Không có cách nào hoàn hảo để dự đoán tương lai, nhưng mô phỏng Monte Carlo cho phép xác định khả năng xảy ra thảm họa thực sự có thể đưa ra một bức tranh rõ ràng hơn về số tiền nên rút một cách an toàn từ khoản tiết kiệm hưu trí
Đây là cách thức hoạt động của phương pháp Monte Carlo và cách áp dụng nó vào kế hoạch nghỉ hưu. Điều quan trọng nữa là phải hiểu nó có thể thiếu sót ở đâu và cách khắc phục điều đó
Chìa khóa rút ra
- Mô phỏng Monte Carlo có thể được sử dụng để kiểm tra xem một người có đủ thu nhập trong suốt thời gian nghỉ hưu hay không.
- Không giống như một máy tính hưu trí truyền thống, phương pháp Monte Carlo kết hợp nhiều biến để kiểm tra kết quả danh mục đầu tư hưu trí có thể
- Các nhà phê bình cho rằng phương pháp này có thể đánh giá thấp các sự cố lớn của thị trường, nhưng có nhiều cách để bù đắp
Hiểu mô phỏng Monte Carlo
Mô phỏng Monte Carlo là một mô hình toán học được sử dụng để đánh giá rủi ro được đặt tên theo thánh địa cờ bạc của Monaco. Những người đang cố gắng lên kế hoạch cho một cuộc hưu trí an toàn và không thể để mất tiền tiết kiệm của họ không muốn mạo hiểm với tiền của họ. Vậy tại sao lại chuyển sang mô phỏng Monte Carlo để được hướng dẫn?
Mặc dù tên gọi của phép tính này có vẻ mỉa mai, nhưng đây là một kỹ thuật lập kế hoạch được sử dụng để tính xác suất phần trăm của các tình huống cụ thể dựa trên các giả định đã đặt và độ lệch chuẩn. Phương pháp Monte Carlo thường được sử dụng trong lập kế hoạch đầu tư và nghỉ hưu để dự đoán khả năng đạt được các mục tiêu tài chính hoặc hưu trí, và liệu người về hưu có đủ thu nhập với nhiều kết quả có thể xảy ra trên thị trường hay không
Không có tham số tuyệt đối cho loại phép chiếu này. Các giả định cơ bản cho những tính toán này thường bao gồm các yếu tố như lãi suất, tuổi của khách hàng và thời gian nghỉ hưu dự kiến, số tiền trong danh mục đầu tư được chi tiêu hoặc rút ra mỗi năm và phân bổ danh mục đầu tư. Sau đó, mô hình máy tính chạy hàng trăm hoặc hàng nghìn kết quả có thể xảy ra bằng cách sử dụng dữ liệu tài chính lịch sử
Kết quả của phân tích này thường có dạng đường cong hình chuông. Phần giữa của đường cong mô tả các kịch bản có nhiều khả năng xảy ra nhất về mặt thống kê và lịch sử. Phần cuối—hoặc phần đuôi—đo lường khả năng giảm dần của các tình huống cực đoan hơn có thể xảy ra
Các kịch bản thông qua mô phỏng Monte Carlo có thể đưa ra một bức tranh rõ ràng hơn về rủi ro, chẳng hạn như liệu một người về hưu có sống lâu hơn khoản tiết kiệm hưu trí hay không
Hạn chế để xem xét
Sự hỗn loạn của thị trường đã bộc lộ một điểm yếu dường như ảnh hưởng đến phương pháp này
Những người ủng hộ chỉ ra rằng mô phỏng Monte Carlo thường cung cấp các kịch bản thực tế hơn nhiều so với các dự đoán đơn giản giả định tỷ lệ hoàn vốn nhất định. Các nhà phê bình cho rằng phân tích Monte Carlo không thể tính chính xác các sự kiện không thường xuyên nhưng triệt để, chẳng hạn như sự cố thị trường, vào phân tích xác suất của nó. Theo nghiên cứu, nhiều nhà đầu tư và chuyên gia đã sử dụng phương pháp này đã không cho thấy khả năng thực sự của hoạt động thị trường như một cuộc khủng hoảng tài chính.
Trong bài báo của mình "Máy tính tiền hưu trí từ địa ngục", William Bernstein minh họa sự thiếu sót này. Anh ấy sử dụng ví dụ về một loạt các lần tung đồng xu để chứng minh quan điểm của mình, trong đó mặt ngửa tương đương với mức lãi thị trường là 30% và mặt sấp là 10%.
- Bắt đầu với danh mục đầu tư trị giá 1 triệu đô la và tung đồng xu mỗi năm một lần trong 30 năm, người tiết kiệm sẽ có tổng lợi nhuận trung bình hàng năm là 8. 17%. Điều đó có nghĩa là họ có thể rút 81.700 đô la mỗi năm trong 30 năm trước khi cạn kiệt tiền gốc
- Tuy nhiên, một người tiết kiệm lật ngửa hàng năm trong 15 năm đầu tiên sẽ chỉ có thể rút 18.600 đô la mỗi năm. Một người tiết kiệm đủ may mắn để lật ngửa 15 lần đầu tiên có thể kiếm được 248.600 đô la hàng năm
Và trong khi khả năng lật sấp hoặc ngửa 15 lần liên tiếp có vẻ xa vời về mặt thống kê, Bernstein tiếp tục chứng minh quan điểm của mình bằng cách sử dụng một minh họa giả thuyết dựa trên danh mục đầu tư trị giá 1 triệu đô la được đầu tư vào năm tổ hợp cổ phiếu vốn hóa lớn và vốn hóa nhỏ khác nhau và . Năm đó đánh dấu sự khởi đầu của 17 năm thị trường không tăng khi một trong những yếu tố lạm phát
Lịch sử cho thấy rằng số tiền sẽ cạn kiệt trong vòng chưa đầy 15 năm với tỷ lệ rút tiền trung bình dựa trên toán học là 81.700 đô la. Trên thực tế, số tiền rút phải được cắt giảm một nửa trước khi số tiền tồn tại đủ 30 năm
Làm thế nào để lập kế hoạch thực tế
Có một vài điều chỉnh cơ bản mà các chuyên gia đề xuất để giúp khắc phục những thiếu sót của phép chiếu Monte Carlo. Đầu tiên là chỉ cần cộng thêm vào khả năng thất bại tài chính mà các con số cho thấy, chẳng hạn như 10% hoặc 20%.
Một cách khác là vạch ra các dự báo sử dụng tỷ lệ phần trăm tài sản mỗi năm thay vì số tiền cố định, điều này sẽ làm giảm đáng kể khả năng hết nợ gốc.
Điểm mấu chốt
Mô phỏng Monte Carlo có thể được sử dụng để giúp lập kế hoạch nghỉ hưu. Nó dự đoán các kết quả khác nhau sẽ ảnh hưởng đến mức độ an toàn khi rút tiền từ khoản tiết kiệm hưu trí trong một khoảng thời gian nhất định. Các nhà phê bình cho rằng nó có thể đánh giá thấp các thị trường gấu lớn. Tuy nhiên, các chuyên gia đề xuất một số cách để khắc phục những thiếu sót của mô hình