11、投资者风险承受能力与智能投顾：机器学习的应用探索

投资者风险承受能力与智能投顾：机器学习的应用探索

在金融投资领域，准确评估投资者的风险承受能力至关重要，它是投资组合管理过程中资产配置和再平衡的关键输入。传统的风险评估方法主要依赖风险承受能力问卷，但这些问卷存在诸多问题，如易受投资者行为偏差影响、难以实现投资管理过程的自动化等。本文将探讨如何利用机器学习来解决这些问题，构建基于监督回归的模型预测投资者的风险承受能力，并开发智能投顾仪表盘实现投资组合管理过程的自动化。

1. 问题定义

在本次研究中，我们使用监督回归框架，预测变量是个人的“真实”风险承受能力，预测因子变量则是个人的人口统计学、财务和行为属性。所使用的数据来自美联储委员会进行的消费者金融调查（SCF），该调查涵盖了2007年（危机前）和2009年（危机后）同一组个人的家庭人口统计、净资产、金融和非金融资产等信息，有助于我们了解2008年全球金融危机后每个家庭的资产配置变化。

2. 准备工作：加载数据和Python包

• 加载Python包 ：标准Python包的加载细节可参考之前的案例研究，更多详细信息可查看本次案例研究的Jupyter笔记本。
• 加载数据 ：使用以下代码从消费者金融调查中加载数据并查看数据形状。

import pandas as pd

# load dataset
dataset = pd.read_excel('SCFP2009panel.xlsx')

# 查看数据大小
print(dataset.shape)