中等風(fēng)險投資者。(2)預(yù)期投資金額在20萬元及以上,投資金額占收入比重為20%及以上,可承受的風(fēng)險為本金虧損超過10%。根據(jù)指標(biāo)取值特征,將該類人群命名為長期高額低風(fēng)險投資者。(3)可接受的最低投資金額為5萬元,投資期限在半年到一年,預(yù)期投資金額占收入比重在10%—20%,可承受的風(fēng)險不低于預(yù)期收益。根據(jù)指標(biāo)取值特征,將該類人群命名為中期小額高風(fēng)險投資者。(4)可接受的最低投資金額為10萬元,投資期限也在半年到一年,預(yù)期投資金額占收入比重在10%以下,可承受的風(fēng)險不低于銀行同期存款利率。根據(jù)指標(biāo)取值特征,將該類人群命名為中期小額中等風(fēng)險投資者。(二)logistic回歸分析根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)將人群劃分為四類,發(fā)現(xiàn)每類短期小額中等風(fēng)險投資者、長期高額低風(fēng)險投資者、中期小額高風(fēng)險投資者和中期小額中等風(fēng)險投資者四類人群數(shù)分別為35、140、15和1,由于低于30個樣本在統(tǒng)計上不屬于大樣本,在統(tǒng)計分析時誤差會很大,產(chǎn)生假結(jié)論。因此本文將第1、3、4類共三類人群合在一起,重新命名為中短期小額中高風(fēng)險投資者,這類人群的投資理財行為主要是投資期限在1年以內(nèi),可承受的最低投資金額為10萬元,投資占收入比重在20%以下,可承受的風(fēng)險能力在不低于銀行同期利率即可?；谏鲜龇治?得到人們投資理財行為。接下來將分析人們的性別、學(xué)歷、年齡、職業(yè)、月收入、對理財知識了解程度及投資動機七個因素對人們投資理財行為是否存在顯著影響。由于自變量與因變量屬性均屬于定序以下,因此本文選擇Logistic回歸模型進行分析。將投資理財行為作為因變量(其中0表示中短期小額中高風(fēng)險投資者,1表示長期高額低風(fēng)險投資者),將七個因素作為自變量,建立二元Logistic回歸模型。在進行Logistic回歸分析之前,需要對七個自變量每個類別人數(shù)進行處理,避免出現(xiàn)某個類別數(shù)過少(少于20人),從而影響模型擬合優(yōu)度。因此經(jīng)分析做出以下處理:學(xué)歷中初中及以下(10人)和高中或中專(43人)合并為高中及以下、碩士(26人)和博士(4人)合并為碩士及以上;年齡中46—60周歲(50人)和60周歲以上(4人)合并為46周歲及以上;職業(yè)變量舍去待業(yè)或離休(11人)和其他職業(yè)(2人)兩類人;對理財產(chǎn)品了解程度中不了解不感興趣的(16人)和不了解但感興趣的(79人)合并為不了解;投資動機(該變量為多選題,因此直接將每個選項作為虛擬變量)中舍去其他動機的人群。基于上述處理完成以后,分別將自變量和因變量帶入Logistic回歸模型中,運用前進法(forwardWald),α入=0.10,α出=0.15。對自變量作Wald或記分檢驗(scoretest),回歸方程作擬合優(yōu)度χ2值檢驗、-2倍的對數(shù)似然函數(shù)值、Cox&SnellR2以及NagelkerkeR2檢驗,P值小于0.05差異有統(tǒng)計學(xué)意義。經(jīng)SPSS17.0分析得到結(jié)果如表5和表6。結(jié)果顯示:共進行六步得到理想模型。共進入學(xué)歷、月收入、投資動機(獲取資產(chǎn)的穩(wěn)定增值)和投資動機(獲取高額投資收益)四個自變量。模型的判斷正確率從75.8%提升到82%,可見隨著自變量的不斷進入模型,模型的分類能力在不斷提高,模型越來越理想。另外從χ2值、-2倍的對數(shù)似然函數(shù)值、Cox&SnellR2以及NagelkerkeR2值可以發(fā)現(xiàn),χ2值對應(yīng)的概率P值都小于顯著性0.05,表明每步的模型都有統(tǒng)計學(xué)意義;-2倍的對數(shù)似然函數(shù)值不斷減小,Cox&SnellR2和NagelkerkeR2值不斷增大,并且越來越接近于1,都說明Logistic模型越來越理想。從Logistic回歸模型的參數(shù)檢驗結(jié)果可知:在0.05的顯著性條件下,學(xué)歷、月收入、投資動機對人們的理財投資行為存在顯著的影響(p<0.05)。而性別、年齡、職業(yè)、對理財知識的了解程度等變量均對人們的理財投資行為不存在顯著影響(p>0.05)。具體來看:在學(xué)歷上,相對于碩士及以上的高學(xué)歷人群,本科及以下學(xué)歷人群選擇長期高額低風(fēng)險投資的概率明顯較高。其中高中及以下學(xué)歷、大?；虮究茖W(xué)歷選擇長期高額低風(fēng)險投資者的概率分別是碩士及以上學(xué)歷人群的3.131、13.342倍,可以發(fā)現(xiàn)大?；虮究茖W(xué)歷人群為長期高額低風(fēng)險投資的主要人群。在月收入上,隨著收入減少,選擇長期高額低風(fēng)險投資的概率也隨之降低。相對于月收入在1萬元以上的人群,沒有收入的人群選擇長期高額低風(fēng)險投資的概率最低,平均是月收入1萬元以上人群選擇長期高額低風(fēng)險投資概率的0.017倍。在投資動機上,有獲取資產(chǎn)穩(wěn)定增值和獲取高額投資收益兩種動機的人群均比沒有這兩種動機的人,選擇長期高額低風(fēng)險投資概率要高,分別是沒有這兩種動機的12.615和9.106倍?？梢姭@取資產(chǎn)穩(wěn)定增值動機對人們投資理財行為的影響要大于獲取高額投資收益動機。四、金融市場的建議(一)商業(yè)銀行的市場分析和市場細(xì)分方面仍不多意識與“以市場細(xì)分為依據(jù)”的產(chǎn)品創(chuàng)新意識,明確市場定位,提供差異化、個性化的服務(wù)我國銀行業(yè)長期以來都是在政府的指導(dǎo)和管理下進行分業(yè)經(jīng)營,在商業(yè)化改革之后,價格競爭逐漸放開,市場競爭加劇,而銀行沒有及時轉(zhuǎn)變營業(yè)思想,仍保持著原來的以銀行為中心的運營模式。這就造成了眾多商業(yè)銀行針對同一目標(biāo)群體、同一客戶扎堆進行“無差別營銷”。其根本原因在于:銀行未根據(jù)本行特點及市場需求進行有效的市場分析和市場細(xì)分。這一現(xiàn)象無疑會導(dǎo)致銀行營銷成本的提高和金融服務(wù)質(zhì)量的下降,因此,必須加強“以客戶為中心”的個人理財產(chǎn)品營銷意識與“以市場細(xì)分為依據(jù)”的產(chǎn)品創(chuàng)新意識,細(xì)分市場,明確本行的市場定位,為客戶提供期限多元,風(fēng)險度多元、投資起點多元的差異化服務(wù),才能爭取在銀行業(yè)國內(nèi)外市場競爭都愈演愈烈的環(huán)境中生存并發(fā)展。王富華、賀亮(2009)建議同時建立客戶資料庫,加強客戶關(guān)系管理,分析客戶的行為模式和需求,不斷培育和挖掘客戶的潛在要求,開發(fā)更符合客戶切實需求的更人性化的服務(wù)和產(chǎn)品。(二)培育優(yōu)良的個人產(chǎn)品設(shè)計品