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J-GLOBAL ID：202102231291452635   整理番号：21A2870171

シミュレーション最適化アプローチを用いた有効限定寄与ペンジョン計画の生成【JST・京大機械翻訳】

Generating effective defined-contribution pension plan using simulation optimization approach

著者 (4件)： Yu Tzu-Yi (Department of Information Management, National Chi-Nan University, 470 University Road, Puli, Nantou 545, Taiwan, ROC) ,  Huang Hong-Chih (Department of Risk Management and Insurance, National Chengchi University, No. 64, Sec. 2, Zhi-Nan Road, Taipei 11605, Taiwan, ROC) ,  Chen Chun-Lung (Department of Management Information Systems, National Chengchi University, No. 64, Sec. 2, Zhi-Nan Road, Taipei 11605, Taiwan, ROC) ,  Lin Qun-Ting (Department of Risk Management and Insurance, National Chengchi University, No. 64, Sec. 2, Zhi-Nan Road, Taipei 11605, Taiwan, ROC)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 3  ページ： 2684-2689  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,長期投資のためのポートフォリオ選択の問題を解析する最適化方式を提示して,定義-寄与(DC) p金方式のための特定の目標置換比率を考慮した。目的は,退職日における目標責任を整合する量に達し,投資のダウンサイドリスクを低減する,効果的な多期間資産配分を生成することである。複数期間資産の責任シミュレーションモデルを4000の資産リターン予測を生成するために用いて,進化アルゴリズム,進化戦略を,4つの条件の下でマルチ期間資産配分を作り出すためにモデルに導入して,目標責任とダウンサイドリスク測定の異なった期間をマッチングする重要性を測定するために,種々の重さを考慮した。計算結果は,進化アルゴリズム,進化戦略が,すべての4つの事例の下で有望な資産配分を作り出すための非常にロバストで有効なアプローチであることを示した。さらに,計算結果は,有望な資産割当が貴重な情報を明らかにし,資金管理者または投資家が,異なる条件下で,より高い平均投資収益またはより低いレベルの揮発性を達成するのに役立つことを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  資金管理 ,  シミュレーションモデル ,  退職 ,  投資 ,  揮発性 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  進化戦略 ,  投資家 ,  資産配分 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 限定寄与年金 ,  進化戦略 ,  多期間資産配分 ,  シミュレーション最適化

分類 (1件)： 利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (2件)： シミュレーション最適化 ,  計画