29 浏览4.2.1 波动率下降
4.2.2 夏普比率提升
4.3 行为偏差纠正机制
4.3.1 避免高频交易
4.3.2 避免情绪驱动决策
4.4 家庭特征调节机制
4.4.1 不同风险偏好家庭的匹配性
4.4.2 数字理财能力对优化效果的调节
4.4.3 财富规模对效果的影响
第五章 研究设计：数据来源、变量构建与模型设置
5.1 数据来源
5.1.1 券商智能投顾账户数据
5.1.2 调查问卷数据
5.1.3 深度访谈数据
5.2 变量构建
5.2.1 被解释变量：资产配置优化程度
5.2.2 核心解释变量：是否使用智能投顾、使用深度
5.2.3 调节变量：风险偏好、数字技能
5.2.4 控制变量
5.3 模型设置
5.3.1 Logit/OLS模型
5.3.2 中介效应模型（由分散化与行为偏差解释）
5.3.3 异质性分析模型
5.4 描述性统计分析
第六章 实证结果分析
6.1 智能投顾对资产分散化的影响
6.1.1 分散度变化
6.1.2 产品结构优化
6.2 智能投顾对家庭风险收益表现的影响
6.2.1 风险指标分析
6.2.2 收益与夏普比率分析
6.3 行为偏差的纠正效应
6.3.1 高频交易减少
6.3.2 损失厌恶偏差缓和
6.4 异质性分析
6.4.1 高风险偏好家庭
6.4.2 低数字技能家庭
6.4.3 不同财富水平家庭
6.5 稳健性检验
6.5.1 更换指标
6.5.2 分组回归
6.5.3 工具变量法
第七章 案例分析：中产家庭的智能投顾使用体验
7.1 案例选择
7.1.1 稳健型家庭
7.1.2 积极型家庭
7.1.3 数字技能弱家庭
7.2 案例分析
7.2.1 风险匹配度分析
7.2.2 配置结果对比
7.2.3 体验反馈与满意度
7.3 案例启示
第八章 政策建议
8.1 完善智能投顾风险识别与匹配机制
8.1.1 优化风险测评
8.1.2 构建家庭画像系统
8.2 提升智能投顾透明度与可解释性
8.2.1 调仓逻辑透明化
8.2.2 解释型AI的引入
8.3 强化投资者教育与数字理财培训
8.3.1 针对中产家庭的投教服务
8.3.2 金融素养 + 数字技能的双提升
8.4 推动智能投顾可持续发展
8.4.1 提升算法公平性
8.4.2 促进监管体系完善
第九章 研究结论与展望
9.1 主要研究结论
9.2 研究不足
9.3 后续研究方向
