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Formulación teórica de juegos estocásticos para un plan de pensiones de CC de varios periodos con aversión al riesgo dependiente del estado

Autores: Wang, Liyuan; Chen, Zhiping

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico
2019

Formulación teórica de juegos estocásticos para un plan de pensiones de CC de varios periodos con aversión al riesgo dependiente del estado


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Multi-período
Contribución definida
Aversión al riesgo
Variables de estado
Análisis de inversión dinámica
Control de equilibrio

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 35

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Cuando se enfrenta a un problema de inversión en un plan de pensiones de contribución definida (DC) de varios periodos durante la fase de acumulación, la actitud de aversión al riesgo de un inversor de media-varianza puede depender de variables estatales. En este documento, proponemos un modelo de aversión al riesgo dependiente del estado que es una función lineal del nivel actual de riqueza después de la contribución. Este modelo de aversión al riesgo es razonable tanto desde el análisis dimensional como desde el punto de vista económico. Además, incorporamos el factor de ingresos salariales en nuestro modelo. En el campo del análisis de inversión dinámica, la mayoría de los estudios tienen situaciones irracionales en sus modelos debido a la falta de positividad para el proceso de riqueza. En vista de esto, mejoramos aún más el trabajo de Wang y Chen al eliminar completamente la irracionalidad del modelo. Debido a la falta de consistencia temporal del problema resultante de control estocástico, derivamos las expresiones explícitas del control de equilibrio y la función de valor de equilibrio correspondiente mediante la adopción del marco teórico de juegos desarrollado por Björk y Murgoci. Además, se discuten dos casos especiales. Finalmente, utilizando un coeficiente de aversión al riesgo más realista, realizamos una serie de pruebas empíricas basadas en datos reales del mercado estadounidense y comparamos nuestros resultados con los resultados relevantes en la literatura.

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