为什么单一情景预测存在不足
很多人使用「年化收益率 5%、30 年后将拥有 3000 万日元」这样的单一情景计算，但现实市场不会每年提供稳定的回报。某一年可能上涨 20%，下一年可能下跌 15%，波动剧烈。即使平均收益率同为 5%，收益的顺序也会大幅改变最终资产价值。顺序风险——市场暴跌恰好与提取阶段重合的危险——是单一情景预测根本无法捕捉的致命风险。
蒙特卡洛模拟利用从历史市场数据中得出的收益率均值和标准差，通过随机数生成数千甚至数万种未来情景。对每种情景进行评估以确定资产是否会耗尽，从而产生诸如「资金持续 30 年的概率为 87%」这样的结果。这种方法提供了涵盖最坏情况、中位数和最佳情况的全面展望。
为模拟设定正确的假设条件
蒙特卡洛模拟的准确性在很大程度上取决于其假设条件。平均收益率和标准差会因使用的时间段和数据来源而异。例如，美国股票过去 30 年的年化收益率约为 10%，但过去 100 年约为 7%。通胀率、税率以及提取金额的增长率 (与通胀挂钩) 也是关键参数。是固定年度提取金额还是设定为剩余余额的百分比，也会显著改变结果。
资产配置同样影响结果。100% 股票组合的平均收益率较高，但标准差也较大，在最坏情况下资产耗尽的风险增加。退休规划与资产配置相关书籍提供了按年龄调整资产配置的详细指导。
10000 次模拟的成功概率分布
让我们分析一个案例：初始资产 3000 万日元，每年提取 120 万日元，运行 10000 次蒙特卡洛模拟的结果。假设投资组合为 60% 股票和 40% 债券 (预期收益率 5.0%、标准差 10.5%)，资金持续 30 年的概率约为 82%。在中位数情景中，30 年后约剩余 1200 万日元，但在第 10 百分位情景中，资金在第 18 年就已耗尽。
将年度提取额减少到 100 万日元，成功概率提高到 93%；而增加到 150 万日元则降至 68%。这一敏感性分析揭示了提取金额对成功概率的影响大于收益率假设本身。退休后每年仅减少 20 万日元的支出，就能将资金寿命延长 5-7 年。
将模拟结果转化为行动
如果模拟的成功概率低于 80%，就需要采取对策，如减少提取额、延迟退休年龄或修改资产配置。4% 法则 (将年度提取额设定为初始资产的 4%) 根据美国研究在 30 年内的成功率约为 95%，但考虑到日本的低利率环境和日元资产的特性，将其降低到 3-3.5% 更为安全。
关键是不要只运行一次模拟。每年用实际收益重新计算并调整计划，就能灵活应对意外事件。退休提取策略相关书籍对于思考具体的退出策略也很有帮助。首先在我们的模拟器中输入您自己的条件，比较多种情景。