結論
這些策略的結果綜合列在表7。由策略1前進到策略5可以看出,主動式退休儲蓄策略的結果大不相同。在累積期間的任何時間,你都應該準備好調整資產組合與儲蓄率,假如你的儲蓄帳戶餘額沒有在應有的水準。這麼做可以大幅提升創造傑出績效的機率,即使面對未知的未來。
我們稍後將探討,唯一的問題是你的其他支出需求能否給你這種彈性,讓你可在某一年調整你的儲蓄率。
等到退休時,我們才能獲得主動式管理的最大好處。若你未能累積到足夠資產可以投保達成退休收入目標的年金險,你不妨冒險,在退休後繼續投資部分或全部資產。如同分析顯示,你冒的險,投資績效可能更差,是值得的。明確來說,策略5會讓退休族曝露在花光資產的風險之下,因為你必須自行管理資產而不是投保年金險。模擬計算把這種風險減至最輕,加入一個安全邊際,並且假設自行管理資產的平均壽命是93歲。
第3個槓桿
此處所提的各項儲蓄策略假設你可以利用2個槓桿,如果你發現自己沒有達成目標進度的話。其一是採取較為積極的資產組合,其二為調整你的儲蓄率。
其實還有第3個槓桿,而且比前2個還更常被使用,那就是延後退休。雖然這種做法並不吸引人,也未必可以這麼做,但延後退休已成為增加儲蓄以達成退休保障的常見方法。近年來平均退休年齡一直攀升,由各家銀行所做的許多調查來看,需要增加退休儲蓄是延退的主要理由。
計算的方法
本章的分析係利用莫努謝普爾公司退休解決方案,進行1,000次30年期的蒙地卡羅模擬(第5項策略為65歲),這是在複雜系統內預測一項變數機率分布的標準方法。
蒙地卡羅模擬是在既定情境下計算數百次,每一種情境只改變一個主要假設。在進行足夠的模擬後,便會浮現一個模型,亦即我們要尋找的機率分布。
舉例來說,我們希望知道,如果我們每年儲蓄6%並投資股票基金的話,我們的帳戶餘額會有多少錢。其中的變數是股票報酬率,我們知道每一年的報酬率介於-30%~30%。在預測帳戶餘額時,電腦會「隨機」挑選股票報酬率。
嚴格來說,股票報酬率的挑選並不是那麼隨機,因為依據過往的股票報酬率,某些可能性高於其他可能性。例如,如果股票1年創造10%報酬率是0%報酬率的2倍,那麼電腦便有2倍可能在模擬時選中10%報酬率。
隨機預測的目的是要找出達成既定結果的可能性及結果的可能變化。每一次模擬都會就模擬期間的每一年進行下列步驟:
1.假設需要的儲蓄都有存入退休帳戶。
2.計算出模擬模型指定的某一年所賺取的投資收入之後,再用它來更新以往的儲蓄,產生現今的帳戶餘額。
3.根據帳戶狀況來估計退休收入替代率,以及模擬模型指定的該年年金險投保費率。(本文摘自《精算師給你做得到的安心退休指南》第14章)
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作者小檔案_佛瑞德列克.維特斯(Frederick Vettese)
莫努謝普爾公司(Morneau Shepell)首席精算師,該公司是大型人力資源諮詢和科技公司,也是北美5大確定給付制年金險的保險商之一。佛瑞德列克.維特斯一直從事退休諮詢與職場年金計畫的精算服務,他經常出席公開活動,在專業會議演說,並在全國性報紙和其他媒體撰寫退休議題的文章。他在加拿大多倫多出生及長大,目前仍與妻子蜜雪兒(Michelle)居住在當地。
《精算師給你做得到的安心退休指南》是佛瑞德列克.維特斯第2本著作。2012年,加拿大財政部長比爾.莫努(Bill Morneau)和佛瑞德列克.維特斯合著《The Real Retirement》,說明為何加拿大並未經歷退休危機。聯絡方式:fvettese@morneaushepell.com。
譯者小檔案_蕭美惠
畢業於國立政治大學英語系,從事新聞及翻譯20餘年,曾獲吳舜文新聞深度報導獎和經濟部中小企業處金書獎。譯作包括《成為賈伯斯》、《買股致富》、《巴菲特的第一桶金》、《誰偷走我的錢?》等數十本。
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