モンテカルロシミュレーション（Monte Carlo Simulation） とは、乱数を使って将来起こりうる多数のシナリオを生成し、確率的な分析を行う手法です。
モンテカルロシミュレーションの仕組み
1. 期待リターンとリスク（標準偏差）を設定
2. 乱数を使って毎年のリターンをランダム生成
3. 資産推移をシミュレーション
4. 上記を数千〜数万回繰り返す
5. 結果の分布から確率を分析
資産運用での活用例
| 活用場面 |
分析内容 |
| 老後資金計画 |
資金が枯渇する確率 |
| FIRE計画 |
目標金額到達確率 |
| 取り崩し戦略 |
資産が持続する確率 |
| リスク分析 |
最悪シナリオの把握 |
シミュレーション結果の見方
| パーセンタイル |
意味 |
| 5%タイル |
最悪に近いシナリオ（95%はこれより良い） |
| 25%タイル |
悲観的シナリオ |
| 50%タイル |
中央値（最も起こりやすい） |
| 75%タイル |
楽観的シナリオ |
| 95%タイル |
最良に近いシナリオ |
具体例：老後資金シミュレーション
初期資産: 3,000万円
期待リターン: 5%
リスク: 15%
年間取り崩し: 150万円
期間: 30年
シミュレーション結果（1万回）:
- 資金が枯渇する確率: 12%
- 30年後の資産中央値: 2,800万円
メリットと限界
| メリット |
限界 |
| 不確実性を数値化できる |
前提条件に依存 |
| 多様なシナリオを検討 |
過去データが将来を保証しない |
| 確率的な意思決定が可能 |
極端な事象を過小評価しがち |
注意点
- 入力するリターンとリスクの設定が重要
- シミュレーション回数は十分に（1万回以上推奨）
- 結果は確率であり、確定ではない
- 相関関係の設定も結果に影響
Welvioでの活用
Welvioで管理するポートフォリオの期待リターンとリスクを把握し、将来の資産推移シミュレーションの参考にできます。