Методы машинного обучения в риск-профилировании инвестора

AlterEconomics (ранее - Журнал экономической теории). 2024. Т. 21. № 3. С. 527–552.

Курочкин С. В., Павлов Н., Ткаченко М. В., Яремич Е.

Риск-профилирование инвестора перед продажей ему финансовых продуктов необходимо для того, чтобы отсечь инструменты, степень риска которых психологически неприемлема для этого инвестора, и избежать мисселлинга. Подавляющее большинство финансовых институтов для определения риск-профиля инвестора просят его заполнить анкету. Однако, многие исследования ставят под сомнение эффективность этого метода — в частности потому, что в реальной жизненной ситуации человек может повести себя совершенно по-другому, нежели предположил, отвечая на вопрос анкеты. Цель исследования заключается в том, чтобы предложить инструмент, основанный не на ответах респондента, а на его поведении в ситуации того или иного изменения рыночных условий. Для достижения поставленной цели был построен веб-интерфейс, через который осуществлялся сбор данных. Для получения выводов использовался регрессионный анализ, реализованный на языке программирования Python. В статье предложена разработанная авторами интерактивная платформа. Ее суть состоит в том, что пользователю предлагаются 10 игровых кейсов, имитирующих реальные торги, в каждом из которых он должен выбрать точку закрытия позиции, зафиксировав убыток или прибыль. Риск-профиль, таким образом, определяется на основании поведения пользователей, а не их ответов на абстрактные вопросы. По итогу эксперимента было показано, что построенная логистическая модель верно предсказывает 65,78 % решений инвесторов, тогда как анкетирование правильно выявило риск-профиль только 53,7 % инвесторов. Полученные результаты могут использоваться в качестве базы для дальнейших разработок инструментов риск-профилирования клиентов, приобретающих инвестиционные продукты.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, анкетирование, machine learning, толерантность к риску, questionnaire, artificial intelligence, risk profiling, risk tolerance, риск-профиль