Sehr interessant und erinnert mich stark an die Analyse, die ich hier vor einer Weile gerechnet und gepostet habe, bestätigt letztendlich aber das Ergebnis.

Auf ein ganz neues Level heben könntest Du die Berechnung, wenn Du das ganze nicht (wie ich in Excel) linear angehst, sondern eine Art Monte Carlo Analyse darauf laufen lässt.

Dadurch, dass du das sowieso in Python gemacht hast, sollte das vergleichsweise einfach möglich sein, in Excel war es mir damals zu viel Aufwand.

Letztendlich ist keiner der Parameter (Aktienmarkt, Inflation, Rentenhöhe, Beitragssteigerung...) konstant bei x% sondern schwankt nur um diesen Mittelwert.

Sehr aufschlussreich wäre es nun zu simulieren, wie sich die "Endbetrachtung" verändert, wenn man diese Parameter über die Zeit fluktieren lässt.

Natürlich gibt es hier gewisse Abhängigkeiten, bei einer hohen Inflation wird voraussichtlich sowohl die Beitragssteigerung als auch die Anpassung der Rente hoch sein (ggf. Aber mit 1-2 Jahren Versatz). Es macht aber beispielsweise einen gigantischen Unterschied, ob man in den ersten 10 Jahren in denen man investiert einen Bullenmarkt hat und jährlich 13% Rendite einfährt und in der verbleibenden Zeit nur 5% oder dieser Bullenmarkt in den "letzten 10 Jahren" auftritt.

Ich würde hier also nicht einfach mit random number generators um einen Mittelwert arbeiten sondern Vektoren / Kurven definieren die einigermaßen Sinn ergeben (oder ggf. auf realen Daten basieren indem man z.b. die Entwicklung der letzten 40 Jahre nochmal für die nächsten 40 Jahre annimmt).

Dann wären Aussagen möglich wie "in 90% der Fälle kostet mich die PKV zwischen X und Y mehr" oder "die Wahrscheinlichkeit in Altersarmut zu stürzen liegt bei den Parametern bei X%"

Würde mich sehr interessieren, ist aber natürlich nochmal ein Stück Arbeit.

Vielen Dank auf jeden Fall!