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金融知识与家庭投资组合多样性分析

2016-05-30唐怀滨

中国经贸 2016年18期
关键词:多样性

唐怀滨

【摘 要】金融知识与金融市场是有着极大的关系的,金融经济作为经济中的一个重要组成部分,对经济发展有着重要的影响。金融是一个虚拟的行业,对资金有着严格的要求,金融知识也是比较复杂的,金融行业的发展水平是一个国家经济实力的象征,我国在改革开放以来,对金融行业是十分重视的.

【关键词】金融知识;家庭投资组合;多样性

家庭投资组合的多样性至今为止也没有较多的人将这一问题解决清楚,这是一个世界性的难题,因为家庭投资组合会受到金融市场的影响。本文就是针对金融知识和家庭投资组合的多样性进行分析,为相关的研究提供借鉴。

一、变量与模型

1.金融知识水平的衡量

金融知识水平主要包括3个方面的内容:利率、通货膨胀和风险是关系着金融发展的几个主要性因素,这3个因素也是衡量家庭投资组合的主要因素。改革开放让我国金融行业得到了突飞猛进的发展,但是正式由于发展的过快,有些是盲目的借鉴于西方发达国家的制度和发展目标,没有与我国的国情和制度结合,让金融发展受到了严格的限制,现在我国居民对金融知识并不了解,仅仅是停留在表层知识的学习和理解上,对金融行业的发展是十分不利的,金融知识是金融行业发展的基础,只有对金融知识了解透彻,才能对对金融行业的利用产生极大的影响。

从目前的发展来看,仅仅有着1.8%的受访者会对随意问出的金融问题完全的回答出来,这个概率是极小的,全部都没有回答对的比例占了52.7%,仅仅有14.8%的人可以将关于利率的知识回答出来,从这些数据上就可以看出人们对金融知识的了解是十分的少的,如果没有金融知识作为支撑,就无法对整个金融行业有所了解,如果没有对金融行业的发展趋势进行详细的分析,就无法结合实际进行家庭投资组合。我国的金融发展水平与发达国家的金融水平还有着极大的差距。

以下是利用金融知识对金融数据进行具体的分析,现在对金融知识水平的指标进行分析,分析的方式主要是有两种,一种是采用答对一题就加一分,利用加分的方式来进行金融知识水平指标的分析,另一种方式是因子分析法,利用因子来分析家庭金融知识水平,前一种方式有着极大的缺陷,没有将问题与回答的内容结合起来,这样就无法保证准确性,利用因子方式对金融知识水平的指标进行分析;可以满足问题与回答的要求,能够更客观的反应出家庭金融知识水平,因此相对于前一种方法来说,因子法更适合家庭的金融知识水平的分析。

2.风险投资多样性的指标

风险投资的多样性指标是主要有理财、股票、外币、债权等,要想计算出风险投资资产的多样性要使用的方法是:

N表示风险资产种类数量,wi表示各类风险资产在家庭持有的风险资产总额中的比重。多样性指数的范围在[0,1)之间,数值越大表示投资组合越具有多样性,等于0则表示家庭将所有风险投资集中在某一类风险资产上。

(三)股票投资的多样性

股票投资的指数定义为:

α表示股票资产占证券资产的比重,S表示股票的只数。同样可以看出,股票多样性指数在[0,1)范围内。

二、模型的设定

1.有序Probit模型

这种模型在家庭投资组合的研究中是经常被应用的,对模型的设定如下:

如公式3:

其中Risk_kinds表示持有的风险资产种类数(或股票只数);Financial_Literacy是本文关注的反映金融知识水平的指标。X是参考以往研究选取的一系列控制变量。

2.多元线性回归模型

多元线性回归模型是对需要的投资范围在0—1之间,对变量也有着极大的要求,变量必须是连续的,还要使用多样性的指数来研究家庭资产投资组合多样性,利用最小二乘法对整个经济实体进行基本的研究。模型的设定如下所示:

如公式4:

其中Div_index表示投资多样性指数,μ~N(0,σ2)。

三、结果

通过结果可以看出家庭投资组合的多样性是十分重要的,具有着促进的作用,对金融行业的发展是十分的有利的。出现这样的结果是因为金融市场的发展导致中的,而且通过实践,发现家庭投资组合的多样性可以让家庭资产增值。

四、稳健性与内生性检验

1.内生性问题研究

要对工具进行具体的研究,尤其是对内生性问题进行分析,通过图中可以显示出工具变量与原估计是没有差异的。而且不能拒绝假设性问题。

2.检验结果

结果表明:金融知识的变量没有很强的内生性,可以知道家庭投资组合多样性对家庭发展是极其重要的,以上的估计结果是准确的。

五、结论

金融知识与家庭投资组合多样性具有着很大的关联,科学合理的使用金融知识购买风险投资,让投资为家庭赚得更多的收益,但是前提是需要了解金融市场,只有对金融市场有着极大的兴趣,才能让家庭投资获利。因此,要重视金融知识对家庭投资组合的影响,要不断更新金融知识,相互作用,不仅仅是为家庭获利,还能促进金融行业的发展。

参考文献:

[1]崔静雯.大学生金融知识及其影响因素分析[J].现代商贸工业.2016(14).

[2]黄冬.面向网络金融知识服务的模型与方法研究[D].哈尔滨工业大学2015.

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