养老风险背景下的最优投资、消费和寿险决策研究: 基于生命周期分析视角

The pension risk refers to the accident and uncertainty that people suffer from the danger of survival because of the lack of life security in their old age. The longevity risk and the aging of population have brought great uncertainty to the pension of resident in our country, which leads to a huge pension risk for individuals, families and government. Under this background, this project first describes the longevity risk and related influence factors (such as labor income, interest rate, inflation) through the mortality model and some stochastic process models, respectively, and uses the life-cycle model to study the relevant asset allocation problems by considering the together with the actual requirements, market settings, and realistic conditions. These problems include the optimal investment, consumption, health spending and life insurance strategies for individuals or families. In particular, we consider the investment-consumption problems for cases with considering health factor, parameter or model uncertainty, downside risk control and some realistic constraints (such as consumption habit and minimum guarantee constraints). Utilizing approaches such as dynamic programming, stochastic optimal control, stochastic analysis, numerical optimization and so on, we will also seek analytical or numerical solutions for these models. Further more，according to the actual situation of our country and historical data, with the help of the methods of numerical simulation and empirical analysis and computational experiment, this project intends to test the results and give the corresponding economic explanations and policy suggestions. Therefore, the results of this research will enrich and develop the studies on the theory of family finance and pension finance, provide scientific suggestion and decision-making basis when individuals and families deal with problems of managing pension risk.

养老风险是指人在年老时，由于缺乏生活保障而遭受生存危险的意外性和不确定性。长寿风险和人口老龄化给我国居民带来了巨大的养老风险。本项目通过构建死亡率模型及相关随机过程模型来刻画长寿风险及相关影响因素（劳动收入、利率、通胀因素）的动态变化情况，基于生命周期模型，根据各种实际需要、市场设置和现实条件研究养老风险背景下的资产配置问题。这些问题包括个人和家庭的最优投资、消费、健康投入和寿险决策问题。特别是，我们考虑了健康因素、参数或模型不确定性、下方风险控制、现实约束（如消费习惯、最低保障）下的投资-消费问题。利用动态规划、最优控制、数值优化等方法和技术对模型进行分析性求解或数值求解。进而，根据我国实际人口、经济数据，借助赋值模拟、实证分析或计算实验方法对所得的结果进行检验，并给出经济解释及政策建议。其研究成果将丰富并发展家庭金融和养老金融的理论研究，为个人和家庭应对养老风险提供科学建议和决策依据。

长寿风险和人口老龄化给我国居民带来了巨大的养老风险。本项目通过构建死亡率模型及相关随机过程模型来刻画长寿风险及相关影响因素（劳动收入、利率、通胀因素）的动态变化情况，根据各种实际需要、市场设置和现实条件研究资产配置问题。这些问题包括个人和家庭的最优投资、消费、健康投入和寿险决策问题。经过为期四年的研究，本项目基本完成原定研究目标。.首先，在考虑随机收入、通货膨胀和随机死亡风险等因素下及安全第一准则下，项目组研究了退休前和退休后的养老金投资管理问题。这些研究结果对个人或家庭养老金、及我国养老基金相关管理部门和托管机构关于养老基金的投资管理决策提供了依据和技术支持。.其次，本项目基于生命周期视角和世代交叠模型研究了新人加入条件下和全面二孩政策下我国养老金最优退休、缴费策略及可持续性问题，还研究了最优健康投入、保险决策、及资产-负债管理问题，这些研究结果对个人或家庭的投资、消费、健康投入和保险购买等提供科学建议和决策依据。.最后，本项目利用非参数建模方法研究了CVaR和下偏矩等下方风险度量下的资产配置问题和风险管理问题，通过整合-散度和拉格朗日对偶理论研究了具有收益率分布不确定下的增强型指数跟踪（EIT）投资策略问题、基于深度学习方法研究了六因子实证资产定价和量化投资问题，利用均值-方差效用函数研究了具具交易成本的多阶段投资决策问题。这些研究推进了应用非参数建模型方法和机器学习等方法研究资产配置和风险管理问题的理论研究，相关研究结论也适用于指导个人或家庭的投资、消费决策、及养老金投资管理。.本项目的研究内容具有前沿性、开创性与实用性，相关研究成果将丰富并发展生命周期理论、消费理论、投资理论和保险精算学的理论和方法研究，能够为个人和家庭从投资、消费和寿险决策角度管理养老风险提供应对之策，也能为我国养老基金管理部门投资决策和风险监控提供科学建议。