確定提撥制下之最適投資決策:隨機最佳化之模型建構
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...
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Language: | 中文 |
Published: |
國立政治大學
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Subjects: | |
Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0933580241%22. |
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