政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/34177
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    題名: 確定提撥制下之最適投資決策:隨機最佳化之模型建構
    作者: 林士儼
    貢獻者: 黃泓智
    林士儼
    關鍵詞: 確定提撥
    基因演算法
    日期: 2005
    上傳時間: 2009-09-18
    摘要: 現行退休金制度已由確定給付制轉換為確定提撥制。投資風險從雇主的身上移往至員工身上,員工退休基金的金額也不確定。因此為了降低投資風險本研究採用預定的所得替代率作為目標給付,並藉由模擬最佳化的方式探討在不同模型假設下之最適資產配置。
      本文中最佳化的方式是使用基因演算法,以避免以往演算法最佳化過程中掉入非最佳解的窘境。我們得到以下結論:(一) 靜態資產配置隨投資組合不同報酬率以及變異有很大的差異。即使在相同投資組合下,Regular Rebalance 與 Buy & Hold導致不一樣的結果。(二)動態投資組合較靜態投資組合能獲得高報酬與低風險投資績效。(三) 不同風險偏好投資人可以尋找其最佳化之動態資產配置。
    參考文獻: 1. Andrea Consiglio, and Flavio Cocco, and Stavros A. Zenios, (2005),〝Scenario optimization asset and liability modeling for individual investors.〞working paper 02-10.
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    12. 林昆毅,「投資模型在附保證給付投資型保險之比較與應用」台灣大學94學年度碩士論文。
    描述: 碩士
    國立政治大學
    風險管理與保險研究所
    93358024
    94
    資料來源: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0933580241
    資料類型: thesis
    顯示於類別:[風險管理與保險學系] 學位論文

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