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[心得] 一個估計提領率的近似公式

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最新2023-09-19 17:19:00
留言61則留言,11人參與討論
推噓12 ( 12049 )
當在討論有多少錢才能退休時, 4% rule 常被提及 不過, 4% rule 是基於 Trinity study 基於美國股債的歷史回報率與30年的固定提領期間 所提出的一個 rule of thumb 如果你的預期提領期間,或對未來報酬率的預期,與 Trinity study 不同 有沒有方法可以估計這個提領率呢? Milevsky 基於隨機分析(stochastic calculus)提出了一個計算提領率的近似公式: μ:年化實質報酬率 σ:年化標準差 p:可接受的失敗率 T:中位數餘命 λ = ln(2)/T α = (2μ+4λ)/(σ^2 + λ)-1 β = (σ^2 + λ)/2 提領率 1/W = GAMMA.INV(p, α, β) 取倒數則得財富倍數 W GAMMA.INV 是 GAMMA函數的反函數,Excel有提供這個函式,不用自己算。 === 帶入一些數字作為實例: μ = 6% (目前美國抗通膨債報酬率約 2%,Equity Risk Premium 假設為 4%) σ = 17% (S&P500 年化標準差約 17%) T = 30 (中位數餘命假設為30年) p = 10% (假設可接受 10% 失敗率) λ = ln(2)/30 = 0.0231 α = 3.08 β = 0.0260 提領率 GAMMA.INV( 10%, 3.08, 0.026) = 2.99% 財富倍數 W = 1/(2.99%) = 33.41 按此估計,中位數餘命30年的一個退休者,如將1000萬元全數投入股票 每年提領通膨調整後的 29.9萬,約有 10% 機會在死前花光財產 === 如果改用 50% 股票比重的 portfolio 令 μ = 4% ,σ = 8.5%,T = 30,p = 10% 提領率則可上升到 3.35% === 也可以反過來,根據提領率估計失敗率 Excel公式是 GAMMA.DIST(1/W, α,β, TRUE) 以 4% 提領率來說,如果沿用以上50%股票比重的設定 失敗率的估計是 GAMMA.DIST( 4%, 4.68, 0.0152, TRUE) = 16.47% === Reference: Milevsky, Moshe & Robinson, Chris. (2005). A Sustainable Spending Rate without Simulation. Financial Analysts Journal - FINANC ANAL J. 61. 89-100. 10.2469/faj.v61.n6.2776. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.254.212.231 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/CFP/M.1694349054.A.FA8.html

61 則留言

weimr, 1F

GigiBuffon, 2F
為什麼你p預設10%但是實例帶5%進去算?
謝謝。已更正。
※ 編輯: daze (111.254.212.231 臺灣), 09/10/2023 22:21:18
※ 編輯: daze (111.254.212.231 臺灣), 09/10/2023 22:55:18

goldenbee, 3F
請問d大用蒙地卡羅模擬評估提領率是否就不受限

goldenbee, 4F
Trinity study了?例如Portfolio Visualizer
蒙地卡羅法是不受限於Trinity study,不過蒙地卡羅法有很多細節可以調整 根據實作方式不同,請自行考慮結果的可信度 Portfolio Visualizer 預設是用Historical return 但也有Parameterized return的選項 跑出來的結果不盡相同 且即使都是用 Historical return 用 simple random sampling 或 block sampling 等細節的選擇 也都可能影響結果 另外,Portfolio Visualizer的蒙地卡羅法是用固定提領期間 如果你知道何時會死,退休規劃就容易多了 Milevsky的這個近似公式則是用stochastic死亡率來做估計 蒙地卡羅法也是可以實作stochastic死亡率 只是 Portfolio Visualizer 在實作時沒有提供這個選項 細節設定合理的話,蒙地卡羅法應該能比近似公式提供更多資訊 只是可以調整的細節有很多,也沒那麼容易就是了

daze, 5F
Milevsky的公式,在低提領率時會稍微高估失敗率,在高提領率

daze, 6F
時則會低估失敗率。但在常用的2~4%提領率範圍內,失敗率大概

daze, 7F
頂多高估1~2%左右,差別並不會很明顯。
※ 編輯: daze (60.249.225.18 臺灣), 09/11/2023 11:20:05

goldenbee, 8F
感謝d大分享和回覆

seanidiot, 9F
這似乎也可以說明資產配置(降低sigma)的重要性

KiraYoshikag, 10F
感謝d大分享,果然不能傻傻地只有投股市而已 ><

daze, 11F
這是這組參數算出來是這樣。如果你相信ERP有7%,全股就會贏

toko6290, 12F
ERP能理解為考慮通膨後的報酬率嗎?

daze, 13F
ERP是股票報酬率減掉無風險利率。至於什麼是無風險利率見仁

daze, 14F
見智,這篇是用美國抗通膨債利率當作無風險利率。
※ 編輯: daze (111.254.212.231 臺灣), 09/11/2023 21:51:50

aldosterone, 15F
感謝推;是說 1. 主計處似乎沒有公布中位數餘命,不

aldosterone, 16F
知拿平均作 proxy 誤差如何 2. 實質提領率不隨年齡增

aldosterone, 17F
加(實務上)也是蠻奇怪的。如果花費是隨時間指數上

aldosterone, 18F
升,直接把年增率合併計入通膨好像沒什麼問題?

daze, 19F
其實是可以從生命表推出中位數餘命的,但用平均餘命也不會差

daze, 20F
很多。按第十回生命表,男性70歲前中位數餘命會略大於平均餘

daze, 21F
命,70歲後則會略小於平均餘命。

daze, 22F
以30歲男性來說,中位數餘命約比平均餘命多3年左右。

daze, 23F
以規劃50年來說,這個差距應該也還好吧。

daze, 24F
生命表畢竟是群體值。至於有糖尿病先扣個5年之類的調整,就

daze, 25F
看個人的健康狀況了。

daze, 26F
至於2,你說得未必不合理,只是不符合SWR的基礎假設。

daze, 27F
你如果希望支出增加速度比通膨每年高1%,也可以把μ自行扣1%

aldosterone, 28F
感謝;關於 1. 看了下原文其實有提:

aldosterone, 29F
E(T) = 1 / λ (4b)

aldosterone, 30F
Median(T) = ln(2) / λ (4c)

aldosterone, 31F
那會是 ~0.3X 的 deviation;不過同時也有提 expone

aldosterone, 32F
ntial or constant force of mortality assumption

aldosterone, 33F
的合理性問題;如 d 大所說給個人健康資訊比較大的

aldosterone, 34F
加權,並對估計保守大概比較實際。

daze, 35F
由於實際死亡率的分布,用 E(T) = 1 / λ 會高估λ。後者會

daze, 36F
比較近似。

daze, 37F
我揣測作者試過前者,發現跟蒙地卡羅法跑出來的結果對不起來

daze, 38F
才改用後者...

aldosterone, 39F
即視感 XD;是說如果 E(T) 和 Median(T) 都附上,dis

daze, 54F
還是固定了。

daze, 55F
另外,如果你用lifecycle investing 的話,除了調整開銷,

daze, 56F
還有一個可能的選擇是透過調整退休年齡來調整portfolio 價

daze, 57F
值。這些額外的彈性也可能讓你的配置偏向前者。

aldosterone, 58F
感謝分享!

tony825011, 59F
感謝分享

iammortal, 60F

pok042000, 61F
感謝分享!

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