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 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.
재정적 미래를 예측할 때 선형 시뮬레이션이나 몬테카를로 시뮬레이션을 사용할 수 있습니다.
명확성을 위해서는 선형을, 현실성을 위해서는 Monte Carlo를 모두 사용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 귀하의 재정 계획에 대한 보다 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.
세 가지 중요한 업데이트를 진행했습니다. 보다 정확한 예측을 제공하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션에 추가했습니다.
각 변경사항은 아래에 자세히 설명되어 있습니다.
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.
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.
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.
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:
AAGR을 사용함으로써 Boldin의 시뮬레이션은 가능한 결과에 대해 보다 투명하고 현실적인 보기를 제공하므로 더욱 명확하고 자신감 있게 계획을 세울 수 있습니다.
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.
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.
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.
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.
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.
이번 업데이트의 영향은 계획에 포함된 계정 수에 따라 달라집니다.
이 업데이트는 새로운 위험을 추가하지 않으며 단지 전체 포트폴리오가 현실 세계에서 어떻게 함께 움직일 가능성을 반영할 뿐입니다.
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:
#1 은퇴 계획 소프트웨어
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.
예상 수익률에 따라 다릅니다:
그 결과:
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.
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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