論文の概要: Factors Shaping Financial Success: A Deep Dive into Influencing Variables
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08233v1
- Date: Mon, 13 May 2024 23:19:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 15:27:38.627336
- Title: Factors Shaping Financial Success: A Deep Dive into Influencing Variables
- Title（参考訳）: 金融成功の要因 : 変動要因の深層化
- Authors: Michael Zhou, Ramin Ramezani,
- Abstract要約: 本稿では、機械学習アルゴリズムとアプローチを用いて、個別の経済的成功に寄与する様々な社会経済的要因について考察する。
労働統計局による1997年度全国縦断調査の結果を調査する。
このデータセットは、収入変数と個人の社会経済変数からなる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1178416840822027
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper explores various socioeconomic factors that contribute to individual financial success using machine learning algorithms and approaches. Financial success, a critical aspect of all individual's well-being, is a complex concept influenced by a plethora of different factors. This study aims to understand the true determinants of financial success. It examines the survey data from the National Longitudinal Survey of Youth 1997 by the Bureau of Labor Statistics [1], consisting of a sample of 8,984 individuals's longitudinal data over years. The dataset comprises income variables and a large set of socioeconomic variables of individuals. An in-depth analysis demonstrates the effectiveness of machine learning algorithms in financial success research, highlights the potential of leveraging longitudinal data to enhance prediction accuracy, and provides valuable insights into how various socioeconomic factors influence financial success. The findings underscore the significant influence of highest education degree, occupation and gender as the top three determinants of individual income among socioeconomic factors examined. Yearly working hours, age and work tenure emerge as three secondary influencing factors, and all other factors including parental household income, industry, parents' highest grade and others are identified as tertiary factors. These insights allow researchers to better understand the complex nature of financial success and enable policymakers to grasp the underlying dynamics shaping aspirations, decision-making, and the broader socio-economic fabric of society. This comprehension is crucial for fostering financial success among individuals and advancing broader societal well-being.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、機械学習アルゴリズムとアプローチを用いて、個別の経済的成功に寄与する様々な社会経済的要因について考察する。
経済的成功は、すべての個人の幸福にとって重要な側面であり、様々な要因によって影響される複雑な概念である。
本研究は、金融成功の真の決定要因を理解することを目的としている。
1997年の全国縦断調査データを労働統計局 [1] で調査し、8,984人の縦断データを数年にわたって分析した。
このデータセットは、収入変数と個人の社会経済変数からなる。
詳細な分析では、金融成功研究における機械学習アルゴリズムの有効性を実証し、予測精度を高めるために長手データを活用する可能性を強調し、様々な社会経済的要因が経済的成功にどのように影響するかについての貴重な洞察を提供する。
調査対象となった社会経済的要因のうち,個人所得の上位3因子として,高等教育,職業,性別の有意な影響が示唆された。
就業時間、年齢、就業期間は3つの二次的影響要因として出現し、子育ての収入、産業、両親の最高等級、その他すべての要因が第三次要因として特定される。
これらの洞察は、研究者が経済的成功の複雑な性質をよりよく理解し、政策立案者が社会のより広い社会・経済構造を形作る基礎となるダイナミクスを把握できるようにする。
この理解は、個人間の経済的成功を促進し、より広範な社会的幸福を促進するために不可欠である。
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