家庭投资理财案例分析范文

Emily每月收入14800元，先生8000元。每月基本开销约4000元，房屋按揭还款4500元，供车1000元。孩子现在4岁，每月开销约1000元，每月结余12300元。年终Emily和先生各有40000元奖金。因为回国时间不长，对于投资并无太多了解，所以，还没有投资方面的收益。同样也没有例如保费等年度性支出，不过每年旅游交际费用需1.5万元左右。

家有现金及活期存款人民币25万元，美元1万元，房产方面，回国时和先生购买的闵行地区住房已经升值，市价在190万元左右。私家车价值15万元。家庭惟一负债是尚有37万元的住房贷款还未归还。刚回国不久的他们没有购买任何保险。

方案一：

建议以返还型的保险产品为主

金盛保险人寿理财顾问部庄红燕

财务分析：

第一，Emily和先生先完成了资产的初步累积，现在的财务状况正处于从财富累积到财富巩固的过渡阶段，根据收支情况判断，家庭收入的储蓄率较高，但是没有做好现金的规划和中长期的投资计划，导致家庭资产收益很低。家庭财务现在已经到达了财务安全的阶段，但是要实现财务自由还需要做全面的资产规划。

第二，家庭净资产有200万，但是根据理财的第一个基本标准是维持现有生活水平不变，因为房产和汽车均是自用的，属于现在生活的必需品，所以在风险发生时均不能变卖，所有能够动用的资产只有33万元。

第三，中产阶级家庭在发展初期面临的问题大部分是规避因家庭收入的长期中断带来的风险，从而影响到家庭生活的品质；在中后期主要面临的问题是家庭资产的长期保值增值，所以建议emily的理财计划可以分阶段进行，不必急于求成。

保险方案：

资金安排：家庭应急金的准备以3～6个月的家庭开支为标准，准备5～7万元的应急金，2～3年间可储备资金，适时做房产类投资。

一个好的理财方案是帮助客户在任何情况下都可以实现其财务目标，如子女教育金和退休金的储备，资产的稳步增值，所以，在正常情况下采取的方式是工作收入+投资收益，但是如果在家庭收入长期中断的情况下，我们需要通过保障的方式来确保家庭财务目标的实现。

造成家庭收入长期中断有自身工作的原因，也有因为风险的出现，如重疾，意外身故和伤残等。风险管理至少要规划到子女长大能够独立生活，即22岁左右，所以emily夫妇至少还有18年的家庭责任，外加子女的教育费用，预计基本教育金20万(以现阶段一个孩子为例)，经过分析，重疾带来的风险为20万～30万；伤残和身故带来的风险为233万。

综合以上信息，在家庭生活品质保持不变的情况下，可动用的资产为33万，所以从必要性来看，重疾类的保障暂时不需要，但是从合理规避风险的角度，重疾类的保障是必须配置的，建议以返还型的保险产品为主，家庭预算约为1万；伤残和身故带来的风险为233万，预计费用为5000元。

按照夫妻双方的收入比例，建议采取以下组合：

Emily：重疾保障20万～30万，伤残和身故保障130万；

先生：重疾保障20万～30万，伤残和身故保障73万。

除以上保障外，可适当增加住院医疗和门诊急诊的保障作为补充。家庭中长期必须要实现的重要财务目标有子女教育和退休管理。

子女教育建议选择收益稳定的保险产品，分10年准备期，每年准备1.3万~1.7万。

退休生活作为未来一定会面对的事情，建议emily有一个对于退休生活的具体设想，根据现在的中产阶级对退休生活的计划，一般期望退休年龄为53岁，那么意味着至少会有将近25年的退休生活，需要至少250万的退休金，从现在开始花25年做准备，预计收益率为7%/年，则每年投入3.5万就可以了。

方案二：

投保短期母婴健康险种

广电日生人寿保险理财师史磊

财务分析：

Emily夫妇目前工作稳定。有一个孩子，一年后将迎来第二个孩子的降生。预计一年后的花费会增加，夫妻收入的增长足以弥补花费的增加，所以未来家庭收支状况稳定。住房为自住。持有的现金及活期存款过多，投资不足，保险保障没有。小孩尚小，因此保障需求大。

家庭可支配收入统计结果：

每月净收入为12,300元

年净收入为12,300×12+40,000+40,000-15,000=212,600元

故每年可以拿出净收入的20%(4.25万)作为保险的固定支出。

家庭投资理财案例分析范文

关键词：BP神经网络;家庭理财;风险评价

一、引言

近几年，随着经济发展水平的不断提高，针对个人及家庭方向理财方案设计受到了越来越广泛的关注。然而，现阶段我国市场上的理财产品机械单一，理财新品的研究和开发能力的不足，导致了理财产品市场定位和服务的缺失。正是基于这样的供需失衡，家庭理财方案的设计与开发显得尤为重要，如何在保证低风险下获得高收益是研究的主要课题。

国外对家庭投资决策的决定因素研究比较充分，其大多为研究影响风险资产或金融资产的因素。Kimball（1991）提出劳动收入风险或其他类型的不可避免风险能够影响用于风险投资的那部分储蓄，通过减少风险资产在现有资产组合中的份额来抵制该风险对消费的冲击。Heaton和Lucas（1997），Koo（1998），viceira（2001）等学者采用无限期界模型，考察劳动收入风险对投资选择的影响，支出在相对风险回避的效用函数下具有劳动收入风险的行为人会比在没有劳动收入风险时更倾向选择安全性资产。

国内学者臧旭恒（2001）借鉴国外不确定条件下消费―投资行为理论模式，在估算居民资产存量与流量的基础上分析影响家庭资产选择的因素，综合了消费、收入与家庭行为，着重强调了收入水平对家庭资产选择的影响。史代敏，宋艳（2005）通过实证研究发现中国居民投资中储蓄存款与股票的保有量与家庭收入成正比关系，并对居民家庭金融资产选择问题提出了新的看法。

二、家庭风险评价模式构建

在近些年的重大金融事件中，各大评级机构的作用日益凸显，对债务评级、企业信用评级等一系列指标的调整均会对市场产生极大的刺激作用，进而产生重大影响。企业信用评价体系，作为衡量企业财务状况，评估企业投资价值的重要指标，也日益受到研究者的重视。本文通过对企业信用评价体系建立的方法和经验，将这种评价体系进行修改后，运用于家庭理财领域。

家庭风险评价模式是通过评价个人家庭理财过程中对风险投资的承受能力和投资倾向的指标体系，在大量已有的样本数据（即目前存在的家庭理财方案）的基础上，利用模型算法反复修正，最终产生家庭风险投资在家庭理财中的比例，对家庭理财方案的设定、理财产品的创新和个性化服务的提升提供建议。

（一）家庭风险评价体系

本文所述的风险因素来源是指一切在家庭理财中能影响各项投资比例变化的因素。在综合分析之后，本文将风险因素主要分为家庭就业状况、家庭组成情况、家庭消费状况和家庭投资心理。

家庭就业状况主要包括了家庭月收入（X1）、工作阶层（X2）和主要收入来源（X3）等一系列影响家庭理财需求的因素。

家庭组成情况主要包括家庭成员构成（X4）、家庭置业情况（X5）和家庭未来主要负担（U6）等一系列影响家庭投资倾向的因素。

家庭消费状况主要包括家庭月消费支出（X7）、家庭恩格尔系数（X8）和消费构成状况（X9）等一系列影响家庭投资额度变化的因素。

家庭投资心理主要包括家庭投资支出（X10）、对投资获利方式的偏好（X11）和各类投资资产评价（X12）等一系列影响家庭投资倾向的因素。

以上是结合之前研究所归纳的一些主要影响因素，在实际运用过程中可根据实际情况对因素进行适度调整，已达到适用性要求。

（二）BP神经网络模型的建立

BP神经网络是一种多层前馈神经网络，因采用误差反向传播的学习算法，BP网络是目前最成熟、应用最广泛的一种神经网络，在信息处理、模型识别、智能控制等诸多领域得到越来越广泛的应用。BP神经网络通常包括一个输入层、若干个中间层和一个输出层。其主要特点在于各层神经元仅与相邻神经元之间有链接，各层神经元之间没有反馈链接。BP神经网络具有很强的非线性映射能力，本文采用的是3层的神经网络模型。

1.模型算法及实现

选取上文列举的12个X变量作为特征量。由于特征量组成复杂，即存在定性变量又存在定量变量，所以在特征量处理过程中，可采用工程经济学等方法将定性变量量化。

假定BP网络的输入层、中间层和输出层分别有I、J和K个神经元，本文中I为12，J为4，K为1，即12-4-1的BP神经网络。其中，输入层含12个解释变量，中间层含4个解释变量（对于输入层而言为被解释变量），输出层为单一被解释变量。

从输入的角度，中间层第j个神经元与输出层第k个神经元的输入分别为：

NPj=∑ii=1ωijOi（j=1，2，…，I）

NPk=∑jj=1ωjkOj（k=1，2，…，K）

从反馈的角度，输入层、中间层和输出层的输出分别为：

Oi=NPi=Xi

Oj=fj（NPj，θj）=11+-（NPj-θj）

yk=Ok=fk（NPk，θk）=11+-（NPk-θk）

其中，ωij为输出层第i个元到中间层第j个元的权数;Oi为输出层第i个元的输出;θj与θk分别为中间层第j个神经元和输出层第k个神经元的阈值;NP为各层的输入变量值。

2.模型的自动学习及调整

模型构建后，对BP神经网络模型的完善是通过对BP网络的梯度法δ学习实现的，目标是使神经网络的输出值与样本的均方误差最小。

假设现有Z个训练样本，则第p个样本的均方误差为：

Ep=12∑Kk=1（yk-y*k）2

当误差大于目标时，进行权值和阈值的调整。

输出层的权数调整为：

Δωjk（n+1）=ηδpkOpj+αΔωJK（n）

δpk=（ypk-yp*k）f′k（NPPK）

其中η为学习率，α为动量因子。

中间层的权值调整为：

Δωij（n+1）=ηδpjOpi+αΔωij（n）

δpj=f′j（NPPJ）∑δkωjk

在多次循环调试后，当误差小于给定值时，模型建立完成。

三、模式评价

BP神经网络作为一种人工智能模拟算法，在实现过程中具有较多优势。从实质上看，BP神经实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能，这使它适合求解像家庭风险水平这样内部机制复杂的问题。此外，BP神经网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力，通过不断对已有成功个体案例进行学习，可得到一个成熟合理的风险评价指标，进而可以对尚未投资的个体给出投资建议。

BP神经网络模型也存在一些弊端。第一，BP算法的学习速度慢。由于BP算法本质为梯度下降法，所要优化的目标函数又非常复杂，因此会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效;第二，网络训练失败的可能性较大。BP算法为一种局部搜索的优化方法，但要解决的问题为复杂非线性函数的全局极值，因此算法很有可能陷入局部极值，使训练失败;第三，网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验选定，因此对于风险评价模型的改进具有滞后性，容易出现较大误差。

四、总结

BP神经网络下的家庭风险评价模型为家庭综合理财方案的设计与开发提供了一个新的思路，在一定程度上解决了资金投资分配的相关问题。模型中的量化方法极大程度上简化了信息处理的过程，体现了理财管理过程中的投资性、保值性和便利性需求。但是这种具有普遍意义的相对标准化方案也面临调整能力滞后的局限。

参考文献：

[1]赵晓英，曾令华.我国城镇居民投资组合选择的动态模拟研究[J].金融研究，2007，（4）：72-86.

[2]史代敏，宋艳.居民家庭金融资产选择的实证研究[J].统计研究，2005，（10）.

[3]雷晓燕，周月刚.中国家庭的资产组合选择：健康状况与风险偏好[J].金融研究，2010，（1）：31-45.

[4]陈国进，姚佳.中国居民家庭资产组合研究[J].西部金融，2008，（8）.

家庭投资理财案例分析范文篇3

理财现状

了解了这一人群的年龄构成、理财投资的风险偏好后，再来看一下目前的理财现状。笔者发现绝大多数的退休职工家庭都很看重国债，把国债作为一个最主要的理财手段，了大量的资金。然后是定期存款、各类的基金、银行代销的商业保险、活期存款等。当然，随着理财产品的日益丰盛，已有一些家庭慢慢将投资理财的眼光转向了股市、外汇、艺术收藏品、房地产、信托、银行推出的本外币理财产品、期货以及实业上；有渠道、有条件的家庭甚至将眼光投向了海外的金融投资理财产品。

理财规划个案

理财分析及建议

首先，对于大多数退休职工家庭来说，我们可以尝试更多的理财品种；其次，应挑选合适、恰当的理财产品去介入。第三，理财目标最好将之具体化，确定化。目标越明确，你的投资组合方案就会越容易制定、越有效果。

客户财务状况：

客户细节信息搜捕：客户投资风格比较灵活，可以接受不同行业的理财产品，愿意并有时间和精力投入到理财产品的研究上；客户在油画市场上有良好的资源，并对该市场有一定了解；客户对黄金投资有兴趣，愿意在这一领域涉足。

客户财务状况分析：

主要优势：高女士家没有负债，资产状况优良，年度收支保持盈余，财产稳健。

主要劣势：定存及国债占投资理财资产的比重过高，导致总资产的收益率相对较低。

客户理财目标的界定：

1、医疗费用的保障。（每年约1万元）2、养老费用的保障。（每年约4万元）3、旅游费用的保障。（每年约1.5万元）4、资产的持续增值。（在资产安全及保证前三项目标实现的前提下，收益率建议为8%）

理财建议

1、风险规划：目前高女士及爱人身体健康，有很好的医疗花费报销。但“十一五”中我国的医疗制度必有所改革，将来可能医疗报销的比例会有所下降，所以应未雨绸缪，对医疗费用的支出做出假设。这里假设为每年花销1万元，对应在理财目标中，这里考虑到商业保险中的重疾、意外、医疗险的费率对于年龄偏大的客户来说很高，所以保险的意义不大；另外，高女士的资产中房产和车占有相当比重，是人身及财物的风险，所以建议上车险及家庭财险。

2、投资规划：高女士家庭总资产为211万元，其中房产、油画、车及其他的资产不便调整，所以可调度的货币资产为106万元，将其作如下分配：