การจำลองมอนติคาร์โล: อ่านโอกาสสำเร็จของแผนเกษียณ

อัปเดต：2026-11-13

ทำไมผลตอบแทนเฉลี่ยอย่างเดียวไม่พอ

เฉลี่ย 5% ต่อปีไม่ได้แปลว่าทุกปีได้ 5% ด้วยค่าเฉลี่ยเท่ากัน การลดลงครั้งใหญ่ช่วงต้นของการเกษียณขณะที่คุณกำลังถอนเงินสร้างความเสียหายมากกว่าการลดลงช่วงท้ายมาก นี่คือความเสี่ยงด้านลำดับของผลตอบแทน

การคำนวณด้วยค่าเฉลี่ยอย่างเดียวจะได้เส้นเรียบและซ่อนความเสี่ยงนี้ไว้

การจำลองทำงานอย่างไร

คุณตั้งผลตอบแทนที่คาดหวังและความผันผวน (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) โปรแกรมใช้เลขสุ่มสร้างเส้นทางตลาดที่เป็นไปได้จำนวนมาก แล้วรันกระบวนการออม เกษียณ และถอนเงินบนแต่ละเส้นทาง

จากนั้นนับสัดส่วนเส้นทางที่เงินออมอยู่ได้ถึงอายุเป้าหมาย สัดส่วนนั้นคืออัตราความสำเร็จ และคุณยังดูผลลัพธ์ที่แย่กว่า เช่น 10% ที่แย่ที่สุด ได้ด้วย

วิธีอ่านอัตราความสำเร็จ

• ไม่ใช่การพยากรณ์ สะท้อนเพียงสมมติฐานของคุณ เปลี่ยนสมมติฐานผลลัพธ์ก็เปลี่ยน
• วิธีที่พบบ่อยคือตั้งเป้าอัตราความสำเร็จค่อนข้างสูง และเพิ่มความยืดหยุ่น เช่น ใช้จ่ายน้อยลงเล็กน้อยเมื่อตลาดไม่ดี
• เปรียบเทียบกับกฎ 25 เท่าแบบง่ายเพื่อดูว่าความผันผวนและความเสี่ยงด้านลำดับเพิ่มอะไรเข้ามา

มอนติคาร์โลในเครื่องมือวางแผนเกษียณ

PRO ในเครื่องมือวางแผนเกษียณมีการจำลองมอนติคาร์โลที่ให้ตั้งผลตอบแทนและความผันผวนเอง และเปรียบเทียบหลายแผนเคียงข้างกันได้ การคำนวณทั้งหมดทำในเบราว์เซอร์ และข้อมูลการเงินไม่ถูกอัปโหลด

ใช้ฟรี ข้อมูลอยู่ในเบราว์เซอร์ของคุณ และไม่ต้องสมัครสมาชิก

คำถามที่พบบ่อย

อ่านต่อ

• เกษียณต้องมีเงินเท่าไร? ค่าใช้จ่ายต่อปี × 25 แล้วหักบำนาญประเมินเงินก้อนที่ต้องมีด้วยค่าใช้จ่ายต่อปี × 25 (กฎ 4%) แล้วปรับตามเงินเฟ้อและบำนาญ พร้อมตัวอย่างที่คุณคำนวณตรวจสอบเองได้ และจุดบอดที่พบบ่อย
• กฎ 4% คืออะไร? ที่มา สมมติฐาน และข้อจำกัดกฎ 4% มาจากไหน (Bengen 1994, งานวิจัย Trinity) ตั้งอยู่บนสมมติฐานอะไร และทำไมการเกษียณที่ยาวกว่าหรือระมัดระวังกว่ามักใช้อัตราถอนที่ต่ำกว่า

หน้านี้เป็นข้อมูลให้ความรู้ทั่วไปและคำอธิบายวิธีคำนวณ ไม่ใช่คำแนะนำด้านการลงทุน ภาษี หรือการวางแผนเกษียณ และไม่รับประกันผลลัพธ์ใด ๆ โปรดตรวจสอบกฎเกณฑ์บำนาญและภาษีจากแหล่งทางการ และปรึกษาผู้เชี่ยวชาญสำหรับสถานการณ์ของคุณ