退職計画アプリケーションで不要な4つの機能

これらのアプリの中には機能が豊富で、より多くの機能がより優れた、より正確なツールを意味することを意味しています。これは必ずしもそうではありません。多くの場合、これらの機能は余分なだけでなく、信頼性を損なう可能性があります。

あまりにも単純な設計の計算機が非現実的な結果を生み出す可能性があるのはもちろんです。例えば、インフレを見落とし、諮問費用や投資費用を無視し、負のリターンの可能性を考慮しなければ、多くの一般的な電卓からの出力は無駄になります。

しかし、ある時点で、追加の複雑さが信頼性の敵になる可能性があります。退職ソフトウェアの特定のインプットがユーザーに間違った前提を生じさせる可能性がある限り、出力の信頼性は再び損なわれる可能性があります。以下は、一般的に望ましいと見なされているが、実際には「ガーベッジイン、ガーベッジアウト」分析につながる4つの入力機能です。

1.税効果

表面的には、ポートフォリオ支出の計算における法人所得税の影響を説明することは、かなり基本的かつ重要なインプットの考慮事項のように思えます。問題は、ファイナンシャル・アドバイザーを含む多くのユーザーが、この数値を過大評価することです。最も一般的には、単にクライアントの限界税率を入力するだけです。この要因は、税引前雇用者401（k）や伝統的なIRAなど、適格な口座からの出金が100％であれば正確ですが、退職後支出の財務計画のベストプラクティスでは、クライアントの全体的な納税義務を最小限に抑えるために、ロス勘定およびその他の退職勘定を設定します。 （Vanguardの出版物「ポートフォリオからの支出：課税対象投資家のための引出し命令の意味」を参照）

慎重な計画を通じて、多くの退職者は退職の大半を通じて卵の払い戻しにほとんどあるいはまったく税金を払うことができない可能性があります。ユーザーエラーの傾向があるため、税計算は電卓のフィーチャーリストから除外することをお勧めします。

税の影響を説明し、正確に税金負債を見積もることを希望するユーザーは、食料、衣類、住居、旅行、保険、固定資産税などの生活費と一緒に支出ニーズにこの数値を含めることができます。

2.予算編成

退職計画計算機に予算機能を組み込むことは、ユーザーエクスペリエンスを殺すための迅速な経過です。ほとんどの家族は、毎年どのような生活費がどのようなものであるのか分からず、退職金計算機の入力セクションでそれらを推計すると、複雑さが増し、推測が不正確になる可能性があります。簡単に言えば、予算編成は完全に別々の運動でなければなりません。

さらに、ほとんどの退職者は、毎年個々の経費カテゴリにどのくらい費やしているか分かりませんが、ほとんどの人が自分の生活水準を維持するために必要な総額を知っています。社会保障、年金、およびその他の保証された、または予測可能な収入源から得られます。

3.社会保障の統合と最適化

予算編成のように、クライアントの最適な社会保障請求戦略を計算することは、退職所得計画分析とは別に、またそれに先立って行うべき複雑なプロセスです。最近の「ファイルとサスペンド」の変更と制限されたアプリケーション申請ルールの変化からもわかるように、主張の戦略に関する最適な決定を下すには、しばしば不可解なルールの堅実な知識が必要です。教育された推測または完全な誤りは、欠陥があり信頼できない結果につながる傾向があります。

退職費用計算機の入力の複雑さに加えて、ポートフォリオの持続可能性分析に社会保障を組み込むより簡単でより良い方法は、ポートフォリオ以外の所得源（社会保障、年金、賃貸所得）を引くことによって、 、等）を顧客の所得の必要性のために必要とする。

4.ポートフォリオの統合

ファイナンシャル・アドバイザーの最も一般的な退職計画ツールの一部は、実世界のポートフォリオをアプリケーションのモンテカルロ・シミュレーションにインポートすることを可能にします。これは、特定の前提に基づいて発生する異なる結果の確率を提供する退職計画技術です。

この機能の明白な利点は、ユーザーの実際のポートフォリオが、アプリケーションのアルゴリズムで使用されるモデルをはるかに厳密に反映できることです。場合によっては、国際債券、新興市場、コモディティ、不動産投資信託などの資産クラスの会計処理も可能です。

マッチが近ければ近いほど、結果はより現実的ですよね？多分そうでないかもしれません。これらの計算機のモンテカルロシミュレーションは、各資産クラスの期待収益率または平均収益率および標準偏差に関する仮定に基づいています。問題は、特により秘密の資産クラスの場合の平均リターンと標準偏差が、時間の経過とともに大きく変動する傾向があることです。期待収益率およびボラティリティの仮定が間違っている場合、結果にも欠陥が生じる可能性があります。これは、モンテカルロシミュレーションが無用であることを示唆するものではなく、詳細なポートフォリオ統合が有用でない場合があることを示唆するものではありません。

結論として、退職計画ソフトウェアの機能に関しては、時にはそれほど多くはありません。私の見解では、最良の退職計画アプリケーションには、ユーザーの管理下にあり、正確に把握できる重要な要素をカバーするための十分な情報が含まれています。入力プロセスに数分以上かかる場合、またはユーザーが推測した推測を行う必要がある場合は、結果の信頼性に疑問を呈するのが賢明かもしれません。

最終的に、退職計画計算機の実際の適用性を評価するには、批判的思考と、アプリの基本的な仮定を明確に理解する必要があります。

J.R. Robinsonは、財務計画ハワイの創設者であり、Nest Egg Guruの共同設立者です。

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