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Enregistrement W2021265906 · doi:10.3138/cpp.2013-009

Canadian Retirement Incomes: How Much Do Financial Market Returns Matter?

2014· article· en· W2021265906 sur OpenAlexafffundvenueabout
Bonnie‐Jeanne MacDonald, Lars Osberg

Notice bibliographique

RevueCanadian Public Policy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy, Pension, Retirement Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of TorontoSociety of Actuaries
Mots-clésFinancial crisisStock marketFinancial marketPopulationPensionEconomicsBoomBaby boomOrder (exchange)Labour economicsFinanceDemographic economicsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How much might poor financial market returns affect the financial well-being of Canadian seniors? We compare three scenarios: if Canadian financial markets (a) never experienced the financial crisis of 2008 (i.e., continued on their pre-2008 path); (b) experienced the crisis and return to historical trends; or (c) enter a new low normal of depressed stock market returns and continued low interest rates. Using a population microsimulation model, we model the first order impacts—that is, before behavioural responses such as delayed retirement or increased savings—on the retirement income flows of Baby Boom retirees. While annual income from private savings of the median Canadian baby-boom senior drops by over half in the event of continuing low financial market returns, median financial welfare drops by only just over a fifth. Rising social transfers and stable income sources (such as Canada/Quebec Pension Plan and implicit income from home ownership) partially shield Canadian seniors from financial market risk. Canadian research has long recognized that the Canadian social pension system protects poorer Canadian seniors from destitution. Our results indicate that it also helps shield the Canadian elderly population as a whole from financial market risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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