文档介绍：技术应用
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于同归算法的
证券客户流失预测模型及应用
文海通证券股份有限公司吴斌应力
吴斌,男,海通证券. 文以回归算法为基础,结元响应变量,二元响应变量的值通常由和
股份有限公司副总经组成,例如:客户生命周期中的客户流失、非
理,博士,上海市金拿流失:多元响应变量的值通常由多个数值组成。
融领军人才,美国宾资产连续下降等个指标建立证券客户流失◆:响应变量的期望概率。对
夕法尼亚大学、英国预测模型;并通过历史数据计算,确定了模型二元回归来说,为目标响应变量。
剑桥大学访问学者。的常变量及回归变量。相关理论方法评估及真◆:回归的常系数。
曾任中国投资者保护实数据验证表明,该模型的预测准确度较高, ◆:回归的变量回归系数。
基金第一、二届专家可以基于客户历史行为反应其流失倾向。在证券客户流失的预测模型建立环节,关
委员;中国证券业合键是对现有各类算法中的自变量、模型参数进
规专业委员会副主任一行选择和调整。在自变量的选择、参数的选择
、客户流失预测的基础模型简介
委员。复旦大学、华过程中,需要以业务指标为指导,以已流失客
东政法大学、上海师一般而言,“客户流失”被定义为客户中户的流失前特征做参考。
范大学等大学兼职研断与公司的联系。证券公司的客户流失从根本
究员,硕士生导师。上说是指与公司解除交易指定关系。但有时, 二、证券客户流失预测模型的建立
长时间的零资产也可以认为是客户流失。本文
的客户流失定义为:
一年最高月日均资产的% 以下部分流失根据客户在证券公司的基本属性及行为特
或中断与公司的关系全流失,如销户。点,本模型从资产、佣金、仓位、交易活跃度、
常用的客户流失预测算法有回流入流出、盈亏、基本信息等个方面生成基
归、神经网络、决策树等。回归模型础变量个。
是一种对数线性回归模型,通过对自变量值的为了把静态变量变成动态变量,以便从不
拟合,判断应变量的响应度。自变量的取值可同角度更好地描述客户行为,我们对原始的基
以是连续型的,也可以是非连续、二分类型的。础变量进行一系列的转换,充实了时间累积、
回归模型可以用公式环比、同比、绝对值等方式,生成了一系列具
上有业务含义的衍生变量,作为模型研究的新变
,
、量。在上述个基础变量的基础上,基于业
∑务含义及其与客户流失可能性关联的分析,共
/
表示,其中: 设计了个衍生变量。衍生变量反映出该客
◆响应变量可以分为二元响应变量和多户在一段时间内的动态变化信息。
周年金乞孑
技术应用
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.数据预处理规则方向和回归系数方向变量筛选。如果将目标变量的流失定
在数据处理过程中,有些数据存在一定的缺失或异常。义为,那么,
例如市值/资产仓位。这里资产一般不会为,但出现这
—
种情况,就需要进行处理。本模型中,对于缺失值和异常∑
值使用如下方法进行处理。
分箱:通过考察“邻居”即周围的值来平滑存储数当回归系数为正时,变量越大, 越小;反之,
据的值。为负时,变量越大, 越大。因此,回归系数的
聚类:类似的值组织成群。落在聚类集合之外的值正负与流失概率的大小呈负向关系。
被