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2022-06-11
英文标题:
《Retirement spending and biological age》
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作者:
Huaxiong Huang, Moshe A. Milevsky, Thomas S. Salisbury
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  We solve a lifecycle model in which the consumer\'s chronological age does not move in lockstep with calendar time. Instead, biological age increases at a stochastic non-linear rate in time like a broken clock that might occasionally move backwards. In other words, biological age could actually decline. Our paper is inspired by the growing body of medical literature that has identified biomarkers which indicate how people age at different rates. This offers better estimates of expected remaining lifetime and future mortality rates. It isn\'t farfetched to argue that in the not-too-distant future personal age will be more closely associated with biological vs. calendar age. Thus, after introducing our stochastic mortality model we derive optimal consumption rates in a classic Yaari (1965) framework adjusted to our proper clock time. In addition to the normative implications of having access to biological age, our positive objective is to partially explain the cross-sectional heterogeneity in retirement spending rates at any given chronological age. In sum, we argue that neither biological nor chronological age alone is a sufficient statistic for making economic decisions. Rather, both ages are required to behave rationally.
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中文摘要:
我们解决了一个生命周期模型,在该模型中,消费者的实际年龄不会与日历时间同步移动。相反,生物年龄在时间上以随机非线性速率增长,就像一个破碎的时钟,可能偶尔向后移动。换句话说,生物年龄实际上可能会下降。我们的论文受到越来越多的医学文献的启发,这些文献已经确定了生物标志物,这些标志物表明了人们如何以不同的速度衰老。这提供了对预期剩余寿命和未来死亡率的更好估计。认为在不久的将来,个人年龄将与生理年龄和日历年龄更密切相关,这并不牵强。因此,在引入我们的随机死亡率模型后,我们在经典的Yaari(1965)框架中推导出了调整到适当时钟时间的最优消费率。除了获得生物年龄的规范性含义外,我们的积极目标是部分解释任何给定年龄段退休支出率的横截面异质性。总之,我们认为,无论是生物年龄还是按年代排列的年龄都不足以作为做出经济决策的统计数据。相反,这两个年龄段都需要理性行事。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Mathematical Finance        数学金融学
分类描述:Mathematical and analytical methods of finance, including stochastic, probabilistic and functional analysis, algebraic, geometric and other methods
金融的数学和分析方法,包括随机、概率和泛函分析、代数、几何和其他方法
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2022-6-11 04:52:39
退休支出和生物年龄。Huang,M.A.Milevsky*和T.S.Salisbury11,2017年9月11日摘要我们解决了一个生命周期模型,在该模型中,消费者的实际年龄不会与日历时间同步移动。相反,生物年龄在时间上以随机非线性速率增长,就像一个破碎的时钟,可能偶尔向后移动。换句话说,生物年龄实际上可能会下降。我们的论文受到了越来越多的医学文献的启发,这些文献已经确定了生物标志物,这些标志物表明了人们以不同的速度衰老。这有助于更好地估计预期剩余寿命和未来死亡率。在不太遥远的未来,个人年龄将与生物学年龄和历法年龄有更密切的联系,这并不牵强。因此,在引入我们的随机死亡率模型后,我们在一个经典的Yaari(1965)框架中推导出了调整到适当时钟时间的最优消费率。除了获得生物年龄的规范含义外,我们的积极目标是部分解释任何给定年龄的退休支出率的横截面异质性。综上所述,我们认为,无论是生物学还是年代学都不是做出经济决策的有效统计数据。相反,这两个年龄段的人都需要理性行事。*Milevsky(联系人作者)是Schulich商学院的金融学教授,可通过电子邮件联系:milevsky@yorku.ca,或致电:416-736-2100 x 66014。他的通讯地址是:加拿大安大略省多伦多市基尔街4700号,M3J 1P3。黄是约克大学数学与统计系数学教授,多伦多菲尔德研究所副所长,hhuang@mathstat.yorku.ca.索尔兹伯里是约克大学数学与统计系的数学教授,salt@mathstat.yorku.ca.
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2022-6-11 04:52:42
作者希望感谢David Blake、Melanie Cao、Helmut Grundl、Steve Haberman、Raimond Maurer、DavidPromislo、Pauline Shum、Yisong Tian、Goethe University、York University、ARIA的研讨会参与者、JEDC副编辑和评审的详细评论,以及NSERC(Salisburyand Huang)的资助,IFID中心和Schulich研究奖学金(Milevsky)。1简介和动机在经典的Yaari(1965)模型中,以及在过去五十年中产生的大量生命周期+死亡率论文中,如Levari和Mirman(1977)、Davies(1981)或Feigenbaum(2008a),运营假设是代表性消费者的年龄是唯一重要的时间变量。在这些确定性死亡率模型中,年龄、时间和未来危险率之间有一个已知且一致的映射,所有这些都通过贴现效用流入偏好。在本文中,我们采取了解决生命周期模型的第一步,在该模型中,消费者的年龄不会与日历时间同步移动。相反,生物年龄的增长是一个随机的非线性时间速率,这是一个可能偶尔向后移动的时钟。事实上,经济学文献中的许多论文都研究了利率、投资回报、工资和收入的不确定性对最优消费和预防性储蓄的影响。本文探讨了时间不确定性(orage)本身对最优消费和支出的影响。除了试图理解规范含义,或者在生命周期模型中如何使用这些(新)信息之外,我们积极的实证目标是为零售支出率的横截面异质性提供新的线索。
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2022-6-11 04:52:45
最近,这对退休和养老金领域的研究人员来说还是一个谜。事实上,经验生命周期文献中的一个典型事实是,在通常被称为退休的时期,消费和/或退出率的广泛分散或异质性。在任何给定的退休年龄,即使在控制金融财富、养老金和其他经济变量的情况下,这些比率也会发生横向变化。需要说明的是,当我们在本文中使用“提取率”一词时,我们指的是在任何给定年份从可投资净值中提取或去除的美元金额,可能是出于消费目的。当我们使用术语退休支出率时,我们指的是相同的提取金额,但表示为当时财务净值的百分比。关于未来收入不确定性对储蓄率的影响的讨论和分析,请参见Feigenbaum(2008b)。因此,65岁时每年从100万美元的净资产中提取5万美元,65岁时的支出率为5%。十年后,同一个75岁的人可能会继续以每年5万美元的速度从他或她的投资组合中提取资金,但如果投资组合的价值下降到50万美元(例如),75岁时的支出率(显然)现在是10%。同样,就星象学而言,拥有(ZF或企业)养老金收入的退休人员会将该金额加到他们的取款中,以达到总消费。换言之,退休消费、提取(在英国偶尔称为提取)和支出率都是不同的指标。当然,还有加里·贝克尔(GaryBecker)对支出和消费的著名区分。
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2022-6-11 04:52:48
现在,在术语上存在一些混乱(尤其是在从业者中),这就是为什么我们想要解决这个问题。图1:来源:加拿大统计局,《2012年金融安全调查》。10个金融类别的市场价值+5个非金融类别减去7个债务类别的价值。就我们的主要观点而言,就数据而言,退休提取率($)和/或支出率(%)是相当异质的。作为一个例子,图1显示了加拿大家庭的经济净值,其中户主年龄在65至80岁之间。竖线表示四分位间距,中点表示平均值(平均值)。显示的数据来自最新的金融安全调查(SFS),该调查每5年收集一次并提供一次。例如,65岁的平均家庭净资产为66万美元。80岁时的平均收入约为38万美元。不管实际数字是多少,图1展示了世界各地而不仅仅是加拿大退休期间财富演变的一般趋势。它平均下降,但具有很大的异质性。而且,尽管SFS数据是加拿大整个人口在某个时间点的快照,并且没有涉及某一特定群体本身的退休退出,但它为我们的讨论奠定了基础。在以年龄XIA为自变量、经济净值wi为因变量的简单线性回归中:wi=α+αxi+ei,净值下降约α=-$每(按年龄)年18000人。这将与人口平均退出率相对应。这一数字是针对2012年SFS2012数据集中3179个65岁以上的抽样家庭,这是此次调查的第三波。如果我们仅限于金融资产(又称。
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2022-6-11 04:52:51
投资账户(investmentaccounts)和按资产价值衡量的提款规模,每年下降约4%。这一数字将代表人口平均支出率,惊人地接近WilliamBengen在20世纪90年代初提出的广泛使用的(金融规划师中)4%规则。严格来说,我们应该调整我们的数据,以反映资产回报。这里的重点是趋势。上述证据或行为(松散地)与莫迪利安尼生命周期模型一致,在该模型中,消费者在工作时积累财富,并在退休期间慢慢减少到消费。普通消费者或代表性消费者的财富消耗是否足够快,这是学术文献中一个肥沃的研究领域,但不是我们的重点。尽管有趋势线,但值得注意的是,即使在控制了财富和资产持有水平之后,年龄相同的退休人员的支出率也存在很大的差异。例如(在上述SFS数据集中),70岁以上的加拿大家庭中,超过1/4的家庭有负的投资组合退出率(即他们继续储蓄)。70岁时,退休支出的中位数(相对于一年后71岁的富人)为10.48%。当然,并非所有70岁的家庭的支出都达到10.48%。根据SFS的数据,这一群体中有四分之一的人花费不到4.35%,而在另一个极端情况下,另一个季度的网络价值增长了7.45%(或更多)。同样,一个不平凡的群体并没有在其他人的支出超过4%规定的情况下减少财富。提款率或支出率的分散并非加拿大独有。例如,参见美国的Coile和Milligan(2009)。
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