Ինչպես մենք՝ Սբերի աշխատակիցներս, հաշվում և ներդնում ենք մեր գումարները

Արդյո՞ք անհրաժեշտ է մեքենա գնել 750 հազար ռուբլով, չնայած այն հանգամանքին, որ դուք քշում եք ամսական 18 անգամ, թե՞ ավելի էժան է տաքսիից օգտվելը։ Եթե ​​դուք աշխատում եք հետևի նստատեղին կամ երաժշտություն եք լսում, ինչպե՞ս է դա փոխում գնահատականը: Ո՞րն է բնակարան գնելու լավագույն միջոցը. ո՞ր կետում է օպտիմալ ավարտին հասցնել ավանդի խնայողությունը և կանխավճար կատարել հիփոթեքի համար: Կամ նույնիսկ չնչին հարց՝ ամսական կապիտալիզացմամբ 6%-ով գումար դնելն ավելի շահավե՞տ է, թե՞ տարեկան կապիտալիզացիայի դեպքում 6,2%-ով: Մարդկանց մեծամասնությունը նույնիսկ չի փորձում նման հաշվարկներ կատարել և նույնիսկ չի ցանկանում մանրամասն տեղեկություններ հավաքել իրենց գումարների մասին։ Հաշվարկների փոխարեն զգացմունքներն ու հույզերը կապվում են։ Կամ ինչ-որ նեղ գնահատական ​​են անում, օրինակ՝ մանրամասն հաշվարկում են ավտոմեքենա ունենալու տարեկան արժեքը, մինչդեռ այս բոլոր ծախսերը կարող են կազմել ընդհանուր ծախսերի միայն 5%-ը (իսկ կյանքի այլ ոլորտների վրա ծախսերը չեն հաշվարկվում): Մարդու ուղեղը ենթարկվում է կոգնիտիվ աղավաղումների։ Օրինակ, դժվար է թողնել, չնայած չվերադարձմանը, մի բիզնես, որտեղ ներդրվել է շատ ժամանակ և գումար։ Մարդիկ սովորաբար չափից դուրս լավատես են և թերագնահատում են ռիսկերը, ինչպես նաև հեշտությամբ առաջարկվող և կարող են թանկարժեք իրեր գնել կամ ներդրումներ կատարել ֆինանսական բուրգում:

Իհարկե, բանկի դեպքում էմոցիոնալ գնահատումը չի գործում։ Ուստի ես ուզում եմ նախ խոսել այն մասին, թե ինչպես է սովորական անհատը գնահատում փողը (այդ թվում՝ ես), ​​և ինչպես է դա անում բանկը։ Ստորև ներկայացված կլինի ֆինանսական կրթական ծրագիր և շատ բան Սբերբանկի տվյալների վերլուծության մասին ամբողջ բանկի համար որպես ամբողջություն:

Ստացված եզրակացությունները տրված են միայն որպես օրինակ և չեն կարող դիտվել որպես մասնավոր ներդրողների առաջարկություններ, քանի որ դրանք հաշվի չեն առնում բազմաթիվ գործոններ, որոնք դուրս են մնում սույն հոդվածի շրջանակից:

Օրինակ, ցանկացած «սև կարապ» իրադարձություն մակրոտնտեսության մեջ, ցանկացած ընկերության կորպորատիվ կառավարման մեջ և այլն, կարող է հանգեցնել կտրուկ փոփոխությունների։

Ենթադրենք, դուք արդեն մարել եք ձեր հիփոթեքը և ունեք խնայողություններ: Այս հոդվածը կարող է օգտակար լինել ձեզ համար, եթե դուք.

• Կարևոր չէ, թե որքան գույք եք կուտակել և ինչպես հետևել դրան
• մտածել, թե ինչպես անել, որ ձեր գույքը ձեզ լրացուցիչ եկամուտ բերի
• Ես ուզում եմ հասկանալ, թե փող ներդնելու եղանակներից որն է լավագույնը՝ անշարժ գույք, ավանդներ, թե բաժնետոմսեր
• հետաքրքիր է, թե ինչ խորհուրդ կտա Սբերբանկի տվյալների վերլուծությունը այս հարցում

Հաճախ մարդիկ ֆինանսական որոշումներ են կայացնում առանց սեփական եկամուտների և ծախսերի դինամիկայի մասին լիարժեք տեղեկատվության, առանց սեփական ունեցվածքի արժեքի գնահատման, իրենց հաշվարկներում հաշվի չառնելով գնաճը և այլն։

Երբեմն մարդիկ սխալվում են, օրինակ՝ վարկ վերցնելով՝ մտածելով, որ կարող են վերադարձնել այն, իսկ հետո ձախողվել: Ընդ որում, այն հարցի պատասխանը, թե մարդը կկարողանա՞ արդյոք սպասարկել վարկը, հաճախ նախապես հայտնի է։ Պարզապես պետք է իմանալ, թե որքան եք վաստակում, որքան եք ծախսում, ինչպիսի՞ն է այս ցուցանիշների փոփոխությունների դինամիկան։

Կամ, օրինակ, մարդն աշխատավայրում ինչ-որ աշխատավարձ է ստանում, պարբերաբար բարձրացվում է՝ ներկայացնելով որպես վաստակի գնահատական։ Բայց իրականում, գնաճի համեմատությամբ, այս մարդու եկամուտը կարող է նվազել, և նա կարող է դա չհասկանալ, եթե եկամուտների հաշվառում չվարի:
Ոմանք չեն կարող գնահատել, թե իրենց այսօրվա իրավիճակում ո՞ր ընտրությունն է ավելի շահավետ՝ բնակարան վարձել, թե այսինչ տոկոսադրույքով հիփոթեք վերցնելը։

Եվ փոխանակ հաշվարկելու, թե այս և այն դեպքում ինչ ծախսեր են լինելու, հաշվարկներում ինչ-որ կերպ դրամայնացնելով ոչ ֆինանսական ցուցանիշները («Մոսկվայի գրանցումից օգուտը գնահատում եմ ամսական M ռուբլի, գնահատում եմ մոտակայքում վարձակալած բնակարանում ապրելու հարմարավետությունը. աշխատեք ամսական N ռուբլով»), մարդիկ վազում են ինտերնետ՝ քննարկելու զրուցակիցների հետ, ովքեր կարող են ունենալ այլ ֆինանսական իրավիճակ և այլ առաջնահերթություններ ոչ ֆինանսական ցուցանիշները գնահատելիս:

Ես կողմ եմ պատասխանատու ֆինանսական պլանավորմանը: Առաջին հերթին առաջարկվում է հավաքել ձեր սեփական ֆինանսական վիճակի վերաբերյալ հետևյալ տվյալները.

• բոլոր առկա գույքի հաշվառում և գնահատում
• եկամուտների և ծախսերի հաշվառում, ինչպես նաև եկամուտների և ծախսերի տարբերություն, այսինքն. գույքի կուտակման դինամիկան

Բոլոր առկա գույքի հաշվառում և գնահատում

Սկզբից, ահա մի նկար, որը հավանաբար սխալ է մեկնաբանում մարդկանց ֆինանսական վիճակը։ Նկարում պատկերված մարդկանց ունեցած գույքի միայն դրամական բաղադրիչներն են։ Իրականում, ի վերջո, ողորմություն տվողները, ամենայն հավանականությամբ, վարկերից բացի ունեն նաև ունեցվածք, ինչի արդյունքում նրանց դրամական մնացորդը բացասական է, բայց նրանց ունեցվածքի ընդհանուր արժեքը դեռ ավելի մեծ է, քան մուրացկանինը։

Գնահատեք ձեր ունեցածը.

• Անշարժ գույք
• հողատարածք
• տրանսպորտային միջոցներ
• բանկային ավանդներ
• վարկային պարտավորություններ (մինուսով)
• ներդրումներ (բաժնետոմսեր, պարտատոմսեր,…)
• սեփական բիզնեսի արժեքը
• այլ գույք

Գույքի մեջ կարելի է նշել հեղուկ բաժնետոմս, որը կարող է արագ հանվել և փոխակերպվել այլ ձևերի։ Օրինակ, բաժնեմասը բնակարանում, որը դուք պատկանում եք դրանում ապրող հարազատների հետ միասին, կարող է դասակարգվել որպես ոչ իրացվելի գույք: Երկարաժամկետ ներդրումները ավանդներում կամ բաժնետոմսերում, որոնք հնարավոր չէ դուրս բերել առանց կորստի, նույնպես կարող են համարվել ոչ իրացվելի: Իր հերթին, անշարժ գույքը, որը դուք ունեք, բայց չեք ապրում, տրանսպորտային միջոցները, կարճաժամկետ և հետկանչվող ավանդները կարող են դասակարգվել որպես իրացվելի գույք: Օրինակ, եթե շտապ բուժման համար գումար է պետք, ապա որոշ գործիքների օգուտները մոտավորապես զրոյական են, ուստի իրացվելիության մասնաբաժինը ավելի արժեքավոր է:

Ավելին, գույքի մեջ կարելի է առանձնացնել ոչ եկամտաբեր և եկամտաբեր։ Օրինակ՝ վարձակալությամբ չտրվող անշարժ գույքը, ինչպես նաև տրանսպորտային միջոցները կարող են համարվել ոչ եկամտաբեր։ Իսկ վարձակալած անշարժ գույքը, ավանդները և բաժնետոմսերը, որոնք ներդրվել են գնաճից բարձր տեմպերով, շահութաբեր գույք են:

Դուք կստանաք, օրինակ, այսպիսի նկար (տվյալները պատահականորեն ստեղծվում են).

Շատերի համար այս նկարը շատ շեղված է թվում: Օրինակ, աղքատ տատիկը կարող է ապրել Մոսկվայի թանկարժեք բնակարանում, որը շահույթ չի բերում, մինչդեռ թոշակից թոշակ ձեռք առ բերան ապրելով՝ չմտածելով իր ունեցվածքը վերակառուցելու մասին։ Խելամիտ կլինի, որ նա վարձով բնակարաններ փոխանակի թոռան հետ։ Ընդհակառակը, ներդրողը կարող է այնքան տարված լինել բաժնետոմսերում ներդրումներ կատարելով, որ նա չունենա այլ տեսակի ակտիվներ անձրևոտ օրվա համար, ինչը կարող է ռիսկային լինել: Դուք կարող եք նկարել ձեր սեփականության նման պատկերը և մտածել, թե արդյոք խելամիտ չէ գույքը տեղափոխել ավելի շահավետ ճանապարհով:

Եկամուտների, ծախսերի և գույքի կուտակման դինամիկայի հաշվառում

Առաջարկվում է պարբերաբար գրանցել ձեր եկամուտներն ու ծախսերը էլեկտրոնային եղանակով։ Ինտերնետ-բանկինգի դարաշրջանում դա մեծ ջանք չի պահանջում: Միևնույն ժամանակ, եկամուտներն ու ծախսերը կարելի է բաժանել կատեգորիաների. Այնուհետև, դրանք տարիներով համախմբելով՝ կարելի է եզրակացություններ անել դրանց դինամիկայի վերաբերյալ։ Կարևոր է հաշվի առնել գնաճը՝ պատկերացում կազմելու համար, թե ինչպիսին են անցյալ տարիների գումարներն այսօրվա գներով։ Յուրաքանչյուր ոք ունի իր սպառողական զամբյուղը: Բենզինը և պարենային ապրանքները թանկանում են տարբեր տեմպերով. Բայց ձեր անձնական գնաճը հաշվարկելը բավականին դժվար է։ Ուստի որոշ սխալներով հնարավոր է օգտագործել գնաճի պաշտոնական ցուցանիշի տվյալները։

Գնաճի ամսական տվյալները հասանելի են բազմաթիվ բաց աղբյուրներից, ներառյալ Սբերբանկի տվյալների լճում վերբեռնվածները:

Եկամուտ-ծախսերի դինամիկայի պատկերացման օրինակ (տվյալները պատահականորեն ստեղծվում են, գնաճի դինամիկան իրական է).

Ունենալով այսպիսի ամբողջական պատկեր՝ կարող եք եզրակացություններ անել ձեր իրական աճի / եկամտի նվազման և իրական աճի / խնայողությունների նվազման մասին, վերլուծել ծախսերի դինամիկան ըստ կատեգորիաների և կայացնել տեղեկացված ֆինանսական որոշումներ:

Անվճար կանխիկ միջոցների ներդրման ո՞ր եղանակն է հաղթում գնաճին և բերում ամենապասիվ եկամուտը:

Սբերբանկի տվյալների լիճը արժեքավոր տվյալներ ունի այս թեմայի վերաբերյալ.

• Մոսկվայում մեկ քառակուսի մետրի արժեքի դինամիկան
• Մոսկվայի և Մոսկվայի արվարձաններում անշարժ գույքի վաճառքի և վարձակալության առաջարկների բազա
• ավանդների միջին տարեկան տոկոսադրույքի դինամիկան
• ռուբլու գնաճի դինամիկան
• Մոսկվայի բորսայի համախառն ընդհանուր եկամտաբերության ինդեքսը (MCFTR)
• Մոսկվայի բորսայի բորսայի գնանշումներ և վճարված շահաբաժինների վերաբերյալ տվյալներ

Այս տվյալները թույլ կտան մեզ համեմատել վարձակալական գույքի, բանկային ավանդների և բաժնետոմսերի շուկայում ներդրումների եկամուտներն ու ռիսկերը: Չմոռանանք հաշվի առնել գնաճը.
Անմիջապես պետք է ասեմ, որ այս գրառման մեջ մենք զբաղվում ենք բացառապես տվյալների վերլուծությամբ և չենք դիմում տնտեսական որևէ տեսության կիրառման։ Պարզապես տեսնենք, թե ինչ են ասում մեր տվյալները. Ռուսաստանում խնայողությունները պահպանելու և աճեցնելու ո՞ր ճանապարհն է տվել լավագույն արդյունքները վերջին տարիներին:

Մենք համառոտ նկարագրելու ենք, թե ինչպես են հավաքվում և վերլուծվում այս հոդվածում օգտագործված տվյալները և Սբերբանկի այլ տվյալները: Կա աղբյուրի կրկնօրինակների շերտ, որոնք պահվում են մանրահատակի ձևաչափով hadoop-ում: Օգտագործվում են ինչպես ներքին աղբյուրները (բանկի տարբեր ՀՍ), այնպես էլ արտաքին աղբյուրներ: Աղբյուրի կրկնօրինակները հավաքվում են տարբեր ձևերով: Կա կայծի վրա հիմնված արագիլի արտադրանք, իսկ երկրորդը՝ Ab Initio AIR-ը, թափ է հավաքում։ Աղբյուրի կրկնօրինակները վերբեռնվում են տարբեր Cloudera-ի կողմից կառավարվող hadoop կլաստերներում և կարող են կապվել մի կլաստերից մյուսին: Կլաստերները բաժանված են հիմնականում ըստ բիզնես բլոկների, կան նաև Data Lab կլաստերներ։ Աղբյուրի կրկնօրինակների հիման վրա կառուցվում են տարբեր տվյալների մարթեր, որոնք հասանելի են բիզնես օգտագործողների և տվյալների գիտնականների համար: Այս հոդվածը գրելու համար օգտագործվել են տարբեր կայծային հավելվածներ, փեթակների հարցումներ, տվյալների վերլուծության հավելվածներ և արդյունքների պատկերացում SVG գրաֆիկական ձևաչափով:

Անշարժ գույքի շուկայի պատմական վերլուծություն

Վերլուծությունը ցույց է տալիս, որ անշարժ գույքը երկարաժամկետ հեռանկարում աճում է գնաճի համեմատ, այսինքն. իրական գներով ոչ ավելանում է, ոչ էլ նվազում։ Ահա Մոսկվայում բնակելի անշարժ գույքի գների դինամիկայի գրաֆիկները՝ ցույց տալով առկա նախնական տվյալները:

Գների աղյուսակը ռուբլով, առանց գնաճի.

Գների աղյուսակը ռուբլով, հաշվի առնելով գնաճը (ժամանակակից գներով).

Մենք տեսնում ենք, որ պատմականորեն գինը տատանվել է շուրջ 200 ռուբլի/քմ. ժամանակակից գներով և անկայունությունը բավականին ցածր էր:

Տարեկան քանի՞ տոկոս գնաճից բարձր են բերում բնակելի անշարժ գույքի ներդրումները: Ինչպե՞ս է եկամտաբերությունը կախված բնակարանի սենյակների քանակից: Եկեք վերլուծենք Սբերբանկի գովազդների բազան Մոսկվայում և Մոսկվայի արվարձաններում բնակարանների վաճառքի և վարձակալության համար:

Մեր տվյալների բազայում բավականին շատ բազմաբնակարան շենքեր կային, որոնցում միաժամանակ առկա են բնակարանների վաճառքի և բնակարանների վարձակալության հայտարարություններ, իսկ վաճառվող և վարձակալվող բնակարանների սենյակների թիվը նույնն է։ Համեմատեցինք նման դեպքերը՝ խմբավորելով ըստ տների և բնակարանի սենյակների քանակի։ Եթե ​​նման խմբում մի քանի առաջարկ է եղել, ապա հաշվարկվել է միջին գինը։ Եթե ​​վաճառված և վարձակալած բնակարանների մակերեսը տարբերվում էր, ապա առաջարկի գինը համամասնորեն փոխվում էր, որպեսզի համապատասխանեն համեմատվող բնակարանների մակերեսները։ Արդյունքում առաջարկները դրվել են ժամանակացույցի վրա։ Յուրաքանչյուր շրջան իրականում բնակարան է, որն առաջարկվում է միաժամանակ գնել և վարձակալել: Հորիզոնական առանցքի վրա մենք տեսնում ենք բնակարան ձեռք բերելու արժեքը, իսկ ուղղահայաց առանցքի վրա՝ նույն բնակարանի վարձակալության արժեքը։ Բնակարանի սենյակների թիվը պարզ է շրջանագծի գույնից, և որքան մեծ է բնակարանի մակերեսը, այնքան մեծ է շրջանագծի շառավիղը։ Հաշվի առնելով գերթանկ առաջարկները՝ գրաֆիկը ստացվել է այսպես.

Եթե ​​հանեք թանկարժեք առաջարկները, կարող եք ավելի մանրամասն տեսնել էկոնոմ սեգմենտի գները.

Հարաբերակցության վերլուծությունը ցույց է տալիս, որ բնակարանի վարձակալության արժեքի և դրա գնման արժեքի միջև կապը մոտ է գծային:

Ստացվեց հետևյալ հարաբերակցությունը բնակարանի տարեկան վարձակալության և բնակարան ձեռք բերելու արժեքի միջև (չմոռանանք, որ տարեկան արժեքը 12 ամսական է).

Սենյակների թիվը:
Բնակարանի տարեկան վարձակալության արժեքի և բնակարանի ձեռքբերման արժեքի հարաբերակցությունը.

1 սենյակ
5,11%

2 սենյակ
4,80%

3 սենյակ
4,94%

Միայն
4,93%

Ստացել է տարեկան 4,93% տարեկան եկամտաբերության միջին գնահատական՝ գնաճից ավելի բնակարան վարձակալելուց։ Հետաքրքիր է նաև, որ 1 սենյականոց էժան բնակարանները մի փոքր ավելի շահավետ են վարձակալել։ Մենք համեմատեցինք առաջարկի գինը, որը երկու դեպքում էլ (վարձույթ և գնում) մի փոքր ավելի թանկ է, ուստի ճշգրտում չի պահանջվում: Այնուամենայնիվ, այլ ճշգրտումներ են պահանջվում. վարձակալած բնակարանները երբեմն առնվազն կոսմետիկ վերանորոգման կարիք ունեն, որոշ ժամանակ է պահանջվում վարձակալ գտնելու համար, իսկ բնակարանները դատարկ են, երբեմն կոմունալ վճարումները մասամբ կամ ամբողջությամբ ներառված չեն վարձակալության գնի մեջ, և նաեւ բնակարանների չափազանց աննշան արժեզրկում է տարիների ընթացքում։

Հաշվի առնելով ճշգրտումները՝ բնակելի անշարժ գույքի վարձակալությունից դուք կարող եք ունենալ տարեկան մինչև 4,5% եկամուտ (բացի այն հանգամանքից, որ գույքն ինքնին չի արժեզրկվում): Եթե ​​նման եկամտաբերությունը տպավորիչ է, ապա Sberbank-ը DomClick-ում բազմաթիվ առաջարկներ ունի:

Ավանդների տոկոսադրույքների պատմական վերլուծություն

Ռուբլով ավանդները Ռուսաստանում վերջին մի քանի տարիների ընթացքում մեծապես գերազանցել են գնաճը: Բայց ոչ թե 4,5%-ով, ինչպես վարձակալությամբ տրվող անշարժ գույքը, այլ միջինը 2%-ով։
Ստորև բերված գծապատկերում տեսնում ենք ավանդների տոկոսադրույքների և գնաճի համեմատության դինամիկան։

Ես կնշեմ այնպիսի պահ, որ ավանդներից եկամուտը որոշ չափով ավելի ուժեղ է գերազանցում գնաճը, քան վերը նշված աղյուսակում հետևյալ պատճառներով.

• Համալրված ավանդների տոկոսադրույքը կարող եք ֆիքսել բարենպաստ ժամանակ մի քանի ամիս առաջ
• Ամսական կապիտալիզացիան, որը բնորոշ է այս միջինացված տվյալների մեջ ներառված բազմաթիվ ներդրումներին, ավելացնում է շահույթ՝ կապված բարդ տոկոսների հետ
• Վերևում հաշվի են առնվել 10 լավագույն բանկերի տոկոսադրույքները՝ համաձայն Ռուսաստանի Բանկի տեղեկատվության, լավագույն 10-ից դուրս կարող եք գտնել մի փոքր ավելի բարձր տոկոսադրույքներ:

Ինչ վերաբերում է դոլարով և եվրոյով ավանդներին, ապա ասեմ, որ դրանք գնաճին գերազանցել են դոլարով և եվրոյով, ավելի թույլ, քան ռուբլին ռուբլու գնաճին։

Ֆոնդային շուկայի պատմական վերլուծություն

Հիմա եկեք դիտարկենք ռուսական բաժնետոմսերի առավել բազմազան և ռիսկային շուկան: Բաժնետոմսերում ներդրումների վերադարձը ֆիքսված չէ և կարող է շատ տարբեր լինել: Այնուամենայնիվ, եթե դուք դիվերսիֆիկացնում եք ակտիվները և ներդրումներ կատարում երկար ժամանակով, կարող եք հետևել միջին տարեկան տոկոսադրույքին, որը բնութագրում է բաժնետոմսերի պորտֆելում ներդրումներ կատարելու հաջողությունը:

Թեմայից հեռու ընթերցողների համար մի քանի խոսք կասեմ ֆոնդային ինդեքսների մասին։ Ռուսաստանում կա Մոսկվայի բորսայի ինդեքսը, որը ցույց է տալիս ռուսական 50 խոշորագույն բաժնետոմսերից կազմված պորտֆելի ռուբլու արժեքի դինամիկան։ Ինդեքսի կազմը և յուրաքանչյուր ընկերության բաժնետոմսերի մասնաբաժինը կախված է առևտրային գործառնությունների ծավալից, բիզնեսի ծավալից, շրջանառության մեջ գտնվող բաժնետոմսերի քանակից: Ստորև բերված գծապատկերը ցույց է տալիս, թե ինչպես է աճել Մոսկվայի բորսայի ինդեքսը (այսինքն՝ նման միջին պորտֆելը) վերջին տարիներին:

Բաժնետոմսերի մեծ մասի սեփականատերերը պարբերաբար վճարվում են շահաբաժիններ, որոնք կարող են վերաներդրվել նույն բաժնետոմսերում, որոնք եկամուտ են ստեղծել: Ստացված շահաբաժիններից հարկ է վճարվում: Մոսկվայի բորսայի ինդեքսը հաշվի չի առնում դիվիդենտային եկամտաբերությունը։

Հետևաբար, մեզ ավելի շատ կհետաքրքրի Մոսկվայի բորսայի համախառն ընդհանուր վերադարձի ինդեքսը (MCFTR), որը հաշվի է առնում ստացված շահաբաժինները և այդ շահաբաժիններից հանված հարկը: Ստորև բերված գծապատկերում ցույց տանք, թե ինչպես է փոխվել այս ցուցանիշը վերջին տարիներին։ Բացի այդ, մենք հաշվի ենք առնում գնաճը և տեսնում ենք, թե ինչպես է այս ցուցանիշը աճել ժամանակակից գներով.

Կանաչ գրաֆիկը պորտֆելի իրական արժեքն է ժամանակակից գներով, եթե դուք ներդրումներ եք կատարում Մոսկվայի բորսայի ինդեքսում, պարբերաբար վերաներդրում եք շահաբաժիններ և վճարում հարկերը:

Տեսնենք, թե ինչպիսին է եղել MCFTR ինդեքսի աճի տեմպերը վերջին 1,2,3,…,11 տարիների ընթացքում: Նրանք. Ինչպիսի՞ն կլիներ մեր եկամտաբերությունը, եթե գնեինք բաժնետոմսեր այս ցուցանիշի համամասնությամբ և պարբերաբար վերաներդրեինք նույն բաժնետոմսերում ստացված շահաբաժինները.

Տարիներ
Начало
Վերջ
MCFTR
վաղ Հետ
հաշվի առնելով
ինֆլ.
MCFTR
կոն. Հետ
հաշվի առնելով
ինֆլ.
Coef.
աճը
Տարեկան
գործակիցը
աճը

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

Մենք տեսնում ենք, որ տարիներ առաջ ինչ-որ չափով ներդրումներ կատարելով, տարեկան 5-18 տոկոս գնաճի նկատմամբ հաղթանակ կունենայինք՝ կախված մուտքի կետի հաջողությունից։

Կազմենք ևս մեկ աղյուսակ՝ ոչ թե շահութաբերություն ամեն վերջին N տարվա համար, այլ շահութաբերություն վերջին N մեկ տարվա յուրաքանչյուր ժամանակաշրջանի համար.

Տարի
Начало
Վերջ
MCFTR
վաղ Հետ
հաշվի առնելով
ինֆլ.
MCFTR
կոն. Հետ
հաշվի առնելով
ինֆլ.
Տարեկան
գործակիցը
աճը

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

Մենք տեսնում ենք, որ ոչ բոլորն են եղել հաջողակ, բայց անհաջող տարիներին հաջորդել են հաջող տարիները, որոնք «ամեն ինչ շտկել են»։

Հիմա, ավելի լավ հասկանալու համար, եկեք վերացնենք այս ցուցանիշից և նայենք կոնկրետ բաժնետոմսի օրինակին, թե ինչ արդյունք կունենայիք, եթե 15 տարի առաջ ներդրումներ կատարեիք այս բաժնետոմսում, վերաներդրեք շահաբաժիններ և վճարեիք հարկերը: Տեսնենք արդյունքը՝ հաշվի առնելով գնաճը, այսինքն. ընթացիկ գներով։ Ստորև բերված է Սբերբանկի սովորական բաժնետոմսի օրինակ: Կանաչ գրաֆիկը ցույց է տալիս պորտֆելի արժեքի դինամիկան, որն ի սկզբանե բաղկացած էր Սբերբանկի մեկ բաժնետոմսից ընթացիկ գներով՝ հաշվի առնելով շահաբաժինների վերաներդրումը: 15 տարվա ընթացքում գնաճը ռուբլին արժեզրկել է 3.014135 անգամ։ Սբերբանկի մասնաբաժինը տարիների ընթացքում թանկացել է 21.861 ռուբլուց: մինչև 218.15 ռուբլի, այսինքն. գինն աճել է 9.978958 անգամ՝ առանց գնաճի։ Այս տարիների ընթացքում մեկ բաժնետոմսի սեփականատիրոջը տարբեր ժամանակներում վճարվել է շահաբաժիններ՝ առանց հարկերի, 40.811613 ռուբլու չափով: Վճարված շահաբաժինների գումարները գծապատկերում ներկայացված են կարմիր ուղղահայաց ձողիկների տեսքով և չեն վերաբերում հենց գծապատկերին, որում հաշվի են առնվում նաև շահաբաժինները և դրանց վերաներդրումը: Եթե ​​ամեն անգամ այդ շահաբաժիններն օգտագործվել են Սբերբանկի բաժնետոմսերը կրկին գնելու համար, ապա ժամանակաշրջանի վերջում բաժնետերն արդեն ուներ ոչ թե մեկ, այլ 1.309361 բաժնետոմս: Հաշվի առնելով շահաբաժինների վերաներդրումը և գնաճը, սկզբնական պորտֆելը 4.334927 տարվա ընթացքում թանկացել է 15 անգամ, այսինքն. թանկացել է տարեկան 1.102721 անգամ։ Ընդհանուր առմամբ, Սբերբանկի սովորական բաժնետոմսը սեփականատիրոջը բերել է տարեկան միջինը 10,27% գնաճից յուրաքանչյուր վերջին 15 տարում.

Որպես մեկ այլ օրինակ, եկեք նմանատիպ պատկեր վերցնենք Սբերբանկի արտոնյալ բաժնետոմսերի դինամիկայի հետ: Sberbank-ի նախընտրելի մասնաբաժինը սեփականատիրոջը բերեց նույնիսկ ավելին, միջինում տարեկան 13,59% գնաճից յուրաքանչյուրը վերջին 15 տարում.

Այս արդյունքները գործնականում մի փոքր ավելի ցածր կլինեն, քանի որ բաժնետոմսեր գնելիս պետք է վճարել փոքր միջնորդավճար: Միևնույն ժամանակ, արդյունքը կարող է ավելի բարելավվել, եթե օգտվում եք Անհատական ​​ներդրումային հաշվից, որը թույլ է տալիս պետությունից ստանալ հարկային նվազեցում որոշակի սահմանափակ չափով: Եթե ​​չեք լսել այս մասին, ապա առաջարկվում է որոնել «IIS» հապավումը։ Չմոռանանք նաև նշել, որ IIS-ը կարելի է բացել Սբերբանկում։

Այսպիսով, մենք նախկինում ստացել ենք, որ պատմականորեն ավելի շահավետ է ներդրումներ կատարել բաժնետոմսերում, քան անշարժ գույքում և ավանդներում: Հաճույքի համար ներկայացնում ենք 20 լավագույն բաժնետոմսերի հիթ շքերթը, որոնք շուկայում առևտուր են անում ավելի քան 10 տարի՝ ստացված տվյալների վերլուծության արդյունքում։ Վերջին սյունակում մենք տեսնում ենք, թե տարեկան միջինը քանի անգամ է աճել բաժնետոմսերի պորտֆելը` հաշվի առնելով գնաճը և շահաբաժինների վերաներդրումը: Մենք տեսնում ենք, որ շատ բաժնետոմսեր գերազանցում են գնաճը ավելի քան 10%:

գործողություն
Начало
Վերջ
Coef. գնաճը
Սկիզբը գինը
Կոն. գինը
Աճ
համարը
բաժնետոմսեր
հաշվին
վերահայտնել-
կայաններ
բաժանում-
դենդով,
ժամանակ
եզրափակիչ
միջին
տարեկան
աճ, անգամ

Լենզոլոտո
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1267,02
17290
2,307198
1,326066

ԼՂԻՄ ապ
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

ՄԳՏՍ-5աո
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
380,7
2275
2,487047
1,230166

Ակրոն
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
809,88
5800
2,015074
1,226550

Լենցոլ. վերև
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
845
5260
2,214068
1,220921

ԼՂԻՄ ԲԲԸ
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
14,117
92,45
1,896548
1,208282

Lenenerg-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

Սուրգնֆգզ-փ
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
13,799
37,49
2,480427
1,136619

ԻՐԿՈՒՏ-3
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
8,127
35,08
1,543182
1,135299

Տատնֆթ 3աո
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
146,94
558,4
1,612350
1,125854

Նովատեկ ԲԲԸ
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

Կրասեսբ աո
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
3,25
7,07
2,255269
1,101105

ՃՏՊԶ ԲԲԸ
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

ՊԻԿ ԲԲԸ
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
108,26
489,5
1,079537
1,100545

ԼՈՒԿՈԻԼ
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1720
5115
1,639864
1,100444

Այժմ, ներբեռնելով տվյալները, մենք կլուծենք մի քանի խնդիր այն թեմայի շուրջ, թե կոնկրետ ինչում արժե ներդրումներ կատարել, եթե հավատանք, որ որոշակի բաժնետոմսերի արժեքի երկարաժամկետ միտումները կշարունակվեն: Հասկանալի է, որ լիովին արդարացված չէ կանխատեսել ապագա գինը նախորդ գծապատկերի համաձայն, բայց մենք հաղթողներ ենք փնտրելու անցյալ ժամանակաշրջանների համար մի քանի կատեգորիաներում ներդրումներ կատարելիս:

Առաջադրանք. Գտեք այն բաժնետոմսերը, որոնք հետևողականորեն գերազանցում են անշարժ գույքը (CAGR 1.045 գնաճի նկատմամբ) առավելագույն քանակով բաժնետոմսերը վաճառվող վերջին 10 մեկ տարվա յուրաքանչյուր ժամանակահատվածում:

Այս և հաջորդ առաջադրանքներում մենք նկատի ունենք վերը նշված մոդելը շահաբաժինների վերաներդրումով և գնաճի հաշվառմամբ:

Ահա այս անվանակարգի հաղթողները՝ ըստ մեր տվյալների վերլուծության: Աղյուսակի վերևում գտնվող բաժնետոմսերը տարեցտարի հետևողականորեն լավ են աշխատում առանց անկումների: Այստեղ 1-ին տարին է՝ 30.07.2019/30.07.2020/2-30.07.2018/30.07.2019/XNUMX, XNUMX-րդ տարին է՝ XNUMX/XNUMX/XNUMX-XNUMX/XNUMX/XNUMX և այլն:

գործողություն
Թիվ
հաղթանակներ
ավելի
Անշարժ գույք
մամուլ-
stu
համար
հետո-
օրեր
10 տարեկան
Տարի 1
Տարի 2
Տարի 3
Տարի 4
Տարի 5
Տարի 6
Տարի 7
Տարի 8
Տարի 9
Տարի 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

ՃՏՊԶ ԲԲԸ
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

ԼՂԻՄ ԲԲԸ
7
1,3285
1,5916
1,0821
0,8403
1,7407
1,3632
0,8729
0,8678
1,0716
1,7910

ՄԳՏՍ-5աո
7
1,1969
1,0688
1,8572
1,3789
2,0274
0,8394
1,1685
0,8364
1,0073
1,4460

Գազպրոմնեֆտ
7
0,8119
1,3200
1,6868
1,2051
1,1751
0,9197
1,1126
0,7484
1,1131
1,0641

Տատնֆթ 3աո
7
0,7933
1,0807
1,9714
1,2109
1,0728
1,1725
1,0192
0,9815
1,0783
1,1785

Lenenerg-p
7
1,3941
1,1865
1,7697
2,4403
2,2441
0,6250
1,2045
0,7784
0,4562
1,4051

ԼՂԻՄ ապ
7
1,3057
2,4022
1,2896
0,8209
1,2356
1,6278
0,7508
0,8449
1,5820
2,4428

Սուրգնֆգզ-փ
7
1,1897
1,0456
1,2413
0,8395
0,9643
1,4957
1,2140
1,1280
1,4013
1,0031

Մենք տեսնում ենք, որ նույնիսկ առաջատարներն ամեն տարի շահութաբերության առումով անշարժ գույք չեն շահել։ Տարբեր տարիների եկամտաբերության մակարդակի ուժեղ թռիչքները ցույց են տալիս, որ եթե ցանկանում եք կայունություն, ապա ավելի լավ է դիվերսիֆիկացնել ակտիվները և իդեալականորեն ներդրումներ կատարել ինդեքսի մեջ:

Այժմ մենք նման խնդիր ենք ձևակերպում և լուծում տվյալների վերլուծության համար։ Արժե՞ արդյոք մի փոքր շահարկել, ամեն անգամ բաժնետոմսեր գնել շահաբաժինների վճարման ամսաթվից M օր առաջ և վաճառել բաժնետոմսերը շահութաբաժինների վճարման ամսաթվից N օր հետո: Ավելի լավ է դիվիդենտներ քաղել և «պաշարից դուրս գալ», քան ամբողջ տարին «պաշարների մեջ նստել»։ Ենթադրենք, նման մուտք-ելքից հանձնաժողովի վրա կորուստներ չկան։ Եվ տվյալների վերլուծությունը կօգնի մեզ գտնել M և N միջանցքի սահմանները, որը պատմականորեն ամենահաջողն է եղել բաժնետոմսեր երկար պահելու փոխարեն շահաբաժիններ հավաքելիս:

Ահա մի անեկդոտ 2008թ.

Ջոն Սմիթը, ով դուրս է ցատկել Ուոլ Սթրիթի 75-րդ հարկի պատուհանից, գետնին բախվելուց հետո, ցատկել է 10 մետր, ինչը որոշ չափով հետ է բերել նրա առավոտյան անկումը։

Այդպես է նաև շահաբաժինների դեպքում. մենք ենթադրում ենք, որ շուկայական շարժման մեջ շահաբաժինների վճարման ամսաթվին հարևանությամբ դրսևորվում է շուկայական չափազանց մեծ արտացոլում, այսինքն. հոգեբանական պատճառներով շուկան կարող է ընկնել կամ աճել ավելի շատ, քան պահանջում է շահաբաժինների գումարը:

Առաջադրանք. Գնահատեք բաժնետոմսերի վերականգնման տոկոսադրույքը շահաբաժինների վճարումից հետո: Ավելի լավ է մուտք գործել շահաբաժինների վճարման նախօրեին և որոշ ժամանակ ուշ դուրս գալ, քան ամբողջ տարին ունենալ բաժնետոմս: Շահաբաժինների վճարումից քանի՞ օր առաջ պետք է մուտքագրեմ բաժնետոմս և շահաբաժնի վճարումից քանի՞ օր հետո պետք է դուրս գամ բաժնետոմսից՝ առավելագույն շահույթ ստանալու համար:

Մեր մոդելը պատմության ընթացքում հաշվարկել է հարևանության լայնության բոլոր տատանումները շահաբաժինների վճարման ամսաթվերի շուրջ: Ընդունվել են հետևյալ սահմանափակումները՝ M<=30, N>=20. Բանն այն է, որ վճարման ամսաթիվը և չափը միշտ չէ, որ նախապես հայտնի են, քան շահաբաժինների վճարումից 30 օր առաջ։ Նաև շահաբաժինները ոչ թե անմիջապես են գալիս, այլ ուշացումով։ Մենք կարծում ենք, որ հաշվի վրա շահաբաժիններ ստանալու և դրանք վերաներդրելու համար երաշխավորվելու համար պահանջվում է առնվազն 20 օր: Այս սահմանափակումներով մոդելը ստացավ հետևյալ պատասխանը. Բաժնետոմսերը գնելու լավագույն ժամանակը շահաբաժինների վճարման ամսաթվից 34 օր առաջ է և դրանք վաճառել շահաբաժինների վճարման օրվանից 25 օր հետո: Այս սցենարով այս ժամանակահատվածում ստացվել է միջինը 3,11% աճ, ինչը տարեկան տալիս է 20,9%։ Նրանք. դիտարկվող ներդրումային մոդելով (շահաբաժինների վերաներդրումով և հաշվի առնելով գնաճը), եթե բաժնետոմս եք գնում շահաբաժինների վճարման ամսաթվից 34 օր առաջ և այն վաճառում եք շահաբաժինների վճարման օրվանից 25 օր հետո, ապա մենք ունենք տարեկան 20,9% գնաճից բարձր: տոկոսադրույքը. Սա ստուգվում է մեր տվյալների բազայից շահաբաժինների վճարման բոլոր դեպքերի միջինացումով:

Օրինակ, Sberbank-ի նախընտրելի բաժնետոմսի համար մուտքի-ելքի նման սցենարը կապահովի 11,72% աճ գնաճի մակարդակից յուրաքանչյուր մուտք-ելքի համար շահաբաժինների վճարման ամսաթվին մոտակայքում: Սա տարեկան 98,6%-ով գերազանցում է գնաճի մակարդակը։ Բայց սա, իհարկե, պատահական բախտի օրինակ է։

գործողություն
Մուտք
Շահութաբաժնի ամսաթիվը
Արտադրողականություն
Coef. աճը

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

Այսպիսով, վերը նկարագրված շուկայական արտացոլումը տեղի է ունենում, և շահաբաժինների վճարման ամսաթվերի բավականին լայն տիրույթում եկամտաբերությունը պատմականորեն մի փոքր ավելի բարձր է եղել, քան բաժնետոմսերի ողջ տարվա ընթացքում:

Եկեք մեր մոդելը դնենք տվյալների վերլուծության ևս մեկ խնդիր.

Առաջադրանք. Գտեք բաժնետոմսերը շահաբաժինների վճարման ամսաթվի մոտ ամենականոնավոր մուտքի-ելքի շահույթի հնարավորությամբ: Մենք կգնահատենք, թե շահաբաժինների վճարման քանի դեպք է հնարավոր դարձրել տարեկան կտրվածքով ավելի քան 10% վաստակել գնաճի մակարդակից բարձր, եթե դուք մուտքագրեք բաժնետոմս 34 օր առաջ և դուրս գաք շահաբաժինների վճարման օրվանից 25 օր հետո:

Դիտարկելու ենք բաժնետոմսեր, որոնց համար եղել է շահաբաժինների վճարման առնվազն 5 դեպք։ Ստացված հիթ շքերթը ներկայացված է ստորև: Նկատի ունեցեք, որ արդյունքը, ամենայն հավանականությամբ, արժեքավոր է միայն տվյալների վերլուծության խնդրի տեսանկյունից, բայց ոչ որպես ներդրումների գործնական ուղեցույց:

գործողություն
Թիվ
շահելու դեպքեր
տարեկան ավելի քան 10%
գնաճից բարձր
Թիվ
դեպքեր
վճարումներ
շահաբաժիններ
Բաժնետոմս
դեպքեր
հաղթանակներ
Միջին գործակից աճը

Լենզոլոտո
5
5
1
1,320779017

IDGC SZ
6
7
0,8571
1,070324870

Rollman-p
6
7
0,8571
1,029644533

Ռոսետին վեր
4
5
0,8
1,279877637

Կուբանենր
4
5
0,8
1,248634960

LSR ԲԲԸ
8
10
0,8
1,085474828

«ԱԼՌՈՍԱ» ԲԲԸ
8
10
0,8
1,042920287

FGC ԵԷՍ ԲԲԸ
6
8
0,75
1,087420610

NCSP ԲԲԸ
10
14
0,7143
1,166690777

KuzbTK ԲԲԸ
5
7
0,7143
1,029743667

Ֆոնդային շուկայի վերլուծությունից մենք կարող ենք անել հետևյալ եզրակացությունները.

1. Ստուգվել է, որ բրոքերների, ներդրումային ընկերությունների և այլ շահագրգիռ կողմերի նյութերում հայտարարագրված բաժնետոմսերի եկամտաբերությունն ավելի բարձր է, քան ավանդները և ներդրումային անշարժ գույքը:
2. Ֆոնդային շուկայի անկայունությունը շատ բարձր է, սակայն հնարավոր է երկար ժամանակ ներդրումներ կատարել պորտֆելի զգալի դիվերսիֆիկացմամբ։ IIS-ում ներդրումներ կատարելիս լրացուցիչ 13% հարկային նվազեցման համար միանգամայն նպատակահարմար է բացել ֆոնդային շուկան ձեզ համար, և դա կարելի է անել, ներառյալ Սբերբանկում:
3. Նախորդ ժամանակաշրջանների արդյունքների վերլուծության հիման վրա առաջատարներ են հայտնաբերվել կայուն բարձր շահութաբերության և շահութաբաժինների վճարման ամսաթվին հարևանությամբ մուտք-ելքի շահութաբերության առումով: Սակայն արդյունքներն այնքան էլ միանշանակ չեն, և պետք չէ միայն դրանցով առաջնորդվել ձեր ներդրման մեջ։ Սրանք տվյալների վերլուծության առաջադրանքների օրինակներ էին:

Ընդհանուր

Օգտակար է պահել ձեր ունեցվածքի, ինչպես նաև եկամուտների և ծախսերի հաշվառումը: Այն օգնում է ֆինանսական պլանավորմանը: Եթե ​​ձեզ հաջողվում է գումար խնայել, ապա հնարավորություններ կան դրանք ներդնելու գնաճից բարձր տեմպերով։ Սբերբանկի տվյալների լճի տվյալների վերլուծությունը ցույց է տվել, որ ավանդները տարեկան վերադարձնում են 2%, վարձակալած բնակարանները՝ 4,5%, իսկ ռուսական բաժնետոմսերը՝ մոտ 10%-ով բարձր գնաճից՝ զգալիորեն ավելի մեծ ռիսկերով:

Հեղինակ՝ Միխայիլ Գրիչիկ, Sberbank SberProfi DWH/BigData մասնագիտական ​​համայնքի փորձագետ։

SberProfi DWH/BigData մասնագիտական ​​համայնքը պատասխանատու է այնպիսի ոլորտներում կարողությունների զարգացման համար, ինչպիսիք են Hadoop էկոհամակարգը, Teradata, Oracle DB, GreenPlum, ինչպես նաև BI գործիքներ Qlik, SAP BO, Tableau և այլն:

Source: www.habr.com