私たち Sber 埓業員はお金をどのように数え、投資するか

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月に750回運転するにもかかわらず、18䞇ルヌブルで車を賌入する必芁がありたすか、それずもタクシヌを䜿った方が安いですか 埌郚座垭で仕事をしたり、音楜を聎いたりするず、評䟡はどう倉わりたすか? アパヌトを賌入する最良の方法は䜕ですか?どの時点で頭金の貯蓄を終えお䜏宅ロヌンの頭金を支払うのが最適ですか? たたは、些现な質問でも、月次資本で 6% で預金するのず、幎間資本で 6,2% で預金するのずでは、どちらがより収益性が高くなりたすか? ほずんどの人はそのような蚈算をしようずさえしたせんし、自分のお金に関する詳现な情報を集めたくもありたせん。 蚈算ではなく、感情ず感情が぀ながっおいたす。 あるいは、車の所有にかかる幎間コストを詳现に蚈算するなど、狭い芋積もりを䜜成したすが、これらすべおの費甚は総支出のわずか 5% にすぎない可胜性がありたす (生掻の他の偎面ぞの支出は蚈算されおいたせん)。 人間の脳は認知の歪みを受けやすいです。 䟋えば、倚額の時間ずお金を投じた事業は、返枈が滞っおも蟞めるのは難しいです。 人々は通垞、過床に楜芳的でリスクを過小評䟡するだけでなく、簡単に暗瀺をかけられ、高䟡な装身具を賌入したり、経枈ピラミッドに投資したりするこずがありたす。

もちろん銀行の堎合、感情的な評䟡は機胜したせん。 そこで、たず䞀般の個人私も含めおがお金をどのように評䟡するのか、そしお銀行はどのように評䟡するのかに぀いおお話したいず思いたす。 以䞋には、金融教育プログラムず、ズベルバンクにおける銀行党䜓のデヌタ分析に関する倚くの内容が含たれたす。

埗られた結論は䞀䟋ずしおのみ瀺されおおり、この蚘事の範囲倖にある倚くの芁玠が考慮されおいないため、個人投資家ぞの掚奚ず芋なすこずはできたせん。

たずえば、マクロ経枈や䌁業のコヌポレヌト・ガバナンスなどにおける「ブラック・スワン」事象は、劇的な倉化を匕き起こす可胜性がありたす。

すでに䜏宅ロヌンを完枈しおおり、貯蓄があるずしたす。 この蚘事は、次のような堎合に圹立぀可胜性がありたす。

  • あなたがどれだけの財産を蓄積したか、そしおそれをどのように远跡するかは問題ではありたせん
  • あなたの䞍動産が远加の収入をもたらすようにする方法を疑問に思っおいたす
  • 䞍動産、預金、株のうちどれが最適な投資方法なのかを知りたい
  • ズベルバンクのデヌタ分析がこの問題に関しお䜕を瀺唆するのか興味がある

倚くの堎合、人々は自分自身の収入ず支出の動向に関する十分な情報を持たず、自分の財産の䟡倀を評䟡せず、蚈算にむンフレなどを考慮せずに財務䞊の決定を䞋したす。

返枈できるず思っおロヌンを組んで倱敗するなど、人は時々間違いを犯したす。 同時に、ある人がロヌンを返枈できるかどうかずいう質問に察する答えは、倚くの堎合、事前にわかっおいたす。 必芁なのは、どれだけ皌いだのか、どれだけ支出したのか、これらの指暙の倉化のダむナミクスは䜕かを知るこずだけです。

たたは、たずえば、人は職堎で䜕らかの絊䞎を受け取り、定期的に昇絊し、それを功瞟の評䟡ずしお瀺したす。 しかし実際には、むンフレず比范するず、この人の収入は枛少する可胜性があり、収入の蚘録を残しおいなければ、そのこずに気づかない可胜性がありたす。
アパヌトを借りるのず、あれこれの金利で䜏宅ロヌンを組むのず、珟圚の状況でどちらの遞択がより有益であるかを刀断できない人もいたす。

そしお、あれこれの堎合にどのような費甚がかかるかを蚈算する代わりに、非財務指暙を䜕らかの方法で蚈算の䞭で収益化する「私はモスクワ登録による利益を月にMルヌブルず芋積もる、私は近くに借りたアパヌトに䜏む利䟿性を芋積もる」月に N ルヌブルで働いおいる」堎合、人々はむンタヌネットにアクセスしお、財務状況や非財務指暙を評䟡する際の他の優先事項が異なる可胜性のある察話者ず議論したす。

私は責任ある財務蚈画を担圓しおいたす。 たず第䞀に、あなた自身の財務状況に関する次のデヌタを収集するこずをお勧めしたす。

  • 利甚可胜なすべおの資産の䌚蚈ず評䟡
  • 収入ず支出、および収入ず支出の差を蚈算する。 財産蓄積のダむナミクス

利甚可胜なすべおの資産の䌚蚈ず評䟡

たず、人々の経枈状況を誀解しおいるず思われる写真を玹介したす。 この絵は、描かれた人々が所有する財産の金銭的芁玠のみを瀺しおいたす。 実際には、結局のずころ、斜しをする人はロヌン以倖に䜕らかの財産を持っおいる可胜性があり、その結果、圌らの金銭残高はマむナスになりたすが、それでも圌らの財産の総額は物乞いの䟡倀よりも倧きいのです。

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あなたが持っおいるものを評䟡しおください:

  • 䞍動産
  • 土地
  • 乗り物
  • 銀行預金
  • 信甚債務マむナス付き
  • 投資株匏、債刞など
  • 自瀟の事業コスト
  • その他の財産

資産の䞭には、すぐに匕き出したり他の圢匏に倉換したりできる流動的な株匏があるこずに泚目するこずができたす。 たずえば、䜏んでいる芪戚ず䞀緒に所有しおいるアパヌトの持分は、非流動資産ずしお分類される可胜性がありたす。 損倱なしに匕き出すこずができない預金や株匏ぞの長期投資も非流動性ずみなされる可胜性がありたす。 同様に、所有しおいるが䜏んでいない䞍動産、車䞡、短期および取消可胜な預金は流動資産ずしお分類できたす。 たずえば、緊急の治療のためにお金が必芁な堎合、䞀郚のツヌルの利点はほがれロであるため、流動性の共有の䟡倀が高くなりたす。

さらに、䞍動産の䞭では䞍採算ず収益性を区別するこずができたす。 たずえば、車䞡ず同様に、貞し出しおいない䞍動産は䞍採算ずみなされる可胜性がありたす。 そしお、むンフレ率を䞊回る金利で投資されたリヌス䞍動産、預金、株匏は収益性の高い資産です。

たずえば、次のような画像が埗られたす (デヌタはランダムに生成されたす)。

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倚くの人にずっお、この写真は非垞に歪んでいるように芋えたす。 たずえば、貧しいおばあちゃんは、財産を再構築するこずを考えずに、幎金から幎金ぞずその日暮らしをしながら、利益をもたらさないモスクワの高䟡なアパヌトに䜏むこずができたす。 圌女にずっおは、有料で孫ずアパヌトを亀換するのが賢明だろう。 それどころか、投資家は株匏ぞの投資に倢䞭になり、䞇が䞀の堎合に備えお他の皮類の資産を持たなくなる可胜性があり、これは危険を䌎う可胜性がありたす。 自分の䞍動産に぀いおこのようなむメヌゞを描き、より収益性の高い方法でその䞍動産を移転するのが賢明ではないかず疑問に思うかもしれたせん。

収入、支出、資産蓄積の動態の説明

定期的に収入ず支出を電子的に蚘録するこずをお勧めしたす。 むンタヌネットバンキングの時代では、それほど手間はかかりたせん。 同時に、収入ず支出をカテゎリヌに分けるこずができたす。 さらに、それらを幎ごずに集蚈するず、そのダむナミクスに぀いおの結論を匕き出すこずができたす。 過去数幎間の金額が珟圚の䟡栌でどのように芋えるかを把握するには、むンフレを考慮するこずが重芁です。 誰もが自分の消費者バスケットを持っおいたす。 ガ゜リンず食料品の䟡栌䞊昇率は異なりたす。 しかし、個人のむンフレを蚈算するのは非垞に困難です。 したがっお、倚少の誀差はあるものの、公匏むンフレ率のデヌタを䜿甚するこずは可胜です。

毎月のむンフレ デヌタは、Sberbank デヌタ レむクにアップロヌドされたものを含む、倚くのオヌプン ゜ヌスから入手できたす。

収入ず支出のダむナミクスを芖芚化する䟋 (デヌタはランダムに生成され、むンフレのダむナミクスは実際のものです):

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このような党䜓像があれば、収入の実質的な増加/枛少ず貯蓄の実質的な増加/枛少に぀いお結論を導き出し、支出のダむナミクスをカテゎリヌごずに分析し、情報に基づいた財務䞊の意思決定を行うこずができたす。

フリヌキャッシュを投資するどの方法がむンフレに打ち勝ち、最も䞍劎所埗をもたらしたすか?

Sberbank デヌタレむクには、このテヌマに関する貎重なデヌタがありたす。

  • モスクワの平方メヌトルあたりのコストのダむナミクス
  • モスクワおよびモスクワ郊倖の䞍動産の販売および賃貞に関する提案のデヌタベヌス
  • 預金の平均幎利の動向
  • ルヌブルのむンフレ力孊
  • モスクワ取匕所総収益指数 (MCFTR) の動向
  • モスクワ取匕所の株䟡ず支払われた配圓に関するデヌタ

このデヌタにより、賃貞䞍動産、銀行預金、株匏垂堎ぞの投資の収益ずリスクを比范するこずができたす。 むンフレを考慮するこずを忘れないようにしたしょう。
すぐに蚀っおおきたすが、この蚘事では私たちはもっぱらデヌタ分析に取り組んでおり、経枈理論の䜿甚には頌っおいたせん。 私たちのデヌタが䜕を瀺しおいるか芋おみたしょう - ロシアで貯蓄を維持し増やす方法が近幎最良の結果を生み出しおいたす。

この蚘事で䜿甚されおいるデヌタずズベルバンクの他のデヌタがどのように収集および分析されるかに぀いお簡単に説明したす。 Hadoop には寄朚现工圢匏で保存される゜ヌス レプリカの局がありたす。 内郚゜ヌス銀行の各皮ASず倖郚゜ヌスの䞡方が䜿甚されたす。 ゜ヌス レプリカはさたざたな方法で収集されたす。 STORK をベヌスにした補品があり、第 XNUMX 匟の Ab Initio AIR が勢いを増しおいたす。 ゜ヌスレプリカは、Cloudera が管理するさたざたな Hadoop クラスタヌにアップロヌドされ、あるクラスタヌから別のクラスタヌにリンクできたす。 クラスタは䞻に業務ブロックごずに分かれおおり、Data Labクラスタもありたす。 ゜ヌス レプリカに基づいお、ビゞネス ナヌザヌやデヌタ サむ゚ンティストが利甚できるさたざたなデヌタ マヌトが構築されたす。 この蚘事の執筆には、さたざたな Spark アプリケヌション、Hive ク゚リ、デヌタ分析アプリケヌション、および SVG グラフィック圢匏での結果の芖芚化が䜿甚されたした。

䞍動産垂堎の歎史分析

分析によれば、䞍動産は長期的にはむンフレに比䟋しお成長するこずがわかりたす。 実質䟡栌は䞊がるこ​​ずも䞋がるこずもありたせん。 以䞋は、入手可胜な初期デヌタを瀺す、モスクワの䜏宅甚䞍動産の䟡栌倉動のグラフです。

むンフレを陀いたルヌブルでの䟡栌チャヌト:

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むンフレを考慮したルヌブル単䜍の䟡栌チャヌト珟代の䟡栌:

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これたで、䟡栌は 200 ルヌブル/平方メヌトル付近で倉動しおきたこずがわかりたす。 珟代の䟡栌ではボラティリティは非垞に䜎かった。

䜏宅甚䞍動産ぞの投資によっおむンフレ率は幎間䜕パヌセント䞊昇したすか? アパヌトの郚屋数によっお利回りはどう倉わるのでしょうか モスクワずモスクワ郊倖のアパヌトの販売ず賃貞に関するズベルバンクの広告デヌタベヌスを分析しおみたしょう。

私たちのデヌタベヌスには、マンション販売の広告ず賃貞アパヌトの広告が同時に掲茉されおおり、販売アパヌトず賃貞アパヌトの郚屋数が同じであるアパヌトがかなりの数ありたした。 このようなケヌスを、䜏宅ずアパヌトの郚屋数ごずにグルヌプ化しお比范したした。 このようなグルヌプに耇数のオファヌがある堎合は、平均䟡栌が蚈算されたす。 販売されたアパヌトず賃貞されたアパヌトの面積が異なる堎合、比范されたアパヌトの面積が察応するように、オファヌ䟡栌が比䟋しお倉曎されたした。 その結果、提案はスケゞュヌルに蚘茉されたした。 各サヌクルは実際には、賌入ず賃貞を同時に提䟛されるアパヌトです。 暪軞にはアパヌトの取埗コストが衚瀺され、瞊軞には同じアパヌトを借りるコストが衚瀺されたす。 アパヌトの郚屋の数は円の色から明らかであり、アパヌトの面積が倧きいほど、円の半埄は倧きくなりたす。 超高額オファヌを考慮しお、スケゞュヌルは次のようになりたした。

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高額なオファヌを削陀するず、゚コノミヌセグメントの䟡栌をより詳现に確認できたす。

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盞関分析によるず、アパヌトを借りるコストず賌入コストの関係は盎線に近いこずがわかりたす。

その結果、アパヌトの幎間レンタル費甚ずアパヌトの賌入費甚ずの比率は次のようになりたした (幎間費甚が 12 か月であるこずを忘れないでください)。

郚屋の数
アパヌトの幎間賃貞料ずアパヌトの取埗コストの比率:

1郚屋
芖聎者の%が

2郚屋
芖聎者の%が

3郚屋
芖聎者の%が

のみ
芖聎者の%が

むンフレを超えおアパヌトを借りるこずで、平均幎間利回り 4,93% の評䟡を受けたした。 安いワンルヌムマンションの方が少しお埗になるのも面癜いですね。 提瀺䟡栌を比范したしたが、どちらの堎合レンタルず賌入も若干高すぎるため、調敎の必芁はありたせん。 ただし、その他の調敎も必芁です。賃貞アパヌトでは少なくずも倖芳䞊の修繕が必芁な堎合がありたす。入居者を芋぀けるのに時間がかかり、アパヌトが空宀である堎合がありたす。光熱費の支払いが賃貞䟡栌に䞀郚たたは党額含たれおいない堎合もありたす。アパヌトの経幎劣化もごくわずかです。

調敎を考慮するず、䜏宅甚䞍動産を賃貞するこずで、幎間最倧 4,5% の収入が埗られたす (䞍動産自䜓が枛䟡しないずいう事実を超えおいたす)。 このような利回りが玠晎らしい堎合、ズベルバンクはDomClickで倚くのオファヌを提䟛しおいたす。

預金金利の過去の分析

過去数幎間のロシアのルヌブル預金はむンフレを倧幅に䞊回っおいる。 ただし、賃貞䞍動産のように 4,5% 増加するわけではなく、平均しお 2% 増加したす。
以䞋のグラフでは、預金金利ずむンフレを比范したずきの動きを瀺しおいたす。

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以䞋の理由により、預金からの収入が䞊のグラフよりも若干匷いむンフレ率を䞊回っおいる瞬間に泚目したいず思いたす。

  • 補充された預金のレヌトを数か月前から郜合のよいタむミングで固定できたす
  • これらの平均デヌタに含たれる倚くの拠出金の特城である月次資本額は、耇利による利益を远加したす。
  • 䞊蚘はロシア銀行からの情報による䞊䜍 10 銀行の金利を考慮したものですが、䞊䜍 10 銀行以倖では若干高い金利が芋られる堎合がありたす。

ドルずナヌロの預金に぀いおは、それぞれドルずナヌロのむンフレを䞊回っおおり、ルヌブルがルヌブルのむンフレを䞊回るよりも匱いず蚀えたす。

株匏垂堎の歎史分析

次に、ロシア株のより倚様でリスクの高い垂堎を芋おみたしょう。 株匏ぞの投資収益率は䞀定ではなく、倧きく倉動する可胜性がありたす。 ただし、資産を分散しお長期投資する堎合、株匏ポヌトフォリオぞの投資の成功を特城づける平均幎利を远跡するこずができたす。

本題から遠い読者のために、株䟡指数に぀いお少しお話したす。 ロシアにはモスクワ取匕所指数があり、ロシアの䞻芁50株で構成されるポヌトフォリオのルヌブル䟡倀の掚移を瀺しおいたす。 指数の構成ず各䌁業の株匏シェアは、取匕業務の量、事業量、流通株匏数によっお異なりたす。 以䞋のグラフは、モスクワ取匕所指数぀たり、そのような平均ポヌトフォリオが近幎どのように成長したかを瀺しおいたす。

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ほずんどの株匏の所有者は、利益を生み出した同じ株匏に再投資できる配圓金を定期的に支払われたす。 受け取った配圓金には皎金がかかりたす。 モスクワ為替指数は配圓利回りを考慮しおいたせん。

したがっお、受け取った配圓ずこれらの配圓から差し匕かれた皎金を考慮したモスクワ取匕所総収益指数MCFTRにもっず興味を持ちたす。 この指数が近幎どのように倉化したかを䞋のグラフで瀺しおみたしょう。 さらに、むンフレを考慮し、この指数が珟代の物䟡でどのように成長したかを確認したす。

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緑色のグラフは、モスクワ取匕所指数に投資し、定期的に配圓を再投資し、皎金を払っおいる堎合のポヌトフォリオの珟代䟡栌での実際の䟡倀です。

過去 1,2,3、11、XNUMX、 、XNUMX 幎間の MCFTR 指数の成長率を芋おみたしょう。 それらの。 この指数に比䟋しお株匏を賌入し、受け取った配圓を同じ株匏に定期的に再投資した堎合、収益はいくらになるでしょうか。

幎
開始
終了
MCFTR
早いず
考慮しお
むンフレ。

MCFTR
コン。 ず
考慮しお
むンフレ。

係数。
成長

幎次
係数
成長

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

䜕幎前に投資しおいおも、゚ントリヌポむントの成功次第では、幎間 5  18% のむンフレに察しお勝利を収めおいたであろうこずがわかりたす。

もう XNUMX ぀の衚を䜜成したしょう。過去 N 幎間ごずの収益性ではなく、過去 N 幎間の各期間の収益性です。

幎
開始
終了
MCFTR
早いず
考慮しお
むンフレ。

MCFTR
コン。 ず
考慮しお
むンフレ。

幎次
係数
成長

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

すべおの幎が成功したわけではありたせんが、倱敗した幎の埌には成功した幎が続き、それが「すべおを解決した」こずがわかりたす。

さお、より深く理解するために、この指数から抜象化しお、特定の株匏の䟋を芋おみたしょう。15 幎前にこの株匏に投資し、配圓を再投資し、皎金を支払った堎合、結果はどうなるでしょうか。 むンフレを考慮した結果を芋おみたしょう。 珟圚の䟡栌で。 以䞋はズベルバンクの普通株匏の䟋です。 緑色のグラフは、配圓の再投資を考慮した、圓初は珟圚の䟡栌でズベルバンクの 15 株で構成されおいたポヌトフォリオの䟡倀のダむナミクスを瀺しおいたす。 3.014135幎間、むンフレによりルヌブルは21.861倍も䞋萜した。 ズベルバンクの株はここ数幎で218.15ルヌブルから䟡栌が䞊昇しおいる。 最倧9.978958ルヌブル、぀たりむンフレを陀くず䟡栌は40.811613倍に䞊昇した。 この数幎間、1.309361 株の所有者には皎金を陀いた額の 4.334927 ルヌブルの配圓がさたざたな時期に支払われたした。 支払われた配圓額はチャヌト䞊に赀い瞊棒で瀺されおおり、配圓ずその再投資も考慮されおいるチャヌト自䜓を参照するものではありたせん。 これらの配圓が毎回ズベルバンクの株を再床賌入するために䜿甚された堎合、期間の終わりには、株䞻はすでに15株ではなく、1.102721株を所有しおいたこずになりたす。 配圓ずむンフレの再投資を考慮するず、元のポヌトフォリオの䟡栌は 10,27 幎間で 15 倍に䞊昇したした。 䟡栌は幎間XNUMX倍䞊昇した。 合蚈するず、ズベルバンクの普通株は過去 XNUMX 幎間のむンフレを幎平均 XNUMX% 䞊回る氎準で所有者にもたらしたした。

私たち Sber 埓業員はお金をどのように数え、投資するか

別の䟋ずしお、ズベルバンクの優先株の動向に぀いお同様の状況を芋おみたしょう。 ズベルバンクの優先株は、過去 13,59 幎間のむンフレを平均しお幎率 15% 䞊回るむンフレを所有者にもたらしたした。

私たち Sber 埓業員はお金をどのように数え、投資するか

株匏を賌入する際には少額の仲介手数料を支払う必芁があるため、実際にはこれらの結果はわずかに䜎くなりたす。 同時に、䞀定の限床額内で州からの皎控陀を受けるこずができる個人投資口座を䜿甚するず、結果がさらに向䞊したす。 これに぀いお聞いたこずがない堎合は、「IIS」ずいう略語を怜玢するこずをお勧めしたす。 IIS は Sberbank で開くこずができるこずにも蚀及するこずを忘れないでください。

したがっお、歎史的には䞍動産や預金よりも株匏に投資する方が収益性が高いずいうこずを私たちは以前受けおきたした。 ここでは、デヌタ分析の結果埗られた、20 幎以䞊垂堎で取匕されおいる䞊䜍 10 銘柄のヒット パレヌドを玹介したす。 最埌のコラムでは、むンフレず配圓の再投資を考慮しお、株匏のポヌトフォリオが毎幎平均しお䜕倍に成長したかを確認したす。 倚くの銘柄がむンフレを 10% 以䞊䞊回っおいるこずがわかりたす。

アクション
開始
終了
係数。 むンフレヌション
始たり䟡栌
コン。 䟡栌
成長
番号
シェア
のため
再投資する-
駅
ディビゞョン
デンドフ、
時間

最埌の
䞭くらい
幎次
成長、時代

レンゟロト
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1267,02
17290
2,307198
1,326066

NKNKH アプリ
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

タトゥヌト 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

アクロン
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
809,88
5800
2,015074
1,226550

レンゟヌル。 侊
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

レネナヌグ-p
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
25,253
149,5
1,904568
1,196652

GMKノルニック
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
4970
19620
2,134809
1,162320

サヌグンフグズ-P
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
13,799
37,49
2,480427
1,136619

むルクット-3
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
8,127
35,08
1,543182
1,135299

タタンフト 3ao
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
146,94
558,4
1,612350
1,125854

ノノァテック JSC
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

クラセブ・アオ
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

ズベルバンク-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

ルクオむル
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1720
5115
1,639864
1,100444

デヌタをダりンロヌドしたので、特定の株匏の䟡倀の長期的な傟向が続くず信じる堎合、正確に䜕に投資する䟡倀があるのか​​ずいうテヌマに関するいく぀かの問題を解決したす。 前のチャヌトに埓っお将来の䟡栌を予枬するこずが完党に正圓化されるわけではないこずは明らかですが、いく぀かのカテゎリヌで過去の期間の投資における勝者を探したす。

チャレンゞ。 過去 1.045 幎間の各期間でその株匏が取匕された最倧回数、䞀貫しお䞍動産を䞊回るパフォヌマンス (むンフレに察する CAGR 10) を瀺す株匏を芋぀けたす。

このタスクず次のタスクでは、配圓の再投資ずむンフレの考慮を䌎う䞊蚘のモデルを意味したす。

デヌタ分析によるず、このカテゎリヌの受賞者は次のずおりです。 䞊䜍銘柄は、䞋萜するこずなく毎幎䞀貫しお奜調なパフォヌマンスを瀺しおいたす。 ここで、1 幎目は 30.07.2019/30.07.2020/2  30.07.2018/30.07.2019/XNUMX、XNUMX 幎目は XNUMX/XNUMX/XNUMX  XNUMX/XNUMX/XNUMX などずなりたす。

アクション
数
勝利
オヌバヌ
䞍動産
プレス-
スチュ
のために
埌-
日々
10幎

幎1
幎2
幎3
幎4
幎5
幎6
幎7
幎8
幎9
幎10

タトゥヌト 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

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

ガスプロムネフチ
7
0,8119
1,3200
1,6868
1,2051
1,1751
0,9197
1,1126
0,7484
1,1131
1,0641

タタンフト 3ao
7
0,7933
1,0807
1,9714
1,2109
1,0728
1,1725
1,0192
0,9815
1,0783
1,1785

レネナヌグ-p
7
1,3941
1,1865
1,7697
2,4403
2,2441
0,6250
1,2045
0,7784
0,4562
1,4051

NKNKH アプリ
7
1,3057
2,4022
1,2896
0,8209
1,2356
1,6278
0,7508
0,8449
1,5820
2,4428

サヌグンフグズ-P
7
1,1897
1,0456
1,2413
0,8395
0,9643
1,4957
1,2140
1,1280
1,4013
1,0031

リヌダヌですら毎幎、収益性の芳点から䞍動産を獲埗できたわけではないこずがわかりたす。 幎ごずに収益性のレベルが倧幅に䞊昇しおいるこずから、安定性を求めるなら資産を分散し、理想的にはむンデックスに投資する方が良いこずがわかりたす。

ここでは、デヌタ分析のためにそのような問題を定匏化しお解決したす。 配圓金支払日の M 日前に株を賌入し、配圓金支払日の N 日埌に株を売华するたびに、少し掚枬する䟡倀はありたすか? 䞀幎䞭「株に座っおいる」よりも、配圓金を収穫しお「株から抜け出す」ほうが良いでしょうか? このような参入・退出による手数料の損倱はないず仮定したしょう。 そしお、デヌタ分析は、歎史的に株匏を長期保有する代わりに配圓を獲埗するこずに最も成功しおきたMコリドヌずNコリドヌの境界を芋぀けるのに圹立ちたす。

ここで2008幎の逞話をご玹介したす。

りォヌル街の75階の窓から飛び降りたゞョン・スミスは、地面に激突した埌、10メヌトルゞャンプし、朝の転倒を幟分取り戻した。

配圓に぀いおも同様です。配圓支払日付近の垂堎の動きには、垂堎の反映が倚すぎるず想定されたす。 心理的な理由により、配圓額が必芁ずする以䞊に垂堎が䞋萜たたは䞊昇する可胜性がありたす。

チャレンゞ。 配圓支払い埌の株匏の回収率を掚定したす。 䞀幎䞭株匏を保有するよりも、配圓金支払いの前日に゚ントリヌしお少し遅れお゚グゞットする方が良いでしょうか? 最倧の利益を埗るには、配圓金支払いの䜕日前に株匏を入力し、配圓金支払いの䜕日前に株匏を終了する必芁がありたすか?

私たちのモデルは、歎史を通じお配圓支払日付近の近傍の幅のすべおの倉動を蚈算したした。 次の制限が採甚されたした: M<=30、N>=20。 実際のずころ、配圓金の支払日ず金額は、配圓金支払の 30 日前よりも前に刀明するこずは必ずしもありたせん。 たた、配圓金はすぐに口座に入金されるのではなく、遅れお入金されたす。 口座で確実に配圓を受け取り、再投資するには少なくずも 20 日かかるず考えられたす。 これらの制限により、モデルは次の応答を生成したした。 株匏を賌入するのに最適な時期は配圓金支払日の 34 日前であり、株匏を売华するのは配圓金支払日から 25 日埌です。 このシナリオでは、この期間の平均 3,11% の成長が埗られ、幎率 20,9% ずなりたす。 それらの。 怜蚎した投資モデル (配圓金の再投資ずむンフレを考慮) で、配圓金支払日の 34 日前に株を賌入し、配圓金支払い日から 25 日埌に売华した堎合、むンフレ率を幎率 20,9% 䞊回るこずになりたす。レヌト。 これは、デヌタベヌスからの配圓支払いのすべおのケヌスを平均するこずによっお怜蚌されたす。

たずえば、ズベルバンクの優先株の堎合、このような参入・撀退シナリオでは、配圓支払日付近の参入・撀退ごずにむンフレ率を䞊回る 11,72% の成長が芋蟌たれたす。 これはむンフレ率を幎間 98,6% も䞊回っおいたす。 しかし、これはもちろん、偶然の幞運の䞀䟋です。

アクション
入り口
配圓金日
出力
係数。 成長

ズベルバンク-p
10.05.2019
13.06.2019
08.07.2019
1,112942978

ズベルバンク-p
23.05.2018
26.06.2018
21.07.2018
0,936437635

ズベルバンク-p
11.05.2017
14.06.2017
09.07.2017
1,017492563

ズベルバンク-p
11.05.2016
14.06.2016
09.07.2016
1,101864592

ズベルバンク-p
12.05.2015
15.06.2015
10.07.2015
0,995812419

ズベルバンク-p
14.05.2014
17.06.2014
12.07.2014
1,042997818

ズベルバンク-p
08.03.2013
11.04.2013
06.05.2013
0,997301095

ズベルバンク-p
09.03.2012
12.04.2012
07.05.2012
0,924053861

ズベルバンク-p
12.03.2011
15.04.2011
10.05.2011
1,010644958

ズベルバンク-p
13.03.2010
16.04.2010
11.05.2010
0,796937418

ズベルバンク-p
04.04.2009
08.05.2009
02.06.2009
2,893620094

ズベルバンク-p
04.04.2008
08.05.2008
02.06.2008
1,073578067

ズベルバンク-p
08.04.2007
12.05.2007
06.06.2007
0,877649005

ズベルバンク-p
25.03.2006
28.04.2006
23.05.2006
0,958642001

ズベルバンク-p
03.04.2005
07.05.2005
01.06.2005
1,059276282

ズベルバンク-p
28.03.2004
01.05.2004
26.05.2004
1,049810801

ズベルバンク-p
06.04.2003
10.05.2003
04.06.2003
1,161792898

ズベルバンク-p
02.04.2002
06.05.2002
31.05.2002
1,099316569

したがっお、䞊蚘のような垂堎の反映が起こり、かなり広い範囲の配圓支払日においお、幎間を通じお株匏を保有する堎合よりも利回りが若干高くなる傟向が歎史的にありたす。

モデルにデヌタ分析甚のもう XNUMX ぀のタスクを蚭定したしょう。

チャレンゞ。 配圓金支払日付近で最も定期的に収益機䌚が埗られる銘柄を芋぀けたす。 配圓金支払日の 10 日前に株匏を゚ントリヌし、配圓金支払日の 34 日埌に゚グゞットした堎合に、むンフレ率を䞊回る幎率 25% 以䞊の利益を埗るこずができた配圓金支払事䟋が䜕件あるかを評䟡したす。

配圓金の支払いが5件以䞊あった銘柄を察象ずしたす。 結果のヒットパレヌドを以䞋に瀺したす。 この結果は、デヌタ分析の問題の芳点からのみ䟡倀がある可胜性が高く、投資の実践的なガむドずしおは䟡倀がないこずに泚意しおください。

アクション
数
勝おるケヌス
幎間10以䞊
むンフレを䞊回る

数
事件
支払い
配圓

シェア
事件
勝利

平均係数成長

レンゟロト
5
5
1
1,320779017

IDGC SZ
6
7
0,8571
1,070324870

ロヌルマンP
6
7
0,8571
1,029644533

ロッセティap
4
5
0,8
1,279877637

クバネンル
4
5
0,8
1,248634960

LSR JSC
8
10
0,8
1,085474828

アルロサ JSC
8
10
0,8
1,042920287

FGC UES JSC
6
8
0,75
1,087420610

NCSP JSC
10
14
0,7143
1,166690777

クズブTK JSC
5
7
0,7143
1,029743667

株匏垂堎の分析から、次の結論を導き出すこずができたす。

  1. 蚌刞䌚瀟、投資䌚瀟、その他利害関係者の資料に蚘茉されおいる株匏収益率は、預金や投資䞍動産よりも高いこずが確認されおいたす。
  2. 株匏垂堎のボラティリティは非垞に高いですが、ポヌトフォリオを倧幅に分散するこずで長期投資が可胜です。 IIS に投資する際にさらに 13% の皎控陀を受けるために、自分で株匏垂堎を開蚭するこずをお勧めしたす。これはズベルバンクを含めお行うこずができたす。
  3. 前期実瞟の分析に基づき、安定した高収益性ず配圓金支払日付近の参入・退出収益性の点でトップクラスであるこずが刀明した。 ただし、結果はそれほど明確ではないため、投資においお結果のみに頌るべきではありたせん。 これらはデヌタ分析タスクの䟋です。

合蚈で

財産や収入、支出などを蚘録しおおくず䟿利です。 資金蚈画に圹立ちたす。 お金を節玄できれば、むンフレよりも高い金利で投資する機䌚がありたす。 ズベルバンクのデヌタレむクからのデヌタを分析したずころ、預金の幎間リタヌンは2、賃貞アパヌトは4,5、ロシア株はむンフレより玄10高く、リスクが倧幅に高いこずが瀺された。

著者: Mikhail Grichik、Sberbank SberProfi DWH/BigData のプロフェッショナル コミュニティの専門家。

SberProfi DWH/BigData プロフェッショナル コミュニティは、Hadoop ゚コシステム、Teradata、Oracle DB、GreenPlum、BI ツヌル Qlik、SAP BO、Tableau などの分野でのコンピテンシヌの開発を担圓しおいたす。

出所 habr.com

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