Stokastik bir emeklilik planlama modeli

Abstract

ÖZET Emeklilik planlaması süreci yüksek derecede risk ve belirsizlik gösteren değişkenler içermektedir: Enflasyon oranı, bireysel yatırımların getiri oranı, faiz oranları gibi değişkenler, özellikle, Türkiye gibi gelişmiş piyasalara sahip olmayan ülkelerde yüksek miktarda değişkenlik gösterebilmektedir. Bu risk ve belirsizliğin gözönünde bulundurulduğu ve hesaplamaların buna göre yapıldığı stokastik planlar, emekliliğe ilişkin olarak ilgilenilen sonuç değişkenlerini deterministik modellerin aksine, nokta tahmini olarak değil, olasılık dağılımlarına dayalı olarak verebilmekte, böylelikle daha gerçekçi planlar yapmaya olanak sağlamaktadır. Bu nedenle, OY AK ve T.C. Emekli Sandığı kazanımlan ile kendi bireysel yatırımlarını esas alarak, subayların emeklilik planlamasında yardımcı bir araç olarak geliştirdiğimiz model, önce deterministik olarak kurulmuş, daha sonra girdi değişkenlerinin olasılık dağılımlarıyla ifade edilmesiyle stokastik hale dönüştürülmüş ve Monte Carlo yöntemiyle simüle edilmiştir. Kurduğumuz modelle, bir subay kendi tercihleri doğrultusunda toplam 16 değişken girerek, emekli olduğunda elde edeceği OYAK ve Emekli Sandığı ikramiyesini, emekli aylığını ve bireysel yatırımlarından kazanımları ile bunlardan oluşan toplam fonun, gereksinimlerini karşılamaya kaç yaşına kadar yeterli olabileceğini olasılıklara dayalı olarak görebilmektedir. Elde edilen bu bilgiler ışığında, personel şu anki planlarını daha iyi değerlendirebilme ve gerekli düzeltmeleri yapma olanağına kavuşabilecektir. Aynca ilgili karar mercileri de subay personelin emekliliğiyle ilgili kimi konularda yapılacak değişikliklerin personelin emekliliği üzerinde ne tür etkiler yaratabileceğini görebilecektir.

ABSTRACT Retirement planning process involves highly uncertain input variables to be interested in: The variables like inflation rate, earnings rate of personal investments and interest rates can be highly volatile, especially in the countries like Türkiye that have emerging markets. Unlike the deterministic ones, stochastic models, which recognize this risk and uncertainity of variables, can give the users the interested output variables as probability distrubitions, instead of single point estimates, thus making it possible to achieve more realistic plans. Because of that reason, our model, which focuses on Turkish Armed Forces officers' retirement planning issues, was firstly developed deterministicly, then, identifying each input variable as a probability distrubition, was transformed to a stochastic model. To simulate the model, Monte Carlo simulation method was used on @Risk program. Using our model, entering 16 variables and running the simulation, an officer is able to get the probabilities of how much he/she will get from Republic of Türkiye Pension Fund and Armed Forces Pension Fund and from his/her personal investments, and the probability of how many years this fund will last. The information gained by using the model allows officers to evaluate their current retirement plans and make adjustments, if necessary. Additionally, the model allows decision/policy makers to evaluate spesific military retirement issues in order to determine how possible changes may affect the personel. m