本文關(guān)鍵詞：證券市場風險偏好的測度：世界18個國家與地區(qū)實證

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【摘要】：風險偏好對決策的制定有著至關(guān)重要的影響,準確的認識風險偏好能夠幫助我們合理地制定計劃,降低風險、提高收益。大部分學者對其的研究主要是基于理性人假設(shè)和效用理論值為基礎(chǔ)以效用理論值為基礎(chǔ),以期望損益值為評價標準來進行的。目前的測度大多數(shù)以個體、集體或單地區(qū)為研究對象,缺乏對較大樣本多國家與地區(qū)的橫截面比較,也缺乏風險偏好相應的影響因素的相關(guān)研究。本文擬以18個國家與地區(qū)為研究對象,立足于股票和債券市場以及不同利率市場的背景下,測度了各國家與地區(qū)的風險偏好系數(shù),并進行分類和比較。然后通過對65歲和65歲以上人口(占總?cè)丝诘陌俜直?、城鎮(zhèn)人口(占總?cè)丝诘陌俜直?、人均GDP(現(xiàn)價美元)、高等院校入學率(占總?cè)藬?shù)的百分比)、總失業(yè)人數(shù)(占勞動力總數(shù)的比例)等影響因素進行識別與實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn),第一,18個國家與地區(qū)的風險偏好水平差距較大,歐洲地區(qū)的總體風險偏好水平比亞洲地區(qū)的風險偏好水平要高,國家與地區(qū)間的風險偏好與人均GDP、總失業(yè)人數(shù)(占勞動力總數(shù)的比例)呈正相關(guān),說明當人均GPD、總失業(yè)人數(shù)比例增高時,這個地區(qū)的人更喜歡持有風險資產(chǎn);風險偏好與城鎮(zhèn)人口(占總?cè)丝诘陌俜直?呈負相關(guān),說明一個地區(qū)越往城鎮(zhèn)化發(fā)展,此地區(qū)的人對風險越厭惡;而與65歲及65歲以上人口(占總?cè)丝诘陌俜直?、高等院校入學率(占總?cè)藬?shù)的百分比)無關(guān)。其中,總失業(yè)人數(shù)(占勞動總數(shù)的比例)對風險偏好的影響程度最大。
【關(guān)鍵詞】：風險偏好 風險偏好度量 Markowitz均值-方差模型 影響因素
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F831.51
【目錄】：

• 摘要3-5
• abstract5-8
• 1 引言8-13
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究目的9
• 1.3 研究意義9-10
• 1.4 研究內(nèi)容與方法10-11
• 1.5 論文的結(jié)構(gòu)安排11-12
• 1.6 主要創(chuàng)新點12-13
• 2 文獻綜述13-27
• 2.1 風險偏好理論綜述13
• 2.2 風險偏好的度量研究綜述13-22
• 2.2.1 國外風險偏好的度量研究綜述14-21
• 2.2.2 國內(nèi)風險偏好的度量研究綜述21-22
• 2.3 風險偏好的影響因素研究綜述22-27
• 2.3.1 國外風險偏好的影響因素研究綜述22-25
• 2.3.2 國內(nèi)風險偏好的影響因素研究綜述25-27
• 3 風險偏好的測度模型與結(jié)果27-39
• 3.1 Markowitz模型的基礎(chǔ)理論27-29
• 3.2 風險偏好測度模型設(shè)計29-30
• 3.3 18個國家與地區(qū)風險偏好測度30-32
• 3.4 風險偏好系數(shù)描述性統(tǒng)計32-38
• 3.4.1 總體樣本的風險偏好描述性統(tǒng)計32-35
• 3.4.2 歐洲與亞洲的風險偏好描述性統(tǒng)計35-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 4 風險偏好影響因素的實證分析39-53
• 4.1 影響因素識別39-43
• 4.1.1 年齡39-40
• 4.1.2 城鎮(zhèn)化40-41
• 4.1.3 財富情況41-42
• 4.1.4 教育水平42
• 4.1.5 就業(yè)42-43
• 4.2 相關(guān)因素的統(tǒng)計分析43-46
• 4.2.1 數(shù)據(jù)的選擇43-45
• 4.2.2 描述性統(tǒng)計45-46
• 4.3 計量模型的建立與篩選46-51
• 4.3.1 模型設(shè)定46-48
• 4.3.2 模型篩選48-51
• 4.4 混合模型的計量及結(jié)果51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 5 研究結(jié)論與展望53-57
• 5.1 結(jié)論53-54
• 5.2 政策與建議54-56
• 5.3 研究局限與展望56-57
• 參考文獻57-62
• 附錄62-68
• 致謝68-69
• 攻讀學位期間主要科研成果69

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