臺灣博碩士論文加值系統

本文目的在於瞭解不同集群的投資人在金融商品選擇模式上之差異，並運用類神經網路建構投資人在金融商品選擇上之分類模式。文中採用問卷調查法，有效樣本數達339份，使用敘述統計、因素分析、集群分析、典型相關及卡方檢定驗證以下三項假說：投資人的生活型態與風險態度有相關性；不同生活型態集群在金融商品選擇上有所差異；不同風險態度集群在金融商品選擇上有所差異。進一步以類神經網路建構投資人在金融商品選擇上之分類模式，主要目的在探討輸入那些變數可使模式誤判率達到最小。
研究結果顯示：
1.生活型態變數與風險態度變數有相關，但關係強度並不強烈。
2.以生活型態區隔市場，得到台灣水牛、穿山甲及海豚族三族群；以風險態度區隔市場，得到風險趨避型、平衡型及愛好型三族群。
3.風險態度集群較生活型態集群更能看出投資人偏好的類股。如台灣水牛較偏好銀行存款，海豚族較偏好股票；而風險趨避型較偏好銀行存款和保險，風險愛好型較偏好外匯和股票，風險平衡型偏好期貨。
4.以倒傳遞網路建構投資人在金融商品選擇上之分類模式，誤判率最小為輸入風險態度及投資人對金融商品主觀認定之報酬，顯示除了以風險態度瞭解投資人偏好以外，再加入投資人對金融商品主觀認定之風險報酬更佳。

This thesis aims at understanding the difference about the financial products selection model in different groups. Artificial Neuron Network was used to construct the classified model of investor financial products selection. Survey methodology was used in this research, and the total samples are 339.Descriptive statistics, Factor analysis, Cluster analysis, Canonical correlation, Chi-square test were used to test three hypothesis：(1)Life style variables and Risk attitude variables have correlation；(2)The groups of different life style have different type on financial products selection；(3)The groups of different risk attitude have different types on financial products selection.
Artificial Neuron Network was used further to construct the classified model of investor financial products selection. The purpose is to discuss about which variables can be input to minimize error rate of the model.
The result shows ：
1.Life style variables and Risk attitude variables have correlation, but their correlation intensity is not strong.
2.Three groups discriminated by life style are Taiwan Buffalo, pangolin and Dolphin. Three groups discriminated by risk attitude are Risk averter, Risk balancer and Risk lover.
3.The groups of different risk attitude could be found more preference than the groups of different life style. For example：Twain Buffalo prefers bank deposit and Dolphin prefers stock；Risk averter prefers bank deposit and insurance, Risk lover prefers foreign exchange and stock and Risk balancer prefers futures.
4.The model of using Back-Propagation Network on individual financial product selection denotes the minimum error rate is to input risk attitude variables and investors subjective risk and return in financial product. The result shows that it’s better to understanding investor’s preference by adding investor’s subjective risk and return in financial product excepting by risk attitude.

目錄
頁次
中文摘要………………………………………………………………………Ⅰ
英文摘要……………………………………………………………………..Ⅱ
誌謝…………………………………………………………………………..Ⅲ
目錄…………………………………………………………………………..Ⅳ
圖表索引……………………………………………………………………..Ⅵ
第壹章 緒論
第一節 研究背景與動機……………………………………………………..1
第二節 研究目的……………………………………………………………..3
第三節 研究範圍與對象……………………………………………………..4
第四節 研究限制……………………………………………………………..4
第五節 研究流程……..………………………………………………………5
第貳章 金融商品簡介
第一節 銀行存款…………………………………………………………6
第二節 債券……………………………………………………………..7
第三節 共同基金………………………………………………………..8
第四節 股票…………………………………………………………....10
第五節 期貨……………………………………………………… …...11
第六節 房地產…………………………………………………………..12
第七節 外匯…………………………………………………………....12
第八節 保險…………………………………………………………....14
第參章 文獻探討
第一節 生活型態理論……………………………………………......16
第二節 風險態度理論………………………………………………....22
第三節 區隔市場理論………………………………………………....27
第四節 相關研究文獻探討………………………………………………30
第肆章 研究設計
第一節 研究架構……………………………………………………………34
第二節 研究假設……………………………………………………………35
第三節 研究變數……………………………………………………………38
第四節 問卷設計……………………………………………………………40
第五節 信度與效度……………………………………………………....44
第六節 樣本結構分析………………………………………………………45
第七節 資料分析方法………………………………………………………51
第伍章 資料分析
第一節 生活型態之因素分析…………………………………………56
第二節 風險態度之因素分析…………………………………………60
第三節 問卷信度分析…………………………………………………63
第四節 生活型態與風險態度之相關性分析…………………………64
第五節 生活型態集群分析………………………..………………..68
第六節 風險態度集群分析……………………………………………71
第七節 生活型態集群在金融商品選擇上之差異性分析……………74
第八節 風險態度集群在金融商品選擇上之差異性分析……………80
第九節 生活型態集群在人口統計變數上之差異性分析……………87
第十節 風險態度集群在人口統計變數上之差異性分析……………92
第十一節 運用類神經網路於金融商品選擇模式………………………98
第陸章 結論與建議……………………………………………...104
參考文獻……………………………………………………………………111
附錄一………………………………………………………………………116

中文部分
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