Emeklilik Planlaması için Neden Yazılım Güvenilir Değildir?

Bu uygulamaların birçoğu piyasadadır - bazıları İyileştirme, Vanguard, T. Rowe Price ve Schwab gibi firmalar tarafından geliştirildi ve diğerleri, müşterileri ile kullanılmak üzere finansal danışmanlara abonelik hizmetleri olarak satıldı. Sorun şu ki, temel olasılıklar doğal olarak öngörülemeyen sonuçlara dayandırılsa bile, kullanıcıların bu uygulamaların yardımıyla önemli yaşam kararları vermeleri gerektiğine inanmalarıdır.

Gerçekte, olasılık yazılımı emeklilik planlama analizine başvurmak folildir. Finansal profesyonellerin kullandığı en sofistike emeklilik planlama yazılımı bile bir kristal toptan çok uzak.

Olasılıklar problemi

Olasılık temelli emeklilik yazılımlarının başarısızlıkları, özellikle de Monte Carlo simülasyon tekniklerini uygulayan uygulamalar, profesyonel çevrelerde oldukça iyi bilinmektedir. Sorunu gündeme getiren ilk akademik makalelerden biri, tanınmış emeklilik araştırmacısı ve Toronto Üniversitesi'nden Toronto Üniversitesi öğretim görevlisi Moshe Milevski'nin yazdığı 2006 tarihli bir yazıydı.

“Tabii ki, çoğu yatırım danışmanının yıllardır bildiği gibi, bir emeklilik numarası –gerçekte varolsa- belirsiz ve kesin değildir, zira pek çok ekonomik bilinmeyene, özellikle gelecekteki hisse senedi piyasası iadelerine bağlıdır. Sonuçta, bu rakam gelir elde etmek için bir yere yatırılmalı ve portföy geri dönüş süreci doğal olarak rasgele. ”

Milevsky, gelecekteki geri dönüşlerin öngörülemezliğinin yanı sıra, popüler emeklilik yazılım uygulamaları tarafından üretilen “olasılıkların” uygulamaların iç varsayımlarına ve tasarım parametrelerine bağlı olarak bir uygulamadan diğerine nasıl değiştiğini belgelemeye devam ediyor.

Şubat ayında yayınlanan bir başka akademik çalışma, “bu araçların çoğundan sağlanan tavsiyenin hane halkı için son derece yanıltıcı olduğunu” belirtti.

Bu yayınlar, emeklilik planlama yazılımının tüketicilere hiç bir değer sunup sunmadığını sorgulamalarına neden oldu. Peki hangi alternatifler var?

‘Back-testing’ yazılımı

Monte Carlo simülasyon yazılımını kullanan finansal danışmanlar, müşterilerinin sonuçlarını genellikle olumlu bir sonuç olasılığı açısından ifade ederler. “Başarı olasılıklarını” tahmin etmeye çalışmak yerine, belki de emeklilik planlamasına yaklaşmanın daha iyi bir yolu, cam yarısı boş bir perspektiften.

Gerçekten bilmeniz gereken şey, işler yolunda giderse nasıl ücret alacağınız değil,% 10'luk bir yağmur ihtimali fırtına olasılığının% 100'üne dönüştüğünde size ne olacağıdır. Umutsuzca bilmek ve bilmek istersiniz, “Yatırım pazarlarında işler kötü giderse, ben hala iyi olur muyum?”

Geleneksel olarak, bu amaçla "geri-test" yazılımı kullanılmıştır. Emeklilik profilinizi bir arka test uygulamasına girerek, önceki ekonomik krizlerden önce emekli olmuş olmanız durumunda portföyünüzün nasıl bir ücret ödeyebileceğini test edebilirsiniz. Bu tür bilgiler tüketiciler için yararlı ve ilginç olmakla birlikte, geriye dönük testin de önemli sınırlamaları vardır.

Spesifik olarak, geçmiş geri dönüşlerin tekrar aynı sırayla tekrarlanması pek olası değildir ve gelecekteki getirilerin tarihsel deneyimlerden daha kötü olacağı tamamen olasıdır.

Ayrıca, 1999 sonunda emekli olmanız halinde (2000-0202 ve 2007-009 ayı piyasalarından hemen önce) portföyünüzün 30 yıllık bir emeklilik ufkunu nasıl tutabileceğini test etmek istediğinizi varsayalım. Sadece 2016'da olduğumuzdan, 30 yıllık ufukta analizleri yürütmek mümkün değildir. Geleceği tekrar test edemezsin.

Önyükleme tekniği

Geri testin sınırlamalarına bir çözüm, bootstrapping olarak adlandırılan bir simülasyon tekniği uygulamaktır. Birçok emeklilik uygulamasının kapağının altındaki simülasyon motoru, program tasarımcısının çeşitli varlık sınıfları için beklenen ortalama getiri ve volatilite hakkında varsayımlarda bulunmasını gerektirse de, bootstrapping böyle bir varsayım gerektirmez. Simülasyonlar, tarihsel geri dönüşleri rastgele örnekleme yoluyla üretilir.

Yeterli simülasyonlar üretilirse - tipik olarak en az 5.000 - ortanca sonucun kabaca tarihsel ortalamalara uygun olması beklenebilir. Ortalamanın altındaki sonuçların kapsamını dikkate alarak, önyükleme programları, ortalamanın altında yatırım getirilerini gösteren senaryoları, kötü olabilecek senaryoları temsil eden risk altındaki değerlerin (alt% 1,% 5 ve% 10 sonuçları) gösterebilir. tarihsel kayıttan daha kötüsü.

Örneğin, aşağıdaki tablo, 25 yıllık emeklilik ufku, 1 milyon dolar başlangıç ​​portföy değeri ve 70 ila 30 depozit emeklilik tahsisi olan 65 yaşındaki bir yatırımcı için önyükleme simülasyon sonuçlarını göstermektedir. Bu örnekte, yatırımcı 50.000 $ (% 5) birinci yıl çekilme oranı ve bundan sonra da yıllık% 3 yaşam maliyeti artışı gerektirmektedir. Yıllık yatırım giderini% 1 oranında tahmin ediyor ve her bir varlık sınıfından her yıl orantılı olarak geri çekilmesini ve 70 ila 30 tahsisatını sürdürmek için yeniden dengelenmeyi beklediğini belirtti.

Sonuçların alt yarısına odaklanarak ve simülasyon aralığını zaman periyodu boyunca beş yıllık artışlarla göstererek, tasarruflarınızın ne kadar süreceği ve ne kadar sürebileceğine dair daha somut bir algı elde edebilirsiniz. Dahası, verileri bu formatta sunarak, kontrolünüzdeki değişen faktörlerin (harcama tutarı, geri çekme stratejisi, varlık tahsisi, yatırım harcamaları) sonuçları nasıl etkileyebileceğini test etmek daha kolaydır.

Açık olmak gerekirse, bu simülasyon sonuçlarında kesinlikle bir tahmin yoktur ve simülasyon yüzdelikleri olasılık olarak görülmemelidir. Bunun yerine, en kötü sonuçlar sadece, işler kötü giderse neler olabileceğinin daha net bir resmini vermek için kullanılabilecek potansiyel senaryoları temsil eder.

Önyükleme, bu verileri göstermek için düzgün bir yol sunarken, aynı zamanda kusurları ve sınırlamaları olmadan da değildir. Bu örnekte, önyükleme sadece 1970'den 2014'e kadarki tarihsel borsa verilerine uygulandı. Portföyün tahvil kısmı, yılda% 2 sabit olarak kabul edildi. Bu, bir yatırımcının beş yıl içinde bugün kazanabileceği getiriyi makul bir şekilde yansıtıyordu. CD veya 10 yıllık Hazine. Önyükleme simülasyonlarının tarihsel tahvil verisine uygulanmadığı gerçeği çoğu emeklilik uygulamasında görülen bir sınırlamayı yansıtmaktadır, çünkü bugünkü tahvillerdeki getiriler tarihi aşmanın dibine yakındır. Sonuç olarak, ortalama tarihi tahvil iadeleri ya da tarihsel tahvil endeksi getirilerini rastgele örnekleme yapan herhangi bir önyükleme simülasyonuna dayanan sayı üreten herhangi bir Monte Carlo uygulaması aşırı iyimser sonuçlar doğurabilir.

Herhangi bir emeklilik planlama uygulaması ile şeytan ayrıntılarda. Tüketiciler ve danışmanlar, herhangi bir emeklilik planlama uygulamasında var olan varsayımları ve sınırlamaları anlamak için zaman ayırmak için iyi bir şey yaparlar.

John H. Robinson, Finansal Planlama Hawaii'nin sahibi ve finans profesyonelleri için emeklilik planlama yazılımı olan Nest Egg Guru'nun kurucularından.

Görüntü iStock.