2024年9 月 / インサイト
退職後の収入確保のニーズとソリューションに関する5次元のフレームワーク
サマリー
- 退職後のインカム（収入）ソリューションの導入を検討する確定拠出プラン・スポンサーが増えている中で、同スポンサーにとって、そうしたソリューションに内在するトレードオフの関係を説明するリサーチは、価値があるものです。
- ティー・ロウ・プライスは、退職に向けて資産形成を行う投資家の特殊な選好とニーズを把握して定量化するための革新的な5次元（5D）のフレームワークを策定しました。
- 5Dフレームワークは、プラン・スポンサーが加入者に提供する退職後収入を確保するソリューションの評価を円滑化するための新たな方法を提供します。
退職に向けた投資の積立段階では、ほとんどの場合、個人が余裕ある範囲で貯蓄に回し、ターゲット・デート・ファンドや他の分散型マルチアセット運用商品などへの投資を通じてその貯蓄を増やすという共通の目標を持っています。その一方、取り崩し段階における投資家の目標は、多岐にわたることが一般的です。利用可能なリタイアメント・インカム・ソリューション（退職後の収入に備える商品）を検討するだけでなく、導入に向けて動く確定拠出（DC）プラン・スポンサーが増えている中で、次の点は価値があるものだと考えています。
- 退職後に収入を確保するニーズとソリューションに内在するトレードオフの関係を十分に認識して説明するリサーチ
- プラン・スポンサーが加入者向け商品の評価を円滑化するための、退職後インカム・ソリューション（保証あり、または保証なし）を評価する共通の枠組み
この恩恵を現実化するため、ティー・ロウ・プライスのグローバル・マルチアセット・リサーチ・チームは、グローバル・リタイアメント戦略チームと協力して、リタイアメント・インカムのニーズおよび潜在的なソリューションを探るための独自の5次元（5D）フレームワークを策定しました。この5Dフレームワークは、個人投資家の「リタイアメント・エクスペリエンス（退職後の体験・生活」における基本的要素を設定し、これら要素間の経済的なトレードオフの関係を定量化します。
当社の特殊なアプローチは、シンプルな仮定から端を発しています。具体的には、現在の市場で利用可能な、少なくとも１つのリタイアメント・インカム商品によって、リタイアメント・エクスペリエンスの各側面が網羅されていると仮定しています。既存のリタイアメント・インカム・ソリューションを包括的に見直し、様々な商品設計に内在するトレードオフの関係を分析することで、具体的で、かつ重複せず網羅的であると同時に、リタイアメント・エクスペリエンスを十分に特徴づけると想定される、5つの主要な要素を特定することができました（図表1）。
これら5つの要素を用いて、次に様々なリタイアメント・インカム・ソリューションを分析し、特定のソリューションが長生きリスクをヘッジするという目的と、受取額の望ましい水準を達成するという目的をいかに両立させるかを把握するなど、各ソリューションに内在するトレードオフの関係を特定し調整を行いました。
当社のリサーチから、5Dフレームワークと、投資に内在する伝統的なリスクとリターンのトレードオフとの間に類似性があることが判明しました。5Dフレームワークは、長年にわたり研究されてきたリスクとリターンのトレードオフの分析と同様に、明確に定義された様々な指標に基づいたリタイアメント・インカム・ソリューションの定量的分析の実施を可能にしました。
リタイアメント・インカム・ソリューションを評価する フレームワーク
リスク調整後リターンやよく知られている平均分散アプローチなどの伝統的ポートフォリオ理論は、積立段階における従来の投資には十分有効かもしれません。しかし、プラン・スポンサーおよびそのコンサルタントやアドバイザーは、リタイアメント・インカム・ソリューションを評価するために、さらに高度なアプローチを必要とします。
図表1に記載された5つの主要な要素を活用し、 5Dアプローチを用いて、様々なリタイアメント・インカム・ソリューションがリタイアメント・エクスペリエンスのこれら5つの側面をどのように優先づけしているかを分析します。
5Dアプローチは、退職者の多様なニーズや選好をより適切に捉えていることに加え、重要な点としてこれらの選好間の関係を定量化するものと考えています。
例えば、積立段階において、投資家は主に一定のリスク・バジェットで可能な限り最大のリターンを実現するように努めます。リスク・バジェットは、通常、退職年齢に近づくにつれて、より保守的になります。取り崩し段階においても、リスクとリターンは依然重要な指標ですが、より多様かつ個人ごとに異なる傾向がある投資家の退職時の目的を網羅していません。
リタイアメント・エクスペリエンスはこれら5つの要素に影響されるため、潜在的なソリューションは、積立段階で支配的なリスクとリターンの2つの伝統的な側面ではなく、5つの側面に対して最適化されなければなりません（図表2）。
さらに当アプローチは、単にリスクとリターンの関係を把握することとは対照的に、5つの要素が相互にどのような影響を及ぼしあっているかを説明する役割を果たします。例えば、長生きリスクをヘッジするために、投資家は残高の流動性の優先順位を下げる必要があるかもしれません。
同様に、投資家の受取額の水準を上げるためには、より大きなリスクを取る必要があり、その代わりに、予想外の残高枯渇の可能性を高めるかもしれません。1つの要因に関して追加のパフォーマンスを得るために、投資家はそれ以外での利点を犠牲にしなければならない局面もあります。
5Dアプローチと既存の退職後収入のフレームワークとの違い
リタイアメント・インカム・ソリューションの評価を可能にする5つの主要な要素の設定に加えて、当社の5Dフレームワークは、退職者がこれらの要素の優先順位付けを行うべきトレードオフの関係を捉え、定量化します。これまで行われたリタイアメント・インカムに関するリサーチの多くは、「確実に定期的に受け取れる収入が欲しい」など、退職した加入者の選好を限定することに重点を置いてきましたが、「その目標を達成するためであれば、月間収入のX%を犠牲にしてもよい」など、別の方法を考慮してきませんでした。
金融市場の効率的フロンティアの下で、5Dフレームワークは、5つの要素間のトレードオフの関係を正確に測定し、明確に定義された指標に基づいてそれらの要素ごとに定量的価値を付与することで、退職後の収入ニーズを定量化します。5つの要素それぞれに関する加入者のニーズを定量化することで、加入者が望むリタイアメント・エクスペリエンスを実現するために貯蓄をどのように使うかを明確にすることができます。
レーダーチャート（多変量データを同じ中心点の座標軸に表示する方法）を用いて、これらのトレードオフの関係を定量化し、可視化しました。
例えば、図表3のレーダーチャートでは、左図はリタイアメント・エクスペリエンスに関して考えられる1つの仮想選好度を示しています。このような形状の選好度を有する退職者は、おそらく長生きの家系であることから、主に長生きリスクのヘッジに関心があり、生涯にわたり保証された収入を望んでいます。また、退職後により良い旅行を計画することができるように安定した収入も選好しますが、過去の貯蓄不足を穴埋めする高い収入水準（残高に対する比率で計測）を求めています。
これらの優先順位を踏まえ、退職者は、適度な水準の残高枯渇リスクを許容しつつ、効率的フロンティアに基づく制約の下である程度の流動性の低下を受け入れることになります。
当然、人によって退職後のニーズが異なるため、選好度は極めて多様である可能性があり、実際に様々な特徴を有しています。5つの要素全てで選好が変化することも考えられるため、望ましいリタイアメント・エクスペリエンスの範囲も著しく多岐にわたる可能性があります。
また、図表3は、当社5Dフレームワークと退職後収入に関する他調査との違いも示しています。後者では、リタイアメント・インカム商品に内在するトレードオフの関係が考慮されていません。5つの要素すべてを実現することは不可能であることを認識していないがために、要素すべてを最大に設定する単一の選好度のみ考慮され、完全な五角形を示しています（図表3右図）。
ティー・ロウ・プライスが2024年に約2,500人の個人投資家を対象に行った独自調査は、投資家グループとして退職後の5つの要素それぞれを実際にどのように優先づけしたかを明らかにしました1。図表4に例示されるように、退職を間近に控えているか、既に退職している個人は、貯蓄が何年持ちこたえるか（長生きリスク）に最も関心があり、次に資金が予想より早くなくなるリスク（予想外の残高枯渇）に関心があることを示しました。受取額の水準と残高の流動性は、重要性が同等だった一方、調査対象の投資家は、受取額のボラティリティを、最も重要性が低い要素とみなしていることがわかります。
5Dフレームワークのプラン・ スポンサーへの潜在的な適用
プラン・スポンサーが加入者集団内での選好の分布を把握すれば、それが加入者調査に基づくものか、5つの要素を優先づけする定性的レビューに基づくものかに関わりなく、加入者のニーズを優先づけする潜在的なソリューションを特定することができると考えます。
同様に、5Dフレームワークを用いてリタイアメント・インカム商品を分析し、どの商品がプランの退職後のインカム確保に関する優先順位に最も合致しているかを視覚化することができます（図表5）。特に、5Dフレームワークは、画一的な先入観のないプロセスを用いて異なるリタイアメント・インカム商品を比較する機会を提供します。それは、平均分散最適化を用いて従来の投資に適合する商品の比較を可能にすることと同様です。5Dフレームワークは、リタイアメント・インカム商品について5つの要素それぞれのスコアを示し、この結果を別の商品の結果と比較することを可能にするのです。
プラン・スポンサーは、コンサルタントやアドバイザーと協力して、5D分析の結果および加入者集団の退職者収入に関する特定のニーズを比較し、「最適」なソリューションを特定することができます。一般に受け入れられた資本市場の仮定に基づき、5Dフレームワークを用いてリタイアメント・インカム・ソリューションを分析し、商品が主要な要素それぞれにどのように適合しているかを把握し、定量化することができます。
5Dフレームワークの活用に 関する仮想ケーススタディ
次ページの仮想ケーススタディは、プラン・スポンサーが5Dフレームワークを用いてどのように加入者集団の特殊な選好をより的確に把握し、これらのニーズに適合する潜在的なリタイアメント・インカム・ソリューションを特定することができるかをご紹介しています2。
誰が？
- 大手ヘルスケア企業の401(k)プラン（100億ドル規模）は、パートタイム労働者から高収入のプロフェッショナルまで約15万人の従業員に提供されています3。
- 企業は401(k)プランに拠出される従業員の給与の最初の5%に相当するマッチング拠出を行います。
- プランには多くの女性が加入しています。
なぜ？
- 企業は、退職した従業員が401(k)プランの残高を維持することを望んでいます。加入者がプランの機関投資家が享受するプライシングおよびプランのフィデューシャリーによる継続的な監督から恩恵を受けることができるという信念がその根拠です。
- プランは既にマネージド・アカウント・サービスを提供しており、プランの分配オプションを見直し、退職貯蓄へ柔軟にアクセスできるようにしました（臨時引き出しと体系的引き出しの両方が利用可能に）。
- プランに退職者を引き留めるという目的のため、企業は1つまたは複数のリタイアメント・インカム・ソリューションをプランに追加しようとしています。
何を？
（加入者のニーズは何か？）
- 5Dフレームワークと確定拠出年金の運営管理機関であるレコードキーパーから取得した加入者統計データを用いて、退職後に予想されるニーズに基づいて加入者群を特定します。
どのように？
ステップ1：需要分析
当社は、仮想プランの加入者集団内での様々なリタイアメント・インカム・ソリューションに対する需要を評価する確率モデルを構築しました。このモデルによって、プラン加入者が5Dフレームワークの5つの要素をどのように重視する可能性が高いかを把握することが可能になります。
このプロセスにおいて、プラン加入者の中で女性と男性にはそれぞれ独自の明確な選好があることが分かりました（図表6）。
ステップ2：加入者の採用分析
仮想プラン・スポンサーが検討しているアプローチAとアプローチBに含まれるリタイアメント・インカム商品を採用する加入者がどれだけいるかを検証しました（図表7）。
- アプローチAは、一時金や年金としての選択が可能な受取方法オプション付きの養老保険型商品および自由に引き出し可能な口座と年金受取りを組み合わせたバランス型戦略の2つのリタイアメント・インカム商品で構成されています。
- アプローチBは、受取方法オプション付きの養老保険型商品のみで構成されています（一般的に資産配分は固定されます）。
確率モデルを用いて、各アプローチの「カバレッジ・レシオ」を計算しました。「カバレッジ・レシオ」は、アプローチに含まれるリタイアメント・インカム商品を採用する加入者の割合として定義されます。図表7に示されるように、加入者の77.2%がアプローチAから少なくとも1商品を採用する一方、アプローチBで提供される単一商品を採用する加入者は64.1%に過ぎないことが分かりました。
より重要なのは、アプローチBで提供される単一商品の受取方法オプション付きの養老保険型商品は、アプローチAの養老保険型商品と同一であるという点です。しかし、（アプローチAのように）自由に引き出し可能な口座と年金受取りの組み合わせ商品とともに提供される場合、養老保険型商品の採用率は64.1%から23.6%に低下しました。
これは、アプローチBで養老保険型商品を採用すると答えた64.1%の加入者の大半は、そのアプローチにリタイアメント・インカム・ソリューションも含まれていた場合、よりニーズに適合する商品を見出すことができていたことを示唆します。
この点から、アプローチAはアプローチBよりも仮想プランの加入者集団に適切である可能性があると結論づけることができます。この結論は、次の2つの観点から導かれています。
- アプローチAの商品を合わせた加入者の採用率が高いことは、より多くの加入者が利用しようとするリタイアメント・インカム商品があったことを意味します。
- アプローチAにより多くの商品が含まれることは、2商品の異なる組み合わせに応じて、より多くのリタイアメント・エクスペリエンスの選好度、すなわちレーダーチャートに多様な形状が生成されることを意味します。その結果、仮想プラン加入者のうち、自分の選好により近いプランを見つけた加入者が多くなっていると思われます。
ステップ3：効率性分析
分析の最後のステップとして、選択されたアプローチにおける各商品の効率性をチェックしました。モンテカルロ・シミュレーションに基づく分析を行い、各商品がその使命を果たしつつ、仮想プランの加入者に可能な限り最善のリタイアメント・エクスペリエンスをもたらすことができるか否かをチェックしました。
例えば、図表8のレーダーチャートに示された2つの仮想受取方法オプション付きの養老保険型商品は、高い流動性の提供、受取額のボラティリティの管理、長生きリスクのヘッジに関して同じ方向を目指すものでした。しかし、青い線で示されるオプションのスコアは各要素に関してわずかに高く、そのため、より効率的な商品を加入者に提供しました。
ステップ2から、受取方法オプション付きの養老保険型商品は、プラン加入者の大多数に恩恵をもたらすことが分かります。最後にステップ3では、仮想上、リタイアメント・インカム・ソリューションのカテゴリー内で最も効率的な商品を特定することが可能になるのです。
補足：調査手法
この調査で利用した手法には、理論的な経済的トレードオフ分析、モンテカルロ・シミュレーションに基づく定量的投資分析、古典的な定量的マーケティング調査手法が含まれます。
主な評価指標
加入者の採用について：
- 退職後インカム・ソリューションに対するアプローチのカバレッジ・レシオ：退職後のインカム・ソリューションとしてアプローチの少なくとも1つの商品を採用するプラン加入者の割合。
- 商品数：各アプローチにおける退職後インカム商品の数。
- 異なるアプローチにおける同一商品の採用率：異なるアプローチで提供されている同一商品を採用するプラン加入者の割合。
- 相対重要性スコア：各要素が比例して回答者の選択に与えた影響。 例えば、図表6において、男性と女性は平均して長生きリスクのヘッジを他の要素より重視しています。しかし、予想外の残高枯渇については異なり、男性より女性の方が重視しました。重要性スコアは相対的な尺度であるため、5つの要素すべてによる影響の合計は100%に標準化され、結果は割合で表示されています。
効率性について：
- 5つの要素に関する指標セット。
- 指標セットは基本セット（図表1に例示）から各要素に関して複数の指標があるより包括的なセットまで様々です。
- 5つの要素すべてが総合的に評価され、より効率的な定義に基づいて効率性が判断されます。
追加ディスクロージャー
モンテカルロ・シミュレーションは将来の不確実性をモデル化します。平均結果を生成するツールとは異なり、モンテカルロ・シミュレーションによる分析は、確率に基づく結果の範囲を創出することで、将来の不確実性を取り入れています。
重大な想定には、以下が含まれます。
- 異なる市場環境下での仮想商品のパフォーマンスを評価するため、分析には複数の資本市場前提を使用しています。
重大な制限には、以下が含まれます。 - この分析は前提に基づいており、こうした前提から生じる可能性のある幅広いシナリオを創出するリターン・シナリオと組み合わせます。最善を尽くしているものの、前提やモデルが将来のリターンを正確に予想する保証はありません。こうした分析結果は近似値とみなし、これを使う場合は誤差をある程度許容すべきであり、結果の正確性に過度に依存しないことが重要です。
- シミュレーションを利用する際には、裏付けとなる要因の初期値を含むインプット・パラメータの変化が一見小幅であっても、結果に重大な影響を及ぼす可能性があり、（単に時間の経過とともに）繰り返し利用することにより、結果のばらつきが大きい可能性があることを念頭に置く必要があります。
- 極端な市場の動きはモデルで想定される以上に頻繁に起きる可能性があります。
- 市場危機は資産クラスが横並びのパフォーマンスとなり、予想されるリターンの前提の正確性を低下させ、分析では捕捉されなかった形で（多くの異なる資産クラスを使うことの）分散効果が消失する可能性があります。この結果、投資家が実際に経験するリターンは我々の分析における予想よりボラティリティが大きくなる可能性があります。
- リスク、リターン、「強気」相場と「弱気」相場の期間など資産クラスのダイナミクスは、モデル化したシナリオのものとは異なる可能性があります。
- この分析はすべての資産クラスを対象にしているわけではありません。他の資産クラスはこの分析で使用される資産クラスと近似する場合またはこれより優れている場合もあります。
- 税金、手数料、取引コストは考慮されていません。
- この分析でモデル化するのは投資商品ではなく資産クラスです。この結果、投資商品の広範な資産配分がモデル化したものと近似していても、特定の投資商品における投資家の実際の経験は、シミュレーションによる予想レンジと異なる可能性があります。こうした乖離の理由としては、投資商品の運用会社によるアクティブ運用などが含まれますが、これに限定されません。特定の運用商品主導のアクティブ運用、つまりこの分析でモデル化した幅広い資産クラスとは異なる個別銘柄のポートフォリオの選択は、リターンがこの分析の予想レンジから乖離する投資商品につながる可能性があります。
モデル化の前提:
- この分析に使われる主な資産クラスは株式と債券です。効果的に分散されたポートフォリオは理論上、株式、債券、不動産、海外投資、コモディティ、貴金属、通貨などあらゆる投資可能な資産クラスが含まれます。投資家がこれらの資産クラスをすべて保有している可能性は低いことから、長期投資家に最適と思われるものを選定しました。
- この分析には10,000のシナリオが含まれます。取り崩しは各年初めに行われます。
- 重要: 様々な投資結果の確率に関するティー・ロウ・プライスの予測や他の情報は本質的に仮想的なもので、実際の投資結果を反映したものではなく、将来の結果を保証するものでもありません。シミュレーションは仮説に基づいています。予想またはシミュレーションされた結果が達成もしくは維持される保証はありません。図表は起こり得る結果の範囲を示しています。実際の結果は使用の都度、時間の経過と共に変わり、シミュレーションされたシナリオと異なる可能性があります。潜在的な損失もしくは利益がシミュレーションで示されたものより大きくなる可能性がある点にご留意ください。
- これらの結果は予測ではなく、合理的な推計に基づく数値です。
重要情報
当資料は、ティー・ロウ・プライス・アソシエイツ・インクおよびその関係会社が情報提供等の目的で作成したものを、ティー・ロウ・プライス・ジャパン株式会社が翻訳したものであり、特定の運用商品を勧誘するものではありません。また、金融商品取引法に基づく開示書類ではありません。当資料における見解等は資料作成時点のものであり、将来事前の連絡なしに変更されることがあります。当資料はティー・ロウ・プライスの書面による同意のない限り他に転載することはできません。
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