养老基金动态资产负债管理模型与分析

摘要

人口快速老龄化所带来的养老金支付缺口问题亟待解决，对养老基金进行管理以兑现其偿付能力的承诺意义重大.基金管理者面临的问题是未来的养老金支付要随着全社会工资的变动而进行调整，未来经济环境具有不确定性，因此各种资产投资收益、工资变动以及养老金支付也是不确定的.动态随机资产负债管理模型是在考虑未来不确定性环境下，确定能满足养老基金负债支付的最低缴费水平和养老基金的投资结构. 以往的文献大多数没有考虑经济环境的不确定性，本文在资产负债管理的动态随机规划模型的基础上，根据国内实际情况，改进了动态随机规划模型的约束条件，建立了适合国内情况的随机规划模型，进一步以国内养老基金管理问题为背景，在模型中将资产收益率、工资增长率和养老金支付看作是随机变量，在利用向量自回归及聚类分析法产生了包含存款利率、国债收益率、股票指数增长率和工资增长率在内的我国未来两阶段的情景元素树后，估算了未来两阶段的养老基金负债支出.在此基础上，将该模型应用于国内情况，得出了未来两阶段养老基金的最佳资产配置和投资策略，由于考虑了这些指标的不确定性、使得未来的养老基金资产负债管理更加切合实际，并表明，在资产负债管理恰当的情况下，提高养老基金的收益率，逐步降低现有的缴费率水平，找到适合于我国养老基金的最优化策略是有可能的，从而为广大老百姓的退休生活提供坚实的社会保障，使社会养老保险能真正成为社会大众安享晚年的有力保障. 本文主要内容可概括如下：第一章：养老基金现状分析：第二章：养老基金资产负债管理技术理论与方法研究：第三章：经济情景元素的生成：第四章：养老基金的负债分析：第五章：养老基金动态资产负债管理模型与分析.

目录

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引 言

1养老基金现状分析

1.1养老基金的改革历程

1.2养老基金的资金运用

1.3养老基金的监管

2养老基金资产负债管理技术与方法

2.1养老基金资产负债管理概述

2.1.1资产负债管理的定义

2.1.2资产负债管理的目标与意义

2.1.3资产负债管理的发展历程

2.2资产负债管理的技术研究

2.2.1久期模型

2.2.2缺口模型

2.2.3现金流匹配模型

2.2.4免疫模型

2.2.5随机资产负债管理模型

3经济情景元素生成

3.1情景元素生成简介

3.2基于VAR与随机抽样相结合的情景生成

3.2.1 向量自回归VAR及随机抽样法简介

3.2.2聚类分析简介

3.2.3未来经济情景元素树的生成

4我国养老基金的负债分析

4.1养老基金负债的构成

4.2弥补未来的养老基金缺口

4.3养老基金的负债估计

4.3.1 “老人”的负债测算

4.3.2 “中人”的负债测算

4.3.3 “新人”的负债测算

4.4未来两年养老基金的规划支出

4.4.1 2007年度养老基金的规划支出

4.4.2 2008年度养老基金的规划支出

5养老基金的动态资产负债管理模型及分析

5.1随机规划简介

5.2随机规划资产负债管理模型

5.2.1 我国养老基金的动态资产负债管理模型

结 论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致 谢