退休时的最优股票下滑路径

如果用户在其特定场景中发现多个局部最优，则可以使用Ametaheurist来指导程序走向全局最优（见第II.I节）。我们研究了10种不同假设的情景，包括提款率、基础资产类别回报、费用比率以及最终提款的固定与随机时间。我们发现，退役时的最优静态滑道随这些参数的变化而变化，这并不奇怪。我们还发现，投资组合回报的顺序会以不同的方式影响最优解。当所使用的策略具有很高的成功概率时，SOR就会成为一种风险，并通过不断上升的下滑路径在最佳解决方案中得到缓解（请参见场景1）。当战略成功概率较低时，SOR成为潜在的回报，在最佳解决方案中被视为退休早期的重大股权投资（参见情景8）。因此，下滑路径下降的T-D基金偏向于SOR回报，而以牺牲SOR风险为代价。这种方法与提款率高、费用高、成功概率低的策略是一致的。一只昂贵的T-D基金缺乏对退休人员提款率的了解，这可能是下滑趋势下降的理由，也许是因为错误的原因。与Young（2004）、Moore和Young（2006）、Bayraktar和Young（2007）以及Rook（2014）的研究结果一致，我们在这项研究中发现，当使用静态滑道最小化破产概率时，最优权益比率在时间上不是常数。这与许多最大化预期效用的生命周期模型相冲突。这项研究的结果与现有关于静态滑道的文献有所不同。

最佳滑道的形状根据基本假设发生变化，因此很难主张一种滑道而不是另一种滑道。由于对未来回报的参数缺乏共识，每个用户只能选择基于其假设的最优下滑路径。此外，这些结果与第一节中回顾的许多发现没有直接的可比性。例如，通过回溯测试或自举历史数据构建的模型，以预期效用为目标，或具有连续相关的资产类别回报，自然会与此处给出的结果不同。关于这一主题的未来研究将有两个方向。首先，我们将介绍扩展本文和Rook（2014）中开发的模型的技术。我们还将研究使用这些方法可以解决的退休人数减少问题的一般类别。其次，我们将尝试开发新的模型，优化从业者退休启发法。致谢：我非常感谢我过去和现在的导师，他们都无私地分享了他们的知识。特别是欧文·古特曼博士，他是我在布法罗大学学习统计学时的研究生导师和论文顾问，以及吉列尔莫·加列戈博士，他是我在哥伦比亚大学学习统计学和收入管理课程时的研究生导师。从中我学到了很多，事实上，最小化退休破产概率的工具只不过是应用于退休递减的动态定价模型。感兴趣的读者可以在Talluri和VanRyzin的收入管理理论和实践中找到所有细节。或者，他们可以与Gallego博士一起上课，学习构建、分解、编码和分析几个此类模型的时间复杂性。我还要感谢Dr。

史蒂文斯研究所的米切尔·科尔曼（MitchellKerman），我目前正在与他合作一个相关的研究项目，可以用来扩展这些模型。请注意，本研究和过去研究中的所有错误和错误都是我自己的，反映出我没有正确应用所学知识。例如，商业航空公司为其航班构建一个网格，垂直轴上显示起飞时间，水平轴上显示剩余运力。在网格中的每个单元，选择票价以在随机需求函数下最大化预期收入。随着时间的临近，价格面临下行压力，随着产能的减少，价格面临上行压力。退休时，我们绘制了完全相同的网格，但纵轴上有死亡时间，横轴上有资金状态。在网格中的每个单元，选择权益比率以最小化随机回报函数下的破产概率。随着时间临近死亡，股本比率面临下行压力，随着资金状况恶化，股本比率面临上行压力。这两个模型都是向后求解，然后向前推进。参考Anton，Howard，1988，《解析几何微积分第三版》（John Wiley&Sons，纽约州纽约市）。Bayraktar、Erhan和Virginia R.Young，2007，《最小化破产概率和停止与控制的游戏》，工作论文系列<http://arxiv.org/abs/0704.2244>【q-fin.MF】。Bayraktar、Erhan和Virginia R。

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