影响家庭风险资本市场投资决策的因素研究

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1、影响家庭风险资本市场投资决策的因素研究影响家庭风险资本市场投资决策的因素研究　　引言　　家庭是社会重要的微观主体，随着家庭收入的增长，家庭对资产保值、增值的需求越来越大，投资组合日益多样化。为了实现家庭财富的增值，许多家庭开始投资于股票、债券、基金等金融风险资产。不同的家庭，由于收入、风险态度、受教育程度等因素的不同，在各种资产的持有比例方面存在着异质性。研究家庭的资产选择行为具有十分重要的意义。　　本文的主要关注点是风险态度和受教育程度两个因素，主要贡献有两点：一是验证了风险偏好者更偏好风险资产这一理论；二是尝试探讨受教育程度的高低是否

2、会对家庭投资风险资产产生不一样的影响。　　关于家庭资产投资选择影响因素的研究已有不少文献积累：Gollier（2001）研究发现，居民风险偏好程度的不同，会导致其持有的金融资产组合有所不同；FratantoniMC（2001）研究表明，房产的价格风险对于股票持有具有挤出效应，特别是对于那些金融资产净值低的投资者来说更为明显；史代敏和宋艳（2005）运用微观数据建立了家庭金融资产选择行为的TOBIT模型，得出可供家庭选择的金融资产品种较少，从而使得家庭金融投资受限的结论；陈莹等（2014）基于probit模型，利用江苏某银行提供的13000

3、个客户的详细资料，对家庭风险资产配置的影响因素进行实证研究。结果表明，样本家庭的资产配置存在显著的家庭生命周期效应；还表明，我国家庭资产配置的影响因素有性别、婚姻状况、受教育程度、家庭财富、年龄、收入、房贷等多种因素；魏先华等（2009）运用结构方程模型，基于2009年奥尔多投资研究中心的调查数据，分析得出居民对社会的信任度和满意度的提高能增加居民家庭对金融资产的投资的结论；何兴强等根据2006年中国9城市投资者行为调查数据进行的实证研究表明：劳动收入风险高及拥有商业或房产投资的居民风险金融资产投资概率更低，享有医疗社会保险或购买了商业健

4、康保险的居民的投资概率更高，风险规避程度对其投资概率没有显著影响；吴卫星等（2011）运用资产参与和资产分配模型，分别讨论健康状况对居民家庭资产配置行为的影响，研究结果表明投资者的健康状况不显著影响其参与风险资产市场的决定，但影响家庭的风险资产投资在总财富中的比重，健康状本文由.L.收集整理况不佳会导致这一比重较低；吴卫星和齐天翔（2007）以奥尔多投资研究中心的调查数据为基础，得出替代效应、生命周期效应、财富效应以及住房投资的挤出效应等在我国均在一定程度上存在。　　模型、数据及变量说明　　（一）模型选择和指标设定　　本文运用probit

5、和tobit模型，来估计各个解释变量对家庭风险资产参与与否及参与度的影响，总共有两个方程：　　riskasset=α1+β1educ+β2riskattitude+∑βiZ+ε　　riskasset_canyu=α2+β3educ+β4riskattitude+∑βjZ+ξ　　其中α表示常数项，Z代表各个控制变量，包括性别、年龄、年龄平方、婚姻状况、家庭收入、金融资产总量、经济预期、利率预期、房价预期、物价

6、预期、是否拆迁、农村与否、地域范围、房屋价值等变量，educ表示受教育程度，riskattitude表示家庭的风险态度，ε表示扰动项。本文的被解释变量有两个，分别为是否参与风险资产投资和参与程度。这里的风险资产是指股票、基金、衍生品、黄金和不包括国债的债券。是否参与风险资产投资用riskasset表示，0代表没有参与风险资产投资，1代表参与风险资产投资；风险资产参与度用riskasset_canyu表示，指风险资产占总金融资产的比例，在0-100%之间。　　（二）数据来源　　本文使用的是中国家庭金融调查与研究中心于2011

7、年采集的CHFS数据，该数据涵盖了25个省、市、区，最终收集到有效家庭样本8443个，并且样本分布均匀，既包括贫困地区，也包括富裕地区，保证数据有效。　　（三）变量说明　　性别：采用虚拟变量，男性赋值为1，女性为0；受教育程度：采用虚拟变量，受教育水平为小学时赋值为1，其他为0，初中、高中、中专、大专、本科、硕士、博士采用同样的赋值方法；年龄及年龄的平方：分别使用户主的年龄及其平方；婚姻状况：采用虚拟变量，已婚赋值为1，其他为0；家庭收入：采用家庭总收入；金融资产：采用家庭总金融资产持有量；家庭规模：采用家庭总人数；风险态度：采用虚拟变量

8、赋值，风险偏好赋值为1，风险厌恶赋值为0；经济、房价、物价预期分别使用家庭对未来三者的预期衡量；拆迁：采用虚拟变量赋值，拆迁过赋值为1，否则赋值0；家庭户口：采用虚拟变量，农村赋值为1，否则为