基于個人偏好理論的金融理財市場統計分析

陳思含+張肇耕

[摘要]鑒于理財產品存在的廣泛市場空間，商業銀行掌握消費者偏好開發出適合的理財產品顯得尤為重要。文章在各類相關文獻研究的基礎上，通過聯合分析的方法，運用統計軟件對消費者的偏好結構分析及對由正交試驗設計得出的虛擬理財產品進行市場預測，為商業銀行推出有競爭力的理財產品提供參考。最后對聯合分析的應用進行了推廣并得出結論。

[關鍵詞]理財產品；聯合分析；產品特征；市場預測

1引言

隨著我國經濟的發展，人們對理財的作用和功能越來越重視。而其中商業銀行是大眾理財的主要選擇對象。為使理財產品有更加廣闊的市場，就需要對產品特性及其組合進行深入研究，以實現在影響消費者購買決策中產生最顯著的效用。人們希望在產品特性與效用之間建立起一種關系來對產品特性的效用進行明確的數量化解釋，而且當產品的某種潛在特性組合得以確定后，其效用也可以預測。

本文通過聯合分析的方法對理財產品進行分析，運用統計軟件SPSS得出產品特性的效用函數后，對理財產品的市場前景進行預測分析并尋求各產品特性的最適組合。

2聯合分析在理財產品市場預測中的應用

2.1確定理財產品的屬性與屬性水平

本文針對理財產品的各種屬性以及查閱相關文獻后挑選出最具代表性的四種屬性及其相應水平如下表：

2.2正交設計與產品模擬

本文選擇的理財產品的屬性有4種，每個屬性下均有3個水平，若是全部組合，則共有81種組合，讓被調查者對81種組合打分實在過于困難，因此通過正交試驗設計的方法，挑出具有代表性的9種組合產品。

2.3對虛擬產品進行打分評價

建立產品卡片之后，每一個卡片就成了一種購物的選擇，同時要通過問卷調查的數據收集方式了解顧客對產品的愛好選擇，1～9表示購滿意愿的強烈程度。

假設某個被調查者對9種虛擬理財產品的購買意愿程度如表3所示，可基于此作進一步分析。

2.4屬性效用的計算

通過統計軟件SPSS的聯合分析CONJOINT模塊進行分析，得到各屬性及其水平效用值。

觀察上表，首先對聯合分析進行擬合優度檢驗，這里采用Pearson的R檢驗和Kendall的tau檢驗，可以得知兩個相關系數的檢驗都非常顯著（在0.05水平下），可以認為聯合分析模型所做出的假設和得出的成分效用值是合理的。

因子比重表示此產品特征在此類消費者的選擇中的影響程度。水平值的效度表示該水平值對于消費者而言的效度，效度越高表示此水平越受歡迎。

2.5理財產品市場預測分析

由表4看出本文所調查的此類消費者最為關注的是理財產品的風險大小，其次是所能獲得的收益，而該類消費者最不關注的是產品的流動性。收益是消費者購買理財產品的初衷，然而此類消費者同時期望盡可能地規避風險。為了進一步分析何種產品對此類消費者的效用最高，我們計算此虛擬理財產品的總效度。如產品序號為1的虛擬產品，其效度計算公式如下所示，同理計算得到9種虛擬理財產品的總效度結果如表5所示。

U1=U（風險+收益性+流動性+認購門檻）=1.111+0.111-0.222-0.222=0.778

由表5我們可以得出虛擬理財產品總效度最高的為8號產品，總效度最低的為9號產品，8號產品與9號產品的流動性都處于一般水平，然而它們的效度卻相差4.001，也就是說比起流動性，風險更是消費者選擇的關鍵。由此我們不妨挑選出風險低的幾類產品來著重分析它們的市場前景，即1、2、8號產品。2號產品雖然是低風險產品，但低收益使得它的總效度為負值。而對于消費者來說，推出8號產品顯然是他們樂意看到的。但商業銀行既要保證客戶的風險低水平，又要給予客戶高收益顯然對于銀行來說是不經濟的。因此綜合考慮，商業銀行可以考慮推出1號產品。

3結論

本文通過聯合分析的方法，為商業銀行提供了良好的信息。他們可以了解消費者的偏好，制定出在未來市場中有競爭力的產品，同時銀行也可以考慮自身情況，使理財產品的設計價值最優化。聯合分析法在市場營銷中就起著獨特的作用，可推廣應用于其他產品及服務領域。

參考文獻：

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