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市场波动之际,如何筹谋退休生活的支取策略?

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11月4日,《个人养老金实施办法》等相关配套政策密集出台,市面上关于个人养老金的进程与产品随之加速推进。面对加速发展的个人养老金市场以及多种利好措施,投资者纷纷开始考虑这一补充养老收入的投资选择,但在此也需提醒投资者,将“养老本”投入市场享受市场回报的同时,也会承担一定的风险和市场波动。因此,我们在个人养老金规划中除了制定与自身风险承受能力相匹配的投资策略外,退休后的支取策略也同样重要。

对依赖养老金储蓄的退休人员来说,若退休时恰逢市场下行,确实会给安享养老带来一定挑战,但开源节流的方式,有助于让迈入退休生活的过程更为可控。除此之外,还有另一种方法可供参考,我们将该方法命名为“动态支出”法(dynamic spending)。这种方法充分考虑投资价值的波动,并灵活运用提领手段。同时,我们的研究表明,动态支出法能够显著延长养老资金池的持续年限。

 

传统的存款提取策略

“固定金额+通胀”策略是市面上较为传统的一种存款提取策略。该策略以货币为单位(如人民币)设定年度预算, 并参考通胀率逐年递增。通常情况下,最初的提领金额根据起始储蓄金额来确定百分比,最常见的百分比设置为4%,具体设定主要取决于您的退休年龄和预期的储蓄存续时长。这种策略可以帮助您明晰退休后每年的固定开销,但长远来看,市场回报持续低迷或通胀高企等因素,依旧有可能影响养老资金池的延续。

此外,还有另外一种方法:每年从养老资金中按固定比例提取资金。如果您在某一年的投资表现良好,那么当年的支取额或将大幅增长。然而,您的消费能力也受市场表现的牵制,如果当年的投资回报不佳,养老资金池缩小,您或将面临资金短缺、无法满足消费需求的挑战。因此,这一方法的可行性仍有待商榷。

 

动态支出法及其优势

相比之下,动态支出法作为一种综合型的方法,结合了上文两种提取策略的优势,更具稳定性、灵活性以及可持续性。

动态支出法根据任意一年的市场表现对提取程度进行适度调整,即在市场表现良好时设定“上限”,当市场下行时设定“下限”,以提升投资组合应对市场波动的能力,让投资者的提领率保持在可持续的范围以内。

我们用具体示例来进一步说明动态支出法。假设支取金额波动根据市场表现设为上限5%、下限-2.5%,同时假定您的初始年支取目标为3万元,占总共75万投资组合的4%。此时,如果首年年底的通胀率为5%,那么第二年支取额波动的上限则为33075元(上一年支取额30000元+通胀调整增加1500元+当年组合表现较好时的增加上限1575元),下限为30712.5元(上一年支取额30000元+通胀调整增加1500元-当年组合表现较差时的减少下限787.5元)。

据此,如果您的剩余投资价值比第一年下降10%或上升10%,您在第二年的实际收入会是多少?

  • 当整体投资组合下跌10%,也就是投资表现欠佳的情况下,您的支取金额为5元的收益(即下限),也就是即便市场表现再差,您当年的支取额度也不会下降得比这个还低,能够保证您的日常生活。
  • 当整体投资组合上涨10%,即投资回报良好的情况下,您的支取额将达到参数范围以内的上限31680元,会低于直接按比例提取的金额(投资组合的剩余总额72万元+10%的涨幅,乘以4%的提领率),保证正常开销的同时,避免过度支取导致多余资金无法继续获得收益。

图表:支出策略对比

 

动态支出法是否行之有效?

动态支出法旨在维持年度实际支出(或经通胀调整后支出)的相对稳定,同时让投资组合能够延续更长时间,从而帮助投资者安享退休生活。

先锋领航英国团队曾对该策略的有效性做了深入研究。该团队运用先锋领航的内部市场预测工具,结合不同的提取方法,模拟了80万英镑的投资组合在30年内的预估表现,并假设该退休投资者持续投资于一个多元化的全球投资组合,股债维持六四比例。研究也模拟了在3万英镑、4万英镑和5万英镑的不同资金提取条件下,该投资组合能够持续的时间。动态支出法设置每年资金回撤的增长上限设定为5%,下调下限设定为-2.5%。

我们的研究发现,不管是何种资金提取情况,采用动态支出法能更好地保证资金的延续,其中的概率差异百分比如下图所示。

图表:假定的投资组合在不同支取策略下持续至少30年的成功率

 

在未来的退休生活中,与多年坚持养老储蓄相比,维持可持续开支水平同样重要。虽然未来很难预测,但我们可以提前筹谋,专注可控因素,布局低成本和投资组合多元化的策略。

 

注:

  • 本文部分内容参考英国市场情况。
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先锋领航资本市场模型(VCMM)得出的各类资产投资回报预测结果和其它相关信息均属假设,并不代表实际投资结果,也不能保证未来投资结果。VCMM 预测回报分布来自每个资产类别10,000次模拟结果。模型预测结果可能随每次使用和时间节点变化而变化。

以上数据基于对历史数据的统计分析而得出。未来的回报表现可能与VCMM的历史模式并不相同。更重要的是,VCMM可能对模型所依托的历史时期中未观察到的极端负面情况有所低估。

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