Planowanie emerytury za pomocą symulacji Monte Carlo
Nie ma niezawodnego sposobu przewidywania przyszłości, ale symulacja Monte Carlo, która uwzględnia rzeczywistą możliwość katastrofy, może dać jaśniejszy obraz tego, ile pieniędzy można bezpiecznie wycofać z oszczędności emerytalnych.
Oto, jak działa metoda Monte Carlo i jak ją zastosować do planowania emerytury. Ważne jest również, aby zrozumieć, gdzie może się to nie udać i jak to naprawić.
Kluczowe wnioski
- Symulację Monte Carlo można wykorzystać do sprawdzenia, czy ktoś będzie miał wystarczający dochód na emeryturze.
- W przeciwieństwie do tradycyjnego kalkulatora emerytalnego, metoda Monte Carlo obejmuje wiele zmiennych do testowania możliwych wyników portfela emerytalnego.
- Krytycy twierdzą, że ta metoda może nie doceniać poważnych krachów na rynku, ale istnieją sposoby, aby to zrekompensować.
Zrozumienie symulacji Monte Carlo
Symulacja Monte Carlo to model matematyczny używany do oceny ryzyka, nazwany na cześć mekki hazardu w Monako. Ludzie, którzy próbują zaplanować bezpieczną emeryturę i nie mogą sobie pozwolić na utratę oszczędności, nie chcą ryzykować ze swoimi pieniędzmi. Po co więc zwracać się do symulacji Monte Carlo po wskazówki?
Chociaż ta nazwa obliczenia może wydawać się ironiczna, jest odchylenia standardowe. Metoda Monte Carlo była często stosowana w planowaniu inwestycji i emerytur do prognozowania prawdopodobieństwa osiągnięcia celów finansowych lub emerytalnych oraz tego, czy emeryt będzie miał wystarczające dochody, biorąc pod uwagę szeroki zakres możliwych wyników na rynkach.
Nie ma parametrów bezwzględnych dla tego typu odwzorowania. Podstawowe założenia tych obliczeń obejmują zazwyczaj takie czynniki, jak stopy procentowe, wiek klienta i przewidywany czas do przejścia na emeryturę, kwotę portfela inwestycyjnego wydanego lub wycofanego każdego roku oraz alokację portfela. Model komputerowy analizuje następnie setki lub tysiące możliwych wyników na podstawie historycznych danych finansowych.
Wyniki tej analizy mają zwykle postać krzywej dzwonowej.Środek krzywej wyznacza scenariusze, które ze statystycznego i historycznego punktu widzenia są najbardziej prawdopodobne. Końce – lub ogony – mierzą zmniejszające się prawdopodobieństwo bardziej ekstremalnych scenariuszy, które mogą się wydarzyć.
Scenariusze oparte na symulacjach Monte Carlo mogą dać jaśniejszy obraz ryzyka, na przykład to, czy emeryt na emeryturze przeżyje oszczędności emerytalne.
Ograniczenia do rozważenia
Zawirowania rynkowe ujawniły słabość, która wydaje się dotykać tej metody.
Zwolennicy zwracają uwagę, że symulacje Monte Carlo generalnie zapewniają znacznie bardziej realistyczne scenariusze niż proste prognozy zakładające daną stopę zwrotu z kapitału. Krytycy twierdzą, że analiza Monte Carlo nie może dokładnie uwzględniać rzadkich, ale radykalnych wydarzeń, takich jak krach na rynku, w analizie prawdopodobieństwa. Z badań wynika, że wielu inwestorom i profesjonalistom, którzy stosowali tę metodę, nie pokazano realnej możliwości zaistnienia na rynku takim jak kryzys finansowy.
W swoim artykule „The Retirement Calculator from Hell” William Bernstein ilustruje tę wadę. Używa przykładu serii rzutów monetą, aby udowodnić swoją rację, gdzie reszka oznacza zysk rynkowy w wysokości 30%, a reszka strata 10%.
- Zaczynając od portfela o wartości 1 miliona dolarów i rzucając monetą raz w roku przez 30 lat, oszczędzający osiągnie średni roczny całkowity zwrot w wysokości 8,17%. Oznacza to, że mogli wypłacić 81 700 USD rocznie przez 30 lat, zanim wyczerpią kapitał.
- Oszczędzający, który co roku przez pierwsze 15 lat przerzuca ogony, mógłby jednak wypłacić tylko 18 600 USD rocznie. Oszczędzający, który miał szczęście, że trafi głową 15 pierwszych razy, może rocznie zgarnąć 248 600 $.
I chociaż szanse na odwrócenie orła lub reszki 15 razy z rzędu wydają się statystycznie niewielkie, Bernstein dodatkowo udowadnia swój punkt widzenia, używając hipotetycznej ilustracji opartej na portfelu o wartości 1 miliona dolarów, który został zainwestowany w pięć różnych kombinacji akcji spółek o dużej i małej kapitalizacji oraz pięcioletnich inflację.
Historia pokazuje, że pieniądze zostałyby wyczerpane w ciągu mniej niż 15 lat przy matematycznej średniej stopie wypłaty wynoszącej 81 700 USD. W rzeczywistości wypłaty musiały zostać zmniejszone o połowę, zanim pieniądze wystarczą na pełne 30 lat.
Jak planować realistycznie
Istnieje kilka podstawowych poprawek, które eksperci sugerują, aby zaradzić niedociągnięciom w prognozach Monte Carlo. Pierwszym jest po prostu dodanie płaskiego wzrostu prawdopodobieństwa niepowodzenia finansowego, które pokazują liczby, na przykład 10% lub 20%.
Innym jest sporządzenie prognoz, które każdego roku wykorzystują procent aktywów zamiast ustalonej kwoty w dolarach, co znacznie ograniczy możliwość wyczerpania się kapitału.
Podsumowanie
Symulacja Monte Carlo może pomóc w planowaniu przejścia na emeryturę. Przewiduje różne skutki, które wpłyną na to, jak bardzo można bezpiecznie wycofać się z oszczędności emerytalnych w danym okresie. Krytycy twierdzą, że może nie doceniać głównych rynków niedźwiedzi. Eksperci sugerują jednak kilka sposobów przezwyciężenia mankamentów modelu.