ASSET ALLOCATION AND ANNUITY‐PURCHASE STRATEGIES TO MINIMIZE THE PROBABILITY OF FINANCIAL RUIN
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we derive the optimal investment and annuitization strategies for a retiree whose objective is to minimize the probability of lifetime ruin, namely the probability that a fixed consumption strategy will lead to zero wealth while the individual is still alive. Recent papers in the insurance economics literature have examined utility‐maximizing annuitization strategies. Others in the probability, finance, and risk management literature have derived shortfall‐minimizing investment and hedging strategies given a limited amount of initial capital. This paper brings the two strands of research together. Our model pre‐supposes a retiree who does not currently have sufficient wealth to purchase a life annuity that will yield her exogenously desired fixed consumption level. She seeks the asset allocation and annuitization strategy that will minimize the probability of lifetime ruin. We demonstrate that because of the binary nature of the investor's goal, she will not annuitize any of her wealth until she can fully cover her desired consumption with a life annuity. We derive a variational inequality that governs the ruin probability and the optimal strategies, and we demonstrate that the problem can be recast as a related optimal stopping problem which yields a free‐boundary problem that is more tractable. We numerically calculate the ruin probability and optimal strategies and examine how they change as we vary the mortality assumption and parameters of the financial model. Moreover, for the special case of exponential future lifetime, we solve the (dual) problem explicitly. As a byproduct of our calculations, we are able to quantify the reduction in lifetime ruin probability that comes from being able to manage the investment portfolio dynamically and purchase annuities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».