Zašto softver za vjerojatnost nepouzdana za planiranje mirovina?
Koliko staža i s kojom plaćom do prosječne mirovine od 2.740 kuna?
Sadržaj:
J.R. Robinson
Saznajte više o J.R. na našoj web stranici Pitajte savjetnika
Budući da se financijske usluge sve više automatiziraju, pojavile su se aplikacije za potrošnju u mirovini koje omogućuju unos podataka o potrebama vašeg dohotka i informacijama o portfelju, navodno kako biste dobili razumnu predodžbu o tome koliko dugo vaše gnijezdo jaja mogu trajati u mirovini.
Povezane priče
Mnoge od tih aplikacija su na tržištu - neke razvijene od strane tvrtki kao što su Betterment, Vanguard, T. Rowe Price i Schwab, a drugi se prodaju kao usluge pretplate na financijske savjetnike za korištenje s klijentima. Problem je u tome što se korisnicima navodi da bi trebali donositi važne životne odluke uz pomoć ovih aplikacija, iako su osnovne vjerojatnosti zasnovane na inherentno nepredvidljivim rezultatima.
Zapravo, primjena softvera vjerojatnosti u analizu planiranja za odlazak u mirovinu je ludost. Čak i najsofisticiraniji softver za planiranje mirovine koji koriste financijski profesionalci daleko je od kristalne kugle.
Problem s vjerojatnostima
Nedostaci sustava za umirovljenje zasnovanog na vjerojatnosti, konkretno one aplikacije koje primjenjuju tzv. Monte Carlo simulacijske tehnike, razumno su poznate u profesionalnim krugovima. Jedan od prvih akademskih radova za podizanje tog pitanja bio je članak iz 2006. godine kojeg je napisao poznati istraživač u mirovini i profesor Moshe Milevsky sa Sveučilišta York u Torontu, koji je u uvodu izjavio:
"Naravno, kako većina investicijskih savjetnika već godinama zna, broj umirovljenja - ako postoji, je nejasan i neprecizan, jer ovisi o mnogim gospodarskim nepoznanicama, osobito budućim tržišnim vraćanjima na tržištu kapitala. Uostalom, ovaj broj mora biti uložen negdje u svrhu stvaranja prihoda, a proces povratka portfelja je inherentno slučajan."
Osim nepredvidivosti budućih povrataka, Milevsky nastavlja s dokumentacijom kako se "vjerojatnosti" koje proizvode popularne softverske aplikacije za odlazak u mirovinu razlikuju od jedne do druge aplikacije, ovisno o internim pretpostavkama aplikacije i parametrima dizajna.
Još jedna akademska studija, objavljena u veljači, zaključila je da "savjeti koji se pružaju većine tih alata izrazito zabludu kućanstvima".
Ove su publikacije izazvalo neka pitanja da li softver za planiranje mirovine uopće nudi bilo kakvu vrijednost potrošačima. Pa kakve alternative postoje?
Softver "Back-testing"
Financijski savjetnici koji koriste softver Monte Carlo simulacije često izražavaju rezultate svojih klijenata u smislu vjerojatnosti pozitivnog ishoda. Umjesto da pokušavate predvidjeti "vjerojatnosti uspjeha", možda je bolji način pristupa planiranju mirovine od staklo-polupraznog stajališta.
Ono što stvarno trebate znati nije kako se možete dogovoriti ako stvari napreduju, ali što će se dogoditi ako 10% kiša pretvori u 100% vjerojatnosti od oluje. Očajno vam treba i želiš znati, "Ako se stvari nađu na investicijskim tržištima, hoću li i dalje biti u redu?"
Tradicionalno, povijesni "back-testing" softver koristi se za tu svrhu. Unosom profila za umirovljenje u aplikaciju za naknadno testiranje možete testirati kako je vaš portfelj možda prošao ako ste se povukli prije prethodnih gospodarskih kriza. Iako su takve informacije korisne i zanimljive potrošačima, povratno testiranje također ima značajna ograničenja.
Konkretno, dosadašnja vraća se vjerojatno neće ponavljati u istom redoslijedu i posve je moguće da će buduća vraća biti lošija od povijesnog iskustva.
Nadalje, pretpostavimo da ste željeli testirati kako bi vaš portfelj mogao zadržati preko 30-godišnjeg mirovinskog horizonta ako ste se umirovili krajem 1999. godine (neposredno prije tržišta medvjeda 2000.-'02. I 2007.-'09.). Budući da smo tek 2016. godine, nije moguće izvesti analizu tijekom punog 30-godišnjeg horizonta. Ne možete natrag provjeriti budućnost.
Tehnika izvođenja
Jedno rješenje ograničenja praćenja je primjena simulacijske tehnike koja se zove bootstrap. Dok simulacijski motor ispod napa mnogih aplikacija za odlazak u mirovinu zahtijeva od programskog dizajera da napravi pretpostavke o očekivanim srednjim stopama povrata i volatilnosti za različite klase imovine, bootstrapping ne zahtijeva takve pretpostavke. Simulacije se proizvode umjesto slučajnim uzorkovanjem povijesnih prinosa.
Ako se generiraju dovoljno simulacija - obično najmanje 5.000 - očekuje se da će srednji rezultat biti grubo u skladu s povijesnim prosjekom. Razmatrajući raspon rezultata ispod medijana, programi za pokretanje mogu ilustrirati scenarije koji prikazuju ispodprosječne prinose ulaganja, s statističkim podacima o vrijednosti (dno 1%, 5% i 10% rezultata) koji predstavljaju scenarije koji bi mogli biti tako loši kao ili gore od povijesnog zapisa.
Na primjer, sljedeća tablica prikazuje rezultate simulacije pokretanja za 65-godišnjeg investitora s 25-godišnjim razdobljem umirovljenja, početnom vrijednošcu vrijednosnih papira vrijednih 1 milijun dolara i raspodjelom od 70 do 30 dionica u mirovini. U ovom primjeru investitor zahtijeva 50.000 (5%) prvogodišnje povlačenje i 3% godišnje povećanje troškova života. Procjenjuje svoj godišnji trošak ulaganja na 1% i izjavljuje da očekuje da će se svake godine podići razmjerno iz svake klase imovine i rebalansirati kako bi zadržao svoju alokaciju od 70 do 30.
| Postotak simulacije | Preostala ravnoteža nakon pet godina | 10 godina | 15 godina | 20 godina | 25 godina |
|---|---|---|---|---|---|
| Rezultati simulacije koje je generirao Nest Egg Guru. Centili za simulaciju predstavljaju jedan ishod od 5.000 simulacija. Na primjer, 10. percentil predstavlja 500. najgori rezultat, a medijan predstavlja 2,500 (srednji) simulacijski rezultat. | |||||
| 80% | $1,212,308 | $1,358,150 | $1,439,849 | $1,513,529 | $1,483,135 |
| 60% | $1,091,368 | $1,127,568 | $1,108,806 | $1,004,560 | $796,054 |
| srednja | $1,038,653 | $1,040,195 | $977,559 | $833,761 | $535,366 |
| 40% | $988,481 | $958,058 | $864,393 | $671,558 | $316,435 |
| 20% | $886,511 | $789,407 | $615,265 | $329,948 | $0 |
| 10% | $818,595 | $685,467 | $466,587 | $129,937 | $0 |
| 5% | $763,903 | $601,042 | $353,836 | $0 | $0 |
| 1% | $675,021 | $472,024 | $190,510 | $0 | $0 |
| Najgori | $545,910 | $259,541 | $0 | $0 | $0 |
Usredotočujući se na donju polovicu rezultata i prikazujući simulacijski raspon u petogodišnjim koracima tijekom vremenskog razdoblja, možete dobiti mnogo opipljiviji osjećaj hoće li i koliko dugo vaše uštede mogu trajati. Štoviše, prezentiranjem podataka u ovom formatu, lako je testirati kako promjenjivi čimbenici koji su u vašoj kontroli (iznos potrošnje, strategija povlačenja, alociranje sredstava, troškovi ulaganja) mogu utjecati na ishode.
Da bi bilo jasno, u tim simulacijskim rezultatima nema apsolutno ničega predvidljivog, a percentile simulacije ne bi trebalo smatrati vjerojatnostima. Umjesto toga, najgori rezultati samo predstavljaju potencijalne scenarije koji se mogu upotrijebiti kako bi vam pružili jasniju sliku onoga što se može dogoditi ako loše stvari prođu.
Dok bootstrapping nudi uredan način ilustriranja ovih podataka, također nije bez nedostataka i ograničenja. U ovom primjeru, bootstrapping je primijenjen samo na povijesne podatke o tržištu dionica od 1970. do 2014. godine. Obveznica portfelja pretpostavljena je kao konstanta 2% godišnje, što razumno odražava povratak koji bi investitor mogao zaraditi na petogodišnjem CD ili 10-godišnje riznice. Činjenica da se simulacije pokretanja ne primjenjuju na povijesne podatke o obveznicama odražava ograničenje koje se vidi kod većine aplikacija za umirovljenje, jer su prinosi na obveznicama danas blizu dna povijesnog ekstrema. Kao rezultat toga, svaka Monte Carlo aplikacija koja generira brojeve na temelju prosječne povijesne veze veza ili bilo koje simulacije pokretanja koja služi slučajnim uzorkovanjem povijesnih povrata indeksa obveznica može proizvesti pretjerano optimistične rezultate.
S bilo kojom aplikacijom za planiranje mirovine, vrag je u pojedinostima. Potrošači i savjetnici podjednako bi dobro poduzeti vremena za razumijevanje pretpostavki i ograničenja inherentnih u bilo kojoj aplikaciji za planiranje mirovine.
John H. Robinson vlasnik je financijskog planiranja Hawaii i suosnivač Nest Egg Guru, softverske aplikacije za planiranje mirovine za financijske stručnjake.
Slika putem iStock.
