В Boldin мы стремимся помочь вам принимать разумные и уверенные финансовые решения. Одним из ключевых инструментов, которые мы используем для достижения этой цели, является симуляция Монте-Карло. — мощный способ смоделировать финансовую неопределенность и провести стресс-тестирование вашего пенсионного плана.

Моделирование Монте-Карло Болдина недавно было обновлено, чтобы лучше отражать реальную неопределенность. В этом разделе часто задаваемых вопросов объясняется, что изменилось, почему мы ввели обновления и как они могут повлиять на ваш план.

Что такое моделирование Монте-Карло? 

Моделирование Монте-Карло моделирует множество возможных будущих результатов путем проведения тысяч испытаний с рандомизированной ежемесячной доходностью. Цель — понять диапазон и вероятность. различных результатов с течением времени, что является важной целью, когда речь идет о долгосрочном финансовом планировании.

В конце концов, при планировании невозможно предсказать один результат, который, как мы знаем, произойдет. С помощью Монте-Карло вы можете оценить ряд возможных результатов. 

Чем моделирование Монте-Карло отличается от линейного моделирования? 

При прогнозировании своего финансового будущего вы можете использовать линейное моделирование или моделирование методом Монте-Карло.

• Линейное моделирование предполагать фиксированную доходность каждый год на основе долгосрочных средних значений. Они просты, понятны и полезны для формирования ожиданий, но не отражают изменчивости в реальном мире.
• Моделирование Монте-Карло привнесите случайность в доходность, моделируя реальную неопределенность и показывая диапазон результатов вместо одного пути.

Мы рекомендуем использовать оба варианта:линейный для ясности и Монте-Карло для реализма. Вместе они дают более полную картину вашего финансового плана.

Что изменилось в симуляции Болдина в Монте-Карло? 

Мы сделали три важных обновления к нашему моделированию Монте-Карло, чтобы предоставить вам более точный прогноз. 

1. Перешел с использования CAGR (совокупного годового темпа роста) на AAGR (среднеарифметический темп роста)  
2. Обновлено, как учетные записи объединяются в симуляциях.
3. Уточнены предположения о стандартном отклонении.

Подробнее каждое изменение описано ниже. 

Как эти обновления сделают ваш план сильнее?

Финансовые модели развиваются по мере появления более качественных исследований, инструментов и данных. Эти обновления не означают, что старый подход был неправильным — они представляют собой улучшения, которые более точно отражают поведение рынков.

Они также отражают нашу приверженность тому, чтобы ваш план основывался на наилучшем доступном мышлении. Поскольку финансовая ситуация продолжает развиваться, мы будем продолжать совершенствовать модель, чтобы вы могли с большей уверенностью принимать разумные и обоснованные решения.

Как Монте-Карло влияет на мои шансы на выход на пенсию?

Ваш Шанс на выход на пенсию оценка основана на моделировании Монте-Карло. Эти симуляции моделируют тысячи возможных вариантов будущего, чтобы оценить вероятность успеха вашего плана на основе таких факторов, как расходы, рыночная доходность и ожидаемая продолжительность жизни. 

Думайте о своем балле не как об оценке «зачет/не зачет» как вероятность необходимости внесения корректировок. . Например, оценка 60 % означает, что в 6 из 10 смоделированных сценариев ваш план остался в силе, а в 4 из 10 вам, возможно, придется внести изменения по ходу дела.

Эта оценка поможет вам понять, где находится ваш план сегодня и насколько он может быть устойчив к будущей неопределенности.

• Прочитайте эту подробную статью, чтобы получить дополнительные рекомендации по интерпретации вашей оценки в рамках текущего планирования.

ОБНОВЛЕНИЕ 1:AAGR вместо CAGR для прогнозирования (более разумный фундамент)

Теперь при составлении прогноза Монте-Карло мы используем AAGR (среднее арифметическое) вместо CAGR (среднее геометрическое).

Почему: Чтобы избежать двойного учета волатильности и обеспечить более реалистичные прогнозы.

Влияние на результаты плана: Потенциальное увеличение ваших шансов на успех при выходе на пенсию.

Почему мы внесли это изменение

Моделирование Болдина в Монте-Карло раньше основывалось на Совокупном годовом темпе роста (CAGR). моделировать будущие доходы. Хотя среднегодовой темп роста полезен для обобщения долгосрочных показателей, он уже включает в себя эффект сопротивления волатильности. — снижение темпов роста, вызванное межгодовыми колебаниями. При использовании в моделировании Монте-Карло, которое также учитывает волатильность, это означало, что волатильность учитывалась дважды , что приводит к чрезмерно консервативным прогнозам.

Чтобы повысить точность, мы перешли на использование среднего арифметического темпа роста (AAGR). — простое среднее годовой доходности без начисления сложных процентов или встроенной волатильности. Это позволяет движку Монте-Карло выполнять свою работу:добавлять реалистичную изменчивость тысячам моделируемых траекторий.

Почему AAGR лучше подходит для Монте-Карло:

• СГА дает чистую отправную точку, затем моделирование применяет волатильность.
  
• Средний среднегодовой темп роста уже вызывает сопротивление волатильности, поэтому добавление большего количества искажает результаты.
  
• Это изменение позволяет избежать двойного учета и лучше отражает поведение рынков.

Используя AAGR, моделирование Болдина предлагает более прозрачное и реалистичное представление о возможных результатах, помогая вам планировать с большей ясностью и уверенностью.

Полезная аналогия

Недавно один из членов нашей команды отправился в поход. Первые два дня проходили по крутой каменистой местности с медленной скоростью около 1,5 миль в час. На третий день след выровнялся, а скорость увеличилась примерно до 4 миль в час.

Если вы посмотрите на общую среднюю скорость — 2 мили в час — вы не поймете реальность поездки. Это среднее значение сглаживает взлеты и падения.

• Средний среднегодовой темп роста похоже на общий средний показатель:он сообщает вам конечный результат, но не то, каково было путешествие.
• СГА это похоже на отслеживание темпа каждый день:оно лучше отражает изменчивость.

Если бы они планировали расположение лагеря с учетом постоянной скорости 2 мили в час, каждую ночь им приходилось бы спать не в тех местах.

В этом и заключается проблема использования среднегодового темпа роста в моделировании:он сглаживает те самые риски, которые необходимо планировать.

Обновление 2:возвраты по счетам теперь движутся вместе

Случайные нормы доходности с нормальным распределением теперь коррелируют на 100 %, что означает, что в рамках каждого из 1000 путей все счета синхронно повышаются или понижаются каждый месяц.

Почему: Чтобы лучше отразить реальные сценарии, в которых движения рынка обычно влияют на все счета в одном и том же направлении каждый месяц.

Влияние на результаты плана: Для планов с большим количеством аккаунтов вероятность успеха может снизиться, а для планов с меньшим количеством аккаунтов влияние будет минимальным.

Почему мы внесли это изменение

Чтобы еще больше повысить точность наших прогнозов, мы обновили способ моделирования доходности счета в рамках моделирования. Это изменение гарантирует, что ваш план будет отражать обычное поведение портфелей на реальных рынках, особенно в периоды волатильности, и поможет избежать слишком гладких или оптимистичных результатов.

Раньше моделирование каждого аккаунта было независимым. Это означало, что ваша IRA могла пережить медвежий рынок или бум в один год, а ваш Рот — в другой.

В расширенной модели все счета увеличиваются или уменьшаются в одном и том же месяце, а норма доходности и стандартное отклонение определяют величину увеличения и уменьшения каждого счета в моделировании.

Это означает, что если ваш Rollover IRA имеет консервативное распределение активов, а ваш Roth IRA имеет агрессивное распределение, то увеличение и уменьшение произойдет одновременно, но изменения Roth IRA будут значительнее.

Как это работает в Boldin Planner

Наша модель пока не отслеживает отдельные классы активов отдельно (например, акции и облигации), а позволяет ввести единую смешанную норму доходности. (например, 6%), что приводит к единому стандартному отклонению. (например, 11%) для представления ваших активов на каждом счете. В этой схеме смешанный риск и доходность (т. е. смешанная норма доходности и соответствующее смешанное стандартное отклонение) уже учитывают более низкую волатильность облигаций по сравнению с акциями для прогнозов или моделирования.

Как это может изменить результаты вашего плана?

Влияние этого обновления зависит от количества аккаунтов в вашем плане:

• Если у вас много аккаунтов , вы можете заметить небольшое снижение вашего шанса на успех в пенсионном возрасте. Это связано с тем, что в предыдущей модели каждый счет рассматривался как независимое, что занижало общий риск портфеля.
• Если у вас меньше аккаунтов , изменение, скорее всего, будет минимальным, поскольку ваш план уже отражает более реалистичную картину поведения рынка.

Это обновление не добавляет нового риска — оно просто отражает то, как весь ваш портфель будет двигаться в реальном мире.



ИЗМЕНЕНИЕ 3:Мы уточнили стандартные отклонения, сделав более реалистичные предположения о волатильности

Мы обновили стандартные отклонения, используемые в наших симуляциях Монте-Карло, чтобы лучше отражать текущие исследования рынка и повысить точность наших прогнозов.

Почему это важно: Это усовершенствование основано на наших недавних Лучших тарифах. обновление и гарантирует, что каждое предположение о доходности сочетается с наиболее реалистичными доступными данными о волатильности. Точные исходные данные о стандартном отклонении необходимы для создания моделей, которые точно отражают фактическое поведение инвестиций, особенно в долгосрочной перспективе.

Влияние на результаты вашего плана: Изменения стандартного отклонения могут изменить ваш шанс на успех при выходе на пенсию оценка:

• Более высокие стандартные отклонения означает большую потенциальную волатильность. Это может расширить диапазон моделируемых результатов и снизить ваш показатель успеха из-за повышенного риска убытков.
  
• Снижение стандартных отклонений сузьте диапазон результатов, что потенциально повысит ваш балл за счет снижения изменчивости риска.
  

Программное обеспечение для планирования выхода на пенсию №1



Что такое стандартное отклонение?

Стандартное отклонение – это показатель насколько варьируется доходность инвестиций. от среднего по времени. В контексте моделирования Монте-Карло он представляет потенциальные взлеты и падения вашего портфеля, которые могут возникнуть в конкретном году.

Короче говоря, стандартное отклонение — это один из ключевых способов моделирования неопределенности. Уточняя эти исходные данные, мы помогаем гарантировать, что ваш план отражает не только ожидаемый рост, но и реалистичный диапазон результатов, с которыми вы можете столкнуться на пенсии.

Как изменение нашего стандартного отклонения может повлиять на результаты плана?

Это зависит от предполагаемой нормы прибыли:

• Доходность 0–3 % :Никаких изменений в стандартном отклонении.
  
• Рентабельность 4–7 % :Небольшое увеличение стандартного отклонения
  
• Возврат 8–10%+ :Небольшое уменьшение стандартного отклонения.

В результате:

• Вы можете увидеть снижение. ваши шансы на успех, если вы используете умеренные предположения о доходности из-за немного более высокой волатильности.
  
• Вы можете увидеть небольшое увеличение. если вы выбрали более агрессивные предположения о доходности, при которых волатильность была скорректирована в сторону понижения.

Эти улучшения не предназначены для того, чтобы ваш план выглядел лучше или хуже — они созданы для того, чтобы сделать его более честным и полезным. , чтобы вы могли разработать стратегию, устойчивую к реальным взлетам и падениям финансовых рынков.

Изменились ли ваши шансы на выход на пенсию?

В то время как ваш Шанс на выход на пенсию Оценка — это всего лишь один из инструментов в вашем наборе инструментов планирования. Это мощный способ оценить устойчивость вашего плана. Эти изменения помогают гарантировать, что ваша оценка будет отражать не только математические расчеты, но и реальную неопределенность жизни.

Войдите в Boldin Planner, чтобы оценить свои шансы на выход на пенсию и другие способы измерения вашего будущего финансового успеха.