期貨公司客戶分類和風險管理-基于數據挖掘方法的實證研究.pdf

1、隨著金融市場的不斷發(fā)展，期貨交易作為一種高風險高回報的投資行為，越來越成為人們投資理財的焦點，隨之而來的便是期貨客戶數的不斷增加。如何加強風險管理、提高服務質量則是期貨公司發(fā)展的重點。目前，國內對期貨客戶的研究比較主觀和定性，沒有從客戶交易行為本身這個能反映客戶情況的角度出發(fā)對客戶進行分析，有很多值得改進的地方。因此，針對目前研究的特點，本文從一個全新的角度---從客戶交易數據出發(fā)，運用基本的統(tǒng)計分析方法和目前流行的數據挖掘技術對客戶進

2、行聚類和分類，從定量角度更深層次研究期貨公司客戶交易行為，找出不同類別客戶交易特點，并且分別基于綜合得分方法、決策樹方法、貝葉斯網絡方法和神經網絡方法四種方法從不同角度為期貨公司加強客戶風險管理提供參考意見，希望能夠幫助客戶和公司認清客戶交易模式，降低期貨公司管理上的風險和成本，改進和提高客戶服務質量，吸引新客戶，促進我國的期貨行業(yè)的進一步發(fā)展。
　　 本文首先對客戶交易數據運用因子分析把客戶交易行為分成風險能力、貢獻率能力、盈

3、利能力和止損能力四個基本能力，并在此基礎上運用聚類分析方法把期貨客戶分為目前公司所關心的三類客戶，分析三類客戶在每個能力上的優(yōu)缺點。然后，結合客戶的基本能力和交易指標，運用綜合得分方法、數據挖掘中的決策樹方法、貝葉斯網絡方法和神經網絡方法對客戶進行分類，參照同級聚類結果分別進行評價分析，找出不同類別客戶交易行為的特點。同時，本文所運用的四種方法也非常方便運用于期貨公司的實際風險管理中，綜合得分方法可以較直觀看出客戶綜合交易情況；決策樹方