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２ ３《商场现代化》 ２００６年 １２月（中旬刊） 总第 ４８８期一、 引言随着我国居民总体收入水平和平均每户金融资产的不断上升，居民的个人理财意识在不断加强。 中国社会调查事务所在北京、 上海、天津、 广州 ４大城市就个人理财问题作了专项问卷调查， 结果显示：７４％的调查对象对个人理财服务感兴趣（姜晓兵等， ２００５）。 这使得趋同的储蓄产品和储蓄利率无法满足居民的个人理财需求。在这种背景之下， 于２００４年我国各种理财产品竞相登。 国债备受青睐、 基金新品迭出、 保险销售大增、 外汇理财风光无限、 人民币理财异常火爆。其中在国内市场中作为新兴理财产品的宠儿——人民币理财产品， 凭借着收益率高、 风险低、渠道优势明显等优点在市场上占有一席之地。所谓人民币理财产品是指银行以高信用等级人民币债券（含国债、 金融债、 央行票据、 其他债权等） 投资收益为保障， 面向个人客户发行，到期向客户支付本金和收益、 低风险的理财产品。关于个人理财的研究随着该项业务的升温也是愈演愈烈，然而大多都是对该项业务的现状进行分析， 对其发展趋势做出个人的预测，并且提出自己的建议；还有少数学者通过问卷调查的形式来对个人理财的现状或者市场的需求进行分析。 纵观有关个人理财的文献， 研究理财产品消费者行为的文章是一片空白， 本文通过问卷调查来对理财产品中的人民币理财产品的消费者行为进行实证分析， 从而得出其他理财产品中影响人民币理财产品购买行为的数量关系， 并据此对人民币理财产品的营销提出建议。二、 数据采集１． 调查对象的人口统计特征通过对某银行全国范围内曾经购买过理财产品的客户进行抽样调查， 共收回有效问卷为 １１４７份， 其中 ５０％的客户为银行系统职工，５０％的为银行系统外的客户。 其人口统计特征为： 从性别比例上看，男性占 ４４． ９％ ， 女性占 ５５． １％ ；年龄结构层次上看， 处在 ２０岁～２９岁之间的占 ２６． ３％ ， 在 ３０岁～３９岁之间的占 ３３． ９％ ， ４０岁～４９岁之间的占 １９． ９％ ， ５０岁以上的占 １９． ９％ ； 从学历水平看， 中学、 中专的仅占 ２． １％ ， 具有大专水平的占 ３８． ５％ ， 具有本科学历的占 ４２． ５％ ， 具有硕士及以上学历的占 ８． １％ ， 另外有 ８． ８％的购买者没有接受过任何188宝金博页面版；从受访者的年收入水平来看， 年收入在１０万元以下的占５０ ．６％ ，４１． ８％的调查对象的年收入在 １０万～３０万之间， 还有 ７． ５％的调查者的年收入在３０万以上。 由此可见， 这些客户的人口统计特征比较趋同， 因此具有类似的消费者行为。２． 调查对象的消费者行为调查结果显示： 购买过基金的占２８． ８％ ， 购买过保险的占２８． ４％ ，申请过个人贷款的占 １６． ５％ ， 办理过外汇抵押的占 ２． ８％ ， 进行过外汇买卖交易的占 ９． ５％ ， 购买过外汇理财产品的占 ３３． ２％ ， 购买过人民币理财产品的占５１．６％ ， 进行过黄金交易的仅占１．０ ％ ， 仅有０ ．８ ％的调查对象办理过券商集合资产管理业务， 办理过信托集合的占４． １％ 。 这些数字表明理财产品在我国并没有被广大的居民所了解所接受， 尽管个人理财业务在中国已经有 １０年的历史。３． 变量的设定我们设定ｐ ＝ ｐｒ（ Ｙｉ＝ １｜Ｘｉ）为第　 个银行客户购买人民币理财产品的概率；Ｘｉ代表的是第ｉ个银行客户购买其他理财产品的向量组合。 为了方便研究， 我们将其他各变量的定义列表如下：Ｙｉ： 虚拟变量， Ｙｉ＝ １表示第 ｉ个客户购买了人民币理财产品；ｘｉ１： 虚拟变量， ｘｉ１表示第ｉ个客户购买了基金；ｘｉ２： 虚拟变量， ｘｉ２表示第ｉ个客户购买了保险；ｘｉ３： 虚拟变量， ｘｉ３表示第ｉ个客户申请了个人贷款；ｘｉ４： 虚拟变量， ｘｉ４表示第ｉ个客户办理过外汇抵押业务；ｘｉ５： 虚拟变量， ｘｉ５表示第ｉ个客户进行过外汇买卖交易；ｘｉ６： 虚拟变量， ｘｉ６表示第ｉ个客户购买过外汇理财产品；ｘｉ７： 虚拟变量， ｘｉ７表示第ｉ个客户进行过黄金交易；ｘｉ８： 虚拟变量，　 ｘｉ８表示第ｉ个客户办理过券商集合资产管理业务；ｘｉ９： 虚拟变量， ｘｉ９表示第ｉ个客户办理过信托集合业务。由于数据中的因变量是二元的，这种数据结构决定了我们需要采。 ｏ ｇ ｉｓｔｉｃ 模型来进行分析。三、 人民币理财产品的消费者行为研究１．Ｌ ｏ ｇ ｉｓｔｉｃ 模型的基本思想１９７３年， Ｍ ｃＦ ａ ｄ ｄ ｅｎ首次提出Ｌ ｏ ｇ ｉｓｔｉｃ模型， 其主旨是寻求自变量与二元因变量的概率逻辑值 （ｐ ｒｏ ｂａ ｂｉｌｉｔｙ 　 ｌｏ ｇ ｉｔ）之间的线性关系。如果二者之间存在着线性关系， 则自变量取值的变化将会影响二元因变量取一定值的概率。 该模型主要用于因变量为定性指标的问题， 其数学表达式如下：其中为二元因变量的概率逻辑值。模型自变量与概率逻辑值的回归方法与简单回归相同。Ｌ ｏ ｇ ｉｓｔｉｃ 模型的一个重要优点是把在区间上预测概率的问题转化为在实数轴上预测一个事件发生的机会比问题。２． 模型设定各参数的估计值由表 １所示， 在５ ％ 的置信水平下， β２＝ － ０ ．５８， 其Ｗ ａ ｌｄ值为 １３．９ ６ ， 相应的伴随概率ｐ ＝ ０ ．０ ０＜ ０．０５是显著的， 同理ββ６、 β９是显著的；而其余的变量由于Ｗ ａ ｌｄ值小于临界值， 相应的伴随概率　 都大于０ ．０ ５， 因此参数估计是不显著的。 换言之， 保险、 个人贷款、 外汇理财、 信托集合等四种的理财产品购买情况会影响到人民币理财产品的购买。其中买过保险的客户再购买人民币理财产品的概率是不买人民币理财产品的 ５６％ ， 办理过个人贷款业务的客户购买人民币３、我国商业银行人民币理财产品的消费者行为分析江华峰　中央司法警官学院　姜志敏　西南财经大学统计学院　李玉娥　中央司法警官学院［ 摘　要］　 为了满足我国居民的个人理财需求，各家银行纷纷推出了人民币理财产品和外汇理财产品。关于个人理财的学术研究逐渐增多， 然而在该领域对于消费者行为的研究却甚少， 本文通过对关于银行客户购买理财产品的问卷调查进行分析， 根据数据采用Ｌ ｏ ｇ ｉｓ ｔ ｉｃ 模型来分析人民币理财产品的消费者行为。［ 关键词］　 个人理财　人民币理财产品　消费者行为。 ｏ ｇ ｉｓｔ ｉｃ 模型商 业 研 究