[투자] 왜 은퇴 설계에 몬테카를로 시뮬레이션이 필요할까?
💸 왜 은퇴 설계에 몬테카를로 시뮬레이션이 필요할까?
은퇴 자금을 얼마나 준비해야 할까?
매달 500만 원씩 쓰면서 30년간 안심하고 살려면 얼마가 필요할까?
이런 질문에 많은 사람들은 **기대 수익률에 기반한 직선형 예측(straight-line projection)**을 사용합니다.
예를 들어, 연 5% 수익률을 예상한다면 그에 따라 단순하게 자산이 얼마나 늘어날지 계산하는 방식이죠.
하지만, 현실은 그렇게 단순하지 않습니다.
이 글에서는 **왜 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)**이 필요한지,
그리고 직선형 예측의 한계는 무엇인지 알아보겠습니다.
📈 직선형 예측이란?
직선형 예측은 말 그대로 기대 수익률만을 기준으로 자산이 시간에 따라 어떻게 변할지를 단순하게 계산하는 방식입니다.
예시:
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국내외 주식과 채권을 50:50으로 구성
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주식 기대수익률: 연 8%, 채권: 연 2%
→ 포트폴리오 평균 수익률: 연 5%
이 경우, 매년 5%씩 자산이 증가한다고 가정하고 단순 계산만으로 은퇴 후 자금이 충분한지 예측하게 됩니다.
⚠️ 문제점 1: 수익률의 순서(Sequence of Returns)가 중요하다
수익률이 같다고 해서 결과도 같은 것은 아닙니다.
다음은 간단한 예시입니다:
예시 A
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1년 차: +100% (자산 2배)
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2년 차: -50% (자산 절반)
→ 결과: 1억 원 → 2억 원 → 1억 원
예시 B
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1년 차: -50%
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2년 차: +100%
→ 결과: 1억 원 → 5천만 원 → 1억 원
두 경우 모두 최종 자산은 같지만,
만약 1년 차 말에 5천만 원을 생활비로 인출해야 했다면?
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예시 A: 2억 원 → 1.5억 원 → 7,500만 원
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예시 B: 5천만 원 → 인출 후 0원 → 아무리 100% 수익 나도 자산은 0원
👉 기대 수익률이 같아도 인출 시점과 수익률 순서에 따라 결과가 완전히 달라질 수 있습니다.
👉 이러한 위험을 **순서 위험(Sequence of Returns Risk)**이라고 하며,
👉 직선형 예측은 이 위험을 반영하지 못합니다.
📊 문제점 2: “4% 인출 규칙”은 정말 안전할까?
많이 알려진 은퇴 설계 기준 중 하나는 이른바 **‘4% 인출 규칙’**입니다.
“은퇴 자산의 4%를 매년 인출하면서 인플레이션만큼 조정하면, 자산은 30년간 지속된다.”
이 규칙을 바탕으로 계산하면 다음과 같습니다.
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매년 쓸 금액: 6천만 원(월 500만 원)
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필요한 자산: 6천만 원 ÷ 0.04 = 15억 원
그렇다면 15억 원이 있어야 은퇴 후 30년간 안심할 수 있는 걸까요?
그렇지 않을 수 있습니다.
예를 들어, 자산이 12억 원이라면
→ 인출 비율은 연 **5%**가 됩니다
→ 위험이 커지고 자산 고갈 확률도 높아집니다.
👉 이런 질문에 대한 답은 단순 계산으로는 어렵고,
👉 확률 기반 분석이 가능한 몬테카를로 시뮬레이션이 필요합니다.
🤖 몬테카를로 시뮬레이션이란?
몬테카를로 시뮬레이션은 다양한 무작위 시나리오를 반복적으로 생성하여,
자산이 얼마나 오래 지속될지, 자산 고갈 확률은 몇 %인지 등
현실적인 질문에 답할 수 있도록 도와주는 확률 기반 분석 도구입니다.
반영 가능한 변수들:
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주식/채권 수익률의 변동성
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인플레이션
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의료비, 생활비 증가
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기대수명(사망률)
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세율 변화 등
👉 이러한 변수들이 결합하면 문제는 너무 복잡해지고,
👉 일반적인 수학 공식으로는 해결할 수 없게 됩니다.
👉 그래서 시뮬레이션이 필요합니다.
✅ 결론: 현실적인 은퇴 전략에는 확률 기반 접근이 필수다
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직선형 예측은 단순하고 직관적이지만,
현실적인 불확실성과 리스크(특히 인출 시점의 순서 리스크)를 반영하지 못합니다. -
몬테카를로 시뮬레이션은 이런 문제를 해결할 수 있는 현실적이고 강력한 도구입니다.
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수천 번의 가상 은퇴 시나리오를 돌려서,
은퇴 자산이 100세까지 버틸 확률이 몇 %인지 알려줍니다.
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