確率ソフトウェアが退職計画に信頼できない理由

これらのアプリの多くは、Betterment、Vanguard、T. Rowe Price、Schwabなどの企業によって開発されたものや、顧客と一緒に使用するために財務アドバイザーにサブスクリプションサービスとして販売されるものなど、市場に出回っています。問題は、基本的な確率が本質的に予測不可能な結果に基づいているにもかかわらず、ユーザーはこれらのアプリの助けを借りて重要な人生の決定を下すべきだと信じるように導かれることです。

実際、退職計画分析に確率ソフトウェアを適用することは愚かです。金融専門家によって使用される最も洗練された退職計画ソフトウェアでさえ、クリスタルボールとはまったく違います。

確率の問題

確率ベースのリタイアメントソフトウェア、特にいわゆるモンテカルロシミュレーション技術を適用するアプリの失敗は、プロのサークルではよく知られています。この問題を提起した最初の学術論文の1つは、有名な退職研究者であるヨーク大学のモシェ・ミレフスキー教授による2006年の記事であり、

「もちろん、ほとんどの投資顧問会社が何年にもわたって知っているように、実際に存在するならば、退職者数は不明確であり、多くの経済的な未知数、特に将来の株式市場の収益に依存する。結局のところ、この数値は所得を生み出すためにどこかに投資しなければならず、ポートフォリオの返還プロセスは本質的にランダムである」

将来のリターンの予測不可能性に加えて、Milevskyは、アプリケーションの内部の仮定と設計パラメータに応じて、人気のある退職ソフトウェアアプリケーションによって生成される「確率」がアプリごとにどのように異なるかを記録しています。

2月に発表された別の学術研究では、「これらのツールの大部分から得られたアドバイスは、家計にとって非常に誤解を招く」と結論付けています。

これらの出版物は、退職計画ソフトウェアが消費者にまったく価値を提供しているかどうか疑問を呈しています。だから、そこにはどんな選択肢がありますか？

'バックテスト'ソフトウェア

モンテカルロシミュレーションソフトウェアを使用するファイナンシャルアドバイザーは、しばしば肯定的な結果の可能性に関して顧客の結果を表現します。 「成功の確率」を予測しようとするのではなく、おそらく、退職計画に近づくためのよりよい方法は、半分の空の視点からです。

あなたが本当に知る必要があることは、物事がうまくいかない場合にどのように運賃を支払うかではありませんが、雨の確率が10％で100％の雷雨の可能性がある場合はどうなりますか？あなたは必死に必要なことを知りたいと思っています。「投資市場がうまくいかない場合、私はまだOKですか？

伝統的に、歴史的な "バックテスト"ソフトウェアがこの目的のために使用されてきました。あなたの退職後のプロフィールをバックテストアプリに入力することで、以前の景気後退の前に退職した場合に、あなたのポートフォリオがどのように払われたかをテストすることができます。このような情報は消費者にとって有用で興味深いものですが、バックテストにも大きな制限があります。

具体的には、過去のリターンはまったく同じ順序で繰り返される可能性は低く、将来のリターンは過去の経験より悪くなる可能性があります。

さらに、1999年の終わり（2000年-2002年および2007年 - 2009年の弱気市場の直前）に退職した場合、ポートフォリオが30年の退職の地平を超えてどのように耐えられるかをテストしたいと仮定します。私たちは2016年にしかないので、30年間の完全な期間にわたって分析を行うことはできません。未来を逆テストすることはできません。

ブートストラップ技術

バックテストの限界に対する1つの解決策は、ブートストラップと呼ばれるシミュレーション技術を適用することです。多くの退職用アプリケーションのフードの下にあるシミュレーションエンジンは、プログラム設計者に様々な資産クラスの期待平均収益率とボラティリティについての仮定をさせる必要がありますが、ブートストラッピングはそのような前提を必要としません。代わりに、過去のリターンを無作為にサンプリングすることによってシミュレーションが行われます。

十分なシミュレーションが生成された場合（通常は最低5,000）、中央値の結果は過去の平均とほぼ一致すると予想されます。中央値未満の結果の範囲を考慮することにより、ブートストラッププログラムは、平均以下の投資リターンを示すシナリオを示して、悪い可能性のあるシナリオを表すバリューアットリスク統計（下位1％、5％、および10％の結果）歴史的な記録と同じかそれより悪い。

たとえば、次の表は、25歳の退職者の地平線、100万ドルの初期ポートフォリオ価値および70対30の株式結合退職金配当を持つ65歳の投資家のブートストラップシミュレーションの結果を示しています。この例では、投資家は初年度払い戻し率が5万ドル（5％）、それ以降は年間生計費が3％増加する必要があります。彼は年間投資費用を1％と見積もり、毎年各資産クラスに比例して撤退し、70対30の配分を維持するためのバランスをとることを期待していると述べています。

結果の下半分に焦点を当て、その期間にわたってシミュレーション範囲を5年間の増分で表示することで、貯蓄が持続するかどうか、そしてどれくらいの期間持続するかについて、より具体的な感覚を得ることができます。さらに、この形式でデータを提示することで、コントロール内の変化する要因（支出額、引き出し戦略、資産配分、投資費用）がアウトカムにどのように影響するかをテストすることは簡単です。

明確にするために、これらのシミュレーション結果には予測的なものはまったくなく、シミュレーションパーセンタイルを確率として見るべきではありません。代わりに、最悪の結果は、事態が悪化した場合に起こる可能性のあることをより明確に示すために使用される可能性のあるシナリオを表しています。

ブートストラッピングはこれらのデータを説明するうえできちんとした方法を提供しますが、その欠点や限界もありません。この例では、1970年から2014年までの過去の株式市場データにのみブートストラッピングが適用されています。ポートフォリオの債券部分は、投資家が今日5年間で得ることができるリターンを合理的に反映した一定の2％ CDまたは10年財務省ブートストラップシミュレーションが過去の債券データに適用されなかったという事実は、今日の債券の利回りが過去の極端な状況の底に近いという点で、ほとんどの退職用アプリケーションに見られる制限を反映しています。その結果、過去の平均債券リターンや過去の債券インデックスリターンをランダムにサンプリングしているブートストラップシミュレーションに基づいて数値を生成しているモンテカルロアプリケーションは、過度に楽観的な結果を生む可能性があります。

どんな退職計画アプリでも、悪魔は詳細にあります。消費者および顧問は、いずれの退職計画アプリケーションにも固有の前提および制限を理解するために時間を費やすことができます。

John H. Robinsonは、Financial Planning Hawaiiのオーナーであり、金融​​専門家向けの退職計画ソフトウェアアプリケーションであるNest Egg Guruの共同設立者です。

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