هل من الضروري شراء سيارة مقابل 750 ألف روبل ، على الرغم من أنك تقود 18 مرة في الشهر ، أم أنه من الأرخص استخدام سيارة أجرة؟ إذا كنت تعمل في المقعد الخلفي أو تستمع إلى الموسيقى - كيف يغير ذلك التقييم؟ ما هي أفضل طريقة لشراء شقة - ما هي النقطة المثلى لإنهاء الادخار على وديعة وتسديد دفعة أولى على قرض عقاري؟ أو حتى سؤال تافه: هل من المربح إيداع أموال بنسبة 6٪ برسملة شهرية أم 6,2٪ برسملة سنوية؟ معظم الناس لا يحاولون حتى إجراء مثل هذه الحسابات ولا يريدون حتى جمع معلومات مفصلة عن أموالهم. بدلاً من الحسابات ، ترتبط المشاعر والعواطف. أو يقومون ببعض التقديرات الضيقة ، على سبيل المثال ، يحسبون التكلفة السنوية لامتلاك سيارة بالتفصيل ، في حين أن كل هذه النفقات قد تكون 5٪ فقط من إجمالي النفقات (ولا يتم حساب الإنفاق على جوانب أخرى من الحياة). يخضع الدماغ البشري للتشوهات المعرفية. على سبيل المثال ، من الصعب الإقلاع ، على الرغم من عدم السداد ، عن عمل تم فيه استثمار الكثير من الوقت والمال. عادة ما يكون الناس مفرطين في التفاؤل ويقللون من شأن المخاطر ، وكذلك يمكن اقتراحها بسهولة ويمكنهم شراء حلية باهظة الثمن أو الاستثمار في هرم مالي.
بالطبع ، في حالة البنك ، لا يعمل التقييم العاطفي. لذلك ، أود أن أتحدث أولاً عن كيفية قيام الفرد العادي بتقييم المال (بمن فيهم أنا) ، وكيف يقوم البنك بذلك. أدناه ، سيكون هناك بعض البرامج التعليمية المالية والكثير حول تحليلات البيانات في سبيربنك للبنك بأكمله.
يتم تقديم الاستنتاجات التي تم الحصول عليها كمثال فقط ولا يمكن اعتبارها توصيات للمستثمرين من القطاع الخاص ، لأنها لا تأخذ في الاعتبار العديد من العوامل التي تظل خارج نطاق هذه المقالة.
على سبيل المثال ، أي حدث "البجعة السوداء" في الاقتصاد الكلي ، في حوكمة الشركات في أي شركة ، وما إلى ذلك ، يمكن أن يؤدي إلى تغييرات جذرية.
لنفترض أنك سددت بالفعل قرضك العقاري وأن لديك مدخرات. قد تكون هذه المقالة مفيدة لك إذا كنت:
- لا يهم مقدار الممتلكات التي تراكمت لديك وكيفية تتبعها
- تتساءل كيف تجعل عقارك تجلب لك دخلاً إضافيًا
- أريد أن أفهم أفضل الطرق لاستثمار الأموال: العقارات أو الودائع أو الأسهم
- من الغريب ما سينصح به تحليل بيانات سبيربنك بشأن هذه المسألة
غالبًا ما يتخذ الناس قرارات مالية بدون معلومات كاملة عن ديناميكيات دخلهم ونفقاتهم ، دون تقييم لقيمة ممتلكاتهم الخاصة ، دون مراعاة التضخم ، وما إلى ذلك في حساباتهم.
في بعض الأحيان يرتكب الناس أخطاء ، مثل أخذ قرض معتقدين أنه يمكنهم سداده ثم الفشل. في الوقت نفسه ، غالبًا ما تكون الإجابة عن السؤال المتعلق بما إذا كان الشخص قادرًا على خدمة القرض معروفة مسبقًا. تحتاج فقط إلى معرفة مقدار ما تكسبه ، ومقدار ما تنفقه ، وما هي ديناميات التغييرات في هذه المؤشرات.
أو ، على سبيل المثال ، يتلقى الشخص نوعًا من الراتب في العمل ، ويتم زيادته بشكل دوري ، وتقديمه كتقييم للجدارة. لكن في الواقع ، مقارنة بالتضخم ، قد تنخفض أرباح هذا الشخص ، وقد لا يدرك ذلك إذا لم يحتفظ بسجلات الدخل.
لا يستطيع بعض الأشخاص تقييم الخيار الأكثر ربحية في وضعهم الحالي: استئجار شقة أو الحصول على رهن عقاري بمعدّل كذا وكذا.
وبدلاً من حساب التكاليف في هذه الحالة وتلك ، يتم تحقيق الدخل بطريقة ما من المؤشرات غير المالية في الحسابات ("أقدر فائدة تسجيل موسكو في M روبل شهريًا ، أقدر راحة العيش في شقة مستأجرة بالقرب من العمل في N روبل شهريًا ") ، يركض الناس إلى الإنترنت للمناقشة مع المحاورين الذين قد يكون لديهم وضع مالي مختلف وأولويات أخرى في تقييم المؤشرات غير المالية.
أنا مع التخطيط المالي المسؤول. بادئ ذي بدء ، يُقترح جمع البيانات التالية عن وضعك المالي:
- محاسبة وتقييم جميع الممتلكات المتاحة
- المحاسبة عن الدخل والمصروفات ، وكذلك الفرق بين الدخل والمصروفات ، أي ديناميات تراكم الممتلكات
محاسبة وتقييم جميع الممتلكات المتاحة
بادئ ذي بدء ، هذه صورة ربما تسيء تفسير الوضع المالي للأشخاص. تُظهر الصورة فقط المكونات النقدية للممتلكات التي يمتلكها الأشخاص الذين تم تصويرهم. في الواقع ، بعد كل شيء ، من المحتمل أن يكون لدى الأشخاص الذين يقدمون الصدقات بعض الممتلكات إلى جانب القروض ، ونتيجة لذلك يكون رصيد أموالهم سالبًا ، لكن القيمة الإجمالية لممتلكاتهم لا تزال أكبر من قيمة المتسول.
قم بتقييم ما لديك:
- عقار
- الأرض
- نقل
- الودائع المصرفية
- التزامات الائتمان (مع ناقص)
- الاستثمارات (الأسهم ، السندات ، ...)
- تكلفة الأعمال الخاصة
- ممتلكات أخرى
من بين الممتلكات ، يمكن للمرء ملاحظة حصة سائلة ، والتي يمكن سحبها بسرعة وتحويلها إلى أشكال أخرى. على سبيل المثال ، يمكن تصنيف حصة في شقة تمتلكها مع أقاربك الذين يعيشون فيها على أنها ملكية غير سائلة. يمكن أيضًا اعتبار الاستثمارات طويلة الأجل في الودائع أو الأسهم التي لا يمكن سحبها دون خسارة غير سائلة. في المقابل ، يمكن تصنيف العقارات التي تمتلكها ولكن لا تعيش فيها ، والمركبات ، والودائع قصيرة الأجل والقابلة للإلغاء على أنها ممتلكات سائلة. على سبيل المثال ، إذا كنت بحاجة إلى المال للعلاج العاجل ، فإن فوائد بعض الأدوات تقارب الصفر ، وبالتالي فإن حصة السيولة تكون أكثر قيمة.
علاوة على ذلك ، من بين الممتلكات يمكن تمييزها بأنها غير مربحة ومربحة. على سبيل المثال ، يمكن اعتبار العقارات غير المؤجرة ، وكذلك المركبات ، غير مربحة. والعقارات المؤجرة والودائع والأسهم المستثمرة بمعدل يزيد عن التضخم هي ممتلكات مربحة.
ستحصل ، على سبيل المثال ، على مثل هذه الصورة (يتم إنشاء البيانات بشكل عشوائي):
بالنسبة لكثير من الناس ، تبدو هذه الصورة منحرفة للغاية. على سبيل المثال ، يمكن للجدة الفقيرة أن تعيش في شقة باهظة الثمن في موسكو لا تحقق ربحًا ، بينما تعيش جنبًا إلى جنب من المعاش التقاعدي إلى المعاش التقاعدي ، ولا تفكر في إعادة هيكلة ممتلكاتها. سيكون من الحكمة لها أن تتبادل الشقق مع حفيدها مقابل أجر. على العكس من ذلك ، قد ينغمس المستثمر في الاستثمار في الأسهم بحيث لا يمتلك أنواعًا أخرى من الأصول في يوم ممطر ، الأمر الذي قد يكون محفوفًا بالمخاطر. يمكنك رسم مثل هذه الصورة لممتلكاتك والتساؤل عما إذا كان من الحكمة تحويل العقار بطريقة أكثر ربحية.
محاسبة الدخل والمصروفات وديناميات تراكم الممتلكات
يُقترح أن تسجل دخلك ونفقاتك إلكترونيًا بانتظام. في عصر الخدمات المصرفية عبر الإنترنت ، لا يتطلب الأمر الكثير من الجهد. في الوقت نفسه ، يمكن تقسيم الدخل والنفقات إلى فئات. علاوة على ذلك ، عند تجميعها حسب السنوات ، يمكن للمرء استخلاص استنتاجات حول ديناميكياتها. من المهم أن تأخذ في الاعتبار التضخم من أجل الحصول على فكرة عما تبدو عليه المبالغ للسنوات الماضية بأسعار اليوم. لكل فرد سلة المستهلك الخاصة به. ارتفاع أسعار البنزين والمواد الغذائية بمعدلات مختلفة. لكن حساب التضخم الشخصي صعب للغاية. لذلك ، مع وجود بعض الأخطاء ، من الممكن استخدام بيانات معدل التضخم الرسمي.
تتوفر بيانات التضخم الشهرية من العديد من المصادر المفتوحة ، بما في ذلك تلك التي تم تحميلها على بحيرة بيانات سبيربنك.
مثال على تصور ديناميكيات الدخل والنفقات (يتم إنشاء البيانات بشكل عشوائي ، وديناميات التضخم حقيقية):
بوجود مثل هذه الصورة الكاملة ، يمكنك استخلاص استنتاجات حول النمو / الانخفاض الحقيقي في الدخل والنمو الحقيقي / الانخفاض في المدخرات ، وتحليل ديناميكيات النفقات حسب الفئة واتخاذ قرارات مالية مستنيرة.
أي طريقة لاستثمار الأموال النقدية المجانية تتفوق على التضخم وتجلب الدخل الأكثر سلبية؟
تحتوي بحيرة بيانات سبيربنك على بيانات قيمة حول هذا الموضوع:
- ديناميات تكلفة المتر المربع في موسكو
- قاعدة بيانات لعروض بيع وتأجير العقارات في ضواحي موسكو وموسكو
- ديناميات متوسط سعر الفائدة السنوي على الودائع
- ديناميات التضخم الروبل
- ديناميكيات مؤشر إجمالي العائد الإجمالي لبورصة موسكو (MCFTR)
- أسعار الأسهم في بورصة موسكو وبيانات عن توزيعات الأرباح المدفوعة
ستسمح لنا هذه البيانات بمقارنة عوائد ومخاطر الاستثمار في تأجير العقارات والودائع المصرفية وسوق الأسهم. دعونا لا ننسى عامل التضخم.
يجب أن أقول على الفور أننا في هذا المنشور نشارك حصريًا في تحليل البيانات ولا نلجأ إلى استخدام أي نظريات اقتصادية. دعونا نرى فقط ما تقوله بياناتنا - أي طريقة للحفاظ على المدخرات وزيادتها في روسيا قد حققت أفضل النتائج في السنوات الأخيرة.
سنصف بإيجاز كيف يتم جمع وتحليل البيانات المستخدمة في هذه المقالة والبيانات الأخرى في سبيربنك. توجد طبقة من النسخ المتماثلة المصدر مخزنة في تنسيق الباركيه على hadoop. يتم استخدام كل من المصادر الداخلية (مختلف AS للبنك) والمصادر الخارجية. يتم جمع النسخ المتماثلة المصدر بطرق مختلفة. هناك منتج ستورك يعتمد على شرارة ، والمنتج الثاني ، Ab Initio AIR ، يكتسب زخمًا. يتم تحميل النسخ المتماثلة المصدر إلى مجموعات hadoop مختلفة تديرها Cloudera ، ويمكن ربطها من مجموعة إلى أخرى. يتم تقسيم المجموعات بشكل أساسي من خلال مجموعات الأعمال ، وهناك أيضًا مجموعات معمل البيانات. استنادًا إلى النسخ المتماثلة المصدر ، يتم إنشاء مجموعات بيانات متنوعة متاحة لمستخدمي الأعمال وعلماء البيانات. تم استخدام تطبيقات شرارة متنوعة واستعلامات خلية وتطبيقات تحليل البيانات وتصور النتائج بتنسيق رسومات SVG لكتابة هذه المقالة.
التحليل التاريخي لسوق العقارات
يظهر التحليل أن العقارات على المدى الطويل تنمو بما يتناسب مع التضخم ، أي بالأسعار الحقيقية لا تزيد ولا تنقص. فيما يلي رسوم بيانية لديناميكيات أسعار العقارات السكنية في موسكو ، توضح البيانات الأولية المتاحة.
مخطط الأسعار بالروبل باستثناء التضخم:
مخطط الأسعار بالروبل مع مراعاة التضخم (بالأسعار الحديثة):
نرى أن السعر تقلب تاريخيًا حول 200 روبل / متر مربع. في الأسعار الحديثة وكان التقلب منخفضًا جدًا.
ما هي النسبة السنوية التي تزيد عن التضخم عن طريق الاستثمار في العقارات السكنية؟ كيف يعتمد العائد على عدد الغرف في الشقة؟ دعونا نحلل قاعدة بيانات Sberbank الخاصة بإعلانات بيع وتأجير الشقق في موسكو وضواحي موسكو.
في قاعدة البيانات الخاصة بنا ، كان هناك عدد غير قليل من المباني السكنية التي توجد بها إعلانات لبيع الشقق وإعلانات تأجير الشقق في نفس الوقت ، وعدد الغرف في الشقق المعروضة للبيع والإيجار هو نفسه. قارنا مثل هذه الحالات ، وقمنا بتجميعها حسب المنازل وعدد الغرف في الشقة. إذا كان هناك العديد من العروض في هذه المجموعة ، تم حساب متوسط السعر. إذا اختلفت مساحة الشقق المباعة والمستأجرة ، فقد تم تغيير سعر العرض نسبيًا بحيث تتوافق مناطق الشقق المقارنة. ونتيجة لذلك ، تم وضع المقترحات في الجدول الزمني. كل دائرة هي في الواقع شقة معروضة ليتم شراؤها واستئجارها في نفس الوقت. على المحور الأفقي نرى تكلفة الحصول على شقة ، وعلى المحور الرأسي - تكلفة استئجار نفس الشقة. عدد الغرف في الشقة واضح من لون الدائرة ، وكلما كبرت مساحة الشقة ، زاد نصف قطر الدائرة. مع الأخذ في الاعتبار العروض باهظة الثمن ، تحول الجدول الزمني على النحو التالي:
إذا قمت بإزالة العروض باهظة الثمن ، يمكنك رؤية الأسعار في قطاع الاقتصاد بمزيد من التفصيل:
يوضح تحليل الارتباط أن العلاقة بين تكلفة استئجار شقة وتكلفة شرائها قريبة من العلاقة الخطية.
اتضح النسبة التالية بين تكلفة الإيجار السنوي للشقة وتكلفة الحصول على شقة (دعونا لا ننسى أن التكلفة السنوية هي 12 شهريًا):
عدد الغرف:
نسبة تكلفة الإيجار السنوي للشقة إلى تكلفة اقتناء الشقة:
1 غرفة
5,11%
2 غرفة
4,80%
3 غرفة
4,94%
فقط
4,93%
الحصول على متوسط تقييم 4,93٪ سنويًا من عائد إيجار شقة يزيد عن التضخم. من المثير للاهتمام أيضًا أن الشقق الرخيصة المكونة من غرفة واحدة تكون أكثر ربحية في الإيجار. قارنا سعر العرض ، والذي في كلتا الحالتين (الإيجار والشراء) مبالغ فيه قليلاً ، لذلك لا يلزم إجراء أي تعديل. ومع ذلك ، يلزم إجراء تعديلات أخرى: تحتاج الشقق المستأجرة في بعض الأحيان إلى إصلاح تجميلي على الأقل ، ويستغرق الأمر بعض الوقت للعثور على مستأجر والشقق فارغة ، وأحيانًا لا يتم تضمين مدفوعات المرافق في سعر الإيجار جزئيًا أو كليًا ، وهناك هو أيضًا انخفاض طفيف للغاية في قيمة الشقق على مر السنين.
مع الأخذ في الاعتبار التعديلات ، من تأجير العقارات السكنية ، يمكنك الحصول على دخل يصل إلى 4,5 ٪ سنويًا (بخلاف حقيقة أن العقار نفسه لا تنخفض قيمته). إذا كان هذا العائد مثيرًا للإعجاب ، فإن Sberbank لديه العديد من العروض على DomClick.
التحليل التاريخي لأسعار الودائع
تجاوزت ودائع الروبل في روسيا على مدى السنوات القليلة الماضية معدلات التضخم إلى حد كبير. ولكن ليس بنسبة 4,5٪ ، مثل العقارات للإيجار ، ولكن ، في المتوسط ، بنسبة 2٪.
في الرسم البياني أدناه ، نرى ديناميكيات مقارنة معدلات الودائع بالتضخم.
سألاحظ هذه اللحظة التي يتفوق فيها الدخل من الودائع على التضخم إلى حد ما أقوى مما هو موضح في الرسم البياني أعلاه للأسباب التالية:
- يمكنك تثبيت السعر على الودائع المجددة في وقت مناسب لعدة أشهر مقدمًا
- تضيف الرسملة الشهرية ، وهي سمة للعديد من المساهمات المضمنة في هذه البيانات المتوسطة ، ربحًا بسبب الفائدة المركبة
- تم أخذ أسعار أعلى 10 بنوك في الاعتبار أعلاه وفقًا للمعلومات الواردة من بنك روسيا ، خارج المراكز العشرة الأولى يمكنك العثور على معدلات أعلى قليلاً
أما بالنسبة للودائع بالدولار واليورو ، فسأقول إنها تغلبت على التضخم بالدولار واليورو ، على التوالي ، أضعف من الروبل الذي يتفوق على تضخم الروبل.
التحليل التاريخي لسوق الأوراق المالية
الآن دعونا نلقي نظرة على السوق الأكثر تنوعًا وخطورة بالنسبة للأسهم الروسية. عائد الاستثمار في الأسهم غير ثابت ويمكن أن يختلف بشكل كبير. ومع ذلك ، إذا قمت بتنويع الأصول واستثمرت لفترة طويلة ، فيمكنك تتبع متوسط معدل الفائدة السنوي الذي يميز نجاح الاستثمار في محفظة الأوراق المالية.
بالنسبة للقراء البعيدين عن الموضوع ، سأقول بضع كلمات عن مؤشرات الأسهم. يوجد في روسيا مؤشر بورصة موسكو ، والذي يوضح ديناميكيات قيمة الروبل لمحفظة تتكون من أكبر 50 سهمًا روسيًا. يعتمد تكوين المؤشر وحصة أسهم كل شركة على حجم عمليات التداول وحجم الأعمال وعدد الأسهم المتداولة. يوضح الرسم البياني أدناه كيف نما مؤشر بورصة موسكو (أي محفظة متوسطة) في السنوات الأخيرة.
يحصل مالكو معظم الأسهم على توزيعات أرباح بشكل دوري يمكن إعادة استثمارها في نفس الأسهم التي تدر دخلاً. الضريبة مستحقة الدفع على توزيعات الأرباح المستلمة. لا يأخذ مؤشر بورصة موسكو في الاعتبار عائد توزيعات الأرباح.
لذلك ، سنكون أكثر اهتمامًا بمؤشر إجمالي العائد الإجمالي لبورصة موسكو (MCFTR) ، والذي يأخذ في الاعتبار أرباح الأسهم المستلمة والضريبة المخصومة من هذه الأرباح. دعنا نظهر في الرسم البياني أدناه كيف تغير هذا المؤشر في السنوات الأخيرة. بالإضافة إلى ذلك ، نأخذ بعين الاعتبار التضخم ونرى كيف نما هذا المؤشر بالأسعار الحديثة:
الرسم البياني الأخضر هو القيمة الحقيقية للمحفظة بالأسعار الحديثة ، إذا كنت تستثمر في مؤشر بورصة موسكو ، فأعد استثمار أرباح الأسهم بانتظام ودفع الضرائب.
دعونا نرى ما كان معدل نمو مؤشر MCFTR على مدى 1,2,3،11،XNUMX ،… ، XNUMX عامًا. أولئك. ماذا سيكون عائدنا إذا اشترينا أسهماً تتناسب مع هذا المؤشر وأعدنا استثمار أرباح الأسهم المتلقاة في نفس الأسهم بانتظام:
سنوات
بداية
نهاية
مكفتر
مبكر مع
أخذا بالإعتبار
infl.
مكفتر
يخدع. مع
أخذا بالإعتبار
infl.
معامل.
نمو
одовой
معامل في الرياضيات او درجة
نمو
1
30.07.2019
30.07.2020
4697,47
5095,54
1,084741
1,084741
2
30.07.2018
30.07.2020
3835,52
5095,54
1,328513
1,152612
3
30.07.2017
30.07.2020
3113,38
5095,54
1,636659
1,178472
4
30.07.2016
30.07.2020
3115,30
5095,54
1,635650
1,130896
5
30.07.2015
30.07.2020
2682,35
5095,54
1,899655
1,136933
6
30.07.2014
30.07.2020
2488,07
5095,54
2,047989
1,126907
7
30.07.2013
30.07.2020
2497,47
5095,54
2,040281
1,107239
8
30.07.2012
30.07.2020
2634,99
5095,54
1,933799
1,085929
9
30.07.2011
30.07.2020
3245,76
5095,54
1,569907
1,051390
10
30.07.2010
30.07.2020
2847,81
5095,54
1,789284
1,059907
11
30.07.2009
30.07.2020
2223,17
5095,54
2,292015
1,078318
نرى أنه بعد أن استثمرنا أي عدد من السنوات الماضية ، كنا سنحقق انتصارًا على التضخم بنسبة 5-18٪ سنويًا ، اعتمادًا على نجاح نقطة الدخول.
لنعد جدولًا إضافيًا - ليس الربحية لكل N من السنوات الماضية ، ولكن الربحية لكل فترة من فترات العام N الأخيرة:
عام
بداية
نهاية
مكفتر
مبكر مع
أخذا بالإعتبار
infl.
مكفتر
يخدع. مع
أخذا بالإعتبار
infl.
одовой
معامل في الرياضيات او درجة
نمو
1
30.07.2019
30.07.2020
4697,47
5095,54
1,084741
2
30.07.2018
30.07.2019
3835,52
4697,47
1,224728
3
30.07.2017
30.07.2018
3113,38
3835,52
1,231947
4
30.07.2016
30.07.2017
3115,30
3113,38
0,999384
5
30.07.2015
30.07.2016
2682,35
3115,30
1,161407
6
30.07.2014
30.07.2015
2488,07
2682,35
1,078085
7
30.07.2013
30.07.2014
2497,47
2488,07
0,996236
8
30.07.2012
30.07.2013
2634,99
2497,47
0,947810
9
30.07.2011
30.07.2012
3245,76
2634,99
0,811825
10
30.07.2010
30.07.2011
2847,81
3245,76
1,139739
11
30.07.2009
30.07.2010
2223,17
2847,81
1,280968
نحن نرى أنه لم تكن كل سنة ناجحة ، ولكن السنوات غير الناجحة أعقبتها سنوات ناجحة ، والتي "أصلحت كل شيء".
الآن ، من أجل فهم أفضل ، دعنا نستخلص من هذا المؤشر وننظر إلى مثال سهم معين ، ماذا ستكون النتيجة إذا استثمرت في هذا السهم قبل 15 عامًا ، وأعدت استثمار أرباح الأسهم ودفعت الضرائب. دعونا نرى النتيجة مع الأخذ بعين الاعتبار التضخم ، أي بالأسعار الحالية. فيما يلي مثال على حصة عادية من سبيربنك. يوضح الرسم البياني الأخضر ديناميكيات قيمة المحفظة ، والتي تتكون في البداية من حصة واحدة من Sberbank بالأسعار الجارية ، مع مراعاة إعادة استثمار الأرباح. لمدة 15 عامًا ، أدى التضخم إلى انخفاض قيمة الروبل بمقدار 3.014135 مرة. ارتفعت حصة سبيربنك على مر السنين في السعر من 21.861 روبل. يصل إلى 218.15 روبل ، أي ارتفع السعر 9.978958 مرة باستثناء التضخم. خلال هذه السنوات ، تم دفع أرباح لمالك السهم في أوقات مختلفة ، بعد خصم الضرائب ، بمبلغ 40.811613 روبل. يتم عرض مبالغ الأرباح المدفوعة على الرسم البياني كعصي رأسية حمراء ولا تشير إلى الرسم البياني نفسه ، حيث يتم أيضًا أخذ توزيعات الأرباح وإعادة استثمارها في الاعتبار. إذا تم استخدام توزيعات الأرباح هذه في كل مرة لشراء أسهم Sberbank مرة أخرى ، فعندئذٍ في نهاية الفترة ، لم يمتلك المساهم بالفعل سهمًا واحدًا ، ولكن 1.309361 سهمًا. مع الأخذ في الاعتبار إعادة استثمار أرباح الأسهم والتضخم ، ارتفع سعر المحفظة الأصلية بمقدار 4.334927 مرة على مدار 15 عامًا ، أي. ارتفع السعر 1.102721 مرة سنويا. في المجموع ، جلبت حصة عادية من سبيربنك المالك بمتوسط 10,27 ٪ سنويًا فوق معدل التضخم في كل من السنوات الـ 15 الماضية:
كمثال آخر ، لنأخذ صورة مماثلة لديناميكيات الأسهم المفضلة لـ Sberbank. جلبت الحصة المفضلة من Sberbank المالك أكثر في المتوسط ، 13,59 ٪ سنويًا على التضخم في كل من السنوات الـ 15 الماضية:
ستكون هذه النتائج أقل قليلاً من الناحية العملية ، لأنه عند شراء الأسهم ، يتعين عليك دفع عمولة سمسرة صغيرة. في الوقت نفسه ، يمكن تحسين النتيجة بشكل أكبر إذا كنت تستخدم حساب الاستثمار الفردي ، والذي يسمح لك بتلقي خصم ضريبي من الدولة بمبلغ محدود معين. إذا لم تكن قد سمعت عن هذا ، فمن المقترح البحث عن الاختصار "IIS". دعونا أيضًا لا ننسى أن نذكر أنه يمكن فتح IIS في سبيربنك.
لذا ، فقد تلقينا سابقًا أن الاستثمار في الأسهم يعد تاريخيًا أكثر ربحية من الاستثمار في العقارات والودائع. من أجل المتعة ، يوجد هنا عرض ناجح لأهم 20 سهمًا تم تداولها في السوق لأكثر من 10 سنوات ، تم الحصول عليها نتيجة لتحليل البيانات. في العمود الأخير ، نرى عدد المرات التي نمت فيها محفظة الأسهم في المتوسط كل عام ، مع مراعاة التضخم وإعادة استثمار الأرباح. نرى أن العديد من الأسهم تغلبت على التضخم بأكثر من 10٪:
عمل
بداية
نهاية
معامل. تضخم اقتصادي
بداية سعر
يخدع سعر
نمو
عدد
الأسهم
على حساب
إعادة
المحطات
divi-
ديندوف
وقت
أخير
واسطة
سنوي
النمو ، مرات
لينزولوتو
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1267,02
17290
2,307198
1,326066
NKNKH أب
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
5,99
79,18
2,319298
1,322544
MGTS-4ap
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
339,99
1980
3,188323
1,257858
Tatnft 3ap
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
72,77
538,8
2,037894
1,232030
MGTS-5ao
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
380,7
2275
2,487047
1,230166
أكرون
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
809,88
5800
2,015074
1,226550
لينزول. أعلى
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
845
5260
2,214068
1,220921
NKNKh JSC
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
14,117
92,45
1,896548
1,208282
لينينرج ص
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
25,253
149,5
1,904568
1,196652
GMKNorNik
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
4970
19620
2,134809
1,162320
سورجنفجز ص
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
13,799
37,49
2,480427
1,136619
إيركوت -3
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
8,127
35,08
1,543182
1,135299
Tatnft 3ao
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
146,94
558,4
1,612350
1,125854
شركة Novatek JSC
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
218,5
1080,8
1,195976
1,121908
سيفست- AO
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
358
908,4
2,163834
1,113569
كريسسب أو
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
3,25
7,07
2,255269
1,101105
CHTPZ JSC
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
55,7
209,5
1,304175
1,101088
سبيربنك ص
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
56,85
203,33
1,368277
1,100829
PIK JSC
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
108,26
489,5
1,079537
1,100545
لوك أويل
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1720
5115
1,639864
1,100444
الآن ، بعد تنزيل البيانات ، سنحل العديد من المشكلات حول موضوع ما يستحق الاستثمار فيه بالضبط ، إذا كنا نعتقد أن الاتجاهات طويلة الأجل في قيمة بعض الأسهم ستستمر. من الواضح أنه ليس من المبرر تمامًا التنبؤ بالسعر المستقبلي وفقًا للرسم البياني السابق ، لكننا سنبحث عن الفائزين في الاستثمار للفترات الماضية في عدة فئات.
المهمة. ابحث عن السهم الذي يتفوق باستمرار على العقارات (معدل نمو سنوي مركب 1.045 فوق التضخم) الحد الأقصى لعدد المرات في كل من آخر 10 فترات مدتها عام واحد تم تداول السهم فيه.
في هذا والمهام التالية ، نعني النموذج أعلاه مع إعادة استثمار أرباح الأسهم ومحاسبة التضخم.
فيما يلي الفائزون في هذه الفئة وفقًا لتحليل البيانات لدينا. الأسهم الموجودة في أعلى الجدول تعمل باستمرار بشكل جيد عامًا بعد عام دون انخفاضات. هنا السنة 1 هي 30.07.2019/30.07.2020 / 2-30.07.2018 / 30.07.2019/XNUMX ، السنة الثانية هي XNUMX/XNUMX / XNUMX-XNUMX / XNUMX/XNUMX ، إلخ:
عمل
عدد
انتصارات
خلال
العقارات
يضعط-
ستو
إلى
بعد-
أيام
10 سنوات
سنة 1
سنة 2
سنة 3
سنة 4
سنة 5
سنة 6
سنة 7
سنة 8
سنة 9
سنة 10
Tatnft 3ap
8
0,8573
1,4934
1,9461
1,6092
1,0470
1,1035
1,2909
1,0705
1,0039
1,2540
MGTS-4ap
8
1,1020
1,0608
1,8637
1,5106
1,7244
0,9339
1,1632
0,9216
1,0655
1,6380
CHTPZ JSC
7
1,5532
1,2003
1,2495
1,5011
1,5453
1,2926
0,9477
0,9399
0,3081
1,3666
سيفست- AO
7
0,9532
1,1056
1,3463
1,1089
1,1955
2,0003
1,2501
0,6734
0,6637
1,3948
NKNKh JSC
7
1,3285
1,5916
1,0821
0,8403
1,7407
1,3632
0,8729
0,8678
1,0716
1,7910
MGTS-5ao
7
1,1969
1,0688
1,8572
1,3789
2,0274
0,8394
1,1685
0,8364
1,0073
1,4460
غازبرومنيفت
7
0,8119
1,3200
1,6868
1,2051
1,1751
0,9197
1,1126
0,7484
1,1131
1,0641
Tatnft 3ao
7
0,7933
1,0807
1,9714
1,2109
1,0728
1,1725
1,0192
0,9815
1,0783
1,1785
لينينرج ص
7
1,3941
1,1865
1,7697
2,4403
2,2441
0,6250
1,2045
0,7784
0,4562
1,4051
NKNKH أب
7
1,3057
2,4022
1,2896
0,8209
1,2356
1,6278
0,7508
0,8449
1,5820
2,4428
سورجنفجز ص
7
1,1897
1,0456
1,2413
0,8395
0,9643
1,4957
1,2140
1,1280
1,4013
1,0031
نرى أنه حتى القادة لم يفزوا بالعقارات من حيث الربحية كل عام. تظهر القفزات القوية في مستوى الربحية في سنوات مختلفة أنه إذا كنت تريد الاستقرار ، فمن الأفضل تنويع الأصول ، ومن الناحية المثالية ، الاستثمار في مؤشر.
الآن نقوم بصياغة وحل مثل هذه المشكلة لتحليل البيانات. هل يستحق الأمر التكهن قليلاً ، في كل مرة يتم شراء الأسهم قبل M أيام من تاريخ توزيع الأرباح وبيع الأسهم بعد N أيام من تاريخ توزيع الأرباح؟ هل من الأفضل جني الأرباح و "الخروج من المخزون" بدلاً من "البقاء في المخزون" طوال العام؟ لنفترض أنه لا توجد خسائر في العمولة من مثل هذا الدخول والخروج. وسيساعدنا تحليل البيانات في العثور على حدود ممر M و N ، والذي كان تاريخياً أكثر نجاحاً في جني الأرباح بدلاً من الاحتفاظ بالأسهم لفترة طويلة.
إليكم حكاية من عام 2008.
قفز جون سميث ، الذي قفز من نافذة الطابق 75 في وول ستريت ، بعد اصطدامه بالأرض ، 10 أمتار ، وهو ما استعاد إلى حد ما سقوطه الصباحي.
هذا هو الحال بالنسبة للأرباح: نفترض أنه في حركة السوق بالقرب من تاريخ توزيع الأرباح ، يتجلى الكثير من انعكاس السوق ، أي لأسباب نفسية ، قد ينخفض السوق أو يرتفع أكثر مما يتطلبه مبلغ التوزيعات.
المهمة. تقدير معدل استرداد الأسهم بعد دفع الأرباح. هل من الأفضل الدخول عشية دفع الأرباح والخروج بعد فترة من امتلاك السهم طوال العام؟ كم عدد الأيام التي يجب أن أدخل فيها المخزون قبل دفع الأرباح وكم عدد الأيام التي يجب أن أخرج من السهم بعد دفع الأرباح من أجل الحصول على أقصى ربح؟
قام نموذجنا بحساب جميع الاختلافات في عرض الحي حول تواريخ توزيع الأرباح عبر التاريخ. تم اعتماد القيود التالية: M <= 30 ، N> = 20. الحقيقة هي أن تاريخ ومبلغ الدفعة لا يُعرفان دائمًا مقدمًا قبل 30 يومًا من دفع أرباح الأسهم. أيضا ، أرباح الأسهم لا تصل إلى الحساب على الفور ، ولكن مع تأخير. نعتقد أن الأمر يستغرق 20 يومًا على الأقل لضمان تلقي أرباح على الحساب وإعادة استثمارها. مع هذه القيود ، أنتج النموذج الاستجابة التالية. من الأفضل شراء الأسهم قبل 34 يومًا من تاريخ توزيع الأرباح وبيعها بعد 25 يومًا من تاريخ توزيع الأرباح. في ظل هذا السيناريو ، تم الحصول على متوسط نمو بنسبة 3,11٪ خلال هذه الفترة ، أي 20,9٪ سنويًا. أولئك. مع نموذج الاستثمار المدروس (مع إعادة استثمار أرباح الأسهم مع مراعاة التضخم) ، إذا اشتريت سهمًا قبل 34 يومًا من تاريخ توزيع الأرباح وقمت ببيعه بعد 25 يومًا من تاريخ توزيع الأرباح ، فعندئذ يكون لدينا 20,9٪ سنويًا فوق التضخم معدل. يتم التحقق من ذلك من خلال حساب المتوسط على جميع حالات مدفوعات الأرباح من قاعدة بياناتنا.
على سبيل المثال ، بالنسبة للحصة المفضلة من Sberbank ، سيعطي سيناريو الدخول والخروج هذا نموًا بنسبة 11,72٪ أعلى من معدل التضخم لكل دخول وخروج بالقرب من تاريخ دفع توزيعات الأرباح. وهذا يزيد بنسبة 98,6٪ سنويًا عن معدل التضخم. لكن هذا بالطبع مثال على الحظ العشوائي.
عمل
مدخل
تاريخ توزيع الأرباح
إنتاج
معامل. نمو
سبيربنك ص
10.05.2019
13.06.2019
08.07.2019
1,112942978
سبيربنك ص
23.05.2018
26.06.2018
21.07.2018
0,936437635
سبيربنك ص
11.05.2017
14.06.2017
09.07.2017
1,017492563
سبيربنك ص
11.05.2016
14.06.2016
09.07.2016
1,101864592
سبيربنك ص
12.05.2015
15.06.2015
10.07.2015
0,995812419
سبيربنك ص
14.05.2014
17.06.2014
12.07.2014
1,042997818
سبيربنك ص
08.03.2013
11.04.2013
06.05.2013
0,997301095
سبيربنك ص
09.03.2012
12.04.2012
07.05.2012
0,924053861
سبيربنك ص
12.03.2011
15.04.2011
10.05.2011
1,010644958
سبيربنك ص
13.03.2010
16.04.2010
11.05.2010
0,796937418
سبيربنك ص
04.04.2009
08.05.2009
02.06.2009
2,893620094
سبيربنك ص
04.04.2008
08.05.2008
02.06.2008
1,073578067
سبيربنك ص
08.04.2007
12.05.2007
06.06.2007
0,877649005
سبيربنك ص
25.03.2006
28.04.2006
23.05.2006
0,958642001
سبيربنك ص
03.04.2005
07.05.2005
01.06.2005
1,059276282
سبيربنك ص
28.03.2004
01.05.2004
26.05.2004
1,049810801
سبيربنك ص
06.04.2003
10.05.2003
04.06.2003
1,161792898
سبيربنك ص
02.04.2002
06.05.2002
31.05.2002
1,099316569
لذلك ، فإن انعكاس السوق الموصوف أعلاه يحدث ، وفي نطاق واسع إلى حد ما من تواريخ دفع الأرباح ، كان العائد تاريخياً أعلى قليلاً من حيازة الأسهم على مدار العام.
دعنا نضع نموذجنا مهمة أخرى لتحليل البيانات:
المهمة. ابحث عن الأسهم التي تتمتع بأكبر فرص أرباح دخول وخروج منتظمة حول تاريخ توزيع الأرباح. سنقوم بتقييم عدد حالات توزيع الأرباح التي جعلت من الممكن كسب أكثر من 10٪ على أساس سنوي أعلى من معدل التضخم ، إذا أدخلت السهم قبل 34 يومًا وخرجت بعد 25 يومًا من تاريخ دفع الأرباح.
سننظر في الأسهم التي كان هناك ما لا يقل عن 5 حالات لتوزيعات الأرباح. يتم عرض موكب الضرب الناتج أدناه. لاحظ أن النتيجة غالبًا ما تكون ذات قيمة فقط من وجهة نظر مشكلة تحليل البيانات ، ولكن ليس كدليل عملي للاستثمار.
عمل
عدد
حالات الفوز
أكثر من 10٪ سنويا
فوق التضخم
عدد
الحالات
المدفوعات
أرباح
حصة
الحالات
انتصارات
متوسط المعامل نمو
لينزولوتو
5
5
1
1,320779017
IDGC SZ
6
7
0,8571
1,070324870
رولمان ب
6
7
0,8571
1,029644533
روسيتي ا ف ب
4
5
0,8
1,279877637
كوبانينر
4
5
0,8
1,248634960
LSR JSC
8
10
0,8
1,085474828
ALROSA JSC
8
10
0,8
1,042920287
FGC UES JSC
6
8
0,75
1,087420610
NCSP JSC
10
14
0,7143
1,166690777
شركة KuzbTK JSC
5
7
0,7143
1,029743667
من تحليل سوق الأوراق المالية ، يمكننا استخلاص الاستنتاجات التالية:
- وقد تم التحقق من أن العائد على الأسهم المعلنة في مواد السماسرة وشركات الاستثمار والأطراف المعنية الأخرى أعلى من عائد الودائع والعقارات الاستثمارية.
- إن تقلبات سوق الأسهم عالية جدًا ، ولكن من الممكن الاستثمار لفترة طويلة مع تنويع كبير للمحفظة. من أجل خصم ضريبي إضافي بنسبة 13٪ عند الاستثمار في IIS ، يُنصح تمامًا بفتح سوق الأوراق المالية لنفسك ويمكن القيام بذلك ، بما في ذلك في Sberbank.
- بناءً على تحليل نتائج الفترات السابقة ، تم العثور على القادة من حيث الربحية العالية المستقرة وربحية الدخول والخروج في محيط موعد دفع الأرباح. ومع ذلك ، فإن النتائج ليست واضحة للغاية ولا يجب أن تسترشد بها فقط في استثمارك. كانت هذه أمثلة على مهام تحليل البيانات.
في المجموع
من المفيد الاحتفاظ بسجل للممتلكات الخاصة بك ، بالإضافة إلى الدخل والنفقات. يساعد في التخطيط المالي. إذا تمكنت من توفير المال ، فهناك فرص لاستثماره بمعدل أعلى من التضخم. أظهر تحليل البيانات من بحيرة بيانات سبيربنك أن الودائع تعود سنويًا بنسبة 2 ٪ ، والشقق المؤجرة - 4,5 ٪ ، والأسهم الروسية - حوالي 10 ٪ أعلى من التضخم مع مخاطر أكبر بكثير.
المؤلف: Mikhail Grichik ، خبير المجتمع المهني لـ Sberbank SberProfi DWH / BigData.
يتولى المجتمع المهني SberProfi DWH / BigData مسؤولية تطوير الكفاءات في مجالات مثل نظام Hadoop البيئي ، و Teradata ، و Oracle DB ، و GreenPlum ، بالإضافة إلى أدوات BI Qlik و SAP BO و Tableau وما إلى ذلك.
المصدر: www.habr.com