Merging Asset Allocation and Longevity Insurance: An Optimal Perspective on Payout Annuities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle