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| 研究生： |
林士儼 |
|---|---|
| 論文名稱： |
確定提撥制下之最適投資決策：隨機最佳化之模型建構 |
| 指導教授： | 黃泓智 |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
商學院 - 風險管理與保險學系 Department of Risk Management and Insurance |
| 論文出版年： | 2006 |
| 畢業學年度： | 94 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 34 |
| 中文關鍵詞： | 確定提撥 、基因演算法 |
| 相關次數： | 點閱：95 下載：66 |
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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。
壹、序論 1
貳、靜態資產配置下，最適退休年齡？ 4
參、動態資產配置模型建構 9
肆、基因演算法 11
伍、最佳化動態與靜態資產配置 14
陸、不同投資設計的探討 23
柒、不同投資模型的比較 27
捌、結論與建議 30
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