Boldin では、お客様が賢明で自信を持って財務上の意思決定を行えるよう支援することに尽力しています。その目標をサポートするために私たちが使用する重要なツールの 1 つはモンテカルロ シミュレーションです。 —経済的な不確実性をモデル化し、退職計画のストレス テストを行うための強力な方法です。
ボルディンのモンテカルロ シミュレーションは、現実世界の不確実性をより適切に反映するために最近更新されました。この FAQ では、何が変更されたのか、更新を行った理由、およびそれが計画にどのような影響を与える可能性があるのかについて説明します。
モンテカルロ シミュレーションは将来起こり得る多くの結果をモデル化します。 ランダム化された月次収益で何千ものトライアルを実行することによって。目的は範囲と確率を理解することです。 これは長期的な財務計画を立てる上で重要な目標です。
結局のところ、計画を立てるときに、起こるとわかっている結果を予測する方法はありません。モンテカルロを使用すると、考えられるさまざまな結果を評価できます。
経済的な将来を予測するときは、線形シミュレーションまたはモンテカルロ シミュレーションを使用できます。
明確にするために線形を使用し、現実性を求めるためにモンテカルロを使用することをお勧めします。これらを組み合わせることで、財務計画のより完全な全体像が得られます。
3 つの重要なアップデートを行いました。 より正確な予測を提供するために、モンテカルロ シミュレーションにデータを追加します。
<オル>以下でそれぞれの変更について詳しく説明します。
財務モデルは、より優れた調査、ツール、データが利用可能になるにつれて進化します。これらのアップデートは、古いアプローチが間違っていたことを意味するものではありません。市場の動きをより正確に反映する改善を意味します。
これらは、お客様の計画を利用可能な最善の考え方に基づいて維持するという当社の取り組みも反映しています。財務状況が進化し続けるにつれて、お客様がより自信を持って情報に基づいた賢明な意思決定を行えるよう、モデルの改良を続けていきます。
あなたの退職が成功するチャンス スコアはモンテカルロ シミュレーションによって強化されています。これらのシミュレーションは、何千もの可能な将来をモデル化し、支出、市場収益、平均余命などの要素に基づいて、計画が成功する可能性を推定します。
スコアは合否ではなく調整が必要になる確率と考えてください。 。たとえば、60% のスコアは、シミュレーションされたシナリオ 10 件中 6 件では計画が順調に進んでいたものの、10 件中 4 件では途中で変更が必要になる可能性があることを意味します。
このスコアは、計画の現在の状況と、将来の不確実性に対する計画の回復力を理解するのに役立ちます。
モンテカルロ予測を実行するときに、CAGR (幾何平均) ではなく AAGR (算術平均) を使用するようになりました。
理由: ボラティリティの二重計算を回避し、より現実的な予測を保証します。
計画結果への影響: 退職後の成功の可能性が高まる可能性があります。
Boldin のモンテカルロ シミュレーションは、年平均成長率 (CAGR) に依存していました。 将来の収益をモデル化します。 CAGR は長期的なパフォーマンスを要約するのに役立ちますが、 すでにボラティリティ ドラッグの影響が含まれています。 —年ごとの変動によって引き起こされる成長の減少。ボラティリティも導入するモンテカルロ シミュレーションで使用すると、 これはボラティリティが 2 回カウントされることを意味します。 その結果、過度に保守的な予測が行われます。
精度を向上させるために、算術平均成長率 (AAGR) の使用に切り替えました。 - 複利や組み込みボラティリティを含まない年間収益の単純平均。これにより、モンテカルロ エンジンがその仕事を実行できるようになり、何千ものシミュレートされたパスにわたって現実的な変動性が追加されます。
AAGR がモンテカルロに適している理由:
AAGR を使用することで、Boldin のシミュレーションは、起こり得る結果についてより透明性が高く現実的なビューを提供し、より明確かつ自信を持って計画を立てるのに役立ちます。
私たちのチームメンバーの一人が最近バックパッカー旅行に行きました。最初の 2 日間は、急勾配の岩だらけの地形を時速約 1.5 マイルのゆっくりとしたペースで歩きました。 3 日目、道は平坦になり、ペースは時速約 4 マイルに上がりました。
全体の平均速度 (時速 2 マイル) を見ても、旅の現実は理解できないでしょう。この平均は浮き沈みを平滑化します。
もし彼らが一定の時速 2 マイルのペースに基づいてキャンプ場の場所を計画していたら、毎晩間違った場所で寝ることになっていたでしょう。
これが、シミュレーションで CAGR を使用する場合の問題点です。CAGR を使用すると、計画する必要があるリスク自体が軽減されます。
正規分布するランダムな収益率は 100% の相関関係になりました。これは、1,000 の各パス内で、すべてのアカウントが毎月一斉に上昇または下降することを意味します。
理由: 一般に、市場の動きが毎月同じ方向にすべてのアカウントに影響を与える現実世界のシナリオをより適切に反映するため。
計画結果への影響: 多くのアカウントを含むプランでは成功の可能性が低下する可能性がありますが、アカウントが少ないプランの影響は最小限です。
予測の精度をさらに向上させるために、シミュレーション内でアカウントの収益をモデル化する方法を更新しました。この変更により、実際の市場、特にボラティリティの時期におけるポートフォリオの一般的な動作を計画に確実に反映することができ、過度にスムーズまたは楽観的な結果を避けることができます。
以前は、各アカウントのシミュレーションは独立していました。つまり、あなたの IRA は 1 年で弱気相場や好景気を経験する可能性があり、あなたの Roth は別の年にそれを経験する可能性があります。
強化されたモデルでは、すべてのアカウントが同じ月に増加または減少し、収益率と標準偏差によってシミュレーションにおける各アカウントの増加と減少の大きさが決まります。
これは、ロールオーバー IRA の資産配分が保守的で、Roth IRA の資産配分が積極的である場合、増加と減少は同時に発生しますが、Roth IRA の変化の方が大きくなるということを意味します。
私たちのモデルはまだ個別の資産クラス（株式と債券など）を個別に追跡していませんが、 むしろ単一の混合収益率を入力することができます。 (例:6%)、単一の標準偏差が得られます。 (例:11%) 各アカウント内の保有額を表します。この設定では、予測またはシミュレーションのために、混合リスクとリターン (つまり、混合収益率とそれに関連する混合標準偏差) が、株式に比べて債券のボラティリティが低いことをすでに考慮しています。
この更新の影響は、プランに含まれるアカウントの数によって異なります。
この更新は新たなリスクを追加するものではありません。単に、現実世界でポートフォリオ全体がどのように連動する可能性が高いかを反映しているだけです。
現在の市場調査をより適切に反映し、予測の精度を向上させるために、モンテカルロ シミュレーションで使用される標準偏差を更新しました。
これが重要な理由: この改良は、最近のより良いレートに基づいています。 を更新し、すべてのリターンの仮定が利用可能な最も現実的なボラティリティ データと組み合わされていることを確認します。特に長期にわたる投資の実際の動きを厳密に反映するシミュレーションを作成するには、正確な標準偏差の入力が不可欠です。
計画の結果への影響: 標準偏差の変化により退職の成功確率が変化する可能性があります スコア:
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標準偏差は投資収益がどの程度変動する傾向があるかを示す尺度です。 経時的な平均から。モンテカルロ シミュレーションのコンテキストでは、ポートフォリオが特定の年に経験する可能性のある浮き沈みを表します。
つまり、標準偏差は不確実性をモデル化する重要な方法の 1 つです。これらの入力内容を改善することで、予想される成長だけでなく、退職後に直面する可能性のある現実的な範囲の結果も計画に反映できるように支援します。
それは想定収益率によって異なります。
結果:
これらの改良は、計画の見栄えを良くすることや悪くすることを目的としたものではなく、 計画をより正直で役立つものにするために設計されています。 なので、現実世界の金融市場の浮き沈みに強い戦略を構築できます。
あなたの退職が成功するチャンスがある間 スコアは計画ツールボックスの 1 つのツールにすぎません。計画の回復力を評価する強力な方法です。これらの変更により、スコアが数学だけでなく、人生の本当の不確実性も確実に反映されるようになります。
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