扬州市城镇居民家庭金融资产投资选择

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1、扬州市城镇居民家庭金融资产投资选择[提要]随着扬州市金融市场的发展和家庭财富的增加,居民参与金融市场投资的实践也越来越多,对金融决策分析方法的需求也日益迫切。本文在统计收集扬州市城镇居民数据基础上,基于层次分析法对居民家庭金融资产投资进行研究,给出投资选择顺序等相关建议。关键词:金融资产;投资;选择;扬州基金项目:教育部人文社会科学研究青年基金项目(项目编号:14YJC790143);扬州大学商学院研究生科技创新工程基金阶段性研究成果(项目编号:SXYYJSKC201415)中图分类号:F83文献

2、标识码:A收录日期:2015年3月27日一、引言8自Campbell在2006年美国金融学年会上首次提出将家庭金融作为一个独立的金融研究方向以来,家庭金融理论研究逐步兴起,有关家庭金融选择与投资的理论也不断增多。于蓉(2006)、何秀红、戴光辉(2007)、骆祚炎(2008)等从宏观和微观等不同角度论证了居民金融资产选择的影响因素,并给出了相关建议。但现有研究主要集中在理论研究方面,仅从第三者角度针对居民进行资产选择做出了方向性指导,而针对居民金融投资的切身性实践方法选择方面的研究鲜有所见。本文在

3、采用扬州市城镇居民金融投资实践数据的基础上进行方法探索,具有重要的现实意义。随着金融产品的日益丰富和居民生活水平的提高,家庭投资理财意识日益增强,家庭金融实践得到了快速发展。据统计,2012年扬州市城镇居民人均金融资产8.21万元;储蓄存款占比32.56%,有价证券23.84%,保险24.38%。2013年扬州城市居民人均可支配收入达到30,690元,其中有37.8%用于储蓄和投资。居民在进行消费与储蓄决策的同时,也日益面临着金融资产的投资选择问题。面对股票、基金、债券、金融理财产品等繁多的选择时

4、,如果缺少科学的实践方法,投资者很难做出真正符合自己意愿的选择。在收益率、风险性、流动性这个相互制约、相互影响的复杂系统当中,很难用绝对定量的方式进行描述,为了避免决策的盲目性和定性分析的主观性,层次分析法提供了一条很好的将半定量、半定性问题转化为定量问题的解决方法,有效帮助居民理清思维逻辑,做出合理选择。二、金融资产投资选择分析通过调查统计,运用层次分析法对扬州市城镇居民家庭金融资产投资进行一般性分析。针对个体投资者,可根据个人接受的准则进行模型构建,得出个性投资方案。8(一)数据来源与基本描述

5、。通过问卷调查形式获得扬州市参考数据,问卷采用随机抽样的方法,尽可能获得不同特征城镇人群的资产选择状况。共发198份问卷,实际收回有效问卷184份。问卷基本采用YAAPH软件自动生成格式,内容均为双因素比较评分题,按1~9比例标度赋值打分,标度1,3,5,7,9对应于两因素相比为同等重要、略为重要、比较重要、非常重要和绝对重要,而2,4,6,8表示两判断之间的中间状态对应的标度值。本文模型采用的是相同条件下出现频率最高的赋值分(频率相同的取中间值)。(表1)由表1可见,调查对象中性别比例基本持平,

6、男性占51%,女性占49%;各年龄段人数基本协调,26~35岁的青年全体占32%,36~55岁的中年群体占35%,56~75岁的老年群体占33%。问卷覆盖范围广,具有代表性。87%的人倾向于低风险投资,68%的人倾向于强流动性投资,86%的人倾向于高收益性投资。其中,低风险投资者中,老年群体占比最高,为36%;强流动性投资中,青年群体占比最高,为41%;高收益性投资者中,中年群体占比最高,为35%。青年男性最注重资产的流动性和收益性,中年男性最注重资产的收益性,老年男性最注重资产的安全性;青年女性

7、最注重资产的收益性,中年和老年女性最注重资产的安全性。8分析可得,扬州市城镇居民更倾向于风险小、流动性强、收益率高的投资选择组合,其中不同年龄和性别群体也显示出不同的投资偏好。青年群体倾向于高风险、高收益、高流动性的“三高”投资,而老年群体更注重于资产的安全性,中年群体则注重资产的稳定收益性。男性较女性而言具有更大的风险承受能力,更强的流动性需求,女性投资显得更加稳健。(二)准则确立。金融资产投资需要综合考虑投资风险、收益和流动性。一般来说,高风险会带来高收益,收益高则会导致弱流动性和低安全性。单

8、方面考虑任何一个要素所做出的决策都是片面的,各种经济因素相互影响、相互制约,这也就导致了家庭之间由于偏好的不同而产生投资准则和结果不同。由表1分析可得,大部分居民倾向于风险性小、流动性强、收益率高的组合,这也大致代表了扬州市城镇居民的一般性投资偏好。所以模型准则层确定为三个:风险性小、流动性强、收益率高。(三)建立递阶层次结构模型。根据“风险性小、流动性强、收益率高”准则,以及“银行储蓄、股票和基金、债券、金融理财产品”四个主要投资方案,建立AHP模型。(图1)(四)根据因素的重要

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