A Little Help: The Impact of On-Line Calculators and Financial Advisors on Setting Adequate Retirement-Savings Targets: Evidence from the 2013 Retirement Confidence Survey
Notice bibliographique
Résumé
For nearly a quarter century, the Retirement Confidence Survey (RCS) has garnered a sense of American worker and retiree confidence about their financial prospects in retirement. This paper presents an analysis of the retirement savings targets set by individual respondents to the 2013 RCS, coupled with the EBRI Retirement Security Projection Model® (RSPM), and provides an assessment of how various household behaviors/beliefs are associated with the adequacy of retirement savings targets, as indicated by the modified Retirement Readiness Rating® (RRR) values. It finds that both the use of on-line calculators and seeking the advice of financial advisors result in estimated savings targets that not only increase the estimated probability of retirement income adequacy, but also result in double-digit percentage-point increases for many of the groups when analyzed by relative income quartiles and family/gender combinations. Those using an on-line calculator or asking a financial advisor appear to set more adequate savings targets, as measured by the probability of not running short of money in retirement. Those in the lowest-income quartile show a 9.1-12.6 percentage point improvement (depending on family/gender) in the probability of not running short of money in retirement if a financial advisor has been asked, and a 14.6-18.2 percentage point increase if an on-line calculator is used. On the other hand, those who “guessed” at those targets tended to underestimate their savings needs, as did the subset in this sampling that were somewhat or very confident in their prospects. The PDF for the above title, published in the March 2013 issue of EBRI Notes, also contains the fulltext of another March 2013 EBRI Notes article abstracted on SSRN: “’Post’ Script: What’s Next for Employment-Based Health Benefits?”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».