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Monte Carlo, cFIREsim und deine persönliche Trinity Study – Entnahmestrategien (Teil 4)

Monte Carlo, cFIREsim und deine persönliche Trinity Study – Entnahmestrategien (Teil 4)

Dies ist der vierte Teil der Serie Von den Zinsen leben – Entnahmestrategien unter der Lupe.
Hier geht’s lang zum ersten Teil und zur Übersicht.

Im letzten Artikel der Serie haben wir zwei große Klassiker der Rentenplanung genauer kennengelernt. Die Studie von William Bengen, die erstmals das Sequence-of-Returns-Risiko bei der Entnahme berücksichtigte und damit die berühmte 4 %-Regel prägte. Und die Trinity Study, die Bengens Arbeit um das Konzept der Erfolgswahrscheinlichkeit erweiterte.

Beide Studien nutzten dabei ein ganz ähnliches Verfahren. Sie nahmen eine (möglichst lange) Zeitreihe historischer Aktienrenditen und ließen ein fiktives Wertpapier-Portfolio verschiedene Zeiträume aus dieser Reihe durchlaufen. Am Ende jedes Zeitraums prüften sie: Hätte das Portfolio den Zeitraum überstanden? Bei der Trinity Study bildete der Anteil der erfolgreich verlaufenen Zeiträume dann die Erfolgswahrscheinlichkeit des getesteten Portfolios.

Doch bei dieser Art von Tests mit historischen Daten gibt es auch einige Unzulänglichkeiten.

Problem 1: Aufzeichnungen historischer Renditen sind nicht so leicht zu bekommen

Erst in den vergangenen Jahrzehnten wurden Kursdaten aus der ganzen Welt detailliert erhoben und öffentlich zugänglich gemacht. So richtig langfristige und vollständige Aufzeichnungen gibt es quasi nur aus den USA, die den größten und ältesten modernen Wertpapiermarkt besitzen.

Wade Pfau nutzt für seine Untersuchungen beispielsweise drei Datenquellen.1
Zum einen Ibbotson’s Stocks, Bonds, Bills and Inflation Yearbook, das wir schon von William Bengen und der Trinity Study kennen.
Dann die umfangreiche Datensammlung von Wirtschafts-Nobelpreisträger Robert Shiller, Erfinder des bekannten Shiller-KGV. Dessen Daten sind im Internet frei zugänglich und umfassen den US-Aktien- und Anleihenmarkt seit 1871.
Für den globalen Aktienmarkt nutzt Pfau schließlich das Dimson-Marsh-Staunton Global Returns Dataset. Das enthält jährliche Renditen für 20 große Industrieländer seit dem Jahr 1900. Ähnlich wie das SBBI Yearbook sind auch die DMS-Daten nur gegen Bezahlung zu bekommen.

Man sieht bereits: Sobald man die USA verlässt, werden die Daten deutlich knapper und weniger umfangreich.

Problem 2: Historische Renditen zeigen nur die Vergangenheit (und sind parteiisch)

Historische Daten decken zwar einen langen Zeitraum ab, kennen aber leider nicht die Zukunft. In den kommenden Jahrzehnten können aber auch ganz andere Rendite-Reihenfolgen auftreten als wir sie aus der Vergangenheit kennen.

Dazu kommt noch ein anderes Phänomen. Bei Tests mit historischen Zeitreihen ist der mittlere Teil der genutzten Datenreihe gegenüber den „Rändern“ oft übergewichtet. Testet man beispielsweise ein Portfolio mit allen überlappenden 30-Jahres-Zeiträumen zwischen 1900 und 2000, so ist das Jahr 1900 in nur einem einzigen Test-Zeitraum enthalten – dem von 1900 bis 1929. Jedes der Jahre zwischen 1930 und 1971 ist hingegen in dreißig Test-Zeiträumen enthalten. Dadurch sind die mittleren Jahre der Zeitreihe gegenüber denen am Anfang und am Ende überrepräsentiert.

Problem 3: Historische Daten beachten nicht das aktuelle Marktumfeld

Im Augenblick sind die Aktienmärkte relativ hoch bewertet (im Vergleich zum historischen Durchschnitt). Außerdem befinden sich die Zinsen für Anleihen und Tagesgeld auf historischem Tiefstand. Darum wäre es zurzeit risikoreicher, sich mit einem Wertpapier-Portfolio zur Ruhe zu setzen als im historischen Mittel.
Rechnet man mit historischen Datenreihen bekommt man als Ergebnis aber immer nur den historischen Durchschnitt, ohne Rücksicht auf möglicherweise besondere Marktsituationen.

Versteht mich nicht falsch: Für viele Modelle und Berechnungen sind historische Daten super geeignet und völlig ausreichend. Möchte man aber ein größeres Spektrum möglicher Rendite-Reihenfolgen testen oder Sondersituationen untersuchen, kommt man mit historischen Renditen nicht weiter.

Wie kann man diese Einschränkung umgehen? Dazu müsste man künstliche Rendite-Reihenfolgen erzeugen, die zwar keine echten historischen Zeiträume repräsentieren, aber vergleichbare Eigenschaften aufweisen (z.B. eine ähnliche Durchschnitts-Rendite und/oder Volatilität).
Genau das leisten Monte-Carlo-Simulationen.

Der Rendite-Würfel: Monte-Carlo-Simulationen

Monte-Carlo-Simulationen stammen eigentlich aus der angewandten Mathematik (genauer gesagt: der Wahrscheinlichkeitslehre oder Stochastik). Dabei handelt es sich um ein Verfahren, bei dem man ein Zufallsexperiment sehr viele Male wiederholt, um die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Ereignisses zu bestimmen.

Ein einfaches Monte-Carlo-Experiment könnte zum Beispiel darin bestehen, ein paar Tausend Mal einen Würfel zu werfen und dabei mitzuzählen, wie oft welche Zahl gewürfelt wird. Auf diese Weise könnte man feststellen, ob zum Beispiel die Sechs bei deutlich mehr als einem Sechstel der Würfe fällt – der Würfel also gezinkt ist.

Häufigkeitsverteilung beim Würfeln nach ca. 1.200 Würfen.
(Quelle: Würfel-Simulator der TU Clausthal, https://www.mathematik.tu-clausthal.de/interaktiv/simulation/wuerfel/)

Bei Monte-Carlo-Simulationen benötigt man im Regelfall sehr viele Wiederholungen (meistens einige 1.000 bis 100.000), damit man ein aussagekräftiges, statistisch signifikantes Ergebnis erhält. Darum kam diese Art von Experimenten etwa zeitgleich mit den ersten Computern auf, mit denen so viele Wiederholungen in der Praxis erst möglich geworden sind.

Der Name leitet sich übrigens tatsächlich vom gleichnamigen Casino-Stadtteil in Monaco ab. Der amerikanische Computerpionier John von Neumann wählte diese Bezeichnung, weil Wahrscheinlichkeiten auch an den Roulette-Tischen in Monte Carlo eine große Rolle spielen.

Wie helfen uns Monte-Carlo-Simulationen bei der Rentenplanung?

Mit dem Würfel-Experiment können wir herausfinden, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, bei einem Würfel eine Sechs zu würfeln. Und auf ganz ähnliche Weise können wir mit einer Monte-Carlo-Simulation auch die Erfolgswahrscheinlichkeit eines Portfolios ermitteln. Dafür müssen wir natürlich keine Zahlen würfeln, sondern Test-Zeiträume mit zufälligen Rendite-Reihenfolgen erzeugen. Wenn wir beispielsweise Zeiträume mit einer Länge von 30 Jahren testen wollen, „würfeln“ wir dafür mehrere Tausend Mal jeweils 30 zufällige Jahresrenditen. Anschließend lassen wir – genau wie beim Test mit historischen Daten –  unser Portfolio alle diese Testzeiträume durchlaufen.

Natürlich sollen die „gewürfelten“ Renditen nicht völlig zufällig sein. Die Test-Zeiträume, die dabei herauskommen, sollen ja möglichst ähnliche Eigenschaften besitzen wie der echte Aktienmarkt. Um das zu gewährleisten, gibt es bei Monte-Carlo-Simulationen prinzipiell zwei Möglichkeiten.

Variante 1: Zufällige Rendite-Reihenfolgen aus historischen Renditen erzeugen

Das wäre in etwa so, als würden wir die historischen Renditen  auf einen großen Würfel schreiben (einen mit 100 oder mehr Seiten). Auf jede Seite des Würfels kommt dabei der Rendite-Wert eines „echten“ Jahres.  Testet man einen 30-Jahres-Zeitraum, würfelt man 30 Mal hintereinander und erhält so eine neue zufällige Rendite-Reihenfolge.

Variante 2: Eine statistische Verteilung nutzen.

Alternativ kann man mit dem Computer auch völlig neue, zufällige Renditewerte erzeugen. Dabei kann man festlegen, dass diese einer bestimmten statistischen Verteilung folgen sollen.
Ein relativ einfaches mathematisches Modell für Aktienrenditen ist zum Beispiel das von Black und Scholes. Demnach folgen Aktienrenditen ungefähr einer logarithmischen Normalverteilung. Diese Log-Normalverteilung ist immer durch zwei Variablen definiert: Einem Erwartungswert und einer Standardabweichung. Der Erwartungswert ist in unserem Fall die Durchschnittsrendite unseres Aktienportfolios und die Standardabweichung entspricht der Volatilität der Rendite.
Nutzt man nun bei einer Monte-Carlo-Simulation eine Log-Normalverteilung mit der gleichen Durchschnittsrendite und Volatilität des echten Aktienmarkts, so spuckt der Computer Zufallsrenditen aus, die den echten Aktienrenditen schon relativ ähnlich sind.2

Mit ein paar mathematischen Tricks kann man so ein Modell dann noch erweitern. Um etwa längere Bullen- oder Bärenmärkte zu simulieren, kann man beispielsweise eine serielle Korrelation zwischen den einzelnen Jahresrenditen herstellen (dafür nutzt man ein Verfahren namens Cholesky-Faktorisierung). Das bedeutet, dass die Renditen eines Jahres nicht komplett zufällig sind, sondern auch von den Renditen der vorherigen Jahre abhängen.

Wade Pfau nutzt diese Technik zum Beispiel in einer Monte-Carlo-Simulation, in der er die aktuell hohe Bewertung des Aktienmarkts und die niedrigen Zinsen stärker berücksichtigt. Dazu startet seine Simulation mit tendenziell niedrigeren Renditen, wie sie für die kommenden Jahren wahrscheinlicher sind. Mit der Zeit steigen diese Durchschnittswerte dann langsam wieder auf ihr historisches Mittel.

Die folgende Grafik zeigt das Ergebnis dieser Untersuchung. Sie stellt die Erfolgswahrscheinlichkeit des Portfolios in Abhängigkeit vom Aktienanteil dar – bei einer konstanten, inflationsbereinigten Entnahme von 4 % und einem Zeithorizont von 30 Jahren.
Die hellgrüne Linie unten ist das Ergebnis der Simulation unter Berücksichtigung der niedrigeren Renditen. Die dunkelblaue Linie stammt von einer historischen Simulation, die hellgraue Linie von einer Monte-Carlo-Simulation ohne Berücksichtigung des aktuellen Marktumfelds.

Wade Pfau Portfolio Erfolgswahrscheinlichkeiten Monte Carlo Simulation vs. historische Daten

Portfolio-Erfolgswahrscheinlichkeiten für eine 4 % Entnahmerate. Rollierende historische Renditen vs. Monte-Carlo-Simulationen. Für eine Rente von 30 Jahren, inflationsbereinigt.
Aus: Pfau, Wade:Does The 4% Rule Work In Today’s Markets?. McLean Asset Management.
(Quelle: https://retirementresearcher.com/4-rule-work-todays-markets/)

Man erkennt, dass die aktuell sehr niedrigen Anleihenrenditen und die hohen Aktienmarktbewertungen die Erfolgswahrscheinlichkeit für Portfolios deutlich reduzieren, die gerade mit dem Entsparen beginnen. Wer heute in Rente geht, muss für die gleichen Erfolgschancen also über etwas mehr Vermögen verfügen, als die historischen Durchschnittswerte nahelegen.

Doch auch Monte-Carlo-Simulationen sind nicht perfekt und letztlich immer nur so gut wie ihre Eingabe-Parameter.
In vielen Untersuchungen liefern historische Daten und Monte-Carlo-Simulationen recht ähnliche Ergebnisse (wie Wade Pfaus Simulation von eben). Doch je nach Experiment kommt es manchmal auch zu krassen Abweichungen. So hat Karsten, Autor des englischsprachigen FIRE-Blogs Early Early Retirement Now, eine Monte-Carlo-Studie von Wade Pfau und Michael Kitces einmal mit historischen Daten wiederholt – und kam zu deutlich anderen Ergebnissen als die beiden Wissenschaftler. Im Detail zeigt der echte Aktienmarkt dann eben doch so manches Verhalten, dass sich in Monte-Carlo-Simulationen nicht so einfach nachbilden lässt (zum Beispiel Mean Reversion oder behavioristische Effekte).

Nun aber genug der höheren Mathematik und zurück zu den Entnahme-Simulationen.

Deine eigene Trinity-Studie für Zuhause

Vor 20 Jahren lieferten Bengens Untersuchung und die Trinity-Study bahnbrechende Erkenntnisse für die Rentenplanung.
Heute aber leben wir im Jahr 2018 und die Zeiten haben sich geändert. Mittlerweile beschäftigt sich die Wissenschaft mit Cholesky-Faktorisierung, Log-TLF-Verteilungen und dynamischen Entnahmemodellen. So eine mickrige Trinity Study ist mittlerweile Standardkost, die heute jedermann mit ein paar Mausklicks von Zuhause durchführen kann – mit den passenden Tools.

Dafür habe ich heute zwei Videos mitgebracht, in denen ich euch zwei dieser Rechner einmal genauer vorstelle: den Vanguard Nestegg Calculator und den cFIREsim.
Mit diesen könnt ihr eure eigene kleine Entnahme-Simulation durchführen und dabei eure Wunsch-Parameter einstellen.
Beide Rechner sind im Internet frei verfügbar und laufen ganz einfach im Webbrowser.

Vanguard Nestegg Calculator

Der Vanguard Calculator ist einfach zu bedienen, bietet dafür aber auch nur wenige Einstellmöglichkeiten. Unter der Haube nutzt er Monte-Carlo-Simulationen auf Basis historischer Renditen.
Am besten gefällt mir an diesem Tool, dass man auf einen Blick erkennen kann, wie die Erfolgswahrscheinlichkeit mit steigendem Zeithorizont kontinuierlich abnimmt.

cFIREsim

Der cFIREsim nutzt keine Monte-Carlo-Simulation3, sondern historische US-Renditen von 1871 bis 2015 (vermutlich die Daten von Robert Shiller).
Im Gegensatz zum Vanguard Calculator ist er nicht so intuitiv zu bedienen, bietet dafür aber auch sehr viel mehr Einstellmöglichkeiten. Ein echter Klassiker in der FIRE-Community!

Auch im nächsten der Teil der Serie werden wir den cFIREsim noch einmal wiedersehen. Dann schauen wir uns nämlich dynamische Entnahmen und verschiedene flexible Entnahmestrategien an.

 

Pfau, Wade: How Much Can I Spend in Retirement?: A Guide to Investment-Based Retirement Income Strategies, S. 76. 

2 Für die Mathematisch interessierten: Es gibt wohl Verteilungen, die noch besser passen als das Modell von Black und Scholes.

3 Es existiert auch noch eine ältere Version des Rechners, in der man Monte-Carlo-Simulationen (auf Basis einer statistischen Verteilung) nutzen kann.

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29 Gedanken zu “Monte Carlo, cFIREsim und deine persönliche Trinity Study – Entnahmestrategien (Teil 4)

  1. Hallo Oliver,
    erstmal vielen Dank für deine fantastische Arbeit. Da hängt ziemlich viel Zeit dran und dafür ein dickes Lob. Ich muss das alles erst einmal verarbeiten 🙂

    Viele Grüße
    Alexander

  2. Moin Oliver,
    puh… durchaus interessant aber irgendwann wird es mir dann doch zu kompliziert und abstrakt 😉

    Egal mit welcher Methode: Die Zukunft ist nicht vorhersehbar. Ich bleibe da mal flexibel aufgestellt. Irgendwelche Wahrscheinlichkeiten sind ein netter Anhaltspunkt aber irgendwie doch zu ungewiss!
    Die Tools sind aber natürlich trotzdem interessant. Für das cFIREsim muss ich mir mal ein bisschen Zeit nehmen.
    Danke für die Arbeit und die Links.

    Beste Grüße
    Vincent

  3. Hallo Oliver,
    Du steckst eine Wahnsinnssarbeit in die Recherche. Denn so einfach lassen sich die Infos nicht finden.
    Und die Aufbereitung und verständliche Darstellung ist wirklich großartig.
    Auch von mir ein dickes Lob! Herzlichen Dank.

    • Ergänzung: bei der Cfire Simulation ist nicht nur das Risiko auf geführt, dass man am Ende ins Minus läuft – also den Worst Case, sondern auch wie hoch das Vermögen (zum Vererben) bei den besseren möglichen Verläufen aussieht. Wenn man also mit einer 5% Wahrscheinlichkeit am Ende seine Wohnung in den letzten Jahren nicht mehr zahlen kann, könnte man mit einer wesentlich größeren Wahrscheinlickkeit auch mit einen sehr großen Vermögen abschließen. Das ist dann ja ganz beruhigend.
      Wer nicht auf die geplante konstante Entnahmerate angewiesen ist und davon auch mal 4 Jahre nach unten abweichen kann, der erhöht die Wahrscheinlichkeit auf ein großes Vermögen und eine geringe Ausfallwahrscheinlichkeit.

      • Vielen Dank, Karl!

        Ergänzung: bei der Cfire Simulation ist nicht nur das Risiko auf geführt, dass man am Ende ins Minus läuft – also den Worst Case, sondern auch wie hoch das Vermögen (zum Vererben) bei den besseren möglichen Verläufen aussieht. Wenn man also mit einer 5% Wahrscheinlichkeit am Ende seine Wohnung in den letzten Jahren nicht mehr zahlen kann, könnte man mit einer wesentlich größeren Wahrscheinlickkeit auch mit einen sehr großen Vermögen abschließen. Das ist dann ja ganz beruhigend.
        Wer nicht auf die geplante konstante Entnahmerate angewiesen ist und davon auch mal 4 Jahre nach unten abweichen kann, der erhöht die Wahrscheinlichkeit auf ein großes Vermögen und eine geringe Ausfallwahrscheinlichkeit.

        Genau so ist es.

  4. Danke, Oliver.
    Gibt’s bei dir jetzt pers. Strategieaenderungen nach den Simulations-Erkenntnissen bezueglich Kapitalbedarf, Entnahmeplan, Assetallokation, Sonst-was-Plan? LG Joerg

    • Hi Joerg,

      die vorgestellten Tools kenne ich schon länger, ich hatte bisher nur noch keinen Blogartikel darüber geschrieben.

      Einen konkreten Entnahmeplan habe ich auch noch gar nicht, da die Entnahmephase für mich ja noch ~10 Jahre in der Zukunft liegt. Wie dann meine Lebenssituation, mein Kapitalbedarf und ggf. weitere Einnahmequellen (und natürlich die Aktienmärkte) aussehen, kann ich heute noch nicht wissen. Darum mache ich einen genauen Plan erst dann, wenn es soweit ist. Bis dahin spare und investiere ich erstmal weiter drauflos. 🙂

    • FIRECalc finde ich auch nicht schlecht, aber cFIREsim gefällt mir ein Stück besser.
      Die Funktionen von FIRECalc kennt cFIREsim im Wesentlichen auch, aber cFIREsim hat darüber hinaus noch ein paar mehr Einstellmöglichkeiten beim „Spending Plan“ und die Auswertung ist etwas umfangreicher.

    • Für Gerd Kommer ist Investieren anscheinend ein reiner Selbstzweck. Klar, damit verdient er ja seine Brötchen, und verkehrt anscheinend in Kreisen, in denen man materiell auf dicke Hose machen muss (schließlich behauptet er, Sparsamkeit würde den Freundeskreis verkleinern). Da sind ihm Leute, die Investieren mit einem bestimmten Ziel betreiben, wohl irgendwie suspekt. Den aggressiven Unterton („wer finanzielle Freiheit verfolgt ist doof“) finde ich ehrlich gesagt ziemlich nervig.

      • Auch wenn Gerd Kommer ein sehr intelligenter Mensch ist, er scheint Mr Money Mustache nicht wirklich gelesen zu haben. Ich interpretiere MMMs Ratschläge so: Führe ein tolles Mittelklasse-Leben, bezahle aber nur 25-50% der Kosten, die ein Otto Normal Verbraucher dafür ausgeben würde. Es geht überhaupt nicht um Einschränkung oder Geiz. Es geht darum, zu erkennen, was wirklich glücklich im Leben macht und wie man dies so kostengünstig wie möglich erreichen kann.

        Und wirklich lächerlich finde ich den Teil mit dem Freundeskreis… Der Freundeskreis verkleinert sich vielleicht kurzzeitig, weil man seine verschwenderischen/ignoranten/veränderungsunwilligen „Freunde“ verliert. Normalerweise lernt man aber stets neue Leute kennen, vielleicht sogar welche, deren Lebensentwürfe mehr mit dem eigenen überein stimmen.

        Viele Grüße
        Benjamin

  5. Hallo Oliver,

    ich mag deinen wissenschaftlichen Ansatz und diese Beitragsreihe zu Entnahmestrategien.

    Insgesamt beschäftigen sich viele Blogs (auch meiner) mit Vermögensaufbau und passivem Einkommen, aber man liest nur wenige Artikel über Entnahmestrategien. Am bekanntesten ist da noch die 4%-Regel. Vielleicht liegt es daran, dass man sich oft noch gar keine Gedanken macht, wie man das später macht. Viele sind ja gerade erst dabei die finanzielle Unabhängigkeit zu erreichen.

    Freue mich auf den nächsten Teil!

  6. Hi Oliver,

    ausgezeichnete Arbeit!

    Deine Artikel bieten sehr viel Lernstoff. Ich lerne hier gerne dazu. Allerdings bemerke ich bei mir eine gewisse Müdigkeit/Unbehagen ob dieser Thematik.

    Auch auf die Gefahr hin, einen auf den Deckel zu bekommen: Ich bin froh, dass ich später nicht „entnehmen“, sprich Anteile verkaufen werde (und dabei Gefahr laufe, bei Null zu landen, wenn ich mich nicht ausführlich mit den wissenschaftlichen Erkenntnissen auseinander setze), sondern mich einfach auf die Dividendeneinnahmen meiner Aktien beschränke. Der Seeelenfrieden ist es mir wert.

    Für ETF-Anleger allerdings ein wichtiges Unterfangen, welches du ausführlich erörterst. Klasse!

    • @Free

      Warum hast Du denn immer Angst eines auf den Deckel zu kriegen???

      Solange die Div-Rendite (Ausschüttung, Entnahme oder was man für ein Begrifflichkeitsmikado dafür spielen will…) auch 4 % beträgt ist es schnurz ob 70 Div-Aktien oder etf-Portfolio.

      Die eine Fraktion behauptet die Ausschüttung sei stabiler und unzerstörbar und die andere beruft sich auf die bessere Asset Allocation bzw. die unbestechliche Mathematik.

      Rein mathematisch treffen auch die Entnahmestrategien und deren Überlebenswahrscheinlichkeiten für die Freunde der Ausschüttung zu!

      Weder ein Div-Aktien noch ein Etf-Portfolio entkoppelt sich von Wahrscheinlichkeitsbetrachtungen.

      Alles andere ist Wunschdenken oder die irrationale Verherrlichung der eigenen Strategie.

      Die Zukunft bleibt trotz aller Wahrscheinlichkeitsbetrachtungen ungewiss. Es geht nur darum zu betrachten, ob es vernünftig ist… dieses oder jenes Ergebnis zu erwarten.

      • @ sparta

        Bei der Entnahmestrategie muss ich mir fundierte Gedanken darüber machen, wie ich konket entnehme.
        Bei der Dividendenstrategie – die ich im übrigen gar nicht in Gänze verfolge – nicht. Nur auf diesen Unterschied wollte ich hinaus.

        Ich habe einfach keine Lust, mir über den Verzehr meines Vermögens Gedanken zu machen. Ich peile auch keinen „Abschluss“ zum Lebensabend an (wie lange soll das Geld reichen?). Die Aktien werden wohl vererbt.

        Hierbei verfolgt ja auch jeder seine eigene Lebensstrategie. Ich persönlich will gar nicht komplett aussteigen und nur vom Vermögen leben. Das „Können“ halte ich allerdings für eine attraktive Perspektive.

        „Rein mathematisch treffen auch die Entnahmestrategien und deren Überlebenswahrscheinlichkeiten für die Freunde der Ausschüttung zu!“

        Vielleicht mathematisch-theoretisch. In der Praxis wohl kaum. Schon mal von einem (weise ausgewählten und gut diversifizierten) Aktienportfolio gehört, das sich über die Dividendenausschüttungen selbst zunichte gemacht hat?

        Ansonsten respektiere ich jede Strategie die Hand und Fuß hat. Da sind wir d áccord. Lassen wir doch die unsägliche Debatte zwischen Aktien und ETF einfach sein…. 😉 .

        • @Free

          Den Wunsch sich keine Gedanken mehr machen zu müssen…

          Ob ein Div – Portfolio wo sich die monatlichen Geldeingänge von der Willkür und der Geschäftsentwicklung grosser Konzerne abhängen, dies leisten kann?

          Gedanken muss man sich immer machen, ausser man ist des Lebens müde.

          Ich sehe es auch nicht als eine der unzähligen etf vs. Aktien Diskussionen an, sondern als Diskussion um Entnahmestrategien.

          Angenommen Div-Strategien sind stabiler weil sie einer dynamischen Entnahmestrategie gleichen, bedeutet dies bei zu knapper Kalkulation für den Lebensunterhalt Einschränkungen…

          Sich keine Gedanken machen zu müssen sieht für mich anders aus.

          Ob ich von einem Ausfalldepot mit 2 % Div-Entnahme oder 2% Verkaufsstrategie gehört habe ist statistisch irrelevant.

          Stabiler wie eine 4% Entnahme oder auch 4% Dividendenausschüttung ist es definitiv.

  7. Wenn man mal ganz verschiedene Simulationen durchspielt, dann kommt man am Ende irgendwo im Bereich einer 3 bis max 4% Regel raus bei der Betrachtung eines 40 Jahres Zeitraumes und 95% Überlebenswahrscheinlichkeit.
    Da bei mir irgendwann in den nächsten 3 bis 10 Jahren die Entnahmephase beginnt und wir uns vielleicht ehrer im oberen Bereich der Entwicklung der Aktienmärkte stehen werde ich in dieser Phase mit einem etwas höheren risikoarmen Portfolio starten (30 % Risikoarm) und dort mit der Entnahme starten.
    Aktuell ist der Zeitpunkt für den Beginn einer Entnahme wahrscheinlich risikoreicher als vor 8 Jahren. Da sollte man etwas vorsichtiger rangehen.

      • Sagen wir mal so. Das sind alles Modellrechnungen ob nun historisch, historisch Monte Carlo o.ä. und damit gibt keine eine Gewissheit, dass es tatsächlich aufgeht.
        Aber wenn man mal alles so durchspielt dann müßten (!!) 3% mit Inflationsausgleich und nach Steuern hinkommen. Bei den 95% Überlebenswahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit relativ kurz vor Ende ohne Geld darzustehen eben bei 5%. In 95 Prozent bleibt was übrig. Was da übrig bleibt kann ein auch ein Vielfaches davon sein, was einmal eingesetzt wurde. Aber sicher ist nichts. Berechnungen hin und her.
        Wichtig ist sicher das Rebalancing in der Entnahmephase und ein ausreichend großer Risikopuffer in risikoarmen Anlagen. Dies gilt umso mehr, wenn die Entnahmephase in eine bereits sehr langen anhaltenden Aufschwungphase am Aktienmarkt beginn.
        Am Ende bleibt: Vielleicht läuft es in den nächsten 30 oder 40 Jahren auch ganz anders als in den letzten 30 oder 40 Jahren.

  8. Vielen Dank für die hervorragende Ausarbeitung! Das spart mir einiges an eigener Recherche. Wo finde ich denn den Monte Carlo Simulator, der die aktuelle Niedrigzinsphase in der Anfangsphase stärker gewichtet inklusive serieller Korrelationen?
    Das Modell der Altersteilzeit wird mir immer sympatischer. Hier gehe ich in Teilzeit, wenn mein Vermögen dies zulässt. Dies könnte beispielsweise mit der 4% Formel definiert werden). Bei diesem Ansatz bleibe ich krankenversichert, so dass ich für Kapitalerträge keine Krankenversicherung zahlen muss. Ich erfahre so mehrere Schritte zur Freiheit und dadurch immer wieder neue Erfolgserlebnisse. Ich kann jedes Jahr in Teilzeit das aktuelle Vermögen neu mit der Simulation bewerten. Da die Laufzeit sich jedes Jahr verringert wird die Wahrscheinlichkeit des Überlebens meines Vermögens sich zu meinen Gunsten verändern. Vor allem, wenn das Vermögen in der Zwischenzeit weiter wächst.

  9. hallo Oliver,
    vielen Dank für Teil 4, die Rechner sind toll, (den Artikel muss ich aber genauer studieren und auch mehrfach lesen) ich habe schon ein wenig herumgespielt damit, Rente, Dividende und Mieteinnahmen reichen in meinem Fall aus, ich bin aber schon 60 und das hat mit FIRE natürlich nicht so viel zu tun,
    Alles berechnen lässt sich nicht, ich werde die Entnahme in den ersten 3 Jahren sowieso eher sehr konservativ planen, fällt mir auch nicht schwer da ich nicht vorhabe, im Rentenalter plötzlich konsumieren zu wollen als gäbe es kein Morgen mehr.

    Liebe Grüsse!

  10. Danke Oliver!

    Wie immer sehr spannend und informativ geschrieben. Für mich gehören die Entnahmestratetien momentan zu den spannendsten Themen. Bin froh, dass ich auf deinen Blog gestossen bin.

  11. Spannend geschrieben. Hast du mal überlegt, auch ein paar Blog-Einträge zum Thema Software-Entwicklung zu schreiben? Wäre spannend.

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