Warum Wahrscheinlichkeits-Software für die Altersvorsorge unzuverlässig ist

Viele dieser Apps sind auf dem Markt - einige wurden von Unternehmen wie Betterment, Vanguard, T. Rowe Price und Schwab entwickelt und andere wurden als Abonnementdienste an Finanzberater zur Verwendung bei ihren Kunden verkauft. Das Problem ist, dass die Benutzer zu der Überzeugung gelangen, dass sie mithilfe dieser Apps wichtige Lebensentscheidungen treffen sollten, auch wenn die zugrunde liegenden Wahrscheinlichkeiten auf inhärent unvorhersehbaren Ergebnissen beruhen.

In Wahrheit ist die Anwendung der Wahrscheinlichkeitssoftware auf die Analyse der Altersvorsorge töricht. Selbst die fortschrittlichste Software für die Altersvorsorge, die von Finanzprofis verwendet wird, ist weit von einer Glaskugel entfernt.

Das Problem mit Wahrscheinlichkeiten

Die Fehler einer wahrscheinlichkeitsbasierten Pensionierungssoftware, insbesondere der Apps, die sogenannte Monte-Carlo-Simulationstechniken anwenden, sind in Fachkreisen hinreichend bekannt. Eine der ersten wissenschaftlichen Arbeiten, die das Thema zur Sprache brachte, war ein Artikel von 2006, der von dem renommierten Ruhestandsforscher Mosche Milevsky, Professor an der York University of Toronto, verfasst wurde.

„Wie die meisten Anlageberater seit Jahren wissen, ist die Anzahl der Pensionäre - sofern vorhanden - natürlich vage und ungenau, da sie von vielen wirtschaftlichen Unbekannten abhängt, insbesondere von zukünftigen Renditen am Aktienmarkt. Schließlich muss diese Zahl irgendwo investiert werden, um Erträge zu erzielen, und der Portfolio-Rendite-Prozess ist von Natur aus zufällig. “

Neben der Unvorhersehbarkeit zukünftiger Renditen dokumentiert Milevsky weiterhin, wie „Wahrscheinlichkeiten“, die von gängigen Altersrenten-Softwareanwendungen erzeugt werden, von App zu App variieren, abhängig von den internen Annahmen und Designparametern der Anwendungen.

Eine andere im Februar veröffentlichte akademische Studie kam zu dem Schluss, dass "die Ratschläge, die von einer Mehrheit dieser Instrumente gegeben werden, die Haushalte extrem irreführen."

Diese Veröffentlichungen haben einige zu der Frage veranlasst, ob Rentenplanungssoftware den Verbrauchern überhaupt einen Wert bietet. Welche Alternativen gibt es also?

Backtesting-Software

Finanzberater, die eine Monte-Carlo-Simulationssoftware verwenden, bringen die Ergebnisse ihrer Kunden häufig in Bezug auf die Wahrscheinlichkeit eines positiven Ergebnisses zum Ausdruck. Anstatt zu versuchen, „Erfolgswahrscheinlichkeiten“ vorherzusagen, ist ein besserer Ansatz für die Altersvorsorge möglicherweise eine halb leere Glasperspektive.

Was Sie wirklich wissen müssen, ist nicht, wie es Ihnen geht, wenn die Dinge gut laufen, sondern was passiert, wenn eine Regenwahrscheinlichkeit von 10% zu einer Gewitterwahrscheinlichkeit von 100% wird. Sie brauchen dringend und möchten unbedingt wissen: "Wenn es auf den Anlagemärkten schlecht läuft, kann ich dann trotzdem in Ordnung sein?"

Traditionell wurde hierfür historische "Backtesting" -Software verwendet. Durch Eingabe Ihres Ruhestandsprofils in eine Back-Testing-App können Sie testen, wie sich Ihr Portfolio möglicherweise entwickelt hat, wenn Sie vor früheren wirtschaftlichen Abschwüngen in den Ruhestand gegangen waren. Während solche Informationen für Verbraucher nützlich und interessant sind, hat das Backtesting auch erhebliche Einschränkungen.

Insbesondere ist es unwahrscheinlich, dass die Renditen der Vergangenheit in der gleichen Reihenfolge erneut wiederholt werden, und es ist durchaus möglich, dass die zukünftigen Renditen schlechter sind als die historischen Erfahrungen.

Angenommen, Sie wollten testen, wie Ihr Portfolio über einen 30-jährigen Ruhestand bestehen könnte, wenn Sie Ende 1999 in den Ruhestand getreten wären (kurz vor den Bärenmärkten 2000-02 und 2007/09). Da wir uns erst im Jahr 2016 befinden, ist es nicht möglich, die Analyse über den gesamten 30-Jahres-Horizont auszuspielen. Sie können die Zukunft nicht erneut testen.

Bootstrapping-Technik

Eine Lösung für die Einschränkungen des Backtestings ist die Anwendung einer Simulationstechnik, die als Bootstrapping bezeichnet wird. Während die Simulations-Engine unter der Haube vieler Pensionsalters-Apps vom Programmgestalter verlangt, Annahmen über die erwarteten mittleren Renditen und die Volatilität verschiedener Anlageklassen zu treffen, sind beim Bootstrapping keine derartigen Annahmen erforderlich. Simulationen werden stattdessen durch zufälliges Erfassen historischer Renditen erstellt.

Wenn genügend Simulationen generiert werden (in der Regel mindestens 5.000), kann erwartet werden, dass das mittlere Ergebnis in etwa mit den historischen Durchschnittswerten übereinstimmt. Durch die Betrachtung des Bereichs der Ergebnisse unterhalb des Medianwerts können Bootstrapping-Programme Szenarien darstellen, die unterdurchschnittliche Anlagerenditen zeigen. Die Value-at-Risk-Statistiken (die untersten Ergebnisse von 1%, 5% und 10%) repräsentieren Szenarien, die möglicherweise genauso schlecht sind als oder schlechter als der historische Bericht.

Die folgende Tabelle zeigt beispielsweise die Ergebnisse der Bootstrapping-Simulation für einen 65-jährigen Investor mit einem Rentenhorizont von 25 Jahren, einem anfänglichen Portfoliowert von 1 Mio. US-Dollar und einer Aktienzuteilung von 70 bis 30 Aktienanleihen. In diesem Beispiel verlangt der Anleger eine Auszahlungsrate von $ 50.000 (5%) im ersten Jahr und eine jährliche Erhöhung der Lebenshaltungskosten um 3%. Er schätzt seine jährlichen Investitionskosten auf 1% und gibt an, dass er jedes Jahr anteilig aus jeder Anlageklasse ausziehen und sich neu ausbalancieren möchte, um seine Allokation von 70 zu 30 aufrechtzuerhalten.

Indem Sie sich auf die untere Hälfte der Ergebnisse konzentrieren und den Simulationsbereich über den Zeitraum in Schritten von fünf Jahren anzeigen, können Sie ein deutlicheres Gefühl dafür gewinnen, ob und wie lange Ihre Einsparungen dauern können. Durch die Darstellung der Daten in diesem Format ist es zudem einfach zu testen, wie sich ändernde Faktoren (Ausgabenbetrag, Auszahlungsstrategie, Asset Allocation, Investitionsausgaben) auf die Ergebnisse auswirken können.

Um klar zu sein, es gibt absolut nichts Vorhersagbares in diesen Simulationsergebnissen, und die Perzentile der Simulation sollten nicht als Wahrscheinlichkeiten betrachtet werden. Stattdessen stellen die schlechtesten Ergebnisse lediglich mögliche Szenarien dar, die verwendet werden können, um Ihnen ein klareres Bild davon zu vermitteln, was passieren kann, wenn die Dinge schlecht laufen.

Das Bootstrapping bietet zwar eine einfache Möglichkeit, diese Daten zu veranschaulichen, ist jedoch auch nicht ohne Mängel und Einschränkungen. In diesem Beispiel wurde Bootstrapping nur für historische Börsendaten von 1970 bis 2014 angewendet. Es wurde angenommen, dass der Anleihenanteil des Portfolios konstant 2% pro Jahr ist. Dies spiegelt die Rendite wider, die ein Anleger heute in fünf Jahren erzielen könnte CD oder 10 Jahre Treasury. Die Tatsache, dass Bootstrapping-Simulationen nicht auf historische Anleihedaten angewendet wurden, spiegelt eine Einschränkung wider, die in den meisten Ruhestands-Apps dahingehend gesehen wird, dass die Renditen für Anleihen heutzutage fast am unteren Ende des historischen Extrems liegen. Daher kann jede Monte-Carlo-Anwendung, die Zahlen basierend auf den durchschnittlichen historischen Renditen von Anleihen generiert, oder jede Bootstrapping-Simulation, die statistische Renditen von historischen Anleiheindexen zufällig ermittelt, möglicherweise zu optimistische Ergebnisse erzielen.

Mit jeder Altersvorsorge-App steckt der Teufel im Detail. Verbraucher und Berater sollten sich die Zeit nehmen, um die Annahmen und Einschränkungen zu verstehen, die jeder Antrag auf Altersvorsorge mit sich bringt.

John H. Robinson ist Eigentümer von Financial Planning Hawaii und Mitgründer von Nest Egg Guru, einer Software zur Altersvorsorgeplanung für Finanzfachleute.

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