机器学习在家庭金融中的应用研究.pdf

【机器学习在家庭金融中的应用】 家庭金融作为微观金融的重要组成部分，近年来逐渐成为学术界关注的焦点。本文由集美大学财经学院的陈晗涛撰写，探讨了机器学习方法在家庭金融研究中的实用性，特别是在家庭风险金融资产投资决策中的应用。文章首先采用Probit模型分析影响家庭投资风险金融资产的因素，然后建立决策树模型来深入理解这些因素如何影响家庭的决策。 Probit模型的运用揭示了家庭收入是决定家庭是否投资金融资产的首要因素。这一发现强调了收入水平在家庭财务决策中的核心地位。接着，作者构建的决策树模型对未来的预测准确性达到了92.7%，显示出机器学习在预测和理解家庭金融行为上的显著优势。 家庭负债在家庭跨期消费决策中扮演着关键角色，但不同家庭的借贷决策存在显著差异。传统的Tobit统计模型可能无法准确捕捉到负债决策的复杂性，因此，文章引入了机器学习中的决策树模型。决策树通过信息熵和信息增益来衡量和优化分类效果，能够更好地识别和解释影响家庭负债和风险金融资产配置的多元因素，如户主年龄、家庭收入、地理位置和风险态度等。 家庭风险金融资产指的是高风险、高收益的投资产品，例如股票和金融衍生品。由于家庭通常倾向于较低风险，这类资产在家庭资产配置中的比例相对较小。通过对2011年和2015年的中国家庭金融调查数据进行分析，决策树模型揭示了不同家庭特征和负债特征如何影响风险金融资产的持有情况。 总结来说，这篇论文表明机器学习，尤其是决策树模型，为理解和预测家庭金融行为提供了一种强大工具。它能够处理复杂的关系，提高预测精度，从而为家庭金融领域的研究提供了新的思路和方法。未来的研究可以进一步探索其他机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，以深化对家庭金融决策的理解。此外，结合大数据和实时数据分析，机器学习在家庭金融中的应用有望更加广泛和深入，为金融机构和个人投资者提供更精准的决策支持。