基于LightGBM和SHAP方法的居民投资风险偏好的实证分析 |
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作者姓名: | 祝起祾 苟小菊 |
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作者单位: | 中国科学技术大学管理学院 |
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摘 要: | 作为金融产品市场的重要客户群体,居民投资者的风险偏好在很大程度上决定了其对不同风险收益特征的金融产品的需求。文章利用LightGBM模型和SHAP方法对2017-2019年中国金融调查数据进行实证分析,基于高维特征充分挖掘居民风险偏好的影响因素及其影响机制。结果显示,年龄、金融素养、家庭收入和收入的跨期变动影响显著,其中年龄和金融素养的影响最为重要,年龄和居民投资风险偏好存在负向关系,而金融素养的提升会抬升风险偏好水平,收入对风险偏好的影响则较为复杂,存在非线性特征。
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关 键 词: | 机器学习 数据挖掘 LightGBM模型 风险偏好 SHAP方法 |
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