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Una simulación de Monte Carlo es un método para probar un resultado en un rango de posibles variables. Puede ser algo así como una prueba de estrés para su futuro financiero. Las simulaciones de Monte Carlo se utilizan en la planificación de la jubilación para predecir la probabilidad de que tenga un nivel particular de ingresos de jubilación a través de la esperanza de vida.
La simulación típica de Monte Carlo para la jubilación implica cinco variables:
- Tamaño de la cartera
- Asignación de cartera
- Ingresos anuales que deben retirarse
- Aumentos de inflación que se aplicarán a los ingresos retirados
- Horizonte de tiempo
La simulación prueba el resultado posibles combinaciones de devoluciones de cartera considerando estas variables. Puede cambiar el gasto, la inflación, su horizonte temporal y sus retiros anuales y ver cómo eso afecta su probabilidad de éxito.
Por qué las simulaciones de Monte Carlo son importantes para su plan de jubilación
Estas simulaciones son importantes porque no puede saber cuál será la rentabilidad de su cartera futura. En cuanto a los datos históricos, puede ver que los rendimientos de las acciones y los bonos pueden variar ampliamente en períodos de retorno de 20 años.
Puede seguir el mismo modelo de asignación que otro jubilado que dejó de trabajar cinco o 10 años antes o después de lo que lo hizo o tiene la intención de hacerlo. Experimentarás un resultado completamente diferente, aunque hayas hecho elecciones idénticas. Esto se conoce como riesgo de secuencia.
Las simulaciones de Monte Carlo evalúan sus resultados en una amplia combinación de posibles rendimientos del mercado, y generalmente brindan una respuesta en términos de su probabilidad de éxito. El objetivo en la jubilación es tener una alta probabilidad de éxito, que es un objetivo ligeramente diferente al de una persona más joven que quiere acumular riqueza y activos.
La mayoría del software de planificación financiera utilizado por los profesionales incorpora algún tipo de simulación Monte Carlo. También puede usar una herramienta en línea como la que ofrece Flexible Retirement Planner de forma gratuita.
Comprender los resultados de una simulación Monte Carlo
El software de planificación financiera de Finance Logix ofrece una versión de prueba gratuita para que pueda mojarse los pies y enterarse de lo que se trata. Incorpora un análisis que también incluye otras variables, como Seguridad Social o ingresos de pensiones.
Este caso de prueba asume lo siguiente:
- $ 300,000 de inversiones en cuentas no de jubilación
- $ 700,000 de inversiones en cuentas de jubilación
- $ 80,000 anuales de gastos de subsistencia (sin incluir impuestos) aumentando en un 3 por ciento anual para mantenerse al ritmo de la inflación
- Horizonte de jubilación desde 2015 hasta 2047
- Asignación de inversión: 5 por ciento efectivo, 55 por ciento bonos y 45 por ciento fondos indexados
- Una pensión esperada de aproximadamente $ 24, 000 por año y los beneficios de Seguridad Social de alrededor de $ 10, 000 por año.
Los resultados indican que esta persona tiene una probabilidad de éxito del 95 por ciento de tener al menos $ 80,000 al año de ingresos ajustados a la inflación hasta el año 2047.
¿Qué pasa con el 5 por ciento del tiempo en que el plan ¿falla? En este caso, asume que este individuo no hace cambios en su estilo de vida y sigue gastando la misma cantidad de dinero que antes de la jubilación.
Es importante realizar una prueba continua de su plan después de su jubilación porque puede identificar con anticipación si su probabilidad de falla está aumentando.
Aviso de impuestos
Tenga en cuenta que si retira $ 50,000 de los $ 80,000 de sus cuentas de jubilación y se encuentra en el grupo impositivo del 25 por ciento, su retiro bruto sería en realidad de $ 66 , 667 con $ 16, 667 retenidos por impuestos federales. La red de $ 50, 000 vendría a ti.
Una última palabra
Si se encuentra con un conjunto muy pobre de circunstancias económicas en sus años de jubilación anticipada, es posible que deba hacer algunos ajustes a sus gastos para asegurarse de que el escenario de falla del 5 por ciento no ocurra o aumente. Al igual que con muchas situaciones de salud, tendrá tiempo para remediar un pequeño problema potencial cuando lo identifique desde el principio. A veces es difícil identificar estos problemas potenciales sin las pruebas adecuadas que implican alguna forma de simulación Monte Carlo.
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Monte Carlo Simulation
Las simulaciones monte Carlo introducen elementos de azar y aleatoriedad para el análisis financiero, para producir resultados que den cuenta del riesgo.