Miksi todennäköisyysohjelmisto on epäluotettavaa eläkesuunnittelua varten?

Monet näistä apps ovat markkinoilla - jotkut kehittäneet yritykset, kuten Betterment, Vanguard, T. Rowe Price ja Schwab, ja muut myydään tilauspalvelut rahoitusalan neuvonantajille käytettäväksi asiakkaidensa kanssa. Ongelmana on, että käyttäjien on uskottava, että heidän pitäisi tehdä tärkeitä elämänpäätöksiä näiden sovellusten avulla, vaikka taustalla olevat todennäköisyydet perustuvat luonnostaan ​​ennalta arvaamattomiin tuloksiin.

Totuus on, että todennäköisyysohjelmiston soveltaminen eläkkeelle siirtymisen suunnitteluun on hulluutta. Jopa kaikkein kehittynein eläkkeellepanosuunnitteluohjelma, jota rahoitusalan ammattilaiset käyttävät, on kaukana kristallipallosta.

Todennäköisyysongelma

Todennäköisyyteen perustuvien eläkeohjelmistojen, erityisesti sellaisten sovellusten, jotka soveltavat niin kutsuttuja Monte Carlo-simulointitekniikoita, puutteet ovat kohtuullisen hyvin tunnettuja ammatillisissa piireissä. Yksi ensimmäisistä akateemisista artikkeleista, jotka otettiin esiin, oli vuonna 2006 julkaistu artikkeli, jonka kirjoitti tunnetuin eläkesäätiö ja Yorkin yliopiston professori Moshe Milevsky, joka totesi johdannossaan:

"Tietenkin, kuten useimmat sijoitusneuvojat ovat tienneet vuosia, eläkkeellesiirtymän luku - jos se todella on olemassa - on epämääräinen ja epätäsmällinen, koska se riippuu monista taloudellisista tuntemuksista, erityisesti tulevaisuuden osakemarkkinoiden tuotosta. Loppujen lopuksi tämä luku on sijoitettava jonnekin tulon tuottamiseksi ja salkun palautusprosessi on luontaisesti satunnainen."

Tulevien tuottojen arvaamattomuuden lisäksi Milevsky dokumentoi, kuinka suosittujen eläkesovellusohjelmien tuottama "todennäköisyys" vaihtelee sovelluksesta toiseen riippuen sovellusten sisäisistä oletuksista ja suunnitteluparametreista.

Toinen helmikuussa julkistettu tutkimus totesi, että "useimpien näiden työkalujen neuvot ovat erittäin harhaanjohtavia kotitalouksille".

Nämä julkaisut ovat aiheuttaneet jonkin verran kysymystä siitä, onko eläkkeellepanosuunnitteluohjelmisto lainkaan hyödyttävää kuluttajille. Mitä vaihtoehtoja siellä on?

'Back-testing' -ohjelmisto

Rahoitusneuvojat, jotka käyttävät Monte Carlo-simulointiohjelmistoa, ilmaisevat usein asiakkaidensa tuloksia positiivisen tuloksen todennäköisyyden kannalta. Sen sijaan, että yritettäisiin ennustaa menestyksen todennäköisyydet, ehkä parempi tapa lähestyä eläkesuunnittelua on lasipuoli tyhjä näkökulma.

Mitä sinun todella tarvitsee tietää, ei ole, miten voit päästä eroon, jos asiat menevät hyvin, mutta mitä sinulle tapahtuu, jos 10% sateen mahdollisuus muuttuu 100%: n todennäköisyydeksi ukkosta. Te epäilemättä tarvitset ja haluat tietää, "Jos asiat menevät huonosti sijoitusmarkkinoilla, oltaako se edelleen hyvä?"

Perinteisesti tähän tarkoitukseen on käytetty historiallista "back-testing" -ohjelmistoa. Syöttämällä eläkkeesi-profiilisi takaisin-testaussovellukseen voit testata, miten oma salkkusi voi olla, jos olisit eläkkeellä ennen aiempia taloudellisia laskusuhdanne. Vaikka tällaiset tiedot ovat kuluttajille hyödyllisiä ja mielenkiintoisia, myös jälkikokeilla on merkittäviä rajoituksia.

Erityisesti menneitä tuottoja ei todennäköisesti toisteta uudelleen täsmälleen samassa sekvenssissä uudelleen, ja on täysin mahdollista, että tuleva tuotto on huonompi kuin historiallinen kokemus.

Oletetaan myös, että halusit kokeilla, miten salkkusi voi nousta yli 30 vuoden eläkkeelle, jos olisit eläkkeellä vuoden 1999 lopussa (juuri ennen 2000-'02 ja 2007-'09 karhumarkkinoita). Koska olemme vain vuonna 2016, analyysia ei ole mahdollista pelata koko 30 vuoden ajan. Et voi torjua tulevaisuutta.

Bootstrapping-tekniikka

Yksi ratkaisu back-testauksen rajoituksiin on soveltaa simulointitekniikkaa, jota kutsutaan bootstrappingiksi. Vaikka monien eläkesovellusten konepellin alla oleva simulointimoottori vaatii ohjelmasuunnittelijan tekemään oletuksia odotetuista keskimääräisistä tuottoasteista ja volatiliteetista eri omaisuusluokille, käynnistys ei edellytä tällaisia ​​oletuksia. Simulaatioita tuotetaan sen sijaan satunnaisesti näytteillä historiallisia tuottoja.

Jos syntyy tarpeeksi simulaatioita - tyypillisesti vähintään 5 000 - median tulos voi olla suunnilleen samansuuntainen kuin historialliset keskiarvot. Keskitulostuksen alittavuuden vaihteluvälien avulla käynnistysohjelmat saattavat havainnollistaa skenaarioita, jotka osoittavat keskimääräistä alhaisempaa sijoitustuottoa ja arvotalletustilastot (alhaisin 1%, 5% ja 10% tuloksista), jotka edustavat skenaarioita, jotka voivat olla niin huonoja yhtä tai vähemmän kuin historiallinen ennätys.

Esimerkiksi seuraavassa taulukossa esitetään käynnistyssimulointitulokset 65-vuotiaalle sijoittajalle, jolla on 25 vuoden eläkkeelle siirtymisajatus, 1 miljoonan dollarin alkuperäisen salkun arvo ja 70-30-joukkovelkakirjalainan allokointi. Tässä esimerkissä sijoittaja vaatii 50 000 dollarin (5%) ensimmäisen vuoden vetäytymisasteen ja 3 prosentin vuotuisen elinkustannuksen. Hän arvioi vuosittaiset investointikustannuksensa 1 prosenttiin ja on todennut, että hän odottaa vuosittain poistuvansa jokaisesta omaisuusluokasta ja tasapainottavan 70: n 30: n varauksensa.

Keskittymällä tulosten alareunaan ja näyttämällä simulointialuetta viiden vuoden välein ajanjakson aikana voit saada paljon konkreettisempia tunteita siitä, kuinka pitkään säästöt saattavat kestää. Lisäksi esitettäessä tietoja tässä muodossa, on helppo testata sitten, miten muuttuvat tekijät, jotka ovat hallinnassasi (menojen määrä, peruuttamisstrategia, varojen kohdentaminen, investointikulut) voivat vaikuttaa tuloksiin.

On selvää, että näissä simulaatiotuloksissa ei ole mitään ennustavaa, ja simulointiprosentteja ei pidä pitää todennäköisyyksi. Sen sijaan pahimmat tulokset merkitsevät vain mahdollisia skenaarioita, joita voidaan käyttää antamaan sinulle selkeämpi kuva siitä, mitä voi tapahtua, jos asiat menevät huonosti.

Vaikka bootstrapping tarjoaa siisti tapa kuvata näitä tietoja, se ei ole myöskään ilman puutteita ja rajoituksia. Tässä esimerkissä kannustinjärjestelmää sovellettiin vain historiallisiin osakemarkkinatietoihin vuosilta 1970 - 2014. Salkun joukkovelkakirjalainan oletettiin olevan vakio 2% vuodessa, mikä kuvastaa kohtuullisesti tuottoa, jonka sijoittaja voisi ansaita tänään viiden vuoden CD tai 10 vuoden valtiovarainministeriö. Se tosiseikka, että bootstrapping simulaatioita ei sovellettu historiallisiin sidotiedoihin, heijastaa useimmissa eläkesovelluksissa havaittua rajoitusta, koska joukkovelkakirjojen tuotot ovat nykyään lähellä historiallista ääripäätä. Tämän seurauksena kaikki Monte Carlo -sovellukset, jotka tuottavat numeroita keskimääräisen historiallisen joukkovelkakirjalainan tai minkä tahansa käynnistyssimulaation perusteella, joka satunnaisesti ottaa näytteitä historiallisiin joukkolainojen indeksiin, voi tuottaa liian optimistisia tuloksia.

Jokainen eläke-suunnittelu app, paholainen on yksityiskohtia. Kuluttajat ja neuvonantajat tekevät hyvää aikaa ymmärtää kaikki eläkejärjestelmäsovellukseen sisältyvät olettamukset ja rajoitukset.

John H. Robinson on taloussuunnittelun omistaja Hawaii ja Neste Egg Gurun perustaja, joka on rahoitusalan ammattilaisten eläkkeellepanosuunnitteluohjelmisto.

Kuva iStockin kautta.