家庭风险资产控股的决定因素:澳大利亚背景风险和其他因素的证据外文翻译资料

 2022-12-17 02:12

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家庭风险资产控股的决定因素:澳大利亚背景风险和其他因素的证据

Buly A. Cardak 和Roger K. Wilkins

摘要:我们使用相对较新的澳大利亚家庭收入和劳动力动态(HILDA)调查研究了澳大利亚家庭的投资组合分配决策。我们关注家庭对风险金融资产的分配。我们的实证分析考虑了这些分配的一系列假设决定因素。我们发现劳动收入不确定性和健康风险所带来的背景风险因素很重要。信贷约束和观察到的风险偏好起着预期的作用。确定风险资产持有的正年龄梯度,并且房屋所有权与更高风险的资产持有相关联。我们的许多实证研究结果的一个统一主题是财务意识和知识在确定风险资产持有方面所发挥的重要作用。许多非持股家庭似乎缺乏经验和金融知识,这可能使他们能够从直接投资股票中受益。

关键词:家庭投资组合;风险资产控股;背景风险;信贷约束;金融知识

一、简介

根据Markowitz(1952)的投资组合分配的程式化经典模型,家庭投资组合分配是一项简单的业务。然而,正如Campbell(2006),Guiso等人(2002)和许多其他人指出的那样,经验证据表明家庭不遵循投资组合理论的预测。许多家庭没有风险金融资产(股票或公司债券),而在那些家庭中,许多家庭只持有一只或极少数股票,而不是多元化投资组合。越来越多的家庭财务决策的实证和理论研究试图建立解释和预测观察到的投资组合的模型,或者凭经验确定解释家庭投资组合分配的因素或两者的某种组合;参见Campbell(2006)对该文献的讨论。

我们使用澳大利亚家庭,收入和劳动力动态(HILDA)调查收集的数据,通过考虑澳大利亚家庭的投资组合分配决策来补充这一文献。HILDA调查是一个相对较新的家庭小组,很像美国收入动态研究小组或英国家庭小组调查。第二次浪潮(2002年)中增加了一个财富调查模块,从而使我们能够将澳大利亚添加到经验研究风险金融资产投资组合决策决定因素的国家数量。

HILDA数据的丰富性使我们能够将许多假设的组合分配决策解释汇总到一个简化形式模型中。除了一系列人口控制外,我们还能够考虑观察到的偏好,信贷约束,投资替代,退休状态和背景风险的相对作用,这些风险来自劳动收入不确定性,商业收入,健康状况和承诺支出。澳大利亚家庭的低风险金融资产持有量。数据的相对丰富性使我们能够对许多感兴趣的因素产生多种替代测量,从而促进对效果的更详细和稳健的分析。

1992年,联邦法律要求雇主向大多数雇员的个人退休账户提供捐款(最初至少为工资总额的3%,到2002年7月逐步上升至9%)。显然,雇主的退休账户如401(k)计划在美国是退休储蓄和投资环境的重要组成部分,但不是强制性的。澳大利亚在这一领域的经验可能与其他国家的退休储蓄有一定的政策相关性,通过强制性退休账户对风险资产的所有权增加了一个有趣的维度,即工作家庭的持股难题。

与该地区的其他研究一致,我们的实证方法是估计风险金融资产持有与金融资产总持有比率的模型。我们还分别检查了包括雇用头部和头部退休的家庭的子样本。我们关注就业家庭子样本,因为劳动力市场风险通常仅适用于就业家庭。我们关注退休家庭子样本,因为投资组合的决定因素可能与工作家庭的决定因素不同。特别是,退休家庭可以选择退休储蓄,例如提取余额,而工作家庭则不能。由于退休和其他家庭之间的这种差异,退休储蓄账户(俗称退休金)被视为退休子样本的金融资产,而对于其他样本,退休储蓄被视为非金融资产。

所考虑的主要风险金融资产类别为股票或普通股。在澳大利亚,股票所有权相当普遍。根据HILDA数据的人口加权估计,澳大利亚44%的家庭拥有直接持股。通过强制性私人养老金缴纳的间接股权甚至更高,78%的家庭持有私人养老金,其中大部分将由股票组成。根据HILDA数据,2002年股东家庭持股的平均价值约为80,000美元(可能低估了,因为非常富裕的家庭不太可能参与HILDA样本),而有退休金的家庭的平均家庭退休金持有量为108,000美元。

承诺(抵押)支出对风险资产比率的积极和统计上显着但经济上无关紧要的影响;健康状况不佳对风险资产比率的负面和统计显着影响,尽管这只对就业家庭有明显影响。在Heaton和Lucas(2000b)研究的专有商业收入所带来的背景风险在这里没有发现。我们还发现房屋所有权(无论是直接抵押还是抵押)都会产生强烈的积极影响,这可能会为承诺的支出结果提供一些解释。这些结果表明,家庭可能正在利用其房屋所有权来使其投资组合多样化并提高其风险金融资产的持有量,从而产生正相关关系。

健康影响不如其他研究所发现的那么强,如Guiso等(1996)和Rosen和Wu(2005),我们将其归因于我们明确包含捕获风险和跨期消费偏好的变量。也就是说,健康主要通过其对测量风险和时间偏好的影响来影响风险资产。实际上,我们观察到的偏好变量具有强大且可预测的效果。认为自己在经济上厌恶风险的家庭风险资产比率要低得多,而家庭规划期限的长度对风险资产比率有积极影响。与规划期的发现一致,我们发现进行额外自愿退休金的家庭也有较高的风险资产比率。

其他值得注意的发现包括自筹资金退休人员身份的积极影响。其他所有自费退休人员的风险资产比率均高于其他家庭的0.15。在我们的经验规范中,我们使用了一系列年龄假人,类似于Bertaut(1998),而不是强加限制性参数形式。我们发现所有年龄的假人都具有正面和显着的系数,显示出年龄达到65-69岁年龄组的阳性梯度,并且仅在70岁以上年龄组中下降。这与家庭在接近退休年龄时从风险资产中转出的典型观点和财务建议不一致(参见,例如Carroll,2002),尽管这与投资领域的知识增长和随之而来的机会增长是一致的。年龄,由King和Leape(1987)提出。不出所料,信贷约束与风险资产比率的负面影响有关。我们的一些结果描绘了一幅广泛的图景,与Bertaut(1998)和Bertaut和Starr-McCluer(2002)的研究结果一致,即教育程度,年龄和移民身份都反映了金融知识和意识在确定家庭投资组合选择中的重要作用。然而,令人惊讶的是,我们发现潜在投资替代品的风险资产比率没有受到影响,包括私人企业所有权,第二套房的所有权或退休金余额;例如,看看Heaton和Lucas(2000a,b)关于私人企业所有权对投资组合决策的重要性。

在第2节中,我们简要回顾了关于家庭投资组合分配和风险资产持有的实证文献,重点关注背景风险。在第3节中,我们讨论了我们的数据并解释了我们的经验方法。我们在第4节中介绍和分析我们的实证结果,以及一些敏感性分析,在第5节中给出结论。

二、文献综述

尽管存在股权溢价(Mehra和Prescott,1985),但许多家庭并不直接持有股票,而且很少有家庭拥有多元化的投资组合。投资组合选择的标准模型未能解释这种经验规律性,这为标准模型的变化提供了动力,包括放松假设,如无交易成本和随时可获得的信贷,以及纳入影响的各种其他因素家庭组合分配,可称为“背景风险”。下面我们总结了包含各种背景风险的理论模型的预测,并回顾了评估其在家庭投资组合分配决策中的经验重要性的文献。

最初由Pratt和Zeckhauser(1987)正式确定的背景风险导致家庭增加预防性储蓄并避免其他风险,例如股市风险,Kimball(1991)称之为节制的行为。如Heaton和Lucas(2000a)所述,这种行为导致了一大类传统的实用规范。因此,由于他们面临的背景风险导致节制,家庭减少了风险资产的持有量。劳动收入不确定性的背景风险通常预期会降低风险资产持有量,尽管包含劳动收入风险的校准模型在预测避免风险资产方面取得了成功;例如,参见Haliassos和Bertaut(1995),Heaton和Lucas(1997)以及Heaton和Lucas(2000a)的讨论。考虑到专有业务收入和房地产产生的背景风险,建模文献取得了更大的成功。Heaton和Lucas(2000a)校准了美国数据组合分配的动态模型,并表明劳动力和专有业务收入产生的背景风险可以预测美国实际观察到的一些低库存。Fratantoni(2001)在一个根据美国数据校准的模型中考虑住房抵押贷款承诺,发现抵押贷款承诺与劳动收入风险一起导致节制导致家庭减少风险资产的持有量3 健康风险可以以类似的方式运作(Campbell 2006,p1570);虽然健康成本可以在不同程度上得到保险,但预计健康风险会加剧劳动收入风险,并对其对预期寿命的影响产生影响。

这些理论预测自然导致对背景风险在家庭投资组合分配中的作用进行实证评估。表1总结了这些实证文献。可以看出,已发现许多这些因素在家庭投资组合分配决策中具有解释力。特别是,与劳动收入,承诺支出,专有业务收入和健康风险相关的背景风险都被发现在确定风险金融资产持有量方面发挥了一定作用。但是,表1中列出的每项研究都只考虑了这些背景风险的一部分。我们的实证分析的一个主要优势是我们同时考虑所有这些背景风险因素,以确定它们在解释家庭投资组合选择中的相对作用。

除背景风险外,表1中的一些研究还考虑了借贷约束的作用,发现受约束家庭中风险较低的金融资产持有量较低。这很可能是通过预防效果产生的。或者,想要利用风险更高的金融资产的家庭可能会发现自己无法承担他们想要的各种金融风险。表1中大多数研究发现的另一个值得注意的结果是教育程度对持有风险金融资产的积极影响。教育成就的积极影响的一个解释是,教育降低了投资者的信息成本,并提高了财务意识(Bertaut,1998)。

三、数据和经验方法

1.数据

我们的数据来源是澳大利亚的家庭,收入和劳动力动态(HILDA)调查,这是一项全国代表性的家庭小组研究,始于2001年。在每一次浪潮中,都收集了有关社会人口特征,收入,劳动力市场活动的信息,健康,以及一系列其他个人和家庭特征。为我们的目的,这个小组的关键浪潮是第2波(2002年),其中一个特殊的财富模块被纳入问卷调查。该调查工具构成了我们对金融资产持有量分析的基础。

Wave 2数据文件包含1820名年龄在15,25个家庭的15岁以上受访者的信息。我们将分析限制在6,784个“标准”家庭:单身,夫妻,单亲或有孩子的夫妇。我们分析家庭资产持有量,我们的分析单位相应地是家庭而不是个人。个人特征涉及家庭的“头”,被定义为夫妻家庭中的成年男性。仅保留具有分析中使用的所有特征的完整信息的家庭,将估计样本减少到5,290个观察值。我们还分析了两个子样本。首先,我们仅考虑就业人员的子样本(3,509次观察),这有助于纳入与劳动收入风险相关的其他协变量。这具有排除大多数65岁以上的人和许多65岁以下且金融资产非常低的人的效果。其次,根据退休人员和55岁以上(1,195次观察)的家庭子样本估算模型。

2.经验方法和资产计量

我们的实证方法是研究作为风险资产持有的金融资产比例的决定因素。它基于Guiso等人(1996),他研究了背景风险在意大利家庭投资组合决策中的作用。家庭对风险资产的需求被视为两阶段决策,即家庭首先决定是否持有风险资产,然后决定资产之间的分配。因此,我们发现一些家庭没有风险金融资产,而对于其他家庭而言,持有的唯一金融资产存在风险。鉴于我们的因变量是金融资产​​的风险资产份额,因此通过估计Tobit模型来处理0和1的这种聚类。

在我们的数据来源比较丰富的推动下,我们在Guiso等人(1996)的实证方法的基础上,更详细地考虑了不同来源风险来源的作用,以及进一步调查信贷和流动性约束的影响。我们还考虑了强制性储蓄工具和其他潜在替代品对风险资产的影响。因此,我们估计了一个采用以下形式的模型:

Yi是家庭总资产和,Xi是家庭控制变量,包括年龄、教育程度、保险

HILDA调查第2轮中的财富模块获得了关于财富的若干个别组成部分的价值的信息,允许单独识别以下金融资产组成部分:

(1)股权投资,包括股票,管理基金(共同基金)和房地产信托(房地产投资信托,或房地产投资信托基金)。

(2)现金投资,包括政府债券,公司债券,债券,存款证,抵押贷款支持证券。

(3)信托基金,包括儿童信托基金,但不包括房地产信托基金。

(4)银行账户。

(5)可赎回人寿保险单的现金价值(不包括仅在死亡时支付的保单)。

(6)退休金或结构性退休储蓄(养老金计划)。

通常,风险金融资产类别包括持有股票(直接和间接),以及一系列不包括政府债券的债务工具。在我们的分析中,我们假设风险金融资产包括类别(1)。类别(2),(3)和(6)也可能包含有风险的金融资产。但是,很少有家庭拥有现金投资或信托基金(每种情况下样本的3%),因此结果几乎不受这些资产类别的处理方式的影响。我们的核心方法将退休金视为非金融资产(即不包括退休金,类别(6))。因此,风险资产比率是类别(1)的值,作为类别(1)至(5)的值之和的比例。排除退休金是基本上是强制性的,因此将这些财产解释为选择变量是不恰当的。对于低于“保存年龄”的人来说,这也是非常缺乏流动性的,这是可以获得这些退休储蓄的最低年龄,2002年是55年。这些财产意味着退休金没有金融资产的所有典型特征。我们的方法与其他研究中退休储蓄计划的处理方法一致。例如,Fratantoni(1998)和Guiso等(1996)都将退休储蓄排除在金融资产之外,而Rosen和Wu(2004)则认为退休储蓄(IRA和Keoghs)是一种独特的金融资产类别,既不是“有风险的”,也不是“非风险”。

虽然退休金被排除在因变量之外,但退休金余额可能会产生替代效应。作为回应,我们将退休金余额的几个变量作为风险资产持有的解释因素。此外,虽然明确有理由将退休金视为全部和就业样本的非金融资产,但这种做法可能不适用于退休家庭,退休人员的退休金不是强制性的,而且对于他们来说,账户余额很容易被提取。4<!--

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