Может ли человек использовать институциональное моделирование на личном уровне выхода на пенсию и инвестировании?

Джим Хилс

Узнайте больше о Джим на нашем сайте Спросите советника

Один из крупнейших и самых сложных «инвесторов» в мире включает пенсионные фонды или пенсионные фонды, которые вкладывают большие суммы, чтобы обеспечить обещанную выгоду для группы участников-сотрудников. Можно утверждать, что они используют самые яркие умы и самые современные исследования, чтобы помочь им достичь желаемых результатов.

Как правило, пенсионные планы инвестируют предопределенную сумму, необходимую для финансирования обещанной пенсии в определенное время. План должен рассчитать сумму депозита и достичь предполагаемой нормы прибыли для финансирования «ответственности» после достижения пенсионного возраста. Однако за последнее десятилетие экономических потрясений пенсионным планам пришлось иметь дело с двумя важными вопросами: повышенной волатильностью и меньшими инвестиционными результатами, чем они предполагали. Кроме того, недавние экономические проблемы препятствуют их способности финансировать свои будущие обязательства. Инвестиционные комитеты используют метод под названием «ответственность за активы» или моделирование, чтобы уменьшить влияние краткосрочных. «De-risking» часто предполагает выделение большего и большего процента на облигации. Запрашивающий вопрос теперь заключается в том, что «де-риск» приведет нас к неправильному направлению, учитывая фискальные манипуляции, происходящие в глобальном масштабе?

Задача состоит в том, что в предыдущих моделях использовались статические предположения, основанные на моделированных возвращениях из прошлого. Портфолио необходимо изменить для выполнения обязательств, и комитеты плана неохотно делают это. Соответствует ли соответствие активов обязательствам на сегодняшнем рынке? И как это мышление может быть полезным для отдельного инвестора?

Начнем с основ. Что такое сопоставление активов? Простое сопоставление актива для оплаты будущей ответственности.

Что такое риск? Де-рискование просто приводит к изменениям в структуре распределения (увеличение облигаций и акций), поскольку мы приближаемся к тому, чтобы полностью финансировать план или необходимую сумму для выхода на пенсию. Этот «глиссадный путь» можно прогнозировать и оценивать прогресс и вероятность успеха.

Будучи рациональным планировщиком выхода на пенсию, индивидуум должен рассматривать пенсионный доход (свое финансовое будущее) как будущую ответственность, а не только мечту о том, чтобы быть на пляже. Личное пенсионное финансирование должно рассматриваться как долг, как пенсионное обязательство; долг перед нами, что мы должны платить. По иронии судьбы, у нас меньше пенсий, поэтому личное моделирование еще более важно. Мы можем, безусловно, сделать предположение, что мы должны создать нашу модель «ответственности за личные активы», используя аналогичные институциональные пенсионные планы риска, возврата и предположения о стоимости.

Моделирование ответственности активов использует основанное на регрессии моделирование на основе Монте-Карло для создания перспективных распределений инвестиционных ассигнований на основе долгосрочных компромиссов с возвратом прибыли. При инвестировании, основанном на обязательствах, определяется сумма (или обязательство), основанная на потребностях в будущих денежных потоках. Эта финансовая цель - это то, что наиболее важно для пенсионных планов. Однако при инвестировании одного человека в сравнении с статистикой в ​​большой группе людей эта сумма намного сложнее определить.

Самый простой способ объяснить путь выхода на пенсию - подумать об историческом рискованном возврате акций к облигациям. Как правило, вы начинаете с долгого горизонта и, следовательно, более высокого распределения акций. Когда значение достигает определенной суммы (а не возраста), вы рискуете «вниз сдвинуть», уменьшая акции и увеличивая облигации. Вероятность попадания в цель, связанная с волатильностью доходности, ниже с акциями (вероятность того, что вы попали в цель, называется ошибкой отслеживания). Поэтому понижающая передача риска должна улучшить ошибку отслеживания.

Процесс де-рискования включает прогнозирование для повышения вероятности (подчеркивая вероятность, а не предсказуемость). По мере того как вы рискуете своим путем к сумме, необходимой для финансирования ответственности, вы можете следовать плавному пути инвестирования в накопительный пенсионный. Увеличение облигаций снижает ошибку отслеживания, и вы перешли от высокого к низкому риску. Или у вас есть?

Или инвестиционный мир слишком сильно изменился для моделирования на основе недавних событий?

Концепция де-рискования предполагает увеличение распределения облигаций. Исследования, увеличивающие использование расширенной продолжительности казначейских обязательств США и долгосрочных облигаций США для их распределения облигаций, создают долгосрочный риск. В мире фискальных манипуляций, сколько рисков существует в этих типах традиционных инвестиций в облигации, и действительно ли рискует оказаться ловушкой, где вы попадаете в ловушку в аномалии процентных ставок?

Что делать, если есть дефицит в вашем финансировании. Ну, у вас есть два варианта, вносить больший или более высокий риск. Кажется, это сообщение, которое ФРС говорит нам прямо сейчас, не так ли? Но они также могут печатать вклады (деньги), и большинство людей могут печатать самостоятельно или с трудом увеличивают свои взносы.

Один из способов справиться с личным соглашением об ответственности за пенсионные активы - проверить своюличный маршрут глиссады и оспаривать текущее предположение, основанное на нерегулярных и немаркетированных рыночных условиях. Мы не можем предсказать будущее, но мы знаем, что стресс-тестирование может помочь внести соответствующие изменения в распределение активов. Снижение риска при моделировании ответственности активов может увеличить вероятность получения лучших результатов за счет активного управления глиссадой.Однако вы также должны понимать, что вы рискуете, поэтому не пропустите свою личную пенсию.

Ссылки: Glide Path ALM. Авторы: Кимберли Стоктон и Анатолий Штекман, 2012 Vanguard Research, доступный на Vanguard.com.glidepathalm