An empirical investigation of personal financial risk tolerance
Terrence A. Hallahan, Robert W. Faff, and Michael D. McKenzie
Abstract
We analyze a large database of psychometrically derived financial risk tolerance scores (RTS) and associated demographic information. We find that peoplersquo;s self-assessed risk tolerance generally accords with RTS. Furthermore, we find that gender, age, number of dependents, marital status, income, and wealth are significantly related to the RTS. Notably, the relationship between age and risk tolerance exhibits a significant nonlinear structure. copy; 2004 Academy of Financial Services. All rights reserved.
Jel classification: D81
Keywords: Risk tolerance; Risk assessment
1. Introduction
Risk tolerance, a personrsquo;s attitude towards accepting risk, is an important concept that has implications for both financial service providers and consumers. For the latter, risk tolerance is one factor which may determine the appropriate composition of assets in a portfolio which is optimal in terms of risk and return relative to the needs of the individual (Droms, 1987). In fact, the well-documented home country bias of investors may be a manifestation of risk aversion on the part of investors (see Cooper amp; Kaplanis, 1994 and Simons, 1999). For fund managers, Jacobs and Levy (1996) argue that the inability to effectively determine investorrisk tolerance may lead to homogeneity among investment funds. Furthermore, Schirripa and Tecotzky (2000) argue that the standard Markowitz portfolio optimization process can be optimized by pooling groups of investors together with different attitudes to risk into a single efficient portfolio that maintains the groups average risk tolerance.
Despite its importance in the financial services industry, there remain some unresolved questions with respect to the “determinants” of risk tolerance.1 Although a number of factors have been proposed and tested, a brief survey of the results reveals a distinct lack of consensus. First, it is generally thought that risk tolerance decreases with age (see Wallach amp; Kogan, 1961; McInish, 1982; Morin amp; Suarez, 1983; Palsson, 1996), although this relationship may not necessarily be linear (see Riley amp; Chow, 1992; Bajtelsmit amp; VanDerhai, 1997). Intuitively, this result can be explained by the fact that younger investors have a greater (expected) number of years to recover from the losses that may be incurred with risky investments. Interestingly, there is some suggestion that biological changes in enzymes due to the aging process may be responsible (see Harlow amp; Brown, 1990). More recent research, however, reveals evidence of a positive relationship or fails to detect any impact of age on risk tolerance (see Wang amp; Hanna 1997; Grable amp; Joo, 1997; Grable amp; Lytton, 1998, Hanna, Gutter, amp; Fan, 1998; Grable 2000, Hariharan, Chapman, amp; Domian, 2000; Gollier amp; Zeckhauser, 2002).
A second demographic that is frequently argued to determine risk tolerance is gender, and Bajtelsmit amp; Bernasek (1996), Palsson (1996), Jianakoplos and Bernasek (1998), Bajtelsmit, Bernasek and Jianakoplos (1999), Powell and Ansic (1997), and Grable (2000) find support for the notion that females have a lower preference for risk than males. Grable and Joo (1999) and Hanna, Gutter, and Fan (1998), however, find that gender is not significant in predicting financial risk tolerance.
Education is a third factor that is thought to increase a personrsquo;s capacity to evaluate risks inherent to the investment process and therefore endow them with a higher financial risk tolerance (see Baker amp; Haslem, 1974; Haliassos amp; Bertaut, 1995; Sung amp; Hanna, 1996). However, Shaw (1996) derives a model that suggests an element of circularity in this argument, as the relative risk aversion of an individual is shown to determine the rate of human capital acquisition.
Income and wealth are two related factors that are hypothesized to exert a positive relationship on the preferred level of risk (see Friedman, 1974; Cohn, Lewellen, Lease amp; Schlarbaum, 1975; Blume, 1978; Riley amp; Chow, 1992; Grable amp; Lytton, 1999; Schooley amp; Worden, 1996; Shaw, 1996; Bernheim et al., 2001). For the latter, however, the issue is not clear cut. On the one hand, wealthy individuals can more easily afford to incur the losses resulting from a risky investment and their accumulated wealth may even be a reflection of their preferred level of risk. Alternatively, wealthy people may be more conservative with their money while people with low levels of personal wealth may view risky investments as a form of lottery ticket and be more willing to bear the risk associated with such payoffs. This argument is analogous to Bowmanrsquo;s (1982) proposition that troubled firms prefer and seek risk.
Investigation of the investment decisions made by married individuals presents a unique challenge to researchers, as the investment portfolio of the couple may reflect the combined risk preferences of the couple (Bernasek amp; Shwiff, 2001). The available evidence suggests that single investors are more risk tolerant (Roszkowski, Snelbecker, amp; Leimberg, 1993) although some research has failed to identify any significant relationship (McInish, 1982; Masters, 1989; Haliassos and Bertaut, 1995).
The purpose of the current article is to provide evidence as to the behavior and “determinants” of risk tolerance. In addition to an analysis of the relationship between risk tolerance and general demographics, special attention shall be given to issues surrounding age and marital status. To this end, a database has been compiled that consists of a psychometrically derived financial risk tolerance score (RTS) for over 20,000 surveyed individuals as well as each respondentrsquo;s demographic characteristics. This data shall be analyzed to provide further empirical insights into the n
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个人理财风险承受能力的实证调查
特伦斯.A.哈拉汉，罗伯特.W.法夫和迈克尔.D.麦肯齐
Terrence A. Hallahan, Robert W. Faff, and Michael D. McKenzie
摘要
我们分析了心理测量衍生的财务风险容忍度分数（RTS）和相关人口统计信息的大型数据库。我们发现人们的自我评估的风险承受能力一般符合RTS。此外，我们发现，性别，年龄，受扶养人数，婚姻状况，收入和财富与转运站有显着的相关性。值得注意的是，年龄与风险承受能力之间的关系呈现出显着的非线性结构。copy;2004金融服务学院版权所有。
Jel分类：D81
关键词：风险承受力; 风险评估
1. 介绍
风险承受力，一个人接受风险的态度，是一个对金融服务提供者和消费者有影响的重要概念。 对于后者，风险承受能力是决定投资组合中相对于个人需求的风险和回报率最佳的资产的适当构成的一个因素（Droms，1987）。 事实上，投资者的良好记录的本国偏见可能是投资者对风险厌恶的一种表现（参见Cooper＆Kaplanis，1994和Simons，1999）。 对于基金经理，Jacobs和Levy（1996）认为，无法有效地确定投资者的容忍度可能导致投资基金之间的同质性。 此外，Schirripa和Tecotzky（2000）认为，可以通过将投资者群体和风险的不同态度合并为一个有效的投资组合来维护组平均风险承受能力，从而优化标准的马可维茨投资组合优化流程。
尽管它在金融服务行业的重要性，但在风险承受能力的“决定因素”方面仍然存在一些未解决的问题.尽管已经提出和测试了一些因素，但是对结果的简短调查显示出明显缺乏共识。首先，通常认为风险承受力随着年龄的增长而降低（参见Wallach＆Kogan，1961; McInish，1982; Morin＆Suarez，1983; Palsson，1996），尽管这种关系可能不一定是线性的（参见Riley＆Chow，1992 ; Bajtelsmit＆VanDerhai，1997）。直观地，这个结果可以解释为，年轻的投资者有更大的（预期）的年数从风险投资可能发生的损失中恢复。有趣的是，有一些建议，由于老化过程，酶的生物学变化可能是负责任的（参见Harlow＆Brown，1990）。然而，最近的研究揭示了一个积极的关系的证据，或者没有发现年龄对风险承受力的任何影响（见Wang＆Hanna 1997; Grable＆Joo，1997; Grable＆Lytton，1998，Hanna，Gutter，＆Fan，1998 ; Grable 2000，Hariharan，Chapman，＆Domian，2000; Gollier＆Zeckhauser，2002）。
经常被认为确定风险承受能力的第二个人口是性别，Bajtelsmit＆Bernasek（1996），Palsson（1996），Jianakoplos和Bernasek（1998），Bajtelsmit，Bernasek和Jianakoplos（1999），Powell and Ansic（1997） Grable（2000）提出的观点认为，女性对男性的风险偏好较低。Grable和Joo（1999）和Hanna，Gutter和Fan（1998）发现，性别在预测财务风险承受能力方面并不重要。
教育是第三个因素，被认为是增加一个人评估投资过程固有的风险的能力，因此赋予他们更高的财务风险承受能力（参见Baker＆Haslem，1974; Haliassos＆Bertaut，1995; Sung＆Hanna，1996 ）。 然而，肖（1996）得出了一个模型，表明在这个论点中有循环性的要素，因为个人的相对风险厌恶显示出决定人力资本获取的速度。
收入和财富是两个相关因素，假设与优先风险水平发生积极关系（见Friedman，1974; Cohn，Lewellen，Lease＆Schlarbaum，1975; Blume，1978; Riley＆Chow，1992; Grable＆Lytton ，1999; Schooley＆Worden，1996; Shaw，1996; Bernheim等，2001）。然而对于后者来说，这个问题并不明确。一方面，富裕的个人可以更容易地负担得起风险投资造成的损失，其累积的财富甚至可能是其首选风险水平的反映。或者，富人的钱可能更加保守，而个人财富水平较低的人则可将风险投资视为彩票形式，更愿意承担与此类收益相关的风险。这个论点类似于鲍曼（1982）提出的令人困扰的公司倾向于寻求风险的主张。
对已婚人士的投资决策的调查对研究人员提出了独特的挑战，因为这对夫妇的投资组合可能反映出夫妻双方的风险偏好（Bernasek＆Shwiff，2001）。现有证据表明，单一投资者更容易承受风险（Roszkowski，Snelbecker，＆Leimberg，1993），尽管一些研究未能确定任何重要的关系（McInish，1982; Masters，1989; Haliassos和Bertaut，1995）。
本文的目的是提供有关风险承受能力的行为和“决定因素”的证据。除了对风险容忍与一般人口统计学关系的分析外，还应特别注意年龄和婚姻状况等问题。为此，已经编制了一个数据库，其中包括针对超过20,000名受调查个人的心理测量衍生的财务风险容忍度（RTS）以及每个受访者的人口特征。对这些数据进行分析，以进一步验证财务风险承受能力的实证。
本文的其余部分如下进行。 第2节详细介绍了本文中使用的风险容限数据库和样本。 第3节介绍了计量经济学分析对风险承受能力决定因素的结果以及对风险承受能力的一些观察。 第4节总结了我们的发现。
2. 举例说明
风险容忍，反映个人承担风险的态度，是一个复杂的心理概念。 Jackson，Hourany和Vidmar（1972）认为，风险容忍有四个维度：财务，物理，社会和道德。 此外，他们发现，在这些方面的每一个内部，但并非跨越决策似乎是一致的。 Callan和Johnson（2003）指出，社会心理学领域早已被接受（参见，例如，Secord＆Backman，1964），态度有两个组成部分：一个是可言说的包含信仰的部分和一个是不可言说包含人的感受和情绪的组成部分。 因此，财务风险承受能力的衡量需要掌握态度结构的这两个方面。
衡量财务风险承受能力的三个主要方法涉及以下一个或一个组合：评估实际行为（Schooley和Worden，1996年，例如，发现投资组合分配可用于推断风险态度）; 评估对假设情景和/或投资选择的反应（参见Barsky等，1997和Hey，1999）; 和主观问题（参见Hanna，Gutter＆Fan，1998对这些不同技术的调查）。
使用后面的这些方法 - 实验问卷数据 - 仍然是评估财务风险承受能力的主要方法。 然而，由于态度结构的复杂性，需要一个复杂的心理测试工具来阐明一个人对财务风险的态度。
心理测量是心理学领域处理人类特征测量的设计和分析。也许最重要的心理测验的例子就是Myers-Briggs类型指标，这是招聘和人事领域广泛使用的态度和个性测试。Callan和Johnson（2003）提供了构建适当的心理测量工具来衡量财务风险承受能力所涉及的问题的概述。良好的态度测试将满足面对有效性（感知问题的相关性）和预测有效性（对后期绩效或行为的预测），可靠性（对于同位素重复测试的结果的一致性）以及适当的 测试规范，使受试者的考试成绩可以针对适当的参考组进行解释。
ProQuest是一家澳大利亚公司，使用这种方法衡量个人的首选风险水平，并在我们的研究中提供了要分析的数据。ProQuest个人财务管理系统是专有的商业提供的基于计算机的风险容忍度测量工具。这是一个心理测验态度测试，包括25个问题，产生1到100,4的标准化风险容忍度（RTS），其中较高的分数表示较高的风险承受能力。具有单因素结构的测试受到新南威尔士大学的可用性，可靠性和规范性测试的限制，并被发现具有超过国际心理测量标准的可靠性统计数据。该测试针对5000名澳大利亚人的参考组.5伴随风险容忍度测试是一组八个人口问题，要求提供有关出生年龄，性别，邮政编码，教育，收入，婚姻状况，受抚养人人数和净资产的信息。ProQuest数据库包括RTS和相关人口统计资料，用于1999年5月至2002年2月期间完成测试的受访者。这些数据中的大多数来自个人财务规划师的客户，他们将本次测试作为建设的第一步个性化财务计划。通过ProQuest网站访问调查问卷。数据的一个子集（约1900个观察）是受访者完成测试，以响应“个人投资者”杂志的读者的邀请。个人投资者读者通过访问杂志的网站完成测试，然后可以访问ProQuest网站的互联网链接。
在与ProQuest协商后，记录他们的出生年龄的受访者意味着年龄不满20岁或以上，80岁以上的受访者，从分析中忽略了生产RTS的受访者，因为这些回应被认为是不可靠的。排除后，我们的样本最多包含20,415次观察。几乎所有的受访者都是澳大利亚人，大约只有0.5％的国际家庭住址。
表1中列出了在该数据库中捕获的个人的人口统计信息的摘要。遗憾的是，并非所有完成调查的受访者和对其财务风险承受能力的评估都已完成所有人口问题。 因此，每个人口的观察次数将少于RTS数据库的总大小。
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3. 实证分析
数据集的分析有两个方面：调查风险承受能力的主观和客观估计之间的关系（第3.1节），并探讨人口变量与风险承受度评分之间的关系（第3.2节）。
3.1.自评风险承受能力
调查包含一个问题，要求受访者事先估计其RTS。 考虑自评评估风险容忍度（SRTS）与ProQuest调查估计的关系是有意思的。 作为我们分析的第一步，我们可以报告RTS和SRTS之间的平均差异为5.33（alpha;=8.49）。 这表明受访者通常将其风险容忍度评估低估了大约5分。
回想一下，RTS的测量范围是从0到100，所以似乎大多数人对其承担风险的能力的评估符合他们对调查答案所表明的偏好。 所有受访者不是这样，最大差异为74分，最低差异为63分.9此外，我们可以报告，803名受访者对自己的RTS的估计“正确”，4691名受访者高估 ，而14921则低估了其RTS。 因此，对于一些个人而言，他们对调查结果的回答表明，风险承受能力不同于他们对吸收风险的能力的看法，而多数人倾向于低估其在不同程度上的风险承受能力。
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估计的系数验证了人们对自己的风险承受能力与RTS之间的显着正相关。 平均来说，受访者自我评估的RTS约为4.12分，加上其实际RTS的83.8％。 可以确定个人表达和透露风险偏好之间的一致性的另一种方法是交叉参考其RTS与他们对ProQuest调查问题的回答，其中回答者被要求从选择中选择最有吸引力的投资组合 由不同的高，中，低风险/回报资产组合组成：
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图.1显示了通过RTS（X轴）分组的七个投资组合（Z轴）中的每一个的受访者数量（Y轴）的信息。投资组合4包含三大资产类别中最均衡的组合，是受访者中最受欢迎的选择（6986或34％的观察结果）。受访者选择这一投资组合的转播站范围为20至90;然而，大多数（3327个观察）拥有50至59的RTS。第二大流行投资组合是第五名，这是一个更具侵略性的投资组合，相对较高的高风险/高回报资产（4981观察）的权重。相似数量的受访者（分别为3309和3284）首选投资组合三和六，而相对较少的个人选择投资组合一，二或七（分别为160,834和807）。因此，个人的反应在逻辑上是一致的，因为“平均”投资者（在RTS方面）最常选择“平均”投资组合（在最均匀的资产组合方面）。
鉴于与每个连续较高编号的投资组合相关的风险日益增加，逻辑表明，投资者倾向于每个投资组合的平均投资回报率也应该增加。这将与在更高的RTS发生的每个投资组合的表面峰值一致。区别这些峰是不容易的。由于每个投资组合的观察数量不同。因此，在图表的未报告版本中，Y轴表示为选择每个投资组合的受访者总数的百分比。投资组合1包含投资的低风险/回报利差，而且由RTS转为20到29的个人最常选择（40％）。对于表现出较高风险/回报水平的较高投资组合，最常见的观察选择该投资组合的个人资料数量依次增加，符合我们的预期。这一最高风险/回报组合（投资组合7）最常选择的是RTS为80 - 90（40％）的受访者。这些结果表明，人们倾向于选择与其固有风险承担风险一致的投资组合。
一般来说，我们的结果有助于确定个人选择的合理性。 投资者对个别问题的回应，代表他们所表达的偏好，与其风险承受能力的整体水平，即他们的偏好相一致。 虽然我们承认这个分析有内在因素，因为这两个问题的答案用于产生RTS的ProQuest估计，但我们认为这是一个有趣的结果。
3.2. 人口因素的作用
ProQuest数据库包含每个受访者的不同人口因素的信息，即年龄，受抚养人数，性别，婚姻状况，教育程度，个人收入，家庭收入和净资产组合。如第1节所述，过去涉及这些变量的研究提供了一致的结果。因此，采用分层回归分析来评估哪些变量对风险承受能力的预测有重要的贡献。层次回归结构与年龄人口特征的间隔级变量和构成基本情况回归的依赖人数。鉴于莱利和周（1992）和Bajtelsmit和VanDerhai（1997）的结果，年龄与风险容忍关系中非线性存在的测试被包括在二次年龄期的形式中。将ProQuest数据库作为次级变量输入的剩余人口特征，即性别，婚姻状况，教育，收入，综合收入和净资产，被虚拟编码，并作为单独的预测因子依次输入，按照参考过去研究的重要性。
估计该模型的结果在表2中给出。报告的R2值的增量变化表示对每个序数级独立变量的预测的贡献。 与大部分以前的研究一致，R2值超过基准值的最大变化与引入第一个变量，性别作为解释变量相关联。有趣的是，后来加入婚姻状况未能增加
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