论文基于长寿风险理论退休年龄和投资收益率组合分析是关于对不知道怎么写风险理论论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文金融风险理论论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
摘 要：本文在利用泊松双线性模型对我国未来人口死亡率曲线进行预测的基础上,采用长寿风险模型预测了我国养老金个人账户的财务平衡状况以及最佳退休年龄和投资收益率的匹配组合.结论认为,养老金个人账户压力较大的是女性群体,因此应首先考虑提高女性劳动者的退休年龄.另外,男性和女性在不同的投资收益率下有最佳退休路径可选择.
关键词：长寿风险；个人账户；精算平衡；投资收益率
中图分类号：F830.5 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2015）06-0003-07
一、引言
在过去的100年里,人类的平均寿命每10年提高2.5岁,呈现出显著的人口死亡率降低趋势.人口寿命延长体现了社会发展水平的提高,但也带来了长寿风险,即人口死亡率的超预期降低所带来的风险.长寿风险对社会不同层面都产生一定影响.举例来说,人口寿命增加给社会保障体系带来巨大压力,政府必须为未来的预期寿命延长建立足够的战略储备资金；同样,对于持有诸多生存保险保单的保险公司来说,也面临着预期寿命延长所带来的年金给付增加的压力.对于许多金融机构来说,人口预期寿命的延长也带来了构建新型衍生品和创新金融产品的机会.近些年,国际上关于长寿风险的研究沿着定量化的视角逐步深入,许多死亡率模型不断被提出,这些模型可以有取舍地借鉴到我国的长寿风险研究中.
和世界其他国家一样,我国养老体系也因长寿风险而面临巨大压力：人口死亡率的下降和预期寿命的延长使得老龄人口增加、预期余命延长,这一长寿风险加大了基本养老保险统筹部分的给付压力,特别是使得个人账户的支付年限延长.根据现行支付安排,个人账户的收支缺口由统筹部分承担.故在现行政策下,收不抵支的个人账户数量将增加,且个人收支缺口呈扩大趋势.为了应对老龄化冲击和日益加大的养老金给付压力,我国政府不得不将改变多年的“个人账户空账运行”逐步做实.
很显然,长寿风险将对该个人账户的“做实”带来重大影响.在人口死亡率超预期降低的条件下,个人账户按照现在人口情况进行“做实”将产生“亏空”,导致个人账户“财务”不平衡.为了弥补这种亏空,使个人账户达到平衡,学者们从不同角度进行了深入的探讨,并提出了不同建议.如王积全（2005）利用兰州市抽样数据,对国家、企业和个人的养老负担比例进行了深入分析,并首次在模型中引入了收缴率和工资比率等参数,基于此给出了相应的缩减缺口的政策措施. 罗良清（2005）总结并完善了我国个人账户支付模型,使其更适合于现行养老制度的月度缴纳和实际支付方式.潘春雷（2007）评估了在退休年龄、就业比例、工资水平等方面的性别差异对养老基金精算收支平衡的影响.顾文（2010）预测了未来几十年基本养老保险制度下在职人员和退休人员的人口数据,对基本养老保险基金平衡、隐性债务规模等问题进行了测算.黄顺林、王晓军（2010）利用基于出生年效应的Lee-carter模型对中国男性人口死亡率进行了拟合,并将其预测结果对养老年金系数进行估计,发现中国现行城镇职工养老保险的年金系数被严重低估,这将给未来基本养老保险个人账户带来很大的偿付压力.张宁（2015）利用非线性时间序列分析中的希尔伯特-黄变换对死亡率进行了不同风险层次的划分,并基于此提出了“长寿风险分级基金”来应对个人账户和统筹账户的“老龄化”压力.
本文借鉴现有国内外研究成果,尝试运用国外研究中应用较为广泛的Lee-Carter模型的改进版——泊松对数双线性模型和随机模拟方法,在对未来人口死亡率曲线进行预测的基础上,分析不同退休年龄和投资收益率的最佳组合.泊松对数双线性模型的优点是能够预测出在一定概率下未来人口死亡率的区间估计,从而可以更好地评估个人账户收支在未来面临的不确定性,并且量化不同政策或假定对于账户缺口的影响程度,给出特定缺口水平下的参数设定水平.
二、长寿风险模型和数据来源
1992年提出的Lee-Carter模型是长寿风险模型的重要开端,该模型通过时间和年龄两个角度来拟合中心死亡率的对数：
[μx（t）等于exp（αx+βxkt）] （1）
在上述模型（1）中,[αx]代表不同年龄在所有时间的对数死亡率平均,反映了年龄对死亡率的影响；[kt]代表了时间对死亡率的影响；[βx]描述了不同年龄的人群对时间影响的敏感程度,即斜率.
该模型对美国以及加拿大的死亡率拟合较好,但也存在许多问题,例如高龄拟合以及共线性等问题.对此也有一些相应的改进模型,例如引入世代效应的APC模型,利用非线性序列分析方式,或者利用长寿风险指数进行测度.其中有一种改进方法被普遍使用,即通过引入泊松假设,假设死亡人口服从泊松分布,可以基于Lee-Carter模型建立泊松双线性模型（Possion log-bilinear）：
[Dxt～Poisson（Extux（t））],[μx（t）等于exp（αx+βxkt）] （2）
该模型和Lee-Carter模型有同样的参数限制,以确定唯一的参数.
[tkt等于0],[xβx等于1] （3）
同时,由于引入了泊松分布,我们用最大似然估计来代替Lee-Carter模型的SVD求解方法.
[L（α,β,k）等于（x,t）[Dxt（αx+βxkt）-Extexp（αx+βxkt）]+constant]
（4）
在模型（4）中,constant表示常数,[kt] 反映了每个年龄的中心死亡率随时间变化的趋势.未来的死亡率可以通过如下方式进行估计,同时可以用Bootstrap方法来进行区间估计：
[Mx（tn+s）等于exp（αx+βxktn+s）] （5）
本文使用的数据是1994—2010年的人口死亡率数据,数据来源是中国人口统计年鉴.分组方式是每个年龄一组,同时设定最高年龄组为90+.由于1996年、2005年和2010年的数据一直延伸到100+,为了保持一致,将90岁以上的数据合并,形成90+的年龄组数据.
总结:本文关于风险理论论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
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