DOI: https://doi.org/10.1007/s10479-025-07012-w
تاريخ النشر: 2026-01-08
المؤلف: David Neděla وآخرون
الموضوع الرئيسي: الأسواق المالية واستراتيجيات الاستثمار
نظرة عامة
في هذه الورقة البحثية، يستكشف المؤلفون أداء استثمارات صناديق التقاعد على مر الزمن، خاصة فيما يتعلق بالتضخم وتغيرات أسعار المستهلك. يقدمون منهجية جديدة لتقييم مخاطر وأداء صناديق التقاعد، تُسمى الهيمنة التراكمية الزمنية، والتي تتضمن قياسات مخاطر الاتجاه. من خلال تحليل الانحرافات من الاتجاه المحدد، سواء من الجانبين أو من الجانب السلبي، تؤكد الدراسة على أهمية التفوق على المؤشرات الاقتصادية الكلية للحفاظ على ثروة المستثمرين. تركز التحليل التجريبي على 40 صندوق تقاعد من الجيل الثاني في ليتوانيا، باستخدام نماذج ماركوف المخفية لتقييم الأداء عبر ظروف السوق المتغيرة، بما في ذلك أزمة COVID-19.
تكشف النتائج أن الصناديق العدوانية التي تستهدف المستثمرين الأصغر سناً تميل إلى التفوق على التضخم، بينما تكافح الصناديق المحافظة التي تستهدف المستثمرين الأكبر سناً للقيام بذلك. تسلط الدراسة الضوء على الحاجة الملحة لصناديق التقاعد ليس فقط لتوليد العوائد ولكن أيضًا لحماية ضد الضغوط التضخمية، والتي تؤثر بشكل مباشر على الأمان المالي للمتقاعدين. تمثل المنهجية المقترحة تقدمًا كبيرًا على الطرق التقليدية للتقييم من خلال أخذ تأثيرات التضخم على المدى الطويل في الاعتبار وتوفير إطار شامل لصنع القرار من قبل المستثمرين وصانعي السياسات والجهات التنظيمية. بشكل عام، تؤكد الدراسة على التباين والمخاطر المرتبطة باستثمارات صناديق التقاعد، خاصة خلال فترات السوق المضطربة.
مقدمة
تتناول مقدمة هذه الورقة البحثية الأهمية المتزايدة لصناديق التقاعد استجابةً لشيخوخة السكان والمخاوف بشأن استدامة أنظمة التقاعد العامة في الاقتصادات الغربية. تسلط الضوء على كيفية مساهمة صناديق التقاعد في النمو الاقتصادي من خلال توجيه الاستثمارات إلى قطاعات مختلفة، مما يخفف العبء المالي على الحكومات ويعزز الاستقرار الاقتصادي على المدى الطويل. يؤكد المؤلفون على ضرورة تقييم أداء صناديق التقاعد مقابل التضخم وتغيرات أسعار المستهلك، مقترحين منهجية جديدة تعتمد على تحليل مخاطر الاتجاه لتقييم المخاطر والأداء بشكل فعال.
تقدم الورقة مفهوم الهيمنة التراكمية الزمنية، الذي يسمح بترتيب محافظ صناديق التقاعد بناءً على العوائد التراكمية مع الأخذ في الاعتبار البعد الزمني. يهدف هذا الإطار إلى تقديم رؤى للمستثمرين الأفراد وصانعي السياسات والجهات التنظيمية في السوق، مما يسهل اتخاذ قرارات مستنيرة ويعزز مرونة أنظمة التقاعد. يركز التحليل التجريبي على صناديق التقاعد في ليتوانيا، حيث يتم فحص أدائها خلال تقلبات السوق، بما في ذلك جائحة COVID-19 وأزمة الطاقة اللاحقة، باستخدام مجموعة بيانات من يناير 2019 إلى سبتمبر 2022. تهدف الدراسة إلى توضيح العلاقة بين ديناميات التضخم وأداء صناديق التقاعد، مما يساهم في النقاش الأوسع حول الاستقرار المالي والتخطيط الفعال للتقاعد.
الطرق
في هذا القسم، يحدد المؤلفون منهجية لقياس مخاطر الاتجاه، مع دمج المتغيرات الاقتصادية الكلية لتعزيز التحليل. يقدمون مفهوم الهيمنة التراكمية الزمنية (TCD)، الذي يعمل كمقياس رئيسي لتقييم الاتجاهات على مر الزمن، إلى جانب نوع أقل صرامة من TCD يسمح بتطبيق أوسع. علاوة على ذلك، تتضمن المنهجية نهجًا منهجيًا لتحديد أنظمة السوق المختلفة، وهو أمر أساسي لفهم ديناميات المخاطر وسلوك الاتجاه في سياقات اقتصادية مختلفة. يهدف هذا الإطار الشامل إلى توفير أداة قوية للتحليل المالي وصنع القرار.
النتائج
يقدم قسم النتائج تحليلًا لأداء صناديق التقاعد مقابل الاتجاهات الاقتصادية الكلية، مع التركيز بشكل خاص على اختبارات الهيمنة التراكمية الزمنية (TCD) والهيمنة التراكمية شبه الزمنية (TCAD) عبر أنظمة السوق المختلفة. يتم تقسيم التحليل التجريبي إلى نوافذ زمنية متميزة، مما يكشف أن الهيمنة الصارمة (كما هو محدد في التعريف 1) غائبة بشكل عام، مع الاستثناء الملحوظ للنظام 1، حيث أظهرت بعض الصناديق، وخاصة من Swedbank، الهيمنة على الاتجاهات π و τ. تشير النتائج إلى أن معظم الصناديق لم تحقق الهيمنة بسبب مقاييس الأداء السلبية، ولكن عند تطبيق مفهوم TCAD مع شرط هيمنة مريح، بدأت الصناديق تظهر علامات الهيمنة على التضخم لقيم صغيرة من المعامل \( \epsilon \in (0, 0.1] \).
يكشف التحليل الإضافي للهيمنة بين محافظ صناديق التقاعد أن عددًا قليلاً من الصناديق تتفوق باستمرار على الآخرين، حيث أظهرت صناديق SEB و Allianz أداءً ملحوظًا. خلال أزمة COVID-19، لم تظهر أي صندوق TCD، ولكن الأنظمة الفردية أظهرت أنماطًا متميزة: في النظام 1، كانت الصناديق العدوانية عادةً تهيمن على الصناديق المحافظة، بينما كان العكس صحيحًا في النظام 2، حيث تفوقت الصناديق المحافظة خلال فترات الضغط في السوق. تشير النتائج إلى أن المستثمرين قد يستفيدون من اختيار صناديق من مؤسسات مثل Luminor و SEB و Swedbank، حيث أظهرت أداءً متفوقًا باستمرار عبر أنظمة مختلفة. بشكل عام، يبرز التحليل أهمية مراعاة ظروف السوق عند تقييم أداء صناديق التقاعد.
المناقشة
في قسم المناقشة من الورقة، يوضح المؤلفون المنهجية لقياس المخاطر المرتبطة بالاتجاه، بناءً على إطار Ruttiens (2013) الذي يدمج الوقت كعامل في تقييم المخاطر. يقدمون مقاييس مخاطر معدلة اقترحها Neděla وآخرون (2024)، والتي تعزز الدقة في التحسين من خلال استبعاد المكون المتوسط من الحسابات. يقدم المؤلفون مقاييس مخاطر الاتجاه السلبية التي تعكس تفضيلات الأفراد المتجنبين للمخاطر، مؤكدين على أهمية العوائد التراكمية على سلاسل العوائد التقليدية. يعرفون تباين العوائد المتراكمة (ARV) ويقدمون مؤشر مخاطر جديد، وهو مخاطر الاتجاه-التضخم (TIR)، الذي يقيس الانحرافات عن اتجاهات التضخم. بالإضافة إلى ذلك، يقترحون مقياس مخاطر أحادي الجانب، downTIR، الذي يركز فقط على الانحرافات السلبية، ويمتد التحليل ليشمل مخاطر تغيير الأسعار الاتجاهية (TPR)، التي تأخذ في الاعتبار تغييرات أسعار المستهلك.
كما يقدم المؤلفون مفهوم الهيمنة التراكمية الزمنية، الذي يسمح بمقارنة أداء الأصول على مر الزمن، مع دمج الخصائص العشوائية للعوائد. يتيح هذا الإطار تصنيف الأصول بناءً على عوائدها التراكمية بالنسبة لمؤشرات مرجعية، بما في ذلك المؤشرات الاقتصادية الكلية. علاوة على ذلك، يناقشون أهمية تحديد أنظمة السوق باستخدام نموذج ماركوف المخفي لتعزيز تحليل المخاطر. يركز التحليل التجريبي على صناديق التقاعد الليتوانية، حيث يتم فحص أدائها عبر ظروف السوق المختلفة، خاصة خلال أزمة COVID-19. تكشف النتائج أنه بينما كافحت العديد من الصناديق للتفوق على التضخم، خاصة خلال فترات الضغط الاقتصادي، ظل الأداء العام لصناديق التقاعد في ليتوانيا قويًا نسبيًا مقارنة بالتضخم، مما يبرز تأثير تكوين المحفظة على التعرض للمخاطر والعوائد.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10479-025-07012-w
Publication Date: 2026-01-08
Author(s): David Neděla et al.
Primary Topic: Financial Markets and Investment Strategies
Overview
In this research paper, the authors investigate the performance of pension fund investments over time, particularly in relation to inflation and consumer price changes. They introduce a novel methodology for evaluating pension fund risk and performance, termed Time-Cumulative Dominance, which incorporates trend-risk measurements. By analyzing both two-sided and downside deviations from a defined trend, the study emphasizes the importance of outperforming macroeconomic indicators to preserve investor wealth. The empirical analysis focuses on 40 second-pillar life-cycle pension funds in Lithuania, utilizing Hidden Markov Models to assess performance across varying market conditions, including the COVID-19 crisis.
The findings reveal that aggressive funds aimed at younger investors tend to outperform inflation, while conservative funds targeting older investors struggle to do so. The research highlights the critical need for pension funds to not only generate returns but also to protect against inflationary pressures, which directly affect the financial security of retirees. The proposed methodology represents a significant advancement over traditional evaluation methods by accounting for long-term inflation effects and providing a comprehensive framework for decision-making by investors, policymakers, and regulators. Overall, the study underscores the variability and risks associated with pension fund investments, particularly during turbulent market periods.
Introduction
The introduction of this research paper addresses the increasing significance of pension funds in response to the ageing population and concerns regarding the sustainability of public pension systems in Western economies. It highlights how pension funds contribute to economic growth by channeling investments into various sectors, thereby alleviating the fiscal burden on governments and enhancing long-term economic stability. The authors emphasize the necessity of evaluating pension fund performance against inflation and consumer price changes, proposing a novel methodology based on trend-risk analysis to assess risk and performance effectively.
The paper introduces the concept of Trend-Cumulative Dominance, which allows for the ordering of pension fund portfolios based on cumulative returns while considering the time dimension. This framework aims to provide insights for individual investors, policymakers, and market regulators, facilitating informed decision-making and enhancing the resilience of pension systems. The empirical analysis focuses on Lithuania’s pension funds, examining their performance during market fluctuations, including the COVID-19 pandemic and subsequent energy crisis, using a dataset from January 2019 to September 2022. The study aims to elucidate the relationship between inflation dynamics and pension fund performance, ultimately contributing to the broader discourse on financial stability and effective retirement planning.
Methods
In this section, the authors outline a methodology for measuring trend-risk, incorporating macroeconomic variables to enhance the analysis. They introduce the concept of Time-Cumulative Dominance (TCD), which serves as a key metric for evaluating trends over time, alongside a less stringent variant of TCD that allows for broader applicability. Furthermore, the methodology includes a systematic approach for identifying various market regimes, which is essential for understanding the dynamics of risk and trend behavior in different economic contexts. This comprehensive framework aims to provide a robust tool for financial analysis and decision-making.
Results
The results section presents an analysis of pension funds’ performance against macroeconomic trends, specifically focusing on the Time-Cumulative Dominance (TCD) and Time-Cumulative Almost Dominance (TCAD) tests across various market regimes. The empirical analysis is segmented into distinct time windows, revealing that strict dominance (as defined in Definition 1) is generally absent, with the notable exception of Regime 1, where certain funds, particularly from Swedbank, demonstrated dominance over the trends π and τ. The findings indicate that most funds did not achieve dominance due to negative performance metrics, but when applying the TCAD concept with a relaxed dominance condition, funds began to show signs of dominating inflation for small values of the parameter \( \epsilon \in (0, 0.1] \).
Further analysis of dominance among pension fund portfolios reveals that only a few funds consistently outperform others, with SEB and Allianz funds showing notable performance. During the COVID-19 crisis, no fund exhibited TCD, but individual regimes displayed distinct patterns: in Regime 1, aggressive funds typically dominated conservative ones, while the reverse was true in Regime 2, where conservative funds outperformed during periods of market stress. The results suggest that investors might benefit from selecting funds from institutions like Luminor, SEB, and Swedbank, as they consistently showed superior performance across various regimes. Overall, the analysis underscores the importance of considering market conditions when evaluating pension fund performance.
Discussion
In the discussion section of the paper, the authors elaborate on the methodology for measuring trend-including risk, building upon Ruttiens’ (2013) framework that integrates time as a factor in risk assessment. They introduce modified risk measures proposed by Neděla et al. (2024), which enhance accuracy for optimization by excluding the mean component from calculations. The authors present downward trend-risk measures that reflect the preferences of risk-averse individuals, emphasizing the importance of cumulative returns over classical return series. They define accrued returns variability (ARV) and introduce a new risk indicator, Trend-Inflation-Risk (TIR), which quantifies deviations from inflation trends. Additionally, they propose a one-sided risk measure, downTIR, focusing solely on negative deviations, and extend the analysis to include Trend-price change risk (TPR), which accounts for consumer price changes.
The authors also introduce the concept of Time-Cumulative Dominance, which allows for the comparison of asset performance over time, incorporating stochastic properties of returns. This framework enables the ranking of assets based on their cumulative returns relative to benchmarks, including macroeconomic indicators. Furthermore, they discuss the significance of identifying market regimes using a Hidden Markov Model to enhance risk analysis. The empirical analysis focuses on Lithuanian pension funds, examining their performance across different market conditions, particularly during the COVID-19 crisis. The findings reveal that while many funds struggled to outperform inflation, especially during periods of economic stress, the overall performance of pension funds in Lithuania remained relatively solid compared to inflation, highlighting the impact of portfolio composition on risk exposure and returns.