養(yǎng)老保險(xiǎn)基金投資優(yōu)化研究(word版)

1、 精編范文 養(yǎng)老保險(xiǎn)基金投資優(yōu)化研究溫馨提示：本文是筆者精心整理編制而成，有很強(qiáng)的的實(shí)用性和參考性，下載完成后可以直接編輯，并根據(jù)自己的需求進(jìn)行修改套用。養(yǎng)老保險(xiǎn)基金投資優(yōu)化研究 本文關(guān)鍵詞：養(yǎng)老保險(xiǎn), 基金投資, 優(yōu)化, 研究養(yǎng)老保險(xiǎn)基金投資優(yōu)化研究 本文簡介：【摘要】近年來, 我國人口老齡化和養(yǎng)老金缺口的加大, 以及投資渠道窄, 收益低, 未來的養(yǎng)老金將出現(xiàn)巨大的支付壓力。本文結(jié)合我國養(yǎng)老金投資現(xiàn)狀, 借助相關(guān)理論, 建立養(yǎng)老金投資的隨機(jī)規(guī)劃模型, 運(yùn)用Matlab對(duì)該隨機(jī)規(guī)劃模型進(jìn)行求解, 得出養(yǎng)老金的優(yōu)化策略?！娟P(guān)鍵詞】養(yǎng)老金；隨機(jī)規(guī)劃；優(yōu)化養(yǎng)老保險(xiǎn)是社會(huì)保障體系中養(yǎng)老保險(xiǎn)基金投資優(yōu)化

2、研究 本文內(nèi)容：【摘要】近年來, 我國人口老齡化和養(yǎng)老金缺口的加大, 以及投資渠道窄, 收益低, 未來的養(yǎng)老金將出現(xiàn)巨大的支付壓力。本文結(jié)合我國養(yǎng)老金投資現(xiàn)狀, 借助相關(guān)理論, 建立養(yǎng)老金投資的隨機(jī)規(guī)劃模型, 運(yùn)用Matlab對(duì)該隨機(jī)規(guī)劃模型進(jìn)行求解, 得出養(yǎng)老金的優(yōu)化策略?！娟P(guān)鍵詞】養(yǎng)老金；隨機(jī)規(guī)劃；優(yōu)化養(yǎng)老保險(xiǎn)是社會(huì)保障體系中的重要部分, 養(yǎng)老金的支付壓力關(guān)系到社會(huì)的穩(wěn)定和發(fā)展。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展, 養(yǎng)老金面臨很大的壓力, 根據(jù)統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù), 總體上收大于支, 但是在20_年有七個(gè)省的養(yǎng)老金收不抵支, 基金的缺口數(shù)額達(dá)726億元。其中黑龍江省的結(jié)余也為負(fù)值, 養(yǎng)老金在人口老齡化等因素的壓力下,

3、 基金的缺口已無法避免。截止20_年底, 我國養(yǎng)老金的結(jié)余為3.86萬億元, 由此可見, 我國養(yǎng)老金的規(guī)模比較龐大, 這就對(duì)如何加強(qiáng)基金的管理提出了更高的要求。自我國養(yǎng)老金投資以來, 投資收益率總體高于通貨膨脹率, 2000年初期, 我國養(yǎng)老金的投資收益率偏低, 年收益率僅為3%, 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展, 在通貨膨脹不降反漲的情況下, 養(yǎng)老金的實(shí)際收益率為負(fù)值。在2001到到20_年間, 養(yǎng)老金的年平均收益率僅為8.37%, CPI為2.3%, 因此, 真正的收益率水平還是較低。隨機(jī)規(guī)劃以代表不確定性的情景樹作為輸入, 巧妙地把決策者對(duì)不確定的預(yù)期加入到模型中。目前, 運(yùn)用隨機(jī)規(guī)劃研究最優(yōu)投資策略已

4、成為國內(nèi)外主流趨勢(shì)。具有代表性的如,Soyer(2006)使用貝葉斯隨機(jī)規(guī)劃方法研究多階段投資問題,但其模型中回歸系數(shù)先驗(yàn)分布的設(shè)定將影響模型的預(yù)測(cè)效果。金秀等(2005,2007)在Kouwenberg模型的基礎(chǔ)上,運(yùn)用多階段資產(chǎn)負(fù)債管理模型解決了遼寧養(yǎng)老問題。何大義等（20_）根據(jù)中國養(yǎng)老保險(xiǎn)投資的政策,利用貝葉斯法則和Minnesota方法, 依據(jù)隨機(jī)參數(shù)建模研究養(yǎng)老保險(xiǎn)投資問題, 俞慧君（20_）根據(jù)我國養(yǎng)老金的特點(diǎn), 利用隨機(jī)規(guī)劃為中國基本養(yǎng)老金提供了全面、動(dòng)態(tài)的分析框架。尹力博等（20_）改進(jìn)了目前投資管理中的不足, 提出了動(dòng)態(tài)調(diào)整的多階段隨機(jī)規(guī)劃模型, 為金融機(jī)構(gòu)提供決策支持。在

5、隨機(jī)規(guī)劃的基礎(chǔ)上,考慮到模型中風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益的問題, 根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的歷史數(shù)據(jù), 利用VAR和蒙特卡洛模擬方法,依據(jù)隨機(jī)參數(shù)建模研究中國養(yǎng)老金投資問題,結(jié)合歷史數(shù)據(jù)分析,結(jié)果表明模型能根據(jù)實(shí)際優(yōu)化資產(chǎn)配置。1隨機(jī)規(guī)劃模型1.1基本假設(shè)定義模型中的參數(shù)和變量如下：s(r):, 時(shí)刻的情景:獷:買入i單位第i資產(chǎn)的交易費(fèi)用:l;賣出i單位第i資產(chǎn)的交易費(fèi)用:R,(t,s(t):資產(chǎn)在情景:下的收益率:c”0資產(chǎn);的投資下限:。嚴(yán):資產(chǎn);的投資上限:c(r:c時(shí)刻養(yǎng)老金的繳費(fèi)額:s(c:c時(shí)刻養(yǎng)老金的給付額:w(o):基金初始財(cái)富:決策變量:二(r):t時(shí)刻投資第產(chǎn)種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的數(shù)量:Yp(t):t時(shí)刻投

6、資無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的數(shù)量:二(t,s(t):t時(shí)刻在清景(:,s=,s)下投資第i種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的數(shù)量y(t,s(t):, 時(shí)刻在清景(:)下買入第i種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的數(shù)量:z;(rw(r):時(shí)刻在情景(:s_, :)下賣出第i種風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的數(shù)量w(rs(r)基金在清景(S.s,.)下的期末的財(cái)富。1.2投資策略模刑2基于VAR的情景分析2.1:4RI溝建立用Eviews軟件對(duì)它們的月收益率序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)、滯后階數(shù)檢驗(yàn)和Granger因果檢驗(yàn), 確定VAR模刑為如下形式:對(duì)VAR模刑進(jìn)行估計(jì)得到:2.2多階段情景的生成在得到了VAR模型后, 我們采用MonteCarlo法進(jìn)行數(shù)值模擬, 生成.5000個(gè)滿足

7、殘差分布的隨機(jī)數(shù)來生成風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率, 通過聚類來構(gòu)建單階段情景樹把生成的單階段情景樹作為己知值帶入到VAR模型, 繼續(xù)運(yùn)用MonteCarlo數(shù)值模擬生成收益率, 通過聚類來構(gòu)建下一階段情景樹3模型求解考慮兩個(gè)規(guī)劃期, 侮一個(gè)規(guī)劃期假設(shè)有三種可能的情景發(fā)生, 從而將此隨機(jī)規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為有6.5個(gè)約束條件、52個(gè)決策變量的動(dòng)態(tài)規(guī)劃。利用Matlab軟件的優(yōu)化板塊對(duì)該動(dòng)態(tài)規(guī)劃進(jìn)行求解, 得到養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置策略由隨機(jī)規(guī)劃模型實(shí)證的結(jié)果可以看出, 兩階段期末的財(cái)富為102.742, 相對(duì)期初的收益率為2.7420,6, 因此, 可以預(yù)測(cè)出養(yǎng)老金投資年收益率為16.4520,6, 但是在養(yǎng)老金的實(shí)際投資中, 存在管理費(fèi)用, 因此, 實(shí)際年投資收益率為14.4520,6。4結(jié)語本文結(jié)合實(shí)際情況, 利用多階段隨機(jī)規(guī)劃方法研究養(yǎng)老金投資問題, 運(yùn)用VAR模型和MonteCarl。模擬法來生成未來資產(chǎn)的收益率, 通過建立的隨機(jī)規(guī)劃, 以及中國養(yǎng)老金投資政策, 結(jié)合歷史數(shù)據(jù), 得到了中國養(yǎng)老金投資的實(shí)證結(jié)果。與歷史收益率的比較, 提高了投資的收益率水平參考文獻(xiàn)1金贊.基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金資產(chǎn)負(fù)債管理研兄D.杭州, 浙江大學(xué), 20_.2王增文.財(cái)政缺口下養(yǎng)老保險(xiǎn)基金最優(yōu)風(fēng)險(xiǎn)投資組合策略研兄J1.華中科技大學(xué)學(xué)報(bào), 20_,32(1):23-25.3楊長