Sadržaj
- Što je Monte Carlo simulacija
- Ograničenja koja treba razmotriti
- Kako planirati realno
- Donja linija
Ne postoji pouzdan način predviđanja budućnosti, ali simulacija Monte Carla koja omogućava stvarnu mogućnost katastrofe može dati jasniju sliku koliko novca sigurno možete povući iz mirovinske štednje.
Evo kako funkcionira metoda Monte Carlo i kako se primijeniti na planiranje mirovina. Važno je i razumjeti gdje to može propasti i kako to ispraviti.
Ključni odvodi
- Monte Carlo simulacija može se koristiti za testiranje hoće li netko imati dovoljno primanja tijekom mirovine. Za razliku od tradicionalnog kalkulacijskog sustava umirovljenja, metoda Monte Carlo uključuje brojne varijable za testiranje mogućih rezultata mirovinskog portfelja. Kritičari tvrde da ova metoda može podcijeniti velike tržišne kolapse, ali postoje načini za kompenzaciju.
Razumijevanje Monte Carlo simulacije
Simulacija Monte Carlo matematički je model koji se koristi za procjenu rizika nazvanu po Monacovoj kockarskoj meki. Ljudi koji pokušavaju planirati sigurnu mirovinu i ne mogu priuštiti da izgube ušteđevinu ne žele riskirati sa svojim novcem. Pa zašto se onda za usmjeravanje okrenuti simulaciji Monte Carla?
Iako se ovaj naziv za proračun može činiti ironičnim, to je tehnika planiranja koja se koristi za izračunavanje postotne vjerojatnosti određenih scenarija temeljenih na postavljenim pretpostavkama i standardnim odstupanjima. Metoda Monte Carlo često se koristi u planiranju ulaganja i umirovljenja kako bi se predvidjela vjerojatnost postizanja financijskih ili mirovinskih ciljeva i hoće li umirovljenik imati dovoljno prihoda s obzirom na širok raspon mogućih ishoda na tržištima.
Ne postoje apsolutni parametri za ovu vrstu projekcije. Temeljne pretpostavke za ove izračune obično uključuju čimbenike kao što su kamatne stope, klijentova dob i predviđeno vrijeme do odlaska u mirovinu, iznos investicionog portfelja koji se potroši ili povuče svake godine i dodjela portfelja. Računalni model pokreće stotine ili tisuće mogućih ishoda koristeći povijesne financijske podatke.
Rezultati ove analize obično dolaze u obliku krivulje zvona. Sredina krivulje ocrtava scenarije koji se statistički i povijesno mogu vjerovatno dogoditi. Krajevi - ili repovi - mjere smanjenu vjerojatnost ekstremnijih scenarija koji bi se mogli dogoditi.
Ograničenja koja treba razmotriti
Tržišna turbulencija pokazala je slabost koja, čini se, pogađa ovu metodu.
Scenariji pomoću simulacija Monte Carla mogu dati jasniju sliku rizika, primjerice hoće li umirovljenik nadživjeti mirovinsku štednju.
Pristalice ističu da simulacije Monte Carla općenito pružaju mnogo realnije scenarije od jednostavnih projekcija koje pretpostavljaju datu stopu povrata kapitala. Kritičari tvrde da analiza Monte Carla u analizu vjerojatnosti ne može precizno uzeti u obzir rijetke, ali radikalne događaje, poput padova na tržištu. Mnogi investitori i profesionalci koji su koristili ovu metodu nisu pokazali stvarnu mogućnost takvog tržišnog učinka kao financijske krize, pokazalo je istraživanje.
U svom radu "Kalkulator umirovljenja iz pakla", William Bernstein ilustrira ovaj nedostatak. Koristi primjer niza bacanja novčića kako bi dokazao svoju poantu, gdje glave izjednačuju s tržišnim dobitkom od 30%, a gubitak od 10%.
- Počevši od portfelja od milijun dolara i bacanja novčića jednom godišnje tijekom 30 godina, štediša će završiti s prosječnim godišnjim ukupnim povratom od 8, 17%. To znači da bi mogli povući 81.700 dolara godišnje za 30 godina prije nego što će iscrpiti glavnicu. Međutim, ako onaj koji štedi koji repi repove svake godine u prvih 15 godina, mogao bi povući samo 18.600 dolara godišnje. Štednjak koji ima dovoljno sreće da prvi puta okrene glavu mogao bi godišnje izdvojiti 248.600 dolara.
I dok su izgledi za okretanje glava ili repova 15 puta zaredom statistički udaljeni, Bernstein dalje dokazuje svoje stajalište koristeći hipotetsku ilustraciju temeljenu na portfelju od milijun dolara koji je uložen u pet različitih kombinacija dionica s velikim i malim kapama i petogodišnje riznice 1966. Ta je godina označila početak 17-godišnjeg razdoblja od nulte tržišne dobiti kada je jedan od faktora inflacije.
Povijest pokazuje da bi novac bio iscrpljen za manje od 15 godina po matematički utemeljenoj stopi izvlačenja od 81.700 dolara. Zapravo, povlačenja su morala biti prepolovljena prije nego što je novac trajao punih 30 godina.
Kako planirati realno
Postoji nekoliko osnovnih prilagodbi koje stručnjaci predlažu kako bi se uklonili nedostaci projekcija Monte Carla. Prvo je jednostavno dodati ravan porast mogućnosti financijskog neuspjeha koji pokazuju brojke, poput 10% ili 20%.
Drugi je planiranje projekcija koje koriste postotak imovine svake godine umjesto postavljenog iznosa dolara, što će u velikoj mjeri smanjiti mogućnost da ponestane glavnice.
Donja linija
Simulacija Monte Carlo može se upotrijebiti za planiranje mirovine. Predviđa različite ishode koji će utjecati na to koliko je sigurno povući se iz mirovinske štednje tijekom određenog razdoblja. Kritičari tvrde da to može podcijeniti glavna tržišta medvjeda. Stručnjaci, međutim, predlažu nekoliko načina za prevladavanje nedostataka modela.
Pogledajte više o ovoj metodi putem brojnih mrežnih alata, uključujući besplatni program koji nudi planer fleksibilnog umirovljenja ili savjetovanje s financijskim savjetnikom.
