Стресс Тест вашего пенсионного плана с помощью моделирования Монте-Карло

Моделирование методом Монте-Карло - это метод тестирования результатов по целому ряду возможных переменных. Это может быть что-то вроде стресс-теста для вашего финансового будущего. Моделирование методом Монте-Карло используется в пенсионном планировании для прогнозирования вероятности того, что у вас будет определенный уровень выхода на пенсию по продолжительности жизни.

Типичная модель Монте-Карло для выхода на пенсию включает пять переменных:

• Размер портфеля
• Выделение портфеля
• Годовой доход, подлежащий изъятию
• Увеличение инфляции, подлежащее применению к отложенному доходу
• График времени

Моделирование проверяет результат возможные комбинации доходностей портфеля с учетом этих переменных. Вы можете изменить расходы, инфляцию, свой временной горизонт, а также ваши ежегодные изъятия и посмотреть, как это влияет на вашу вероятность успеха.

Почему моделирование в Монте-Карло важно для вашего пенсионного плана

Эти симуляции важны, потому что вы не можете знать, что будет делать ваш будущий портфель. Рассматривая исторические данные, вы можете видеть, что доходность акций и облигаций может сильно варьироваться в течение 20-летних периодов возврата.

Вы можете следовать той же модели распределения, что и другой пенсионер, который прекратил работу на пять или десять лет раньше или позже, чем вы это делали или собираетесь. Вы испытаете совершенно другой результат, хотя вы сделали одинаковый выбор. Это называется риском последовательности.

Моделирование методом Монте-Карло проверяет ваши результаты в широком сочетании возможных рыночных доходностей, и они обычно дают ответ с точки зрения вашей вероятности успеха. Цель выхода на пенсию состоит в том, чтобы иметь высокую вероятность успеха, что несколько отличается от цели молодого человека, который хочет накопить богатство и активы.

Большинство программ финансового планирования, используемых профессионалами, включают в себя моделирование методом Монте-Карло. Вы также можете использовать онлайн-инструмент, такой как тот, который предлагает гибкий пенсионный план.

Понимание результатов моделирования в Монте-Карло

Программное обеспечение финансового планирования от Finance Logix предлагает бесплатную пробную версию, чтобы вы могли намочить ноги и узнать, что именно происходит. Он включает анализ, который также включает другие переменные, такие как социальное обеспечение или пенсионный доход.

В этом тестовом примере предполагается следующее:

300 000 инвестиций в нефинансовые счета

• 700 000 инвестиций в пенсионные счета
• $ 80 000 в год на проживание (без учета налогов) увеличиваясь на 3 процента в год, чтобы идти в ногу с инфляцией
• Сроки выхода на пенсию с 2015 по 2047 год
• Распределение инвестиций: 5 процентов наличных денег, 55 процентов облигаций и 45 процентов фондовых индексов
• Ожидаемая пенсия около $ 24, 000 в год, а пособие по социальному обеспечению - около 10 000 долларов в год.
• Результаты показывают, что этот человек имеет 95-процентный шанс на успех в размере не менее 80 000 долларов США в год, скорректированный с учетом инфляции, в течение года 2047.

Что относительно 5 процентов времени, когда план потерпит неудачу? В этом случае он предполагает, что этот человек не вносит никаких изменений в свой образ жизни и не рискует потратить ту же сумму денег, что и до выхода на пенсию.

Важно, чтобы вы постоянно проверяли свой план после выхода на пенсию, потому что вы можете заранее идентифицировать, если ваша вероятность сбоя увеличивается.

Предупреждение о налогах

Имейте в виду, что если вы снимаете $ 50 000 из $ 80 000 из своих пенсионных счетов, и вы находитесь в 25-процентной налоговой скобке, ваш общий взнос на самом деле составит около $ 66 , 667 с 16, 667 долларов США, удержанными за федеральные налоги. Чистые 50 000 долларов США придут к вам.

Заключительное слово

Если вы столкнулись с очень бедным набором экономических условий в свои ранние годы выхода на пенсию, вам может потребоваться внести некоторые корректировки в ваши расходы, чтобы убедиться, что 5-процентный сценарий отказа не возникает или не увеличивается. Как и во многих ситуациях со здоровьем, у вас будет время исправить небольшую потенциальную проблему, когда вы ее опознаете на ранней стадии. Иногда трудно идентифицировать эти потенциальные проблемы без надлежащего тестирования, которое включает в себя некоторую форму моделирования Монте-Карло.