Kas on vaja osta auto 750 tuhande rubla eest, hoolimata sellest, et sõidate 18 korda kuus, või on takso kasutamine odavam? Kui töötate tagaistmel või kuulate muusikat – kuidas see hindamist muudab? Milline on parim viis korteri ostmiseks - millisel hetkel on optimaalne lõpetada deposiidile säästmine ja teha hüpoteegi sissemakse? Või isegi triviaalne küsimus: kas tulusam on hoiustada raha 6% kuukapitalisatsiooniga või 6,2% aastase kapitalisatsiooniga? Enamik inimesi isegi ei proovi selliseid arvutusi teha ega soovi isegi oma raha kohta üksikasjalikku teavet koguda. Arvutuste asemel on omavahel seotud tunded ja emotsioonid. Või teevad nad mõne kitsa hinnangu, näiteks arvutavad üksikasjalikult välja auto omamise aastamaksumuse, samas kui kõik need kulud võivad moodustada vaid 5% kogukuludest (ja muudele eluvaldkondadele kulutamist ei arvestata). Inimese aju on allutatud kognitiivsetele moonutustele. Näiteks ettevõttest, millesse on investeeritud palju aega ja raha, on vaatamata tagasimaksmata jätmisele raske lõpetada. Inimesed on tavaliselt liiga optimistlikud ja alahindavad riske, samuti kergesti soovitavad ning võivad osta kalli nipsasja või investeerida finantspüramiidi.
Muidugi panga puhul emotsionaalne hindamine ei toimi. Seetõttu tahan kõigepealt rääkida sellest, kuidas tavainimene raha hindab (ka mina) ja kuidas pank seda teeb. Allpool on mõni finantsharidusprogramm ja palju kogu panga kui terviku Sberbanki andmeanalüütika kohta.
Saadud järeldused on toodud vaid näitena ja neid ei saa pidada soovitusteks erainvestoritele, kuna need ei võta arvesse paljusid tegureid, mis jäävad käesoleva artikli käsitlusest välja.
Näiteks võib iga "musta luige" sündmus makromajanduses, mis tahes ettevõtte ettevõtte juhtimises jne kaasa tuua dramaatilisi muutusi.
Oletame, et olete oma hüpoteegi juba ära tasunud ja teil on säästud. See artikkel võib olla teile kasulik, kui:
- pole vahet, kui palju vara olete kogunud ja kuidas seda jälgida
- mõtled, kuidas panna oma kinnisvara sulle lisatulu tooma
- Tahan aru saada, milline raha paigutamise võimalustest on parim: kinnisvara, hoiused või aktsiad
- huvitav, mida Sberbanki andmete analüüs selles küsimuses nõu annab
Tihtipeale teevad inimesed finantsotsuseid omaenda tulude ja kulude dünaamika kohta täielikku teavet omamata, oma vara väärtuse hinnangut andmata, arvestamata oma arvutustes inflatsiooni jms.
Mõnikord teevad inimesed vigu, näiteks võtavad laenu, mõeldes, et suudavad selle tagasi maksta, ja siis ebaõnnestuvad. Samas on vastus küsimusele, kas inimene suudab laenu teenindada, sageli ette teada. Peate lihtsalt teadma, kui palju teenite, kui palju kulutate, milline on nende näitajate muutuste dünaamika.
Või näiteks saab inimene tööl mingit palka, seda tõstetakse perioodiliselt, esitades selle teenetehinnanguna. Kuid tegelikkuses võib selle inimese sissetulek inflatsiooniga võrreldes langeda ja ta ei pruugi sellest aru saada, kui ta sissetulekute üle arvestust ei pea.
Mõned inimesed ei oska hinnata, milline valik on tema praeguses olukorras tulusam: kas üürida korter või võtta hüpoteegi sellise ja sellise intressimääraga.
Ja selle asemel, et arvutada, millised kulud sel ja teisel juhul kujunevad, tuleks arvutustes mitterahalised näitajad kuidagi rahaks realiseerida (“Ma hindan Moskvasse registreerimisest saadavat kasu M rubla kuus, hindan lähedal üüritud korteris elamise mugavust. töö N rubla kuus”), jooksevad inimesed internetti, et arutada vestluskaaslastega, kellel võib olla erinev rahaline olukord ja muud prioriteedid mitterahaliste näitajate hindamisel.
Olen vastutustundliku finantsplaneerimise poolt. Kõigepealt tehakse ettepanek koguda enda rahalise olukorra kohta järgmised andmed:
- kogu olemasoleva kinnisvara arvestus ja hindamine
- tulude ja kulude arvestus, samuti tulude ja kulude vahe, s.o. vara akumulatsiooni dünaamika
Kogu olemasoleva kinnisvara arvestus ja hindamine
Alustuseks üks pilt, mis ilmselt tõlgendab valesti inimeste rahalist olukorda. Pildil on kujutatud isikutel vaid vara rahalised komponendid. Tegelikkuses on ju almust andvatel inimestel ilmselt peale laenude ka mingi vara, mille tulemusena on nende rahajääk negatiivne, kuid vara koguväärtus on siiski suurem kui kerjusel.
Hinnake seda, mis teil on:
- vara
- maa
- sõidukid
- pangahoiused
- krediidikohustused (miinusega)
- investeeringud (aktsiad, võlakirjad jne)
- oma ettevõtte maksumus
- muu vara
Kinnistute hulgas võib märkida likviidset aktsiat, mida saab kiiresti välja võtta ja muudeks vormideks muuta. Mittelikviidseks varaks võib liigitada näiteks osa korteris, mis kuulub teile koos selles elavate sugulastega. Mittelikviidseks võib lugeda ka pikaajalisi investeeringuid hoiustesse või aktsiatesse, mida ei saa ilma kahjumita välja võtta. Likviidseks varaks võib omakorda liigitada kinnisvara, mida omate, kuid milles ei ela, sõidukid, lühiajalised ja tühistatavad hoiused. Näiteks kui vajate raha kiireks raviks, siis on mõne tööriista kasu ligikaudu null, seega on likviidsusosa väärtuslikum.
Lisaks võib vara hulgas eristada kahjumlikku ja kasumlikku. Näiteks võib kahjumlikuks pidada kinnisvara, mida välja ei anta, aga ka sõidukeid. Ja liisitud kinnisvara, hoiused ja inflatsioonist kõrgema intressimääraga investeeritud aktsiad on tulus vara.
Saate näiteks sellise pildi (andmed genereeritakse juhuslikult):
Paljude inimeste jaoks tundub see pilt väga viltu. Näiteks võib vaene vanaema elada Moskvas kallis korteris, mis ei too kasumit, elades samal ajal peost suhu pensionist pensionini, mõtlemata oma vara ümberkorraldamisele. Tal oleks mõistlik pojapojaga tasu eest korter vahetada. Vastupidi, investor võib aktsiatesse investeerimisest niivõrd haarata, et tal pole vihmaseks päevaks muud tüüpi varasid, mis võib olla riskantne. Võite oma kinnisvarast sellise pildi joonistada ja mõelda, kas pole mõistlik vara kasumlikumalt nihutada.
Tulude, kulude ja vara akumulatsiooni dünaamika arvestus
Soovitatav on oma tulud ja kulud regulaarselt elektrooniliselt registreerida. Internetipanga ajastul ei pea see palju vaeva nägema. Samas saab tulud ja kulud jagada kategooriatesse. Lisaks võib neid aastate kaupa koondades teha järeldusi nende dünaamika kohta. Oluline on arvestada inflatsiooniga, et saada aimu, millised näevad välja eelmiste aastate summad tänaste hindade juures. Igaühel on oma tarbijakorv. Bensiin ja toit kallinevad erineva kiirusega. Kuid isikliku inflatsiooni arvutamine on üsna keeruline. Seetõttu on mõningase veaga võimalik kasutada ametliku inflatsioonimäära andmeid.
Igakuised inflatsiooniandmed on saadaval paljudest avatud allikatest, sealhulgas need, mis on üles laaditud Sberbanki andmejärve.
Näide tulude-kulude dünaamika visualiseerimisest (andmed genereeritakse juhuslikult, inflatsiooni dünaamika on reaalne):
Omades sellist terviklikku pilti, saate teha järeldusi oma reaalse kasvu / sissetulekute vähenemise ja säästude reaalse kasvu / vähenemise kohta, analüüsida kulude dünaamikat kategooriate kaupa ja teha teadlikke finantsotsuseid.
Milline vaba raha investeerimisviis ületab inflatsiooni ja toob kõige passiivsema sissetuleku?
Sberbanki andmejärvel on selle teema kohta väärtuslikke andmeid:
- ruutmeetri maksumuse dünaamika Moskvas
- Moskva ja Moskva eeslinnade kinnisvara müügi ja rentimise ettepanekute andmebaas
- hoiuste keskmise aastase intressimäära dünaamika
- rubla inflatsiooni dünaamika
- Moskva börsi kogutulu indeksi (MCFTR) dünaamika
- Moskva börsi noteeringud ja andmed makstud dividendide kohta
Need andmed võimaldavad meil võrrelda üürikinnisvarasse, pangahoiustesse ja aktsiaturule investeerimise tootlust ja riske. Ärgem unustagem inflatsiooni arvesse võtmast.
Pean kohe ütlema, et selles postituses tegeleme eranditult andmete analüüsiga ega kasuta majandusteooriaid. Vaatame, mida meie andmed ütlevad – milline viis säästude säilitamiseks ja kasvatamiseks Venemaal on viimastel aastatel andnud parimaid tulemusi.
Kirjeldame lühidalt, kuidas selles artiklis kasutatud andmeid ja muid Sberbanki andmeid kogutakse ja analüüsitakse. Seal on kiht lähtekoopiaid, mis talletatakse parkettvormingus hadoopis. Kasutatakse nii sisemisi allikaid (panga erinevad AS) kui ka väliseid allikaid. Allikakoopiaid kogutakse erineval viisil. Seal on sädemel põhinev toonekuretoode ja teine toode Ab Initio AIR on hoogu saamas. Allikakoopiad laaditakse üles erinevatesse Cloudera hallatavatesse hadoopi klastritesse ja neid saab linkida ühest klastrist teise. Klastrid jagunevad peamiselt äriplokkide kaupa, on ka Data Labi klastreid. Lähtekoopiate põhjal koostatakse erinevaid andmemarte, mis on saadaval ärikasutajatele ja andmeteadlastele. Selle artikli kirjutamiseks kasutati erinevaid säderakendusi, tarupäringuid, andmeanalüüsi rakendusi ja tulemuste visualiseerimist SVG-graafikavormingus.
Kinnisvaraturu ajalooline analüüs
Analüüs näitab, et kinnisvara kasvab pikemas perspektiivis proportsionaalselt inflatsiooniga, s.o. reaalhindades ei tõuse ega kahane. Siin on Moskva elamukinnisvara hindade dünaamika graafikud, mis näitavad olemasolevaid algandmeid.
Hinnatabel rublades ilma inflatsioonita:
Hinnatabel rublades, võttes arvesse inflatsiooni (kaasaegsetes hindades):
Näeme, et ajalooliselt kõikus hind umbes 200 000 rubla/mXNUMX. kaasaegsetes hindades ja volatiilsus oli üsna madal.
Kui suure protsendi inflatsioonist üle aasta toovad investeeringud elukondlikusse kinnisvarasse? Kuidas sõltub tootlus korteri tubade arvust? Analüüsime Sberbanki Moskva ja Moskva eeslinnade korterite müügi ja üürimise kuulutuste andmebaasi.
Meie andmebaasis oli päris palju kortermaju, milles on korraga nii korterite müügikuulutused kui ka korterite üürimise kuulutused ning tubade arv nii müüdavates kui ka üüritavates korterites on sama. Võrdlesime selliseid juhtumeid, rühmitades need majade ja korteri tubade arvu järgi. Kui sellises grupis oli mitu pakkumist, siis arvutati keskmine hind. Kui müüdud ja üüritud korterite pindala erines, siis pakkumishinda muudeti proportsionaalselt nii, et võrreldavate korterite pinnad vastasid. Selle tulemusena võeti ettepanekud ajakavasse. Iga ring on tegelikult korter, mida pakutakse korraga osta ja üürida. Horisontaalteljel näeme korteri soetamise maksumust ja vertikaalteljel - sama korteri üürimise maksumust. Korteri tubade arv selgub ringi värvist ja mida suurem on korteri pindala, seda suurem on ringi raadius. Ülikalleid pakkumisi arvesse võttes kujunes graafik selline:
Kui eemaldate kallid pakkumised, näete majandussegmendi hindu üksikasjalikumalt:
Korrelatsioonianalüüs näitab, et korteri üürikulu ja selle ostukulu vaheline seos on lähedane lineaarsele.
Selgus järgmine suhe aastase korteriüüri maksumuse ja korteri soetamise maksumuse vahel (ärge unustagem, et aastane kulu on 12 kuus):
Tubade arv:
Korteri aastase üüri maksumuse ja korteri soetamise maksumuse suhe:
1-toaline
5,11%
2-toaline
4,80%
3-toaline
4,94%
ainult
4,93%
Sai inflatsiooni ületava korteri üürimisel keskmiseks reitinguks 4,93% aastas. Huvitav on ka see, et odavaid 1-toalisi kortereid on natuke tulusam üürida. Võrdlesime pakkumishinda, mis mõlemal juhul (rent ja ost) on veidi ülehinnatud, seega korrigeerimist ei ole vaja. Vaja on aga muid kohandusi: üürikorterites tuleb mõnikord teha vähemalt kosmeetiline remont, üürniku leidmine võtab aega ja korterid on tühjad, mõnikord ei sisaldu kommunaalmaksed osaliselt või täielikult üürihinnas ning on ka erakordselt kerge korterite amortisatsioon aastate lõikes.
Võttes arvesse kohandusi, võib elamukinnisvara väljaüürimisest saada kuni 4,5% aastas tulu (peale selle, et kinnisvara ise ei amortiseeri). Kui selline tootlus on muljetavaldav, on Sberbankil DomClickis palju pakkumisi.
Hoiuste intressimäärade ajalooline analüüs
Rubla hoiused Venemaal on viimastel aastatel inflatsiooni suures osas ületanud. Kuid mitte 4,5% võrra, nagu kinnisvara üürimisel, vaid keskmiselt 2%.
Alloleval graafikul näeme hoiuste intressimäärade ja inflatsiooni võrdlemise dünaamikat.
Märgin ära sellise hetke, et hoiuste sissetulek võidab inflatsiooni mõnevõrra tugevamalt kui ülaltoodud graafikul järgmistel põhjustel:
- Täiendatud hoiuste intressimäära saate fikseerida soodsal ajal mitmeks kuuks ette
- Igakuine kapitalisatsioon, mis on iseloomulik paljudele nendes keskmistes andmetes sisalduvatele sissemaksetele, lisab liitintressi tõttu kasumit
- Eespool on arvesse võetud Venemaa Panga andmetel 10 parima panga intressimäärasid, väljaspool 10 parimat võib leida veidi kõrgemaid intressimäärasid
Mis puutub dollarites ja eurodes hoiustesse, siis ütlen, et need löövad vastavalt dollarites ja eurodes inflatsiooni nõrgemalt kui rubla võidab rubla inflatsiooni.
Börsi ajalooline analüüs
Vaatame nüüd Venemaa aktsiate mitmekesisemat ja riskantsemat turgu. Aktsiatesse tehtud investeeringu tasuvus ei ole fikseeritud ja võib olla väga erinev. Kui aga hajutada varasid ja investeerida pika perioodi jooksul, saab jälgida aktsiaportfelli investeerimise edukust iseloomustavat keskmist aastatintressi.
Lugejatele, kes on teemast kaugel, ütlen paar sõna aktsiaindeksite kohta. Venemaal on Moskva börsi indeks, mis näitab 50 suurimast Venemaa aktsiast koosneva portfelli rubla väärtuse dünaamikat. Iga ettevõtte indeksi koosseis ja aktsiate osakaal sõltub kauplemisoperatsioonide mahust, äritegevuse mahust, ringluses olevate aktsiate arvust. Alloleval graafikul on näha, kuidas Moskva börsi indeks (ehk selline keskmine portfell) on viimastel aastatel kasvanud.
Enamiku aktsiate omanikele makstakse perioodiliselt dividende, mida saab reinvesteerida samadesse aktsiatesse, mis tulu teenisid. Saadud dividendidelt tuleb tasuda makse. Moskva börsindeks ei arvesta dividenditootlust.
Seetõttu hakkab meid rohkem huvitama Moskva börsi kogutulu indeks (MCFTR), mis võtab arvesse saadud dividende ja nendelt dividendidelt maha arvatud maksu. Näitame alloleval diagrammil, kuidas see indeks on viimastel aastatel muutunud. Lisaks võtame arvesse inflatsiooni ja vaatame, kuidas see indeks kaasaegsetes hindades kasvas:
Roheline graafik on portfelli tegelik väärtus kaasaegsetes hindades, kui investeerite Moskva börsi indeksisse, investeerite regulaarselt dividende ja maksate makse.
Vaatame, milline oli MCFTR indeksi kasvutempo viimase 1,2,3,…,11 aasta jooksul. Need. Milline oleks meie tootlus, kui ostaksime aktsiaid proportsionaalselt selle indeksiga ja reinvesteeriksime saadud dividendid regulaarselt samadesse aktsiatesse:
Aastaid
Algus
End
MCFTR
vara Koos
võttes arvesse
infl.
MCFTR
con. Koos
võttes arvesse
infl.
Koefitsient.
kasv
Iga-aastane
koefitsient
kasv
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
Näeme, et kui oleksime investeerinud suvalise arvu aastate eest, oleksime saanud 5-18% aastase inflatsioonivõidu, olenevalt sisenemispunkti edukusest.
Teeme veel ühe tabeli – mitte iga viimase N aasta kasumlikkus, vaid iga viimase N üheaastase perioodi kasumlikkus:
Aasta
Algus
End
MCFTR
vara Koos
võttes arvesse
infl.
MCFTR
con. Koos
võttes arvesse
infl.
Iga-aastane
koefitsient
kasv
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
Näeme, et mitte kõik aastad ei olnud edukad, kuid ebaõnnestunud aastatele järgnesid edukad aastad, mis “kõik paika panid”.
Teeme nüüd parema arusaamise huvides sellest indeksist abstraktsiooni ja vaatame konkreetse aktsia näitel, mis oleks tulemus, kui investeeriksid sellesse aktsiasse 15 aastat tagasi, reinvesteeriksid dividende ja maksaksid makse. Vaatame tulemust arvestades inflatsiooni, s.o. praeguste hindadega. Allpool on näide Sberbanki tavalisest aktsiast. Roheline graafik näitab algselt ühest Sberbanki aktsiast koosnenud portfelli väärtuse dünaamikat jooksevhindades, võttes arvesse dividendide reinvesteerimist. 15 aasta jooksul on inflatsioon rubla odavnenud 3.014135 korda. Sberbanki aktsia on aastate jooksul kallinenud 21.861 218.15 rublalt. kuni 9.978958 rubla, s.o. hind tõusis inflatsiooni arvestamata 40.811613 korda. Nendel aastatel maksti ühe aktsia omanikule erinevatel aegadel dividende ilma maksudeta summas 1.309361 rubla. Makstud dividendide summad on graafikul näidatud punaste vertikaalsete pulkadega ja ei viita graafikule endale, kus on arvesse võetud ka dividende ja nende reinvesteerimist. Kui iga kord kasutati neid dividende uuesti Sberbanki aktsiate ostmiseks, siis perioodi lõpus kuulus aktsionärile juba mitte üks, vaid 4.334927 aktsiat. Arvestades dividendide reinvesteerimist ja inflatsiooni, on esialgne portfell 15 aastaga kallinenud 1.102721 korda, i.е. aastaga tõusis hind 10,27 korda. Kokku tõi Sberbanki lihtaktsia omanikule viimase 15 aasta jooksul keskmiselt XNUMX% aastas inflatsioonist kõrgemaks:
Teise näitena teeme sarnase pildi Sberbanki eelisaktsiate dünaamikaga. Sberbanki eelisaktsia tõi omanikule keskmiselt veelgi rohkem, 13,59% aastas inflatsioonist viimase 15 aasta jooksul:
Need tulemused jäävad praktikas veidi madalamaks, sest aktsiate ostmisel tuleb maksta väikest maaklertasu. Samas saab tulemust veelgi parandada, kui kasutada Individuaalset Investeerimiskontot, mis võimaldab saada riigilt maksusoodustust teatud piiratud summas. Kui te pole sellest kuulnud, on soovitatav otsida lühendit "IIS". Ärgem unustagem ka mainimast, et IIS-i saab avada Sberbankis.
Seega oleme varem saanud, et ajalooliselt on tulusam investeerida aktsiatesse kui kinnisvarasse ja hoiustesse. Nalja pärast on siin andmeanalüüsi tulemusena saadud 20 parima aktsia hittparaad, mis on turul kaubelnud üle 10 aasta. Viimases veerus näeme, mitu korda aktsiaportfell aastas keskmiselt kasvas, võttes arvesse inflatsiooni ja dividendide reinvesteerimist. Näeme, et paljud aktsiad ületavad inflatsiooni rohkem kui 10% võrra:
tegevus
Algus
End
Koefitsient. inflatsiooni
Algus hind
Con. hind
Kasv
number
aktsiad
arvelt
uuesti leiutama-
jaamad
divi-
dendov,
aeg
lõplik
keskmine
iga-aastane
kasv, ajad
Lenzoloto
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1267,02
17290
2,307198
1,326066
NKNKH ap
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
Akron
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
809,88
5800
2,015074
1,226550
Lenzol. üles
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
845
5260
2,214068
1,220921
JSC NKNKh
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
14,117
92,45
1,896548
1,208282
Lenenergi-p
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
Surgnfgz-p
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
13,799
37,49
2,480427
1,136619
IRKUT-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
JSC Novatek
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
218,5
1080,8
1,195976
1,121908
SevSt-AO
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
358
908,4
2,163834
1,113569
Krasesb ao
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
Sberbank-p
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
LUKOIL
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1720
5115
1,639864
1,100444
Nüüd, olles andmed alla laadinud, lahendame mitmeid probleeme teemal, millesse täpselt tasub investeerida, kui usume, et teatud aktsiate väärtuses pikaajalised trendid jätkuvad. Selge on see, et tulevase hinna ennustamine eelmise graafiku järgi ei ole täiesti õigustatud, kuid võitjaid otsime möödunud perioodide investeerimisel mitmes kategoorias.
Ülesanne. Leidke aktsia, mis ületab järjekindlalt kinnisvara (CAGR 1.045 inflatsioonist) maksimaalselt mitu korda viimase 10 üheaastase perioodi jooksul, millega aktsia kaubeldakse.
Selles ja järgmistes ülesannetes peame silmas ülaltoodud mudelit koos dividendide reinvesteerimise ja inflatsiooni arvestamisega.
Siin on meie andmeanalüüsi põhjal selle kategooria võitjad. Tabeli tipus olevad aktsiad toimivad aastast aastasse pidevalt hästi, ilma langusteta. Siin on 1. aasta 30.07.2019-30.07.2020, 2. aasta 30.07.2018-30.07.2019 jne:
tegevus
Number
võidud
üle
Kinnisvara
vajuta-
stu
jaoks
pärast-
päevadel
10 aastat
Aasta 1
Aasta 2
Aasta 3
Aasta 4
Aasta 5
Aasta 6
Aasta 7
Aasta 8
Aasta 9
Aasta 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
SevSt-AO
7
0,9532
1,1056
1,3463
1,1089
1,1955
2,0003
1,2501
0,6734
0,6637
1,3948
JSC NKNKh
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
Gazpromneft
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
Lenenergi-p
7
1,3941
1,1865
1,7697
2,4403
2,2441
0,6250
1,2045
0,7784
0,4562
1,4051
NKNKH ap
7
1,3057
2,4022
1,2896
0,8209
1,2356
1,6278
0,7508
0,8449
1,5820
2,4428
Surgnfgz-p
7
1,1897
1,0456
1,2413
0,8395
0,9643
1,4957
1,2140
1,1280
1,4013
1,0031
Näeme, et isegi liidrid ei võitnud igal aastal kasumlikkuses kinnisvara. Kasumlikkuse taseme tugevad hüpped erinevatel aastatel näitavad, et kui soovite stabiilsust, on parem vara hajutada ja ideaalis investeerida indeksisse.
Nüüd sõnastame ja lahendame sellise probleemi andmete analüüsiks. Kas tasub veidi spekuleerida, ostes iga kord aktsiaid M päeva enne dividendi väljamakse kuupäeva ja müües aktsiaid N päeva pärast dividendi väljamaksmise kuupäeva? Kas on parem dividende korjata ja “aktsiast välja tulla”, kui aastaringselt “aktsiasse istuda”? Oletame, et sellisest sisenemisest-väljumisest vahendustasule kahju ei tule. Ja andmeanalüüs aitab meil leida piirid M ja N koridorile, mis on ajalooliselt olnud kõige edukam dividendide korjamisel, selle asemel, et pikka aega aktsiaid hoida.
Siin on anekdoot aastast 2008.
Wall Streetil 75. korruse aknast välja hüpanud John Smith hüppas pärast maapinnale löömist 10 meetrit, mis võitis mõnevõrra tagasi tema hommikuse kukkumise.
Nii on ka dividendidega: eeldame, et turu liikumises dividendimakse kuupäeva lähiümbruses avaldub liiga suur turupeegeldus, s.t. psühholoogilistel põhjustel võib turg langeda või tõusta rohkem, kui dividendisumma nõuab.
Ülesanne. Hinnake aktsiate taastumise määra pärast dividendide väljamaksmist. Kas dividendimakse eelõhtul sisenemine ja mõni aeg hiljem väljumine on parem kui aastaringselt aktsiat omada? Mitu päeva enne dividendimakset peaksin aktsiasse sisestama ja mitu päeva pärast dividendimakset aktsiast väljuma, et saada maksimaalset kasumit?
Meie mudel on läbi ajaloo arvutanud kõik naabruskonna laiuse variatsioonid dividendide väljamaksmise kuupäevade ümber. Võeti kasutusele järgmised piirangud: M<=30, N>=20. Fakt on see, et väljamakse kuupäev ja summa ei ole alati ette teada kui 30 päeva enne dividendide väljamaksmist. Samuti ei tule dividendid kontole kohe, vaid hilinemisega. Usume, et kontole dividendide laekumise ja nende reinvesteerimise tagamiseks kulub vähemalt 20 päeva. Nende piirangutega andis mudel järgmise vastuse. Parim aeg aktsiate ostmiseks on 34 päeva enne dividendi väljamakse kuupäeva ja müümiseks 25 päeva pärast dividendi väljamakse kuupäeva. Selle stsenaariumi kohaselt saadi selle perioodi keskmine kasv 3,11%, mis annab 20,9% aastas. Need. vaadeldava investeerimismudeliga (dividendide reinvesteerimisega ja inflatsiooni arvesse võttes), kui ostate aktsia 34 päeva enne dividendimakse kuupäeva ja müüte selle 25 päeva pärast dividendi väljamaksmise kuupäeva, siis on meil 20,9% aastas üle inflatsiooni. määra. Seda kontrollib meie andmebaasi kõigi dividendimaksete juhtumite keskmistamine.
Näiteks Sberbanki eelisaktsia puhul annaks selline sisenemise-väljumise stsenaarium 11,72% kasvu üle inflatsioonimäära iga sisenemise-väljumise kohta dividendimakse kuupäeva lähedal. See on 98,6% aastas inflatsioonimäärast kõrgem. Kuid see on muidugi näide juhuslikust õnnest.
tegevus
Logi sisse
Dividendi kuupäev
Väljund
Koefitsient. kasvu
Sberbank-p
10.05.2019
13.06.2019
08.07.2019
1,112942978
Sberbank-p
23.05.2018
26.06.2018
21.07.2018
0,936437635
Sberbank-p
11.05.2017
14.06.2017
09.07.2017
1,017492563
Sberbank-p
11.05.2016
14.06.2016
09.07.2016
1,101864592
Sberbank-p
12.05.2015
15.06.2015
10.07.2015
0,995812419
Sberbank-p
14.05.2014
17.06.2014
12.07.2014
1,042997818
Sberbank-p
08.03.2013
11.04.2013
06.05.2013
0,997301095
Sberbank-p
09.03.2012
12.04.2012
07.05.2012
0,924053861
Sberbank-p
12.03.2011
15.04.2011
10.05.2011
1,010644958
Sberbank-p
13.03.2010
16.04.2010
11.05.2010
0,796937418
Sberbank-p
04.04.2009
08.05.2009
02.06.2009
2,893620094
Sberbank-p
04.04.2008
08.05.2008
02.06.2008
1,073578067
Sberbank-p
08.04.2007
12.05.2007
06.06.2007
0,877649005
Sberbank-p
25.03.2006
28.04.2006
23.05.2006
0,958642001
Sberbank-p
03.04.2005
07.05.2005
01.06.2005
1,059276282
Sberbank-p
28.03.2004
01.05.2004
26.05.2004
1,049810801
Sberbank-p
06.04.2003
10.05.2003
04.06.2003
1,161792898
Sberbank-p
02.04.2002
06.05.2002
31.05.2002
1,099316569
Seega toimub ülalkirjeldatud turupeegeldus ja üsna laias dividendimakse kuupäevade vahemikus on tootlus olnud ajalooliselt veidi kõrgem kui aastaringselt aktsiate omamisel.
Seadke oma mudelile andmete analüüsiks veel üks ülesanne:
Ülesanne. Otsige dividendi väljamakse kuupäeva paiku kõige tavalisema sisenemis- ja väljumisvõimalusega aktsiad. Hindame, kui palju dividendimaksete juhtumeid on võimaldanud teenida aastapõhiselt üle 10% inflatsioonimäärast kõrgemat tulu, kui sisenete aktsiasse 34 päeva enne ja väljute 25 päeva pärast dividendimakse kuupäeva.
Arvesse võtame aktsiad, mille puhul oli dividendimakseid vähemalt 5 korral. Saadud hitiparaad on näidatud allpool. Pange tähele, et tulemus on suure tõenäosusega väärtuslik ainult andmeanalüüsi probleemi seisukohalt, kuid mitte praktilise investeerimisjuhisena.
tegevus
Kogus
võidujuhtumid
rohkem kui 10% aastas
üle inflatsiooni
Kogus
juhtudel
maksed
dividendid
Jaga
juhtudel
võidud
Keskmine koefitsient kasvu
Lenzoloto
5
5
1
1,320779017
IDGC SZ
6
7
0,8571
1,070324870
Rollman-p
6
7
0,8571
1,029644533
Rosseti ap
4
5
0,8
1,279877637
Kubanenr
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
KuzbTK JSC
5
7
0,7143
1,029743667
Aktsiaturu analüüsi põhjal saame teha järgmised järeldused:
- Kontrollitud on, et maaklerite, investeerimisühingute ja teiste huviliste materjalides deklareeritud aktsiate tootlus on suurem kui hoiused ja kinnisvarainvesteeringud.
- Aktsiaturu volatiilsus on väga suur, kuid portfelli olulise hajutamise korral on võimalik investeerida pikalt. Täiendava 13% maksusoodustuse huvides IIS-i investeerimisel on üsna soovitatav avada enda jaoks börs ja seda saab teha, sealhulgas Sberbankis.
- Eelmiste perioodide tulemuste analüüsi põhjal leiti stabiilselt kõrge kasumlikkuse ning dividendimaksepäeva lähistel sisenemise-väljumise kasumlikkuse osas liidrid. Tulemused pole aga nii üheselt mõistetavad ja ainult neist ei tasu oma investeeringu tegemisel juhinduda. Need olid andmeanalüüsi ülesannete näited.
Kogusummas
Kasulik on pidada arvestust oma vara, aga ka tulude ja kulude üle. See aitab finantsplaneerimisel. Kui teil õnnestub raha säästa, siis on võimalusi investeerida seda inflatsioonist kõrgema määraga. Sberbanki andmejärve andmete analüüs näitas, et hoiused toovad aastas 2%, üürikorterid - 4,5% ja Venemaa aktsiad - umbes 10% üle inflatsiooni oluliselt suuremate riskidega.
Autor: Mihhail Grichik, Sberbank SberProfi DWH/BigData professionaalse kogukonna ekspert.
SberProfi DWH/BigData professionaalne kogukond vastutab kompetentside arendamise eest sellistes valdkondades nagu Hadoopi ökosüsteem, Teradata, Oracle DB, GreenPlum, aga ka BI tööriistad Qlik, SAP BO, Tableau jne.
Allikas: www.habr.com