Spis treści
- Co to jest symulacja Monte Carlo
- Ograniczenia do rozważenia
- Jak planować realistycznie
- Dolna linia
Nie ma niezawodnego sposobu przewidywania przyszłości, ale symulacja Monte Carlo, która dopuszcza rzeczywistą możliwość katastrofy, daje wyraźniejszy obraz tego, ile pieniędzy bezpiecznie wycofać z oszczędności emerytalnych.
Oto jak działa metoda Monte Carlo i jak zastosować ją do planowania emerytalnego. Ważne jest również, aby zrozumieć, gdzie może się to nie udać i jak to naprawić.
Kluczowe dania na wynos
- Symulacji Monte Carlo można użyć do przetestowania, czy ktoś będzie miał wystarczający dochód podczas przejścia na emeryturę. W przeciwieństwie do tradycyjnego kalkulatora emerytalnego, metoda Monte Carlo obejmuje wiele zmiennych w celu przetestowania możliwych wyników portfela emerytalnego. Krytycy twierdzą, że ta metoda może nie docenić poważnych krachów rynkowych, ale istnieją sposoby na zrekompensowanie tego.
Zrozumienie symulacji Monte Carlo
Symulacja Monte Carlo to model matematyczny wykorzystywany do oceny ryzyka nazwany od mekki hazardu Monako. Ludzie próbujący zaplanować bezpieczną emeryturę i nie mogą sobie pozwolić na utratę oszczędności, nie chcą ryzykować ze swoimi pieniędzmi. Po co więc szukać wskazówek w symulacji Monte Carlo?
Chociaż ta nazwa do obliczeń może wydawać się ironiczna, jest to technika planowania stosowana do obliczania procentowego prawdopodobieństwa określonych scenariuszy w oparciu o ustalone założenia i odchylenia standardowe. Metodę Monte Carlo często stosowano w planach inwestycyjnych i emerytalnych w celu przewidywania prawdopodobieństwa osiągnięcia celów finansowych lub emerytalnych oraz tego, czy emeryt będzie miał wystarczający dochód, biorąc pod uwagę szeroki zakres możliwych wyników na rynkach.
Nie ma parametrów bezwzględnych dla tego rodzaju projekcji. Podstawowe założenia tych obliczeń zazwyczaj obejmują takie czynniki, jak stopy procentowe, wiek klienta i przewidywany czas przejścia na emeryturę, kwota portfela inwestycyjnego wydanego lub wycofanego każdego roku oraz alokacja portfela. Model komputerowy uruchamia następnie setki lub tysiące możliwych wyników z wykorzystaniem historycznych danych finansowych.
Wyniki tej analizy zwykle mają postać krzywej dzwonowej. Środek krzywej określa scenariusze, które są statystycznie i historycznie najbardziej prawdopodobne. Cele - lub ogony - mierzą malejące prawdopodobieństwo wystąpienia bardziej ekstremalnych scenariuszy.
Ograniczenia do rozważenia
Turbulencje rynkowe ujawniły słabość, która wydaje się wpływać na tę metodę.
Scenariusze za pomocą symulacji Monte Carlo mogą dać wyraźniejszy obraz ryzyka, na przykład, czy emeryt przeżyje oszczędności emerytalne.
Zwolennicy podkreślają, że symulacje Monte Carlo generalnie zapewniają znacznie bardziej realistyczne scenariusze niż proste prognozy, które zakładają określoną stopę zwrotu z kapitału. Krytycy twierdzą, że analiza Monte Carlo nie może dokładnie uwzględniać rzadkich, ale radykalnych zdarzeń, takich jak krach na rynku, w swojej analizie prawdopodobieństwa. Według badań wielu inwestorów i profesjonalistów, którzy stosowali tę metodę, nie wykazało realnej możliwości takiego działania rynku, jak kryzys finansowy.
William Bernstein ilustruje tę niedociągnięcie w swoim artykule „Kalkulator emerytalny z piekła rodem”. Używa przykładu serii rzutów monetą, aby udowodnić swój punkt widzenia, w którym liczba głów równa się 30% wzrostowi rynku, a strata 10%.
- Zaczynając od portfela o wartości 1 miliona dolarów i podrzucając monetę raz w roku przez 30 lat, oszczędność zakończy się średnim rocznym całkowitym zwrotem w wysokości 8, 17%. Oznacza to, że mogliby wypłacić 81 700 USD rocznie przez 30 lat, zanim wyczerpią się kwoty głównej. Jeśli jednak oszczędzający, który co roku obraca ogony przez pierwsze 15 lat, byłby w stanie wypłacić tylko 18 600 USD rocznie. Oszczędność, która na szczęście 15 razy przewróciła głowę, mogłaby rocznie wynieść 248, 6 tys. Dolarów.
I chociaż szanse na przewrócenie głowy lub ogona 15 razy z rzędu wydają się statystycznie odległe, Bernstein dodatkowo potwierdza swoją tezę, używając hipotetycznej ilustracji opartej na portfelu o wartości 1 miliona dolarów, który został zainwestowany w pięć różnych kombinacji akcji o dużej i małej kapitalizacji oraz pięcioletnie obligacje skarbowe w 1966 r. W tym roku rozpoczął się 17-letni okres zerowych zysków rynkowych, gdy uwzględniono inflację.
Historia pokazuje, że pieniądze zostałyby wyczerpane w mniej niż 15 lat przy matematycznie średniej stopie wypłaty wynoszącej 81 700 USD. W rzeczywistości wypłaty musiały zostać zmniejszone o połowę, zanim pieniądze utrzymały się przez pełne 30 lat.
Jak planować realistycznie
Istnieje kilka podstawowych korekt, które eksperci sugerują, aby pomóc naprawić niedociągnięcia prognoz Monte Carlo. Pierwszym z nich jest po prostu dodanie płaskiego wzrostu do możliwości niepowodzenia finansowego, które pokazują liczby, takie jak 10% lub 20%.
Kolejnym jest opracowanie prognoz, które wykorzystują procent aktywów każdego roku zamiast ustalonej kwoty w dolarach, co znacznie zmniejszy możliwość wyczerpania się kapitału.
Dolna linia
Symulacji Monte Carlo można użyć do planowania przejścia na emeryturę. Przewiduje różne wyniki, które będą miały wpływ na to, jak bezpiecznie można wycofać się z oszczędności emerytalnych w danym okresie. Krytycy twierdzą, że może nie docenić głównych rynków niedźwiedzi. Eksperci sugerują jednak kilka sposobów przezwyciężenia wad modelu.
Dowiedz się więcej o tej metodzie za pomocą wielu narzędzi online, w tym bezpłatnego oferowanego przez Flexible Retirement Planner lub konsultując się z doradcą finansowym.
