As automation in the financial service industry continues to advance, online investment advice has emerged as an exciting new field. Vital to the accuracy of such service is the determination of the individual investors’ ability to bear financial risk. To do so, the statistical method of logistic regression is used. The aim of this thesis is to identify factors which are significant in determining a financial risk profile of a retail investor. In other words, the study seeks to map out the relationship between several socioeconomic- and psychometric variables to develop a predictive model able to determine the risk profile. The analysis is based on survey data from respondents living in Sweden. The main findings are that variables such as income, consumption rate, experience of a financial bear market, and various psychometric variables are significant in determining a financial risk profile. / I samband med en ökad automatiseringstrend har digital investeringsrådgivning dykt upp som ett nytt fenomen. Av central betydelse är tjänstens förmåga att bedöma en investerares förmåga till att bära finansiell risk. Logistik regression tillämpas för att bedöma en icke- professionell investerares vilja att bära finansiell risk. Målet med uppsatsen är således att identifiera ett antal faktorer med signifikant förmåga till att bedöma en icke-professionell investerares riskprofil. Med andra ord, så syftar denna uppsats till att studera förmågan hos ett antal socioekonomiska- och psykometriska variabler. För att därigenom utveckla en prediktiv modell som kan skatta en individs finansiella riskprofil. Analysen genomförs med hjälp av en enkätstudie hos respondenter bosatta i Sverige. Den huvudsakliga slutsatsen är att en individs inkomst, konsumtionstakt, tidigare erfarenheter av abnorma marknadsförhållanden, och diverse psykometriska komponenter besitter en betydande förmåga till att avgöra en individs finansiella risktolerans
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-229821 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Emfevid, Lovisa, Nyquist, Hampus |
| Publisher | KTH, Matematisk statistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2018:253 |
Page generated in 0.0015 seconds