Roth IRA Beregner
Estimér hurtigt din Roth IRA-vækst og skattefordele med vores gratis online beregner. Ideel til investorer og pensionister.

Tjek det selv
Om dette værktøj
Vores Roth IRA Beregner tilbyder en enkel måde at forudsige din fremtidige pension baseret på nuværende bidrag, vækstrater og skatteforhold. Indtast blot dit årlige bidrag, investeringsperioden og det forventede årlige afkast for at se potentielle saldoer ved pensionering. Hjælp dig med at forstå fordelene ved skattefri vækst og planlægge for optimal opsparing.
Designet for privatpersoner, finansielle fagfolk og undervisere, viser beregneren tydelige visuelle resultater og detaljerede opdelinger af projicerede saldoer, estimerede skattebesparelser og bidragsgrænser. Uanset om du planlægger tidlig pension, optimerer dine nuværende bidrag eller rådgiver klienter, gør dette værktøj komplekse udregninger enkle og tilgængelige.
Yderligere funktioner inkluderer scenarievurderinger, resultat-eksport og tilpassede parametre for skræddersyet planlægning. Det følger IRS-regler for bidrag, og kan tilpasses andre regioner med relevante skatteregler. Brug dette værktøj for at træffe smarte pensionsbeslutninger med tillid og klarhed.
Sådan bruges
1. Angiv dit årlige bidrag.
2. Sæt din investeringsperiode i år.
3. Indtast dit forventede årlige rente.
4. (Valgfrit) Angiv din aktuelle skattesats.
5. Klik på ‘Beregn’ for at se dit estimerede pensionsparingsbeløb og skattefordele.

Ofte stillede spørgsmål / yderligere ressourcer
Find hurtige svar
Hvad er en Roth IRA?
Hvordan estimerer kalkulatoren fremtidig værdi?
Tages bidragsgrænser i betragtning?
Kan jeg sammenligne forskellige scenarier?
Er dette værktøj egnet til andre lande?
Brugeranmeldelser
Se hvad andre siger
Udforsk relaterede værktøjer
Flere løsninger til dine behov
LZW Regner
Kode og decode data hurtigt med vores gratis online LZW-regner, egnet til udviklere, studerende og data-professionelle.
LZ77-kompressor
Et gratis onlineværktøj til simulering og analyse af LZ77-kompression, der hjælper udviklere og studerende med at forstå mønstergenkendelse og effektivitet i datakodning.
Din feedback betyder noget
Hjælp os med at forbedre