কেন সম্ভাব্য সফ্টওয়্যার অবসর পরিকল্পনা জন্য অবিশ্বস্ত
छोटे लड़के ने किया सपना को पागल सà¥à¤Ÿà¥‡à¤œ à¤
সুচিপত্র:
জে। র। রবিনসন দ্বারা
আমাদের সাইটে J.R. সম্পর্কে আরও জানুন একটি উপদেষ্টা জিজ্ঞাসা করুন
যেহেতু আর্থিক পরিষেবা ক্রমবর্ধমান স্বয়ংক্রিয় হয়ে উঠছে, অবসর-ব্যয় অ্যাপ্লিকেশনগুলি উত্থাপিত হয়েছে যা আপনাকে আপনার আয় চাহিদা এবং পোর্টফোলিও তথ্য প্রবেশ করতে সক্ষম করে, যাতে আপনার নীড় ডিমগুলি অবসরের সময়কাল কতক্ষণ স্থায়ী হয় তা কতটা যুক্তিযুক্ত ভবিষ্যদ্বাণী পেতে পারে।
সম্পর্কিত গল্প
এই অ্যাপগুলির মধ্যে বেশিরভাগই বাজারে রয়েছে - কিছুগুলি বেটারমেন্ট, ভ্যানগার্ড, টি। রোয়ে প্রাইস এবং শাওয়াব যেমন সংস্থাগুলি দ্বারা বিকশিত হয়েছে এবং অন্যরা তাদের গ্রাহকদের সাথে ব্যবহারের জন্য আর্থিক উপদেষ্টাগুলিতে সাবস্ক্রিপশন পরিষেবাদি হিসাবে বিক্রি করে। সমস্যাটি হল ব্যবহারকারীরা বিশ্বাস করে যে তারা এই অ্যাপ্লিকেশনগুলির সহায়তায় গুরুত্বপূর্ণ জীবন সিদ্ধান্ত নেবে, যদিও অন্তর্নিহিত সম্ভাবনার স্বতঃস্ফূর্তভাবে অনির্দেশ্য ফলাফলগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়।
সত্য, অবসর পরিকল্পনা পরিকল্পনা বিশ্লেষণের সম্ভাব্য সফ্টওয়্যার প্রয়োগ করা মূর্খতা। এমনকি আর্থিক পেশাদারদের দ্বারা ব্যবহৃত সবচেয়ে পরিশীলিত অবসর পরিকল্পনা পরিকল্পনা সফ্টওয়্যার একটি স্ফটিক বল থেকে অনেক কান্না।
সম্ভাবনা সঙ্গে সমস্যা
সম্ভাব্যতা ভিত্তিক অবসর সফটওয়্যারের ব্যর্থতা, বিশেষ করে সেই ম্যাপগুলি যা তথাকথিত মন্টে কারলো সিমুলেশন কৌশল প্রয়োগ করে, পেশাদারী বৃত্তগুলিতে যুক্তিসঙ্গতভাবে সুপরিচিত। ইস্যুটি উত্থাপনের প্রথম একাডেমিক পেপারগুলির মধ্যে একটি ছিল 2006 সালের প্রখ্যাত প্রবীণ গবেষক এবং টরন্টোর ইয়র্ক ইউনিভার্সিটির টরন্টো বিশ্ববিদ্যালয়ের অধ্যাপক মোশে মাইলভস্কি, যিনি তার ভূমিকাতে উল্লেখ করেছিলেন:
"অবশ্যই, বেশিরভাগ বিনিয়োগ উপদেষ্টা বছর ধরে পরিচিত হয়েছেন, অবসরপ্রাপ্ত নম্বর - যদি এটি আসলে বিদ্যমান থাকে - এটি অস্পষ্ট এবং অসম্পূর্ণ, কারণ এটি অনেক অর্থনৈতিক অজানা, বিশেষত ভবিষ্যতের ইকুইটি বাজারের আয়গুলিতে নির্ভর করে। সব পরে, এই সংখ্যাটি আয় উত্পাদন করতে কোথাও বিনিয়োগ করা উচিত, এবং পোর্টফোলিও ফেরত প্রক্রিয়া অন্তর্নিহিতভাবে র্যান্ডম হয়।"
ভবিষ্যতের আয়গুলির অনির্দেশ্য ছাড়াও, মাইললস্কি জনপ্রিয় অ্যাপ্লিকেশনগুলির অভ্যন্তরীণ অনুমান এবং নকশা পরামিতিগুলির উপর নির্ভর করে জনপ্রিয় অবসর সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলি দ্বারা উত্পন্ন "সম্ভাব্যতা" কীভাবে এক অ্যাপ্লিকেশন থেকে অন্যের মধ্যে পরিবর্তিত হয় তা নথিভুক্ত করে।
ফেব্রুয়ারিতে প্রকাশিত আরেকটি একাডেমিক গবেষণায় বলা হয়েছে, "এই সরঞ্জামগুলির বেশীরভাগ থেকে সরবরাহ করা উপদেশটি পরিবারের জন্য অত্যন্ত বিভ্রান্তিকর।"
এই প্রকাশনার কিছু প্রশ্ন করেছে যে অবসর-পরিকল্পনা সফটওয়্যার গ্রাহকদের কাছে কোনও মূল্য দেয় কিনা। তাই সেখানে কি বিকল্প আছে?
'ব্যাক টেস্টিং' সফ্টওয়্যার
মন্টে কার্লো সিমুলেশন সফ্টওয়্যার ব্যবহারকারী আর্থিক উপদেষ্টা প্রায়ই তাদের ইতিবাচক ফলাফলের সম্ভাবনা অনুসারে তাদের ক্লায়েন্টদের ফলাফল প্রকাশ করেন। "সাফল্যের সম্ভাবনার" পূর্বাভাসের চেষ্টা করার পরিবর্তে, অবসর পরিকল্পনাটির দিকে এগিয়ে যাওয়ার আরও ভাল উপায় একটি কাচের অর্ধেক খালি দৃষ্টিকোণ থেকে।
আপনার যা জানা দরকার তা হল, যদি জিনিসগুলি ভাল হয় তবে আপনি কীভাবে ভাড়া পেতে পারেন তা নয়, তবে বর্ষার 10% সম্ভাবনা বজ্রঝড়ের 100% সম্ভাবনাতে পরিণত হলে আপনার কী হবে। আপনি কঠোরভাবে প্রয়োজন এবং জানতে চান, "বিনিয়োগ বাজারে জিনিস খারাপভাবে যদি, আমি এখনও ঠিক আছে?"
ঐতিহ্যগতভাবে, ঐতিহাসিক "ব্যাক-টেস্টিং" সফ্টওয়্যারটি এই উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হয়েছে। ব্যাক-টেস্টিং অ্যাপ্লিকেশনে আপনার অবসরপ্রাপ্ত প্রোফাইলটি প্রবেশ করে আপনি পূর্ববর্তী অর্থনৈতিক মন্দার আগে অবসর গ্রহণ করলে আপনার পোর্টফোলিও কীভাবে মূল্যায়ন করতে পারে তা পরীক্ষা করতে পারেন। যেমন তথ্য গ্রাহকদের জন্য দরকারী এবং আকর্ষণীয়, ব্যাক টেস্টিং এছাড়াও উল্লেখযোগ্য সীমাবদ্ধতা আছে।
বিশেষত, অতীতের আয়গুলি আবার একই ক্রমটিতে পুনরাবৃত্তি করা অসম্ভাব্য, এবং এটি সম্পূর্ণরূপে সম্ভব যে ভবিষ্যতের আয়গুলি ঐতিহাসিক অভিজ্ঞতার চেয়ে খারাপ হবে।
অধিকন্তু, আপনি যদি 1999 সালের শেষের দিকে (২000 -২0২ এবং ২007 -09 বিয়ার বাজারের ঠিক আগে) অবসর গ্রহণ করেন তাহলে আপনার পোর্টফোলিও 30 বছরের অবসরকালীন দিগন্তে কীভাবে ধরে রাখতে পারেন তা পরীক্ষা করতে চেয়েছিলেন। কারণ আমরা শুধুমাত্র 2016 সালে, সম্পূর্ণ 30-বছরের দিগন্তের উপর বিশ্লেষণটি চালানো সম্ভব নয়। আপনি ভবিষ্যতে ফিরে পরীক্ষা করতে পারবেন না।
বুটস্ট্র্যাপিং কৌশল
ব্যাক-টেস্টিংয়ের সীমাবদ্ধতার এক সমাধান হল বুটস্ট্র্যাপিং নামক একটি সিমুলেশন কৌশল প্রয়োগ করা। অনেক অবসরপ্রাপ্ত অ্যাপ্লিকেশনের হুডের অধীনে সিমুলেশন ইঞ্জিনের জন্য প্রোগ্রাম ডিজাইনারের বিভিন্ন সম্পদ শ্রেণির জন্য প্রত্যাশিত গড় হার এবং অস্থিরতা সম্পর্কে অনুমান করা প্রয়োজন, বুটস্ট্র্যাপিংয়ের জন্য এইরকম কোন অনুমুতি প্রয়োজন হয় না। এলোমেলোভাবে ঐতিহাসিক আয় নমুনা দ্বারা পরিবর্তিত হয়।
যদি যথেষ্ট সিমুলেশন তৈরি হয় - সাধারণত সর্বনিম্ন 5,000 - মধ্যবর্তী ফলাফলটি সম্ভবত ঐতিহাসিক গড়ের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ হতে পারে। মাঝারি নিচের ফলাফলগুলির পরিধি বিবেচনা করে, বুটস্ট্র্যাপিং প্রোগ্রামগুলি নিম্ন-গড় ঝুঁকিপূর্ণ পরিসংখ্যান দেখিয়ে পরিস্থিতিগুলিকে ব্যাখ্যা করতে পারে, মান-এ-ঝুঁকি পরিসংখ্যান (নীচে 1%, 5% এবং 10% ফলাফল) যা খারাপ হতে পারে সেগুলির প্রতিনিধিত্ব করে হিসাবে বা ঐতিহাসিক রেকর্ড চেয়ে খারাপ।
উদাহরণস্বরূপ, নিম্নোক্ত টেবিলে একটি 25 বছরের অবসরপ্রাপ্ত দিগন্ত, $ 1 মিলিয়ন প্রাথমিক পোর্টফোলিও মূল্য এবং একটি 70-থেকে-30 স্টক-বন্ড অবসর বরাদ্দ সহ একটি 65-বছরের-পুরাতন বিনিয়োগকারীর বুটস্ট্র্যাপিং সিমুলেশন ফলাফল দেখায়। এই উদাহরণে, বিনিয়োগকারীর জন্য $ 50,000 (5%) প্রথম বছরের প্রত্যাহারের হার এবং তারপরে 3% বার্ষিক ব্যয়-বহির্ভূত বৃদ্ধি প্রয়োজন। তিনি তার বার্ষিক বিনিয়োগ ব্যয় 1% এ অনুমান করেছেন এবং বলেছেন যে তিনি প্রতি বছর প্রতিটি শ্রেণির ক্লাস থেকে আনুপাতিকভাবে প্রত্যাহারের প্রত্যাশা করেন এবং 70-থেকে-30 বরাদ্দ বজায় রাখার জন্য পুনর্বিবেচনা করেন।
| সিমুলেশন শতাংশ | পাঁচ বছর পর অবশিষ্ট ভারসাম্য | 10 বছর | 15 বছর | 20 বছর | ২ 5 বছর |
|---|---|---|---|---|---|
| স্নাতকের ফলাফল Nest Nest Guru দ্বারা উত্পন্ন। সিমুলেশন শতকরা 5000 সিমুলেশনগুলির মধ্যে একটি ফলাফল উপস্থাপন করে। উদাহরণস্বরূপ, 10 তম শতকরা 500 তম খারাপ ফলাফল উপস্থাপন করে, এবং মধ্যযুগীয় 2,500 তম (মধ্যম) সিমুলেশন ফলাফল উপস্থাপন করে। | |||||
| 80% | $1,212,308 | $1,358,150 | $1,439,849 | $1,513,529 | $1,483,135 |
| 60% | $1,091,368 | $1,127,568 | $1,108,806 | $1,004,560 | $796,054 |
| মধ্যমা | $1,038,653 | $1,040,195 | $977,559 | $833,761 | $535,366 |
| 40% | $988,481 | $958,058 | $864,393 | $671,558 | $316,435 |
| 20% | $886,511 | $789,407 | $615,265 | $329,948 | $0 |
| 10% | $818,595 | $685,467 | $466,587 | $129,937 | $0 |
| 5% | $763,903 | $601,042 | $353,836 | $0 | $0 |
| 1% | $675,021 | $472,024 | $190,510 | $0 | $0 |
| খারাপ | $545,910 | $259,541 | $0 | $0 | $0 |
ফলাফলের অর্ধেক অংশে ফোকাস করে এবং সময়ের সাথে সাথে পাঁচ বছরের বৃদ্ধির মধ্যে সিমুলেশন পরিসীমা প্রদর্শন করে, আপনি আপনার সঞ্চয়গুলি কতক্ষণ স্থায়ী হতে পারে এবং কতক্ষণ স্থির হয়ে উঠতে পারেন তার আরো বাস্তব ধারণা অর্জন করতে পারেন। এই ফর্ম্যাটে ডেটা উপস্থাপনের মাধ্যমে আরো কী কী, আপনার নিয়ন্ত্রণে থাকা পরিবর্তনশীল বিষয়গুলি (খরচ পরিমাণ, প্রত্যাহার কৌশল, সম্পদ বরাদ্দ, বিনিয়োগের ব্যয়) ফলাফলটি প্রভাবিত করতে পারে তা পরীক্ষা করা সহজ।
স্পষ্ট হতে, এই সিমুলেশন ফলাফলগুলিতে একেবারে কিছুই পূর্বাভাস নেই এবং সিমুলেশন শতাংশগুলি সম্ভাব্যতা হিসাবে দেখা উচিত নয়। এর পরিবর্তে, সবচেয়ে খারাপ ফলাফল কেবল সম্ভাব্য পরিস্থিতিতে প্রতিনিধিত্ব করে যা আপনাকে খারাপ জিনিসগুলি ঘটলে কী হতে পারে তার একটি সুস্পষ্ট চিত্র দেওয়ার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
বুটস্ট্র্যাপিং এই তথ্যটি চিত্রিত করার জন্য একটি সুষ্ঠু উপায় সরবরাহ করে, এটি তার ত্রুটি এবং সীমাবদ্ধতা ছাড়াও নয়। এই উদাহরণে, বুটস্ট্র্যাপিংটি শুধুমাত্র 1970 থেকে ২014 সাল পর্যন্ত ঐতিহাসিক স্টক মার্কেট ডেটাতে প্রয়োগ করা হয়েছিল। পোর্টফোলিওর বন্ড অংশটি বছরে 2% ধ্রুবক বলে মনে করা হয়েছিল, যা যুক্তিযুক্তভাবে প্রতিফলিত করে যে একজন বিনিয়োগকারী পাঁচ বছরের জন্য উপার্জন করতে পারে সিডি বা 10 বছরের ট্রেজারি। ঐতিহাসিক বন্ড ডেটাতে বুটস্ট্র্যাপিং সিমুলেশনগুলি প্রয়োগ করা হয়নি এমন তথ্যটি বেশিরভাগ অবসর অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে দেখানো সীমাবদ্ধতার প্রতিফলন করে যা আজ বন্ডগুলির ফলন ঐতিহাসিক চরম নীচে রয়েছে। ফলস্বরূপ, কোনও মন্টে কার্লো অ্যাপ্লিকেশন যা ঐতিহাসিক বন্ড ফেরতের উপর ভিত্তি করে সংখ্যাগুলি উৎপন্ন করছে বা এলোমেলোভাবে ঐতিহাসিক বন্ড সূচক আয়গুলির নমুনা তৈরি করে এমন কোনও বুটস্ট্র্যাপিং সিমুলেশনটি অত্যধিক আশাবাদী ফলাফল তৈরি করতে পারে।
কোন অবসর পরিকল্পনা পরিকল্পনা সঙ্গে, শয়তান বিস্তারিত হয়। ভোক্তা এবং উপদেষ্টা একইভাবে কোন অবসর-পরিকল্পনার আবেদনপত্রের অনুমিত অনুমান এবং সীমাবদ্ধতাগুলি বুঝতে সময় নেবেন।
জন এইচ রবিনসন আর্থিক পরিকল্পনা হাওয়াইয়ের মালিক এবং নেস্ট এগ গুরুের সহ-প্রতিষ্ঠাতা, আর্থিক পেশাদারদের অবসর-পরিকল্পনা সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন।
IStock মাধ্যমে ইমেজ।
