指数效用函数下的企业年金投资策略研究

"这篇论文是2010年发表在《同济大学学报(自然科学版)》第38卷第7期上，作者是未茂然、郭磊和苏涛永，研究主题聚焦于基于指数效用函数的企业年金最优投资策略。他们构建了一个连续时间随机动态规划模型，探讨了在两资产环境下，如何根据员工的自主决策来制定缴费确定型企业年金计划。" 正文: 在金融数学和投资理论中，指数效用函数是一种用于描述投资者风险偏好的工具。它假设投资者对损失的敏感度大于对收益的敏感度，即风险厌恶程度随着财富增加而递减。这篇论文的核心就是将这种效用函数应用到企业年金的投资决策中。 论文提出了一种特殊类型的企业年金计划，即缴费确定型企业年金，其特点是在职期间有固定投入，退休后有固定的支出。在这样的背景下，作者构建了一个连续时间随机动态规划模型，以寻找退休前和退休后的最优投资策略。动态规划方法常用于解决多阶段决策问题，它可以考虑到未来可能的变化和不确定性，以最大化长期利益。 论文指出，最优的风险资产投资比例直接与企业年金基金的积累速度以及连续时间无风险利率有关。当基金积累速度超过无风险利率时，投资者会倾向于减少风险资产的投资比例，因为他们的目标是保护已积累的财富；相反，如果基金积累速度低于无风险利率，投资者可能会增加风险资产的配置，以追求更高的潜在回报。当这两者速度相等时，最优风险资产投资比例会保持稳定。 此外，论文还发现，增加缴费投入会导致最优风险资产投资比重下降，这是因为更多的缴费意味着更大的安全保障需求，投资者倾向于选择更保守的投资策略。同时，较高的消费支出会促使投资者选择更高的风险资产投资比重，以期望获得更高的收益来满足支出需求。 为了验证理论推导的正确性，作者进行了大规模的Monte Carlo模拟。Monte Carlo模拟是一种统计方法，通过大量随机抽样来估计结果的分布，它是解决复杂金融问题的有效工具。模拟结果支持了理论分析，进一步证明了基于指数效用函数的投资策略在实际中的适用性。 关键词涉及“指数效用函数”、“企业年金”和“投资策略”，表明这篇论文主要关注如何在考虑个人风险偏好和年金特性的情况下，制定出最优化的养老金投资方案。这项研究对于理解退休金管理、投资决策和风险管理具有重要的理论和实践价值。