1 ਕਰੋੜ ਰੁਪਏ ਦਾ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਕੋਰਪਸ: ਸੁਪਨਾ ਜਾਂ ਹਕੀਕਤ? ਜਾਣੋ ਕੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਇਹ ਰਿਪੋਰਟ!

PERSONAL-FINANCE
Whalesbook Logo
AuthorAnkit Solanki|Published at:
1 ਕਰੋੜ ਰੁਪਏ ਦਾ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਕੋਰਪਸ: ਸੁਪਨਾ ਜਾਂ ਹਕੀਕਤ? ਜਾਣੋ ਕੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਇਹ ਰਿਪੋਰਟ!
Overview

Omniscience Capital ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਨੇ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਪਲਾਨਿੰਗ ਬਾਰੇ ਕਈ ਵੱਡੇ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਰਿਪੋਰਟ 'ScientificPay' ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਸਟਰੈਟੇਜੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੈਸਾ ਇਕੁਇਟੀ (Equity) ਵਿੱਚ ਲਗਾ ਕੇ 40 ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ 1 ਕਰੋੜ ਰੁਪਏ ਦਾ ਕੋਰਪਸ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਗੱਲ ਕਹੀ ਗਈ ਹੈ। ਪਰ, ਭਾਰਤ ਦੇ ਮੱਧ ਵਰਗ ਲਈ ਇੰਨਾ ਵੱਡਾ ਕੋਰਪਸ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਹੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕੁਇਟੀ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਗਿਰਾਵਟਾਂ (Market Downturns) ਦਾ ਵੱਡਾ ਖਤਰਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੇਵਿੰਗਜ਼ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

1 ਕਰੋੜ ਰੁਪਏ ਦਾ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਕੋਰਪਸ: ਹਕੀਕਤ ਕੀ ਹੈ?

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਵਿੱਤੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ 1 ਕਰੋੜ ਰੁਪਏ ਦਾ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਕੋਰਪਸ ਇੱਕ ਆਮ ਮਾਪਦੰਡ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਹੁਣ ਕਾਫੀ ਨਹੀਂ ਜਾਪਦਾ। Omniscience Capital ਦੀ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਰਿਪੋਰਟ ਇਸ ਮੂਲ ਧਾਰਨਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਦੇ ਮੱਧ ਵਰਗੀ ਤਨਖਾਹਦਾਰ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਰਕਮ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨਾ ਕਈ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਨਾਲ ਹੀ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਨਫਲੇਸ਼ਨ (Inflation) ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, 30-40 ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਲਈ ₹5 ਕਰੋੜ ਤੋਂ ₹10 ਕਰੋੜ ਤੱਕ ਦਾ ਕੋਰਪਸ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਚੋਣਵੇਂ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਹੀ ਲਾਗੂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਲੰਬੀ ਉਮਰ ਦੇ ਜੋਖਮ (Longevity Risk) ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹਨ।

'ScientificPay' ਸਟਰੈਟੇਜੀ: ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ

ਰਿਪੋਰਟ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਈ ਗਈ "ScientificPay" ਰਣਨੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਆਮਦਨ ਲਈ 75% ਇਕੁਇਟੀ (Equity) ਅਤੇ 25% ਡੈਟ (Debt) ਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਇਹ ਇਨਫਲੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਛਾੜਨ ਦਾ ਇੱਕ ਗਣਿਤਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਭਾਰਤੀ ਇਕੁਇਟੀ ਮਾਰਕੀਟ ਨੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਰਿਟਰਨ ਦਿੱਤੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਾਫੀ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ (Volatility) ਵੀ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪਰ, ਰਿਟਾਇਰ ਹੋ ਚੁੱਕੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਜੋ ਇਸ ਪੈਸੇ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਗੁਜ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਉੱਚ ਇਕੁਇਟੀ ਅਲਾਟਮੈਂਟ 'ਸੀਕਵੈਂਸ-ਆਫ-ਰਿਟਰਨ ਰਿਸਕ' (SoRR) ਨੂੰ ਵਧਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। SoRR ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਗਿਰਾਵਟਾਂ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਔਸਤ ਰਿਟਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਹੀ ਕਿਉਂ ਨਾ ਰਹੇ। ਲਗਾਤਾਰ ਆਮਦਨ ਲਈ ਇਕੁਇਟੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਰਿਟਾਇਰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ 'ਤੇ ਸੰਪਤੀ ਵੇਚਣ ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਿੱਤੀ ਸਥਿਰਤਾ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਦਾ ਬਦਲਦਾ ਚਿਹਰਾ

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਉਮਰ 70 ਸਾਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਫੰਡ ਨੂੰ ਹੁਣ 30-40 ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲਗਭਗ 5% ਦੀ ਸਾਲਾਨਾ ਇਨਫਲੇਸ਼ਨ ਖਰੀਦ ਸ਼ਕਤੀ (Purchasing Power) ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਘਟਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਮਿਊਚਲ ਫੰਡਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, SEBI ਨੇ 'ਸੋਲਿਊਸ਼ਨ-ਓਰੀਐਂਟਿਡ' ਫੰਡ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਫੰਡ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ, ਅਤੇ ਹੁਣ 'ਲਾਈਫ ਸਾਈਕਲ ਫੰਡ' (Life Cycle Funds) 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਉਮਰ ਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਢੁੱਕਵਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਲੰਬੀ ਉਮਰ ਦਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਫ਼ਰ

'ScientificPay' ਵਰਗੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਜੋ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਨਜ਼ਰੀਆ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਕੁਝ ਅਹਿਮ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਚਿੰਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ ਕਿ ਔਸਤ ਭਾਰਤੀ ਪਰਿਵਾਰ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਕੋਰਪਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਕਈ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, ਆਪਣਾ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਆਲ੍ਹਣਾ (Nest Egg) ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲੰਬੀ ਉਮਰ ਲਈ ਪੂੰਜੀ ਬਚਾਉਣ ਅਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਆਮਦਨ ਕਮਾਉਣ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮੌਲਿਕ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਹੈ। ਉੱਚ ਇਕੁਇਟੀ ਵਾਲਾ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ, ਵਾਧੇ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਅਸਥਿਰ (Volatile) ਹੈ। ਰਿਟਾਇਰਮੈਂਟ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਜਿਸ ਨੂੰ 'ਨਾਜ਼ੁਕ ਦਹਾਕਾ' (Fragile Decade) ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਰਕੀਟ ਗਿਰਾਵਟ ਵਿੱਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਬਾਹਕੁਨ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਪੈਸੇ ਕਢਵਾਉਣੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਣ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਨੌਜਵਾਨ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਚੱਕਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਠੀਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਆਮਦਨ ਕਢਵਾਉਣ ਵਾਲੇ ਰਿਟਾਇਰ ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਨਿਰੰਤਰ ਯੋਗਦਾਨ ਅਤੇ ਤਨਖਾਹ ਵਾਧੇ ਦਾ ਬਫਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। 40 ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਆਕਰਸ਼ਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਤੋਂ ਲਗਾਤਾਰ ਆਮਦਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਬਹੁਤ ਜੋਖਮ ਭਰੀ ਹੈ।

Disclaimer:This content is for educational and informational purposes only and does not constitute investment, financial, or trading advice, nor a recommendation to buy or sell any securities. Readers should consult a SEBI-registered advisor before making investment decisions, as markets involve risk and past performance does not guarantee future results. The publisher and authors accept no liability for any losses. Some content may be AI-generated and may contain errors; accuracy and completeness are not guaranteed. Views expressed do not reflect the publication’s editorial stance.