Merging Asset Allocation and Longevity Insurance: An Optimal Perspective on Payout Annuities
Notice bibliographique
Résumé
The Markowitz mean-variance model is widely accepted as the gold standard for asset allocation on the way to retirement. Unfortunately, this framework only considers the risk and return tradeoff in the financial market. It does not consider the longevity risk people face during retirement. And, while a variety of recent papers in the Journal of Financial Planning have discussed the mechanics and importance of payout (also known as lifetime) annuities, the industry literature currently lacks a coherent and formal model of how much wealth should be allocated in-and-between asset classes within a payout annuity. To fill this gap, our paper revisits the importance of longevity insurance – while discussing the problems with fixed payout annuities-- and then moves on to address the proper asset allocation between conventional financial assets and variable payout annuity products. As in the classical Markowitz framework, our focus is on maximizing a suitably defined objective function in an intuitive, comprehensible, and practical manner. In addition to the usual risk and return information from the financial markets, our modeling framework requires inputs on the relative strength of retiree’s bequest motives, subjective health status, and liquidity restrictions. To illustrate the model, we provide some specific case studies and numerical examples to show how a financial planner can actually apply asset allocation ideas within-and-between payout annuity products and conventional asset classes.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».