Boldin의 Monte Carlo 시뮬레이션:향상된 재무 계획 및 퇴직 모델링

Boldin에서는 귀하가 현명하고 자신감 있는 재무 결정을 내릴 수 있도록 돕기 위해 최선을 다하고 있습니다. 해당 목표를 지원하기 위해 우리가 사용하는 주요 도구 중 하나는 몬테카를로 시뮬레이션입니다. —재정적 불확실성을 모델링하고 은퇴 계획을 스트레스 테스트하는 강력한 방법입니다.

Boldin의 Monte Carlo 시뮬레이션은 최근 실제 불확실성을 더 잘 반영하도록 업데이트되었습니다. 이 FAQ에서는 변경 사항, 업데이트 이유, 업데이트가 귀하의 계획에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 설명합니다.

몬테카를로 시뮬레이션이란 무엇입니까? 

몬테카를로 시뮬레이션은 많은 미래 결과를 모델링합니다. 무작위 월간 수익으로 수천 번의 시험을 실행함으로써. 목표는 범위와 확률을 이해하는 것입니다. 시간이 지남에 따라 결과가 달라지는 것은 장기적인 재정 계획에 있어 중요한 목표입니다.

결국, 계획을 세울 때 우리가 알고 있는 한 가지 결과가 일어날 것이라고 예측할 수 있는 방법은 없습니다. Monte Carlo를 사용하면 다양한 가능한 결과를 평가할 수 있습니다. 

몬테카를로 시뮬레이션은 선형 시뮬레이션과 어떻게 다른가요? 

재정적 미래를 예측할 때 선형 시뮬레이션이나 몬테카를로 시뮬레이션을 사용할 수 있습니다.

  • 선형 시뮬레이션 장기 평균을 기준으로 매년 고정 수익을 가정합니다. 간단하고 따라하기 쉽고 기대치를 설정하는 데 유용하지만 실제 변동성을 반영하지는 않습니다.
  • 몬테카를로 시뮬레이션 수익에 무작위성을 도입하고 실제 불확실성을 모델링하며 단일 경로 대신 다양한 결과를 보여줍니다.

명확성을 위해서는 선형을, 현실성을 위해서는 Monte Carlo를 모두 사용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 귀하의 재정 계획에 대한 보다 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.

Boldin의 Monte Carlo 시뮬레이션에서 변경된 사항은 무엇입니까? 

세 가지 중요한 업데이트를 진행했습니다. 보다 정확한 예측을 제공하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션에 추가했습니다. 

  1. CAGR(연간 복합 성장률) 사용에서 AAGR(산술 평균 성장률)로 전환됨  
  2. 시뮬레이션에서 계정이 함께 이동하는 방식 업데이트됨 
  3. 표준편차 가정을 개선했습니다

각 변경사항은 아래에 자세히 설명되어 있습니다. 

이러한 업데이트로 어떻게 귀하의 계획이 더욱 강력해 집니까?

더 나은 연구, 도구 및 데이터를 사용할 수 있게 됨에 따라 재무 모델도 발전합니다. 이러한 업데이트는 기존 접근 방식이 잘못되었다는 의미는 아닙니다. 이는 시장의 행동 방식을 보다 정확하게 반영하는 개선 사항을 나타냅니다.

이는 또한 귀하의 계획이 가능한 최선의 사고에 기초하도록 유지하겠다는 우리의 약속을 반영합니다. 금융 환경이 계속 발전함에 따라 우리는 모델을 계속해서 개선하여 귀하가 더 큰 자신감을 가지고 현명하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 할 것입니다.

몬테카를로는 나의 은퇴 성공 가능성 점수와 어떤 관련이 있나요?

귀하의 은퇴 성공 가능성 점수는 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 제공됩니다. 이러한 시뮬레이션은 수천 개의 가능한 미래를 모델링하여 지출, 시장 수익률, 기대 수명과 같은 요소를 기반으로 계획이 성공할 가능성을 추정합니다. 

합격/불합격 점수보다는 점수를 조정이 필요할 확률로 생각하세요. . 예를 들어, 60% 점수는 시뮬레이션된 시나리오 10개 중 6개에서 계획이 순조롭게 진행된 반면, 10개 중 4개에서는 도중에 변경이 필요할 수 있음을 의미합니다.

이 점수는 귀하의 계획이 현재 어디에 있는지, 미래의 불확실성에 얼마나 탄력적인지 이해하는 데 도움이 됩니다.

  • 진행 중인 계획의 일환으로 점수를 해석하는 방법에 대한 자세한 지침은 이 자세한 도움말을 참조하세요.

업데이트 1:예측을 위해 CAGR 대신 AAGR(더 스마트한 기반)

이제 몬테카를로 예측을 실행할 때 CAGR(기하학적 평균) 대신 AAGR(산술 평균)을 사용하고 있습니다.

이유: 변동성의 이중 계산을 방지하기 위해 보다 현실적인 예측을 보장합니다.

계획 결과에 미치는 영향: 은퇴 성공 확률이 잠재적으로 증가합니다.

변경 이유

연간 복합 성장률(CAGR)을 사용하는 Boldin의 Monte Carlo 시뮬레이션 미래 수익을 모델링합니다. CAGR은 장기적인 성과를 요약하는 데 유용하지만 이미 변동성 끌기 효과를 포함하고 있습니다. - 해마다의 변동으로 인한 성장 감소. 변동성을 도입하는 몬테카를로 시뮬레이션에 사용될 때 이는 변동성이 두 번 계산된다는 의미입니다. , 결과적으로 지나치게 보수적인 예측이 이루어졌습니다.

정확성을 높이기 위해 AAGR(산술 평균 성장률)을 사용하도록 전환했습니다. — 복리 또는 내재된 변동성이 없는 단순 평균 연간 수익률입니다. 이를 통해 Monte Carlo 엔진은 수천 개의 시뮬레이션 경로에 현실적인 가변성을 추가하는 작업을 수행할 수 있습니다.

AAGR이 Monte Carlo에 더 적합한 이유:

  • AAGR 명확한 출발점을 제공한 다음 시뮬레이션을 통해 변동성을 적용합니다.
  • CAGR 이미 변동성 끌림이 발생하므로 더 추가하면 결과가 왜곡됩니다.
  • 이러한 변화는 이중 계산을 방지하고 시장의 움직임을 더 잘 반영합니다.

AAGR을 사용함으로써 Boldin의 시뮬레이션은 가능한 결과에 대해 보다 투명하고 현실적인 보기를 제공하므로 더욱 명확하고 자신감 있게 계획을 세울 수 있습니다.

유용한 비유

우리 팀원 중 한 명이 최근 배낭 여행을 떠났습니다. 처음 이틀은 약 1.5mph의 느린 속도로 가파른 바위 지형을 주행했습니다. 셋째 날에는 길이 평탄해졌고 속도는 약 4mph로 증가했습니다.

전체 평균 속도(2mph)를 본다면 여행의 현실을 이해하지 못할 것입니다. 그 평균은 상승과 하락을 완화합니다.

  • CAGR 전체적인 평균과 같습니다. 최종 결과는 알려주지만 여정이 어떤 느낌인지는 알려주지 않습니다.
  • AAGR 매일의 속도를 추적하는 것과 같습니다. 변동성을 더 잘 포착할 수 있습니다.

일관된 2mph 속도를 기준으로 캠프장 위치를 계획했다면 매일 밤 잘못된 장소에서 잠을 자게 되었을 것입니다.

이것이 시뮬레이션에서 CAGR을 사용할 때의 문제입니다. 계획해야 하는 위험을 완화하는 것입니다.

업데이트 2:계정 반품 이제 함께 이동

일반적으로 분포된 무작위 수익률은 이제 100% 상관 관계가 있습니다. 즉, 각 1000개 경로 내에서 모든 계정이 매달 한꺼번에 오르거나 내리게 됩니다.

이유: 시장 움직임이 일반적으로 매달 같은 방향으로 모든 계정에 영향을 미치는 실제 시나리오를 더 잘 반영하기 위해.

계획 결과에 미치는 영향: 계정이 많은 계획은 성공 가능성이 낮아질 수 있지만 계정 수가 적은 계획의 영향은 미미합니다.

변경 이유

예측의 정확성을 더욱 향상시키기 위해 시뮬레이션 내에서 계좌 수익이 모델링되는 방식을 업데이트했습니다. 이러한 변경을 통해 특히 변동성이 큰 기간 동안 실제 시장에서 포트폴리오가 일반적으로 작동하는 방식을 계획에 반영하고 지나치게 원활하거나 낙관적인 결과를 방지하는 데 도움이 됩니다.

이전에는 각 계정의 시뮬레이션이 독립적이었습니다. 이는 귀하의 IRA가 1년 안에 약세장이나 호황을 경험할 수 있고 Roth가 또 다른 해에 이를 경험할 수 있다는 것을 의미합니다.

강화된 모델에서는 모든 계정이 같은 달에 증가하거나 감소하며, 수익률과 표준편차에 따라 시뮬레이션에서 각 계정의 증가 및 감소 크기가 결정됩니다.

이는 귀하의 Rollover IRA가 보수적인 자산 배분을 갖고 Roth IRA가 공격적인 자산 배분을 갖고 있는 경우 증가와 감소가 동시에 발생하지만 Roth IRA 변경 사항은 더 커진다는 것을 의미합니다.

Boldin Planner에서 이것이 작동하는 방식

우리 모델은 아직 개별 자산 클래스를 개별적으로(예:주식과 채권) 추적하지 않고 단일 혼합 수익률을 입력할 수 있도록 허용합니다. (예:6%), 단일 표준 편차가 발생합니다. (예:11%)를 사용하여 각 계정 내 보유 자산을 나타냅니다. 해당 설정에서 혼합 위험과 수익률(예:혼합 수익률 및 관련 혼합 표준 편차)은 이미 예측이나 시뮬레이션을 위해 주식에 비해 채권의 낮은 변동성을 고려하고 있습니다.

이로 인해 계획 결과가 어떻게 달라질 수 있나요?

이번 업데이트의 영향은 계획에 포함된 계정 수에 따라 달라집니다.

  • 계정이 많은 경우 , 은퇴 성공 확률이 약간 떨어질 수 있습니다. 이전 모델에서는 각 계정을 독립적으로 움직이는 것으로 간주하여 전체 포트폴리오 위험을 과소평가했기 때문입니다.
  • 계정 수가 적은 경우 , 귀하의 계획은 이미 시장 행동에 대한 보다 현실적인 그림을 포착하고 있었기 때문에 변화는 미미할 것입니다.

이 업데이트는 새로운 위험을 추가하지 않으며 단지 전체 포트폴리오가 현실 세계에서 어떻게 함께 움직일 가능성을 반영할 뿐입니다.

Boldin의 Monte Carlo 시뮬레이션:향상된 재무 계획 및 퇴직 모델링

변화 3:보다 현실적인 변동성 가정을 제공하기 위해 표준 편차를 개선했습니다.

현재 시장 조사를 더 잘 반영하고 예측의 정확성을 높이기 위해 몬테카를로 시뮬레이션에 사용된 표준 편차를 업데이트했습니다.

이것이 중요한 이유: 이번 개선은 최근 더 나은 요금을 바탕으로 이루어졌습니다. 업데이트하고 모든 수익률 가정이 이용 가능한 가장 현실적인 변동성 데이터와 짝을 이루도록 보장합니다. 특히 장기간에 걸쳐 투자가 실제로 어떻게 움직이는지를 밀접하게 반영하는 시뮬레이션을 생성하려면 정확한 표준 편차 입력이 필수적입니다.

계획 결과에 미치는 영향: 표준 편차의 변화로 인해 은퇴 성공 확률이 바뀔 수 있습니다. 점수:

  • 더 높은 표준 편차 잠재적인 변동성이 더 커진다는 뜻입니다. 이렇게 하면 시뮬레이션된 결과의 범위가 넓어지고 하향 위험이 증가하여 성공 점수가 낮아질 수 있습니다.
  • 낮은 표준 편차 결과 범위를 좁혀 잠재적으로 위험 가변성을 줄여 점수를 높일 수 있습니다.

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Boldin의 Monte Carlo 시뮬레이션:향상된 재무 계획 및 퇴직 모델링

표준편차란 무엇인가요?

표준편차는 투자 수익이 얼마나 달라지는 경향이 있는지를 측정한 것입니다. 시간이 지남에 따라 평균에서. 몬테카를로 시뮬레이션의 맥락에서 이는 특정 연도에 귀하의 포트폴리오가 경험할 수 있는 잠재적인 상승과 하락을 나타냅니다.

즉, 표준편차는 불확실성을 모델링하는 주요 방법 중 하나입니다. 이러한 입력 사항을 개선함으로써 귀하의 계획이 예상 성장뿐만 아니라 은퇴 시 직면할 수 있는 현실적인 결과 범위를 반영하도록 돕습니다.

표준편차 영향 계획 결과가 어떻게 변경되나요?

예상 수익률에 따라 다릅니다:

  • 0~3% 반품 :표준편차 변화 없음
  • 4~7% 수익률 :표준편차가 약간 증가함
  • 8~10% 이상의 반품 :표준편차의 작은 감소

그 결과:

  • 감소할 수 있습니다. 약간 더 높은 변동성으로 인해 적당한 수익률 가정을 사용하는 경우 성공 가능성이 높습니다.
  • 약간 증가할 수 있습니다. 변동성이 하향 조정된 보다 공격적인 수익률 가정을 선택한 경우

이러한 개선은 계획을 더 좋게 또는 나쁘게 만들기 위한 것이 아니라 더 정직하고 유용하게 만들기 위해 고안되었습니다. , 실제 금융 시장의 등락에 탄력적으로 대응할 수 있는 전략을 세울 수 있습니다.

당신의 은퇴 성공 확률이 바뀌었나요?

은퇴 성공 가능성 점수는 계획 도구 상자에 있는 하나의 도구일 뿐이며 계획의 탄력성을 측정하는 강력한 방법입니다. 이러한 변경 사항은 점수가 수학뿐만 아니라 실제 삶의 불확실성을 반영하도록 도와줍니다.

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