劉譽(yù)潔
[摘 要]近年來,由于企業(yè)養(yǎng)老金本身發(fā)揮的作用越來越大,金融市場的不斷動(dòng)蕩以及人口老齡化的加劇,對養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置的研究越來越深入。文章將給付損失最小化作為目標(biāo)函數(shù),研究在養(yǎng)老金積累與支付的統(tǒng)一框架下,繳費(fèi)與工資有關(guān)的養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置問題,將資產(chǎn)置于與收益率有關(guān)的切換系統(tǒng)的投資組合中,利用隨機(jī)最優(yōu)控制理論,建立HJB方程,求解得出資產(chǎn)配置的最優(yōu)比例以及給付水平的顯式解。
[關(guān)鍵詞]切換系統(tǒng);DC型養(yǎng)老金;資產(chǎn)配置
[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.28.055
1 引 言
隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及人們對未來生活水平要求的提高,養(yǎng)老金作為人們未來生活的保障在我國社會保障體系中發(fā)揮著舉足輕重的影響。人口老齡化的加劇以及不斷動(dòng)蕩的金融市場也對養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置問題提出了更高的要求。目前,企業(yè)養(yǎng)老金主要分為兩種類型,一種是給付確定型(DB型)養(yǎng)老金,另一種是繳費(fèi)確定型(DC型)養(yǎng)老金。給付確定型養(yǎng)老金由企業(yè)采取統(tǒng)一賬戶的方式對養(yǎng)老金投資進(jìn)行統(tǒng)一的管理,養(yǎng)老金領(lǐng)取者退休后給付額是事先確定的,只需根據(jù)投資收益來調(diào)整繳費(fèi)額,投資的風(fēng)險(xiǎn)由企業(yè)承擔(dān)。繳費(fèi)確定型養(yǎng)老金采用個(gè)人賬戶的方式對養(yǎng)老金進(jìn)行投資,養(yǎng)老金領(lǐng)取者的繳費(fèi)額是事先確定的,未來的給付額則隨著投資收益的變化而變化,投資風(fēng)險(xiǎn)由個(gè)人承擔(dān)。由于各種不確定性因素使給付確定型養(yǎng)老金承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越來越大,繳費(fèi)確定型的養(yǎng)老金因成功地將養(yǎng)老金的投資風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移給投保人而被廣泛應(yīng)用。目前,我國養(yǎng)老金主要采用DC型養(yǎng)老金的形式,經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),在風(fēng)險(xiǎn)投資組合中,資產(chǎn)配置決定了投資的大部分的收益,因此DC 型養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置問題成為了研究的熱點(diǎn)。
Merton(1971)[1]最早提出了運(yùn)用隨機(jī)控制的方法來研究養(yǎng)老金最優(yōu)資產(chǎn)配置問題,并將其用于投資消費(fèi)決策中,給研究DC型養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置提供了一種新的思路,之后隨機(jī)最優(yōu)控制理論在養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置中的應(yīng)用越來越廣泛,如:Jianwu Xiao等(2007)[2]在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)價(jià)格服從CEV模型的假設(shè)下,運(yùn)用隨機(jī)最優(yōu)控制方法建立HJB方程并求得養(yǎng)老金最優(yōu)投資策略的解。雖然CEV模型較之幾何布朗運(yùn)動(dòng)來說,對風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的不確定性做了更好的解釋,但這個(gè)模型很難求解并且波動(dòng)率隨著風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)價(jià)格的升高而減小的情況與現(xiàn)實(shí)不符。王力平、張?jiān)迹?014)[3]假定死亡率服從指數(shù)分布,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益服從擴(kuò)散過程,將養(yǎng)老金的積累過程與發(fā)放過程置于統(tǒng)一框架中,運(yùn)用隨機(jī)最優(yōu)控制方法建立并求解HJB方程,得到統(tǒng)一框架下考慮死亡率的DC型養(yǎng)老金的最優(yōu)資產(chǎn)配置比例,結(jié)果顯示養(yǎng)老金積累階段風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例比養(yǎng)老金支付階段的比例低,但死亡強(qiáng)度的逐漸減小,使支付階段的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資比例的變化過程變得相對緩慢。張初兵、榮喜民、常浩(2013)[4]假定風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)服從CEV模型,將工資看作一個(gè)隨機(jī)變化的過程,基于對數(shù)效用函數(shù),研究有隨機(jī)工資過程的DC型養(yǎng)老金的最優(yōu)投資問題。Ball&Torous(1983)[5]證實(shí)了金融市場中風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的價(jià)格會因突發(fā)性事件的影響而呈現(xiàn)跳躍現(xiàn)象。趙培標(biāo)、李遠(yuǎn)帥(2014)[6]則考慮風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的價(jià)格服從跳—擴(kuò)散過程,將最大化期末財(cái)富的效用作為目標(biāo)函數(shù),運(yùn)用隨機(jī)最優(yōu)控制方法建立基于對數(shù)效用函數(shù)的HJB方程,求解得出最優(yōu)資產(chǎn)配置比例,并進(jìn)一步研究工資服從跳—擴(kuò)散過程,目標(biāo)函數(shù)為均值—方差模型的DC型養(yǎng)老金的最優(yōu)資產(chǎn)配置問題。
葉燕程、高隨祥(2007)[7]將給付損失最小化作為目標(biāo)函數(shù),研究在固定繳費(fèi)和隨機(jī)繳費(fèi)兩種情形下,DC型養(yǎng)老金的最優(yōu)投資策略和給付水平并運(yùn)用蒙特卡洛方法對固定繳費(fèi)的DC型養(yǎng)老金進(jìn)行仿真模擬,得到最優(yōu)投資比例隨時(shí)間的推移而增大,而最優(yōu)給付水平則出現(xiàn)相反的變化過程。Gerrad(2006)[8]將最小化財(cái)富水平的損失作為目標(biāo)函數(shù),得出了DC型養(yǎng)老金在有限時(shí)間和無限時(shí)間的情況下的最優(yōu)投資問題的解。Paolo Battocchio等(2004)[9]用最大化財(cái)富效用作為目標(biāo)函數(shù),效用函數(shù)選取指數(shù)效用函數(shù),得出考慮隨機(jī)利率過程、隨機(jī)通貨膨脹過程的最優(yōu)資產(chǎn)配置比例。Cairns等(2006)[10]基于冪效用函數(shù)的條件下,得出考慮隨機(jī)工資過程的最優(yōu)資產(chǎn)配置比例。將期末財(cái)富最大化作為目標(biāo)函數(shù),很難在現(xiàn)實(shí)中有很好的應(yīng)用,由于效用函數(shù)的形式有多種,而效用函數(shù)的選擇又沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),因此效用函數(shù)的選擇在實(shí)際的操作中面臨很大的困難。鑒于效用函數(shù)的局限性,文章假定一個(gè)理想化的預(yù)期支付水平,將實(shí)際支付水平與預(yù)期支付水平差的平方的最小值作為目標(biāo)函數(shù)。
然而,前人研究的DC型養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置問題,未考慮到預(yù)期收益率對DC型養(yǎng)老金的最優(yōu)投資比例的影響。當(dāng)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益率低于無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益率的情形時(shí),投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率不僅低而且還需承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn),此時(shí)DC型養(yǎng)老金的最優(yōu)投資比例有待研究。文章在預(yù)期收益率影響下的,將原本投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的部分資產(chǎn)在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)之間進(jìn)行切換,研究切換模型下的DC型養(yǎng)老金的最優(yōu)投資比例。文章將實(shí)際支付水平與預(yù)期支付水平之間的差額平方的最小值作為目標(biāo)函數(shù),通過建立HJB方程并求解得到最優(yōu)投資比例和給付水平的解。并對養(yǎng)老金的積累階段與支付階段分別進(jìn)行討論,得出退休前與退休后(即養(yǎng)老金積累階段與發(fā)放階段)的最優(yōu)投資比例和給付水平。
2 模型建立
2.1 金融市場
在金融市場中,由兩基金分離定理,市場由風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)兩部分組成。文章僅考慮將養(yǎng)老金投資于一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和一個(gè)無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的動(dòng)態(tài)價(jià)格變化過程服從下面的微分方程:
風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的動(dòng)態(tài)價(jià)格變化過程服從下面的微分方程:
其中,r是無風(fēng)險(xiǎn)利率,r0是投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益率,S0(t)是無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)在t時(shí)刻的價(jià)格,S1(t)是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)在t時(shí)刻的價(jià)格,μt是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)動(dòng)態(tài)價(jià)格變化過程的漂移系數(shù),σt是風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)動(dòng)態(tài)價(jià)格變化過程的擴(kuò)散系數(shù),Wt是標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)。endprint
假定養(yǎng)老金投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例為πt,投資于無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例為(1-πt)。由于市場因素的影響風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)有很大的波動(dòng),很有可能出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益率低于無風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期收益率的情況,此時(shí)養(yǎng)老金持有者不會將養(yǎng)老金投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),基于這種情況,文章將切換模型置于DC型養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置問題中。投資價(jià)值的動(dòng)態(tài)變化過程為:
2.2 養(yǎng)老金市場
已知繳費(fèi)確定型養(yǎng)老金每期的繳費(fèi)額或繳費(fèi)率是確定的,文章假定繳費(fèi)確定型養(yǎng)老金每期的繳費(fèi)率是確定的,繳費(fèi)率是一個(gè)常數(shù)k(k>0),繳費(fèi)人在t時(shí)刻的工資水平為L(t),繳費(fèi)人在t=0時(shí)刻開始繳費(fèi),退休時(shí)間為T。
繳費(fèi)確定型養(yǎng)老金每期的支付額P(t)是不確定的,取決于養(yǎng)老金的投資收益。
2.3 養(yǎng)老金的財(cái)富過程
設(shè)養(yǎng)老金的財(cái)富水平為Rt,并且根據(jù)收益判斷養(yǎng)老金投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例。在養(yǎng)老金的財(cái)富過程中考慮養(yǎng)老金的積累或支付過程,可以得到養(yǎng)老金財(cái)富滿足如下的微分方程:
2.4 目標(biāo)函數(shù)
已知繳費(fèi)確定型養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置問題一般圍繞最小化投資風(fēng)險(xiǎn)和最大化期末財(cái)富這兩個(gè)最優(yōu)化問題進(jìn)行研究。文章給定了一個(gè)預(yù)期支付水平P1,定義了二次損失函數(shù),將最小的實(shí)際支付水平與預(yù)期支付水平之間的差額平方作為目標(biāo)。將目標(biāo)函數(shù)寫作:
3 最優(yōu)化問題求解
綜合目標(biāo)函數(shù)以及養(yǎng)老金的財(cái)富過程,建立下面的最優(yōu)化問題:
4 數(shù)值分析
4.1 養(yǎng)老金積累階段
當(dāng)0 4.2 養(yǎng)老金支付階段 當(dāng)t>T時(shí),φt=0,即為退休后的養(yǎng)老金支付階段,此時(shí)πt=-(μt-r)Rt+P13rRtχσ2t,P(t)=ρ+2r+(μt-r)2σ2t-P13r-Rt+P1,無須對養(yǎng)老金進(jìn)行繳費(fèi),只需根據(jù)投資收益對養(yǎng)老金進(jìn)行支付。若χ=0,此時(shí)投資風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益率低于投資無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益率,仍將全部養(yǎng)老金投資于無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)以獲得更大的收益。若χ=1時(shí),πt=-(μt-r)Rt+P13rRtσ2t,當(dāng)Rt<-P13r時(shí),投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例πt隨風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)波動(dòng)率σt增大而降低,隨風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)(μt-r)增大而提高,隨預(yù)期支付額P1的增大而提高。最優(yōu)支付額P(t),隨風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)波動(dòng)率σt增大而減小,隨風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)(μt-r)增大而增大,隨預(yù)期支付額的增大而增大。 5 總 結(jié) 文章將給付損失最小化作為目標(biāo)函數(shù),研究在養(yǎng)老金積累與支付的統(tǒng)一框架下,繳費(fèi)與工資有關(guān)的養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置問題,將資產(chǎn)置于與收益率有關(guān)的切換模型的投資組合中,利用隨機(jī)最優(yōu)控制理論,建立HJB方程,求解得出資產(chǎn)配置的最優(yōu)比例以及給付水平的顯式解。結(jié)論顯示,基于切換模型下的DC型養(yǎng)老金的資產(chǎn)配置,相較于其他模型在投資收益方面有更明顯的優(yōu)勢且承擔(dān)更小的風(fēng)險(xiǎn)。本文還將養(yǎng)老金的積累階段與支付階段分開討論,研究繳費(fèi)與工資有關(guān)的情況下,投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例與工資之間的關(guān)系,可以看出,積累階段的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例隨工資的增大而增大。支付階段有預(yù)期支付額的情況下,投資于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例與預(yù)期支付額之間的關(guān)系,可以得到,支付階段的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例隨預(yù)期支付額的增大而增大。在今后的研究中,可以考慮工資水平含跳躍項(xiàng)的情況下,對DC型養(yǎng)老金的投資比例的影響,且本文的研究沒有考慮通貨膨脹這個(gè)因素,而通貨膨脹的影響是不可避免的。 參考文獻(xiàn): [1] Merton RC.Optimum Consumption and Portfolio Rules in a Continuous time model [J].Journal of Economic Theory,1971,3(12): 373-413. [2] Jianwu Xiao,Zhai Hong,Chenglin Qin.The Constant Elasticity of Variance(CEV)Model and the Legendre Transform Dual Solution for Annuity Contracts [J].Insurance: Mathematics and Economics,2007,40(2): 302-310. [3] 王力平,張?jiān)?考慮死亡率的DC型養(yǎng)老金資產(chǎn)配置研究的統(tǒng)一框架[J].保險(xiǎn)研究,2014(4): 121-127. [4] 張初兵,榮喜民,常浩.CEV模型下有隨機(jī)工資DC型養(yǎng)老金的最優(yōu)投資[J].工程數(shù)學(xué)學(xué)報(bào),2013(1): 1-9. [5] Clifford A.Ball,Walter N.Torous.A Simplified Jump Process for Common Stock Returns [J].Journal of Financial and Quantitative Analysis,1983,18(1): 53-65. [6] 李遠(yuǎn)帥.基于跳—擴(kuò)散模型的DC型企業(yè)年金最優(yōu)投資研究[D].南京:南京理工大學(xué),2014. [7] 葉燕程,高隨祥.繳費(fèi)確定型企業(yè)年金最優(yōu)投資策略研究[J].中國科學(xué)院研究生院學(xué)報(bào),2007(2): 149-153. [8] Gerrad R,Haberman S,Vigna E.The Management of Decumulation Risks in a Efined Contribution Pension Plan.North American Actuarial Journal.2006,10(1): 84-110. [9] Paolo Battocchio,F(xiàn)rancesco Menoncin.Optimal Pension Management in a Stochastic Framework [J].Insurance: Mathematics and Economic,2004,34(1): 79-95. [10] Andrew J.G.Cairns,David Black,Kevin Dowd.Stochastic Lifestyling: Optimal Dynamic Asset Allocation for Defined-contribution Pension Plans [J].Journal of Economic Dynamic and Control,2006,30(5): 843-877.