Optimization of Financial Asset Allocation and Risk Management Strategies Combining Internet of Things and Clustering Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a new method for optimizing household financial asset allocation (FAA) and developing scientific risk control strategies by integrating Internet of Things (IoT) data and clustering algorithms. IoT technology is utilized to collect real-time data, including macroeconomic indicators, market dynamics, and investor behavior. The data comes from national statistical offices, financial market trading platforms, and social media. The optimized K-means++ clustering algorithm is used for asset classification. Moreover, its performance is evaluated through indexes, such as the silhouette coefficient, adjusted rand index (ARI), Davies–Bouldin index (DBI), and mutual information (MI). The results show that the K-means++ algorithm outperforms these indexes, especially in terms of silhouette coefficient (0.62), ARI (0.75), and MI (0.80). In terms of asset allocation optimization, the proportion of stock products and wealth management products has increased to 4.94% and 12.34%, indicating an improvement in asset diversification and risk diversification. Risk assessment reveals that Internet financial behavior and economic development level have a marked impact on asset allocation. For example, the asset allocation of households with active Internet financial behavior is more diversified. The cash deposit ratio in the eastern region is 79.32%, lower than the 86.08% in the western region. This study provides effective methods for managing household financial assets, which can help improve household wealth management, enhance risk management capabilities, and promote the development of financial technology.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».