数据来源

FIRE Lab 模拟的可信度取决于背后的历史数据。本页记录模拟器使用的每个数据集、近年数据的扩展方式,以及解读结果时应当牢记的已知局限。

JST 宏观历史数据库(16 国,1871–2020)

主数据集是 Jordà-Schularick-Taylor 宏观历史数据库(第 6 版),一个覆盖 18 个发达经济体的学术面板,包含股票全收益、政府债券收益、短期票据、CPI 通胀、房价和汇率的年度数据。FIRE Lab 使用其中收益历史足够完整的 16 个国家,起点为 1871 年。市场历史预设默认从 1900 年开始,因为那是 16 国数据全部齐备的最早年份(瑞士、西班牙、荷兰的数据自 1900 年起)。

JST 是长期跨国收益数据的标准学术来源,著名的《万物回报率》研究即基于该数据库。所有收益在模拟前均转换为实际(通胀调整后)本币口径。

该数据库由原作者(Jordà、Schularick、Taylor 等)以 CC BY-NC-SA 4.0 许可发布。

2021–2025 扩展(非官方)

官方 JST 数据止于 2020 年。FIRE Lab 用公开来源将每个国家扩展至 2025 年:股票收益来自 Yahoo Finance 的各国全收益指数(按年均价定价以匹配 JST 口径),CPI 来自 IMF《世界经济展望》,债券收益由 OECD 长期利率重构。

扩展尽可能贴近 JST 方法论——包括股票年均价定价和欧元区遗留货币处理——并与重叠期的官方数据交叉验证。但它仍是非官方数据:请把最近五年视为尽力而为的估计,而非经过整理的学术数据。

美国数据集(Bogleheads / Simba,1871–2025)

纯美国模式使用 Bogleheads 社区 Simba 回测表格整理的美国长期市场数据:S&P 500 全收益及 1957 年前的前身指数(最终源自 Shiller 的 1871 年起序列)、1970 年起的 MSCI EAFE 国际股票,以及美国 10 年期国债收益。

该数据集反映的是过去 150 年最成功的主要股票市场。因此纯美国数据的结果是乐观基准;全球池化模式才是更保守的规划基线。

1970 年前国际数据回填

带国际回填的美国数据集变体,将 1970 年前的国际股票列(原表中是美国占位数据)替换为由 JST 推导的 GDP 加权非美股票序列,恢复了早期历史中真实的美/非美分散结构。JST 单国收益已与对应 MSCI 指数交叉验证(年化差异约 0.3 个百分点以内)。

数据处理与采样

所有模拟基于实际收益。多国模拟以等概率(1/N)从 16 国中逐块抽样——不做 GDP 加权——敏感性分析表明不同加权方案下安全提取率差异小于 0.1 个百分点。

Block Bootstrap 抽取 5–15 年(均匀分布)的连续区块,同国环形回绕,保留多年动量与波动聚集。详见方法论页。

已知局限

幸存者与选择偏差:这 16 个国家是 150 年间始终可投资的经济体。永久关闭的市场(1917 年的俄罗斯、1949 年的中国)不在其中,这使所有长期数据集都偏乐观。

房价指数基于评估价且被平滑,低估了真实波动;它们为买房租房工具提供输入,但不作为可投资资产进入组合模拟。

历史收益不保证未来表现。税收、国际投资者的汇率风险、以及基金费率之外的交易摩擦均未建模。


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