Tại Boldin, chúng tôi cam kết giúp bạn đưa ra quyết định tài chính thông minh và tự tin. Một trong những công cụ chính mà chúng tôi sử dụng để hỗ trợ mục tiêu đó là mô phỏng Monte Carlo —một cách mạnh mẽ để mô hình hóa sự không chắc chắn về tài chính và kiểm tra mức độ căng thẳng của kế hoạch nghỉ hưu của bạn.
Mô phỏng Monte Carlo của Boldin gần đây đã được cập nhật để phản ánh tốt hơn sự không chắc chắn trong thế giới thực. Câu hỏi thường gặp này giải thích những gì đã thay đổi, lý do chúng tôi thực hiện cập nhật và chúng có thể ảnh hưởng đến kế hoạch của bạn như thế nào.
Mô hình mô phỏng Monte Carlo nhiều kết quả có thể xảy ra trong tương lai bằng cách chạy hàng nghìn thử nghiệm với kết quả ngẫu nhiên hàng tháng. Mục tiêu là hiểu phạm vi và xác suất mang lại những kết quả khác nhau theo thời gian, một mục tiêu quan trọng khi lập kế hoạch tài chính dài hạn.
Suy cho cùng, khi lập kế hoạch, không có cách nào để dự đoán một kết quả mà chúng ta biết sẽ xảy ra. Với Monte Carlo, bạn có thể đánh giá nhiều kết quả có thể xảy ra.
Khi dự đoán tương lai tài chính của mình, bạn có thể sử dụng mô phỏng tuyến tính hoặc mô phỏng Monte Carlo.
Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng cả hai:tuyến tính để có độ rõ ràng và Monte Carlo để có độ chân thực. Cùng nhau, chúng cung cấp một bức tranh đầy đủ hơn về kế hoạch tài chính của bạn.
Chúng tôi đã thực hiện ba cập nhật quan trọng vào mô phỏng Monte Carlo của chúng tôi để cung cấp cho bạn dự đoán chính xác hơn.
Mỗi thay đổi được mô tả chi tiết hơn bên dưới.
Các mô hình tài chính phát triển khi có sẵn các nghiên cứu, công cụ và dữ liệu tốt hơn. Những cập nhật này không có nghĩa là cách tiếp cận cũ sai—chúng thể hiện những cải tiến phản ánh chính xác hơn cách hoạt động của thị trường.
Chúng cũng phản ánh cam kết của chúng tôi trong việc duy trì kế hoạch của bạn dựa trên tư duy tốt nhất hiện có. Khi bối cảnh tài chính tiếp tục phát triển, chúng tôi sẽ tiếp tục tinh chỉnh mô hình để bạn có thể đưa ra những quyết định thông minh, sáng suốt với độ tin cậy cao hơn.
Cơ hội nghỉ hưu thành công của bạn điểm số được cung cấp bởi mô phỏng Monte Carlo. Những mô phỏng này mô hình hóa hàng nghìn tương lai có thể xảy ra để ước tính khả năng thành công của kế hoạch của bạn, dựa trên các yếu tố như chi tiêu, lợi nhuận thị trường và tuổi thọ.
Thay vì điểm đạt/không đạt, hãy coi điểm của bạn là khả năng cần phải điều chỉnh . Ví dụ:điểm 60% có nghĩa là trong 6 trên 10 kịch bản mô phỏng, kế hoạch của bạn vẫn đi đúng hướng, trong khi ở 4 trên 10 kịch bản, bạn có thể cần phải thực hiện các thay đổi trong quá trình thực hiện.
Điểm này giúp bạn hiểu kế hoạch của mình hiện nay đang ở đâu và khả năng phục hồi của kế hoạch đó trước những bất ổn trong tương lai.
Chúng tôi hiện đang sử dụng AAGR (Trung bình số học) thay vì CAGR (Trung bình hình học) khi chạy dự báo Monte Carlo.
Tại sao: Để tránh tính biến động kép, đảm bảo các dự báo thực tế hơn.
Tác động đến kết quả của kế hoạch: Cơ hội thành công khi nghỉ hưu của bạn có thể tăng lên.
Mô phỏng Monte Carlo của Boldin từng dựa vào Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) để mô hình hóa lợi nhuận trong tương lai. Mặc dù CAGR rất hữu ích trong việc tóm tắt hiệu suất dài hạn nhưng nó đã bao gồm tác động của kéo biến động -sự suy giảm tăng trưởng do những biến động hàng năm. Khi được sử dụng trong mô phỏng Monte Carlo, vốn cũng gây ra sự biến động, điều này có nghĩa là sự biến động đã được tính hai lần , dẫn đến những dự đoán quá thận trọng.
Để cải thiện độ chính xác, chúng tôi đã chuyển sang sử dụng Tốc độ tăng trưởng trung bình số học (AAGR) —lợi nhuận trung bình hàng năm đơn giản mà không có sự biến động gộp hoặc tích hợp. Điều này cho phép công cụ Monte Carlo thực hiện công việc của mình:thêm khả năng biến đổi thực tế trên hàng nghìn đường dẫn mô phỏng.
Tại sao AAGR phù hợp hơn với Monte Carlo:
Bằng cách sử dụng AAGR, các mô phỏng của Boldin mang lại cái nhìn minh bạch, thực tế hơn về các kết quả có thể xảy ra, giúp bạn lập kế hoạch rõ ràng và tự tin hơn.
Một trong những thành viên trong nhóm của chúng tôi gần đây đã có một chuyến đi du lịch bụi. Hai ngày đầu tiên liên quan đến địa hình dốc, nhiều đá với tốc độ chậm khoảng 1,5 dặm/giờ. Vào ngày thứ ba, con đường bằng phẳng và tốc độ tăng lên khoảng 4 dặm/giờ.
Nếu bạn nhìn vào tốc độ trung bình tổng thể—2 mph—bạn sẽ không hiểu được thực tế của chuyến đi. Mức trung bình đó trải qua những thăng trầm.
Nếu họ đã lên kế hoạch cho địa điểm cắm trại của mình dựa trên tốc độ 2 dặm/giờ nhất quán thì cuối cùng họ đã ngủ sai chỗ mỗi đêm.
Đó chính là vấn đề khi sử dụng CAGR trong mô phỏng—nó giúp giảm bớt những rủi ro mà bạn cần lập kế hoạch.
Tỷ suất lợi nhuận ngẫu nhiên được phân phối thông thường hiện tương quan 100%, nghĩa là trong mỗi đường dẫn trong số 1000 đường dẫn, tất cả các tài khoản đều đồng loạt tăng hoặc giảm mỗi tháng.
Tại sao: Để phản ánh tốt hơn các tình huống thực tế, trong đó các biến động của thị trường thường tác động đến tất cả các tài khoản theo cùng một hướng mỗi tháng.
Tác động đến kết quả của kế hoạch: Các kế hoạch có nhiều tài khoản có thể giảm cơ hội thành công, trong khi tác động đối với các kế hoạch có ít tài khoản là rất ít.
Để cải thiện hơn nữa độ chính xác của các dự đoán, chúng tôi đã cập nhật cách mô hình hóa lợi nhuận tài khoản trong mô phỏng. Thay đổi này đảm bảo kế hoạch của bạn phản ánh cách hoạt động điển hình của danh mục đầu tư trong thị trường thực—đặc biệt là trong các giai đoạn biến động—và giúp tránh kết quả quá suôn sẻ hoặc quá lạc quan.
Trước đây, mô phỏng của từng tài khoản là độc lập. Điều đó có nghĩa là IRA của bạn có thể trải qua thị trường giá xuống hoặc bùng nổ trong một năm và Roth của bạn có thể trải qua điều đó trong một năm khác.
Trong mô hình nâng cao, tất cả các tài khoản đều tăng hoặc giảm trong cùng một tháng, đồng thời tỷ suất lợi nhuận và độ lệch chuẩn xác định mức độ tăng giảm của từng tài khoản trong mô phỏng.
Điều này có nghĩa là nếu IRA tái đầu tư của bạn có phân bổ tài sản thận trọng và Roth IRA của bạn có phân bổ linh hoạt thì mức tăng và giảm sẽ xảy ra cùng lúc, nhưng những thay đổi của Roth IRA sẽ lớn hơn.
Mô hình của chúng tôi chưa theo dõi riêng các loại tài sản riêng lẻ (như cổ phiếu so với trái phiếu) mà cho phép bạn nhập tỷ suất lợi nhuận tổng hợp duy nhất (ví dụ:6%), dẫn đến độ lệch chuẩn duy nhất (ví dụ:11%) để thể hiện số tiền bạn nắm giữ trong mỗi tài khoản. Trong thiết lập đó, rủi ro và lợi nhuận tổng hợp (tức là tỷ suất lợi nhuận tổng hợp và độ lệch chuẩn tổng hợp liên quan) đã tính đến mức độ biến động thấp hơn của trái phiếu so với cổ phiếu, cho các dự báo hoặc mô phỏng.
Tác động của bản cập nhật này tùy thuộc vào số lượng tài khoản trong gói của bạn:
Bản cập nhật này không tạo thêm rủi ro mới—nó chỉ phản ánh cách toàn bộ danh mục đầu tư của bạn có khả năng kết hợp với nhau trong thế giới thực.
Chúng tôi đã cập nhật độ lệch chuẩn được sử dụng trong mô phỏng Monte Carlo để phản ánh tốt hơn nghiên cứu thị trường hiện tại và cải thiện độ chính xác của các dự đoán của chúng tôi.
Tại sao điều này lại quan trọng: Tinh chỉnh này được xây dựng dựa trên Mức giá tốt hơn gần đây của chúng tôi cập nhật và đảm bảo rằng mọi giả định về lợi nhuận đều được kết hợp với dữ liệu biến động thực tế nhất hiện có. Đầu vào độ lệch chuẩn chính xác là điều cần thiết để tạo ra các mô phỏng phản ánh chặt chẽ cách hoạt động thực sự của các khoản đầu tư, đặc biệt là trong thời gian dài.
Tác động đến kết quả kế hoạch của bạn: Những thay đổi về độ lệch chuẩn có thể làm thay đổi Cơ hội nghỉ hưu thành công của bạn điểm:
Phần mềm lập kế hoạch nghỉ hưu số 1
Độ lệch chuẩn là thước đo mức lợi nhuận đầu tư có xu hướng thay đổi từ mức trung bình theo thời gian. Trong bối cảnh mô phỏng Monte Carlo, nó thể hiện những thăng trầm tiềm ẩn mà danh mục đầu tư của bạn có thể trải qua trong một năm nhất định.
Nói tóm lại, độ lệch chuẩn là một trong những cách quan trọng để chúng ta mô hình hóa sự không chắc chắn. Bằng cách tinh chỉnh những yếu tố đầu vào này, chúng tôi giúp đảm bảo rằng kế hoạch của bạn không chỉ phản ánh mức tăng trưởng dự kiến mà còn phản ánh phạm vi kết quả thực tế mà bạn có thể gặp phải khi nghỉ hưu.
Nó phụ thuộc vào tỷ suất lợi nhuận giả định của bạn:
Kết quả là:
Những cải tiến này không nhằm mục đích làm cho kế hoạch của bạn trông đẹp hơn hay tệ hơn—chúng được thiết kế để làm cho kế hoạch trở nên trung thực và hữu ích hơn , để bạn có thể xây dựng chiến lược có khả năng phục hồi trước những thăng trầm của thị trường tài chính trong thế giới thực.
Trong khi Cơ hội nghỉ hưu thành công của bạn điểm số chỉ là một công cụ trong hộp công cụ lập kế hoạch của bạn, đó là một cách hiệu quả để đánh giá khả năng phục hồi của kế hoạch của bạn. Những thay đổi này giúp đảm bảo rằng điểm số của bạn không chỉ phản ánh môn toán mà còn phản ánh sự không chắc chắn thực sự của cuộc sống.
Đăng nhập vào Công cụ lập kế hoạch Boldin để đánh giá Cơ hội nghỉ hưu thành công của bạn và các cách khác để đo lường thành công tài chính trong tương lai của bạn.