退職計画のためのモンテカルロシミュレーション：平均リターンが嘘をつく理由

退職計算機に数値を入力して安心感を覚えたことがあるなら、危険な仮定の上に未来を築いているかもしれません。従来の計算機のほとんどは、単一の「平均」収益率—通常、株式で7–8%—を使い、ポートフォリオを滑らかな右肩上がりの線で予測します。現実はそれとはまったく異なります。

平均リターンの問題点

投資家Aが毎年ちょうど7%を得ると想像してください。投資家Bは1年目に30%の暴落を経験し、その後の強いリカバリーにより算術平均は同じ7%になります。平均が同じでも、最終的なポートフォリオは大きく異なり得ます—特に途中で取り崩しを行っている場合は。

ポートフォリオを取り崩しているとき、初期の損失は下落した価格でより多くの株式を売却することを強い、将来の回復に参加する株式が少なくなります。ファイナンシャルプランナーはこれをリターンの順序リスクと呼び、確定的な予測が退職者を誤った方向に導く最大の理由です。

モンテカルロ・シミュレーションとは？

モンテカルロ・シミュレーションは、モデルを数千回実行し、毎回異なるランダムに生成された入力を与えます。名前はモナコの有名なカジノに由来し—この手法においてランダム性が果たす役割にちなんでいます。

「毎年7%のリターンを得たらどうなるか？」ではなく、「幅広い範囲のもっともらしい市場の歴史の中でどうなるか？」を問います。

退職プランニングでの仕組み

リターンの順序リスクの実際

$1,000,000で開始し、インフレ調整後の年間$40,000を取り崩す退職者を考えてみましょう：

同じ合計リターン、同じ平均—しかしまったく異なる結果です。モンテカルロは何百もの異なる順序を生成することで、この脆弱性を明らかにします。

結果の解釈

出力は単一の数値ではなく—分布です。主要な指標は以下の通りです：

• 成功率—ポートフォリオが全期間を通じて存続した実行の割合。85–95%が一般的に許容範囲と見なされます。100%の場合、支出が少なすぎる可能性があります。
• 中央値（P50）—中間的なシナリオ。シミュレーションの半数がこれより上、半数がこれより下で終了しました。
• 10パーセンタイル（P10）—「不運な」シナリオ。実行の10%のみがこれより悪い結果でした。有用なストレステストです。
• 90パーセンタイル（P90）—「幸運な」シナリオ。遺産目標や支出増加のタイミングを判断するのに有用です。

実践的な例

あなたが35歳で、年収$90,000、貯蓄率30%、投資済み資産$150,000とします。50歳で退職し、年間$45,000を支出する予定です。グローバル株式ポートフォリオ（実質リターン5.5%、標準偏差15%）に投資しています。

確定的な計算機は「問題ありません」と言います。モンテカルロは1,000のシミュレーション結果のうち220が失敗に終わることを明らかにします。この情報は行動につなげられます：より多く貯蓄する、パートタイム収入を計画する、または資産配分を調整するなどです。

不確実性の下でより良い意思決定をする

モンテカルロは未来を予測するものではありません。それが行うのは、偽りの確信を可能性の範囲についての正直な説明に置き換えることです。「十分な資金があるか？」ではなく、「十分な資金がある可能性はどれくらいか、そしてその確率を上げるために何ができるか？」と問い始めるようになります。