行为经济学视角下中国家庭消费行为分析 ———基于 CFPS 数据的实证研究

以机器学习为基础设计高效的股票择时策略是量化投资领域的研究热点。文章结合集成经验模态分解（EEMD）和ε-不敏感支持向量回归（SVR）的优势，提出基于EEMD-SVR的指数低频分量预测模型，进而构建基于低频分量趋势预测的沪深300指数择时策略。首先，对沪深300指数进行EEMD分解，剔除高频IMFs后利用低频IMFs和趋势项重构指数低频分量；其次，运用ε-不敏感SVR构建低频分量预测模型；然后，根据低频分量预测结果制定交易信号生成规则，构建沪深300指数择时策略；最后，对构建的策略和MACD等多种择时策略进行对比评估，结果表明：构建的策略能更高效地把握指数的中长期主要趋势，在收益获取与风险控制等方面的表现显著超越了对照策略。

国内外研究中国家庭消费行为的文献大体可分为三类: 研究中国家庭消费行为的结构特征、中国家庭消费行为特征的形成原因，以及其造成的影响，本文关注的主要是前两类文献。前两类文献从研究内容而言，可分为两类: 有学者着眼于家庭收支两方面并结合家庭其他经济特征考察消费行为特征及其规范分析，另有学者从家庭主体以外的经济特征出发研究其对家庭消费行为特征形成的影响，前者有赖于 “点”的突破，后者更强调 “面”的协整意义。就研究范式而言，又可分为两类: 大部分学者都是基于经典经济学理论如经济人假设研究中国家庭消费行为，如从边际消费倾向递减规律出发考察中国家庭消费行为的历史演变，这一类文献集中表明随着国民收入的规模和质量提升，中国家庭消费行为出现了很多异象，如部分家庭的部分消费远未达到与其收入匹配的预期水平; 而少量学者利用行为经济学理论，反思并解释中国家庭消费行为的部分异象，为研究新时代中国家庭消费行为特征提供了重要参考，如樊锦霞等 ( 2018) 依据消费心理的不确定性特征实证考察了房价对城镇居民消费的影响。本文旨在从行为经济学的视角出发，利用 2018 年中国家庭追踪调查 ( CFPS) 数据，主要通过联系中国家庭的收支结构及其部分属性特征来分析消费行为特征及其形成原因，为研究中国家庭消费行为在 “点”上的完善提供参考。

本文选取 2018 年中国家庭追踪调查 ( CFPS) 数据库中家户收入与支出、户籍状态等数据进行研究。其中家庭收入既包括了家庭总收入，同时也详细说明了其五个组成部分的具体数据: 工资性收入、经营性总 ( 纯) 收入、财产性收入、转移性收入和其他收入。值得特意交代的是，户籍状态分为 “城镇” 和乡村，并赋值城镇 = 1，乡村 = 0; 工资性收入是指家庭成员从事农业打工或从事非农受雇工作挣取的税后工资、奖金和实物形式的福利; 经营性收入是指家庭从事农、林、牧、副、渔的生产经营扣除成本后的净收入和由自家生产并供自家消费的农业产品的价值，以及家庭从事个体经营或开办私营企业获得的净利润; 财产性收入包括了土地或其他生产资料出租收入、房屋出租收入、其他租金收入和出卖财物收入; 转移性收入包括了政府补贴、离退休金、低保等政府补助; 其他收入包括了亲友馈赠和受访家庭汇报的其他收入。在本文的实证研究中，原数据中的缺失值均已用 “0”进行了插补，并对户籍状态为非 “城镇”和 “乡村”的样本进行了剔除。.

首先，基于行为经济学中的心理账户理论，建立截面数据的线性回归模型: pcei = β0 + β1 urbani + β2 fwagei + β3 foperatei + β4 fpropertyi + β5 ftransferi + β6 felsei + β7 familysizei + εi 其中，i 表示不同的家庭样本; pce 是被解释变量，表示消费性总支出; foperate、fproperty、ftransfer、fwage 及 felse 为关键解释变量，分别表示不同的收入账户; urban 为虚拟变量; familysize 是控制变量; εi 为随机误差项。另外，为有效检验出中国家庭消费与家庭的转移性收入之间存在着关于工资水平的非线性关系，本文引入截面门限模型，实际考量消费性支出与家庭的转移收入存在关于家庭工资收入的非线性关系。与 Hansen ( 1999、2000) 面板门限模型类似，截面门限模型根据划分非线性区间的数量分为单一门限模型与多门限模型。［13 － 14］下面以双重门限模型为例做简要说明，模型设定为: pcei = β0 + β1 ftransferi ( fwagei ≤ γ1 ) + β2 ftransferi ( γ1 ＜ fwagei≤γ2 ) + β3 ftransferi ( fwagei ＞ γ2 ) + εi 其中，γi 是门限值，fwage 是门限变量，ftransfer 是关键解释变量，pce 是被解释变量，εi 为随机误差项。多门限模型是建立在单一门限模型基础上的，γi 将家庭工资水平进行了分段，不同的区间对应着不同的边际系数。以上述双重门限模型为例， γ1 和 γ2 将中国家庭收入分成了三类，按照序数分类，即低工资收入家庭、中等收入家庭和高工资收入家庭。