क्यों निकासी दर पर ऐतिहासिक डेटा भारतीय सेवानिवृत्त लोगों को गुमराह करता है

अमेरिका जैसे बाजारों में, वित्तीय डेटा एक सदी से अधिक समय तक फैला हुआ है, जो अनुभवजन्य अनुसंधान के लिए एक मजबूत आधार प्रदान करता है। विलियम बगेन ने सुरक्षित वापसी दरों पर अपने ऐतिहासिक अध्ययन में इस लंबे इतिहास का लाभ उठाया। 30-वर्षीय सेवानिवृत्ति की अवधि का विश्लेषण करते हुए, उन्होंने पाया कि मुद्रास्फीति के लिए प्रतिवर्ष 4% प्रारंभिक वापसी-समायोजित-सभी ऐतिहासिक परिदृश्यों में एक सेवानिवृत्ति पोर्टफोलियो को संरक्षित किया जाएगा। यह अंतर्दृष्टि “4% नियम” के रूप में जाना जाने लगा।

भारत, इसके विपरीत, बहुत कम डेटा रिकॉर्ड है। इसका सबसे पुराना इक्विटी इंडेक्स, द सेंसएक्स, 1979 की तारीखों का है – केवल 45 साल का इतिहास, जो अपेक्षाकृत सीमित है, यह देखते हुए कि सेवानिवृत्ति आमतौर पर लगभग 30 वर्षों तक फैली हुई है।

भारत के सीमित वित्तीय इतिहास के आसपास काम करने के लिए, हमने जून 1979 से शुरू होने वाली सभी उपलब्ध रोलिंग 30-वर्ष की अवधि की जांच की। पहली विंडो जून 1979 से मई 2009 तक, अगली जुलाई 1979 से जून 2009 तक, और इसी तरह। प्रत्येक अवधि के लिए, हमने सुरक्षित वापसी दर की गणना की-उच्चतम मुद्रास्फीति-समायोजित वार्षिक वापसी के रूप में परिभाषित किया गया जो सेवानिवृत्ति क्षितिज पर पोर्टफोलियो को समाप्त नहीं करेगा।

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ऐतिहासिक रूप से, इन 30-वर्षीय अवधियों में से अधिकांश ने 4%से ऊपर सुरक्षित निकासी दर प्राप्त की। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि भविष्य के सेवानिवृत्त लोग समान रूप से उदार हो सकते हैं। समय के साथ भारत के एसेट रिटर्न में लगातार गिरावट आई है। इक्विटी और ऋण रिटर्न दोनों के साथ कम, बैक-टेस्टेड परिणाम केवल भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणी करने में विफल नहीं हो सकते हैं-वे सक्रिय रूप से गुमराह कर सकते हैं।

गिरने वाली मुद्रास्फीति थोड़ी सांत्वना प्रदान करती है। यह वास्तविक रिटर्न को संरक्षित करने के लिए बहुत दूर नहीं गया है। एक विशिष्ट संतुलित पोर्टफोलियो पर मुद्रास्फीति-समायोजित रिटर्न ने सिकुड़ते रहना जारी रखा है, यह सुझाव देते हुए कि भविष्य के सेवानिवृत्त लोगों को पहले की पीढ़ियों के समान पोर्टफोलियो प्रदर्शन का आनंद लेने की संभावना नहीं है।

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बैक-टेस्टिंग पर्याप्त नहीं है

जब ऐतिहासिक डेटा एक स्पष्ट दिशात्मक प्रवृत्ति का खुलासा करता है-ऊपर या नीचे की ओर-कम बैक-टेस्टिंग एक अविश्वसनीय उपकरण बन जाता है। ऐसे मामलों में, मोंटे कार्लो सिमुलेशन जैसे आगे दिखने वाले मॉडल अधिक यथार्थवादी मूल्यांकन प्रदान करते हैं। ये सिमुलेशन अलग-अलग मान्यताओं के तहत हजारों संभावित रिटर्न पथ उत्पन्न करते हैं, जो कि अनिश्चितता को कैप्चर करते हैं जो पिछड़े दिखने वाले विश्लेषणों की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से आगे है।

भारत में वापसी दरों पर मेरा 2022 अध्ययन, जो मोंटे कार्लो सिमुलेशन पर निर्भर था, ने व्यापक रूप से स्वीकार किए गए 4% नियम को अत्यधिक आशावादी पाया। लगभग एक-तिहाई सिम्युलेटेड परिदृश्यों में, 4% वापसी के कारण समय से पहले पोर्टफोलियो की कमी हुई। हालांकि, दर को 3% तक कम करने से नाटकीय रूप से इस जोखिम को कम कर दिया। 2024 के अनुवर्ती अध्ययन, राजन राजू के साथ सह-लेखक, इन निष्कर्षों को सुदृढ़ किया-भारतीय सेवानिवृत्त लोगों के लिए 3% से 3.5% की सुरक्षित वापसी सीमा के लिए।

विकसित बाजारों में, जहां गहरे डेटा इतिहास मौजूद हैं, अतीत एक यथोचित विश्वसनीय गाइड के रूप में काम कर सकते हैं। भारत में, एक छोटे और अधिक चापलूसी वाले अतीत के साथ, वह विलासिता नहीं है। सेवानिवृत्त लोगों को आगे देखना चाहिए, वापस नहीं। इस वातावरण में, विवेक – नॉटेल्जिया नहीं – कम सुरक्षित वापसी दर के लिए।

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रवि सारागी, सीएफए- सेबी पंजीकृत निवेश सलाहकार और सह-संस्थापक, समस्थिती सलाहकार।