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基于客户关系管理的证券投资者适当性管理研究

中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-18页
   ·研究背景和意义第8-9页
   ·文献综述第9-15页
     ·客户关系管理研究现状第9-10页
     ·客户关系管理的量化分析方法第10-12页
       ·数据仓库第10-11页
       ·数据挖掘第11-12页
     ·证券行业客户关系管理的内涵第12-13页
     ·投资者适当性管理研究现状第13-15页
       ·境外投资者适当性管理研究现状第13页
       ·境内投资者适当性管理研究现状第13-15页
     ·投资者适当性管理的内涵第15页
   ·研究目标、研究内容和技术路线图第15-17页
     ·研究目标第15-16页
     ·研究内容第16-17页
     ·技术路线图第17页
   ·本文创新点和不足之处第17-18页
第二章 相关理论基础第18-26页
   ·客户关系管理的作用第18页
   ·实施投资者适当性管理的意义和作用第18-21页
     ·对证券公司的意义第18-20页
     ·对证券市场创新发展的意义第20-21页
     ·对投资者的意义第21页
   ·证券行业客户关系管理与适当性管理的有机联系第21-22页
   ·数据挖掘是客户关系管理和适当性管理的契合点第22页
   ·数据挖掘技术在适当性管理中的运用第22-25页
     ·聚类方法第23页
     ·主成分分析理论第23-25页
   ·小结第25-26页
第三章 投资者适当性管理的发展现状研究第26-41页
   ·境外实施适当性管理的概况第26-28页
     ·美国第26-27页
     ·欧盟第27页
     ·日本第27页
     ·香港第27-28页
   ·境内适当性管理的发展过程第28-30页
   ·境内投资者适当性管理的实施现状及特点分析第30-32页
     ·境内投资者适当性管理的实施现状第30-31页
     ·境内投资者适当性管理的特点分析第31-32页
   ·境内客户分类管理的具体流程分析第32-39页
     ·识别客户第32-35页
     ·区分客户第35-36页
     ·服务客户第36-37页
     ·客户互动第37-39页
   ·境内客户分类管理存在的问题第39-40页
   ·小结第40-41页
第四章 基于客户关系管理的投资者适当性管理过程中的量化分析第41-58页
   ·数据挖掘模型的设计与分析第41-50页
     ·数据源分析第41页
     ·数据挖掘过程分析第41-50页
       ·建模数据选取第41-43页
       ·数据处理第43页
       ·变量相关性分析第43页
       ·主成分贡献度及构成第43-47页
       ·主成分构成分析第47-49页
       ·数据分割和采样第49页
       ·建立数据挖据模型及模型结果第49-50页
   ·数据挖掘模型的评估与检验第50-52页
   ·运用数据挖掘模型对客户进行有效分类第52-54页
   ·客户分类方法在适当性管理中的应用——以***基金销售为例第54-56页
     ·数据挖掘模型中筛选条件的相关考虑第55页
     ·客户分类方法在基金销售中的具体应用第55-56页
   ·小结第56-58页
第五章 研究结果分析与政策建议第58-64页
   ·研究结果分析第58-60页
     ·投资者适当性管理基于客户关系管理第58页
     ·投资者适当性管理已为世界主要资本市场所普遍采用第58-59页
     ·我国已将投资者适当性管理作为投资者保护的重要制度第59-60页
     ·量化分析可以明显提高证券客户分类的准确性和有效性第60页
   ·政策建议第60-64页
     ·监管部门应推动建立统一的投资者适当性管理制度第60-61页
     ·证券公司应切实履行适当性管理义务第61-62页
     ·投资者应增强权益意识,主动配合适当性管理工作第62-64页
参考文献第64-68页
致谢第68-69页
附录1 某证券公司风险承受能力测试问卷第69-72页
附录2 23个产品偏好变量相关性分析第72-77页
个人简历第77页

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