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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.2
- 수록면
- 15 - 42 (28page)
- DOI
- 10.7737/JKORMS.2022.47.1.015
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In this dissertation, we study decomposition and approximation techniques to solve a large-scale financial planning problem in multistage stochastic program. First, we propose an extended framework of the state-of-the-art stagewise decomposition algorithm called stochastic dual dynamic programming (SDDP) tailored for large-scale financial planning problems. Our proposed framework addresses the limitations of conventional SDDP in a perspective of finance, making it a viable tool for solving large-scale financial planning problems. Second, we apply the proposed SDDP framework to the asset liability management (ALM) problem of National Pension Service (NPS) of Korea. Furthermore, a sensitivity analysis under various contribution related parameters is conducted to provide insightful information for the sustainability of Korean public pension fund. Last, we introduce a novel stagewise decomposition algorithm called value function gradient learning (VFGL). Throughout three numerical examples, we verify that the VFGL has a great numerical potential compared to the conventional stagewise decomposition algorithms. The findings in this study will provide better understanding and techniques to solve large-scale financial planning problem, and further to the general large-scale multistage stochastic programs.
목차
Abstract
1. 서론
2. 대규모 재정 계획문제에 대한 확장된 Stochastic Dual Dynamic Programming 프레임워크 적용
3. 확장된 Stochastic Dual Dynamic Programming을 활용한 국민연금공단 자산 부채관리 문제
4. 가치 함수 경사 학습법
5. 결론
참고문헌
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