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基于多周期CVaRD的个人账户养老金最优投资策略研究
  • ISSN号:1002-6630
  • 期刊名称:《食品科学》
  • 时间:0
  • 分类:F832.48[经济管理—金融学]
  • 作者机构:[1]天津农学院基础科学学院,天津300384, [2]中央财经大学中国精算研究院,北京100081, [3]首都经济贸易大学金融学院,北京100070
  • 相关基金:国家自然科学基金青年项目“基于Markov模型的反向抵押贷款及其连结长期护理保险产品的定价研究”(71401124);全国统计科学研究重点项目“基于多期风险测度的养老基金最优资产配置策略研究”(2015LZ03);天津市高等学校科技发展基金计划项目“老龄化背景下反向抵押贷款及其衍生品的定价与实证研究”(20131004)
中文摘要:

通过构建多周期条件风险价值偏差(CVaRD)模型来研究中国个人账户养老金投资的最优策略.基于基本养老保险基金投资管理规定,假定个人账户允许投资3种类型,以优化CVaR为目标,先建立情景树,情景树的层数由养老金投资决策改变的次数决定,利用最优化方法将养老金储蓄额的期望与养老金储蓄额投资的条件风险价值之差化成一个非线性规划,利用迭代算法求解,得到每一期条件风险价值偏差的最小值、每一期的养老金储蓄额的期望以及养老金投资选择分配方式.结果表明:条件风险价值偏差的最小值随投保者年龄增大而增大;养老金储蓄额的期望均大于预期财富目标;随着投保者年龄增大,投资风险较大的F1的比例逐渐降低,投资无风险型F3的比例逐渐增大,说明随着年龄增大,追逐风险的意愿下降.

英文摘要:

The optimal strategy of the individual pension investment in China is constructed by constructing multi-period conditional value-at-risk deviation (CVaRD) model. Based on the basic old-age insurance fund investment management regulations, assume that individual account allows investment three types, aiming at optimizing CVaR. The scenario tree is established. The levels on scenario tree are decided by the change times of pension fund investment. Optimization the difference between the pension savings expectations and the average risk value of pension savings investment is transformed into a nonlinear programming. Using the iterative algorithm, each minimum of the conditional value-at-risk deviation, each issue of pension savings expectations and pension investment choice distribution are soluted. The results show that the minimum value of conditional value-at-risk deviation increases with the increasing of the age of the insured; pension savings expectations are greater than expected wealth; with the increasing of the insured age, the proportion of the investment larger risk Flgradually reduces, investment no risk F3 ratio gradually declines, which indicate that with the increasing of age, chasing a willingness to risk decreases.

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期刊信息
  • 《食品科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国商业联合会
  • 主办单位:北京市食品研究所
  • 主编:孙勇
  • 地址:北京西城区禄长街头条4号
  • 邮编:100050
  • 邮箱:foodsci@126.com
  • 电话:010-83155446-8006
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-6630
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2206/TS
  • 邮发代号:2-439
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,1986年原商业部重大成果三等奖,1997年国内贸易部优秀科技期刊三等奖,第三届中国出版政府奖提名奖,第三届中国出版政府奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,英国食品科技文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:115579