Monte Carlo-simulatie: hoe groot is de kans dat je geld het volhoudt?
De 4%-regel geeft één uitkomst, maar de beurs is grillig. Een Monte Carlo-simulatie laat duizenden mogelijke toekomsten zien en geeft je een slaagkans.
De 4%-regel rekent met een vast, gemiddeld rendement. Handig om mee te beginnen, maar de werkelijkheid is grilliger: het ene jaar +20%, het volgende -15%. En juist die volgorde bepaalt of je vermogen het volhoudt. Daarvoor bestaat de Monte Carlo-simulatie.
Wat een Monte Carlo-simulatie doet
In plaats van één toekomst door te rekenen, simuleert hij er duizenden. Elk jaar krijgt een willekeurig rendement uit een realistische bandbreedte, en dat herhaalt zich voor je hele pensioenperiode — duizenden keren. Daarna tel je in hoeveel van die scenario's je vermogen tot het einde meeging. Het resultaat is geen euro-bedrag, maar een slaagkans: bijvoorbeeld “in 92% van de gesimuleerde toekomsten ging het geld mee”. Bereken jouw slaagkans in de Monte Carlo-simulatie.
Waarom dit waardevoller is dan één gemiddelde
Twee plannen met hetzelfde gemiddelde rendement kunnen totaal verschillend aflopen. Komt er een crash vlak na je pensioen, dan neem je geld op uit een gekrompen pot en herstelt die nooit meer helemaal — het beruchte sequence-of-returns risk. Een Monte Carlo-simulatie maakt dat risico zichtbaar, terwijl een enkel gemiddelde het verbergt.
Hoe lees je de uitkomst?
- 95%+ slaagkans: ruim opgezet plan, je hebt marge.
- 85–95%: degelijk, mits je bereid bent in slechte jaren wat minder uit te geven.
- Onder de 80%: aan de krappe kant. Overweeg langer doorwerken, een lager opnamepercentage of een grotere buffer.
Een slaagkans van 100% bestaat niet — de toekomst is onzeker. Het doel is een plan dat ook in de mindere scenario's overeind blijft.
Onthoud wel: ook een simulatie is een model met aannames. Het maakt risico inzichtelijk, het voorspelt de toekomst niet. Onze tool rekent bovendien de Box 3-belasting mee, omdat die je netto opname in Nederland drukt.