การสร้างตัวแบบกองทุนบำนาญ: วิธีการ stochastic / ศุภกิจ ภัทรบัณฑิตวงศ์ = Pension fund modeling: A stochastic approach /Suphakij Phatharabanditwong
Imprint
2545
Descript
ก-ด, 160 แผ่น : แผนภูมิ
SUMMARY
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างตัวแบบการระดมทุนรูปแบบ Stochastic ของกองทุนบำนาญที่กำหนดเงินผลประโยชน์ทดแทน โดยกำหนดให้อัตราผลตอบแทนการลงทุนในรูปแบบของ Autoregrssive Moving Average (1,1) (ARMA(1,1)) นอกจากนี้ได้ทำการเปรียบเทียบความแตกต่าง ระหว่างตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญในรูปแบบ Stochastic และ Deterministic พร้อมกันนี้ได้จำลองข้อมูลจากตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญที่กำหนดอัตราผลตอบแทนการลงทุนในรูปแบบของ ARMA(1,1) เพื่อหาแนวโน้มการสู่เข้าของค่าความคาดหวังและความแปรปรวนของเงินทุนและเงินสมทบ ตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญที่กำหนดอัตราผลตอบแทนการลงทุนในรูปแบบของ ARMA (1,1) มีรูปแบบคล้ายคลึงกับตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญที่กำหนดอัตราผลตอบแทนการลงทุนในรูปแบบของ Autoregressive (1) (AR (1)) และ Moving Average (1) (MA(1)) ตัวแบบการระดมทุนรูปแบบของ Deterministic นั้นให้ค่าคาดประมาณของการระดมทุนเป็นค่าคงที่ ในขณะที่ตัวแบบการระดมทุนรูปแบบของ Stochastic ค่าคาดประมาณของการระดมทุนขึ้นอยู่กับค่าคาดหวังและค่าความแปรปรวนของตัวแบบ เนื่องจากในความเป็นจริงอัตราผลตอบแทนการลงทุนมีการเปลี่ยนแปลงตามเวลาตังนั้นผลลัพธ์ที่ได้จากตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญในรูปแบบของ Stochastic จะดีกว่าผลลัพธ์ที่ได้จากตัวแบบการระดมทุนของกองทุนบำนาญในรูปแบบของ Deterministic
This research propose a stochastic defined benefit pension funding model which its investment rates of return are presented in the form of Autoregressive Moving Average (1,1) (ARMA(1,1)). In addition, the stochastic pension funding model and the deterministic pension funding model are compared. Moreover, data are simulated from the pension funding model of ARMA (1,1) in order to study the convergence of the expected value and variance of fund and contribution. The pension funding model of ARMA(1,1) is similar to the model of Autoregressive (l) (AR(1)) and Moving Average (1)(MA(1)). Deterministic pension funding model gives the forecasted constant funding value while the forecasted fund from the stochastic model depends on the expected value and variance of the model. In reality the interest rate is vary from time to time, then the results derived by using the stochastic model are better than those derived from the deterministic model.
