Er det nødvendig å kjøpe en bil for 750 tusen rubler, til tross for at du kjører 18 ganger i måneden, eller er det billigere å bruke en taxi? Hvis du jobber i baksetet eller hører på musikk – hvordan endrer dette vurderingen? Hva er den beste måten å kjøpe leilighet på - på hvilket tidspunkt er det optimalt å fullføre sparing på innskudd og foreta en forskuddsbetaling på boliglån? Eller til og med et trivielt spørsmål: er det mer lønnsomt å sette inn penger til 6 % med en månedlig kapitalisering eller til 6,2 % med en årlig kapitalisering? De fleste prøver ikke engang å gjøre slike beregninger og ønsker ikke engang å samle inn detaljert informasjon om pengene sine. I stedet for beregninger henger følelser og følelser sammen. Eller de gjør et snevert estimat, for eksempel beregner de årlige kostnadene ved å eie en bil i detalj, mens alle disse utgiftene kan være bare 5 % av de totale utgiftene (og utgifter til andre aspekter av livet er ikke beregnet). Den menneskelige hjernen er utsatt for kognitive forvrengninger. Det er for eksempel vanskelig å slutte, til tross for manglende tilbakebetaling, en virksomhet der det er investert mye tid og penger. Folk er vanligvis altfor optimistiske og undervurderer risikoen, så vel som lett foreslåtte og kan kjøpe en dyr pynt eller investere i en finansiell pyramide.
Selvfølgelig, når det gjelder en bank, fungerer ikke følelsesmessig evaluering. Derfor vil jeg først snakke om hvordan en vanlig person vurderer penger (inkludert meg), og hvordan en bank gjør det. Nedenfor vil det være noe økonomisk utdanningsprogram og mye om dataanalyse i Sberbank for hele banken som helhet.
De oppnådde konklusjonene er kun gitt som et eksempel og kan ikke betraktes som anbefalinger for private investorer, siden de ikke tar hensyn til mange faktorer som forblir utenfor rammen av denne artikkelen.
For eksempel kan enhver "svart svane"-hendelse innen makroøkonomi, i selskapsstyringen til ethvert selskap, etc., føre til dramatiske endringer.
Tenk deg at du allerede har betalt ned boliglånet ditt og du har sparepenger. Denne artikkelen kan være nyttig for deg hvis du:
- det spiller ingen rolle hvor mye eiendom du har samlet og hvordan du holder styr på den
- lurer på hvordan du kan få eiendommen din til å gi deg ekstra inntekt
- Jeg vil forstå hvilken av måtene å investere penger på som er best: eiendom, innskudd eller aksjer
- nysgjerrig på hva analysen av Sberbank-data vil gi råd om dette problemet
Ofte tar folk økonomiske beslutninger uten full informasjon om dynamikken i egne inntekter og utgifter, uten en vurdering av verdien av egen eiendom, uten å ta hensyn til inflasjon osv. i sine beregninger.
Noen ganger gjør folk feil, som å ta opp et lån og tro at de kan betale tilbake og så mislykkes. Samtidig er svaret på spørsmålet om en person vil kunne betjene et lån ofte kjent på forhånd. Du trenger bare å vite hvor mye du tjener, hvor mye du bruker, hva er dynamikken til endringer i disse indikatorene.
Eller, for eksempel, en person mottar en slags lønn på jobben, den økes med jevne mellomrom, og presenterer den som en vurdering av fortjeneste. Men i virkeligheten, sammenlignet med inflasjon, kan denne personens inntekter falle, og han innser kanskje ikke dette hvis han ikke fører inntektsregister.
Noen kan ikke vurdere hvilket valg som er mer lønnsomt i deres nåværende situasjon: å leie leilighet eller ta opp boliglån til en slik og en slik sats.
Og i stedet for å beregne hva kostnadene vil være i dette og det tilfellet, på en eller annen måte tjene penger på ikke-finansielle indikatorer i beregningene ("Jeg anslår fordelen av Moskva-registrering til M rubler i måneden, jeg anslår bekvemmeligheten av å bo i en leilighet leid i nærheten av jobber for N rubler per måned»), løper folk til Internett for å diskutere med samtalepartnere som kan ha en annen økonomisk situasjon og andre prioriteringer ved vurdering av ikke-finansielle indikatorer.
Jeg er for ansvarlig økonomisk planlegging. Først av alt foreslås det å samle inn følgende data om din egen økonomiske situasjon:
- regnskap og verdivurdering av all tilgjengelig eiendom
- regnskapsføring av inntekter og utgifter, samt differansen mellom inntekter og utgifter, d.v.s. eiendomsakkumuleringsdynamikk
Regnskap og verdivurdering av all tilgjengelig eiendom
Til å begynne med er her et bilde som sannsynligvis feiltolker den økonomiske situasjonen til mennesker. Bildet viser kun de monetære komponentene av eiendommen som de avbildede personene har. I virkeligheten har folk som gir almisse sannsynligvis en del eiendom i tillegg til lån, som et resultat av at pengebalansen deres er negativ, men den totale verdien av eiendommen deres er fortsatt større enn en tiggers.
Vurder hva du har:
- eiendomsmegling
- tomter
- transport
- bankinnskudd
- kredittforpliktelser (med minus)
- investeringer (aksjer, obligasjoner, ...)
- kostnad for egen virksomhet
- annen eiendom
Blant eiendommen kan man notere seg en likvid andel, som raskt kan trekkes tilbake og konverteres til andre former. For eksempel kan en andel i en leilighet som du eier sammen med slektninger som bor i den, klassifiseres som illikvid eiendom. Langsiktige plasseringer i innskudd eller aksjer som ikke kan tas ut uten tap kan også anses som illikvide. På sin side kan eiendom som du eier, men ikke bor i, kjøretøy, kortsiktige og tilbakekallbare innskudd klassifiseres som likvid eiendom. For eksempel, hvis du trenger penger til akutt behandling, er fordelene med noen verktøy omtrent null, så likviditetsandelen er mer verdifull.
Videre blant eiendommen kan skilles ulønnsomt og lønnsomt. For eksempel kan fast eiendom som ikke leies ut, samt kjøretøy, anses som ulønnsomme. Og utleid eiendom, innskudd og aksjer investert med en rate over inflasjonen er lønnsom eiendom.
Du vil for eksempel få et slikt bilde (dataene genereres tilfeldig):
For mange ser dette bildet veldig skjevt ut. For eksempel kan en fattig bestemor bo i en dyr leilighet i Moskva som ikke gir fortjeneste, mens hun lever hånd til munn fra pensjon til pensjon, uten å tenke på å restrukturere eiendommen hennes. Det vil være lurt av henne å bytte leilighet med barnebarnet mot et gebyr. Tvert imot kan en investor bli så oppslukt av å investere i aksjer at han ikke har andre typer eiendeler for en regnværsdag, noe som kan være risikabelt. Du kan tegne et slikt bilde av eiendommen din og lure på om det ikke er lurt å flytte eiendommen på en mer lønnsom måte.
Regnskap for inntekter, utgifter og dynamikk ved eiendomsakkumulering
Det foreslås at du regelmessig registrerer inntekter og utgifter elektronisk. I nettbankens tid krever det ikke mye innsats. Samtidig kan inntekter og utgifter deles inn i kategorier. Videre, ved å aggregere dem etter år, kan man trekke konklusjoner om dynamikken deres. Det er viktig å ta hensyn til inflasjon for å ha en ide om hvordan beløpene de siste årene ser ut i dagens priser. Alle har sin egen forbrukerkurv. Bensin og mat stiger i pris i forskjellige takter. Men å beregne din personlige inflasjon er ganske vanskelig. Derfor, med noen feil, er det mulig å bruke data om den offisielle inflasjonsraten.
Månedlige inflasjonsdata er tilgjengelige fra mange åpne kilder, inkludert de som er lastet opp til Sberbanks datainnsjø.
Et eksempel på å visualisere dynamikken til inntektsutgifter (dataene genereres tilfeldig, inflasjonsdynamikken er reell):
Når du har et så fullstendig bilde, kan du trekke konklusjoner om din reelle vekst / reduksjon i inntekt og reell vekst / reduksjon i sparing, analysere dynamikken til utgifter etter kategori og ta informerte økonomiske beslutninger.
Hvilken måte å investere gratis penger på slår inflasjon og gir den mest passive inntekten?
Sberbank-datasjøen har verdifulle data om dette emnet:
- dynamikken til kostnaden per kvadratmeter i Moskva
- database med forslag for salg og utleie av eiendom i Moskva og Moskvas forsteder
- dynamikken i gjennomsnittlig årlig rente på innskudd
- rubel inflasjonsdynamikk
- Dynamics of the Moscow Exchange Brutto Total Return Index (MCFTR)
- Moskva børsaksjekurser og data om utbetalt utbytte
Disse dataene vil tillate oss å sammenligne avkastningen og risikoen ved å investere i utleieeiendom, bankinnskudd og aksjemarkedet. La oss ikke glemme å ta hensyn til inflasjonen.
Jeg må si med en gang at i dette innlegget er vi utelukkende engasjert i dataanalyse og tyr ikke til bruken av økonomiske teorier. La oss bare se hva dataene våre sier - hvilken måte å bevare og øke sparing i Russland har gitt de beste resultatene de siste årene.
Vi vil kort beskrive hvordan dataene som brukes i denne artikkelen og andre data i Sberbank samles inn og analyseres. Det er et lag med kildekopier som er lagret i parkettformat på hadoop. Både interne kilder (ulike AS i banken) og eksterne kilder benyttes. Kildekopier er samlet inn på forskjellige måter. Det er et storkeprodukt basert på gnist, og det andre produktet, Ab Initio AIR, får fart. Kildereplikaer lastes opp til forskjellige Cloudera-administrerte hadoop-klynger, og kan kobles fra en klynge til en annen. Klynger deles hovedsakelig etter forretningsblokker, det finnes også Data Lab-klynger. Basert på kildereplikaer bygges det ulike datamars som er tilgjengelige for forretningsbrukere og dataforskere. Ulike gnistapplikasjoner, hive-spørringer, dataanalyseapplikasjoner og visualisering av resultater i SVG-grafikkformat ble brukt til å skrive denne artikkelen.
Historisk analyse av eiendomsmarkedet
Analysen viser at eiendom på sikt vokser proporsjonalt med inflasjonen, d.v.s. i realprisene verken øker eller synker. Her er grafer over dynamikken i prisene for boligeiendom i Moskva, som viser de tilgjengelige innledende dataene.
Prisdiagram i rubler eksklusive inflasjon:
Prisdiagram i rubler, tatt i betraktning inflasjon (i moderne priser):
Vi ser at historisk svingte prisen rundt 200 000 rubler/kvm. i moderne priser og volatiliteten var ganske lav.
Hvor mange prosent per år over inflasjonen kommer av investeringer i boligeiendom? Hvordan avhenger utbyttet av antall rom i leiligheten? La oss analysere Sberbanks database med annonser for salg og utleie av leiligheter i Moskva og Moskva-forstedene.
I vår database var det ganske mange bygårder hvor det er annonser for salg av leiligheter og annonser for utleie av leiligheter samtidig, og antall rom i leilighetene for salg og utleie er det samme. Vi sammenlignet slike tilfeller, gruppert dem etter hus og antall rom i leiligheten. Dersom det var flere tilbud i en slik gruppe, ble gjennomsnittsprisen beregnet. Hvis arealet til de solgte og leide leilighetene var forskjellig, ble tilbudsprisen proporsjonalt endret slik at arealene til de sammenlignede leilighetene samsvarte. Som et resultat ble forslagene satt på timeplanen. Hver sirkel er faktisk en leilighet som tilbys å kjøpes og leies samtidig. På den horisontale aksen ser vi kostnaden ved å anskaffe en leilighet, og på den vertikale aksen - kostnaden ved å leie samme leilighet. Antall rom i leiligheten er tydelig fra fargen på sirkelen, og jo større flate av leiligheten er, desto større radius på sirkelen. Tatt i betraktning de superdyre tilbudene, ble timeplanen slik:
Fjerner du dyre tilbud kan du se prisene i økonomisegmentet mer detaljert:
Korrelasjonsanalyse viser at sammenhengen mellom kostnaden ved å leie en leilighet og kostnaden ved å kjøpe den er nær lineær.
Det viste seg følgende forhold mellom kostnaden for en årlig leie av leilighet og kostnaden for å anskaffe en leilighet (la oss ikke glemme at den årlige kostnaden er 12 månedlig):
Antall rom:
Forholdet mellom kostnaden for den årlige leie av en leilighet og kostnaden for å anskaffe en leilighet:
1-roms
5,11%
2-roms
4,80%
3-roms
4,94%
Bare
4,93%
Fikk en gjennomsnittlig vurdering på 4,93 % årlig avkastning fra å leie en leilighet utover inflasjonen. Det er også interessant at billige 1-roms leiligheter er litt mer lønnsomme å leie. Vi sammenlignet tilbudsprisen, som i begge tilfeller (leie og kjøp) er litt overpriset, så ingen justering er nødvendig. Det kreves imidlertid andre justeringer: leide leiligheter må noen ganger i det minste repareres kosmetisk, det tar litt tid å finne en leietaker og leilighetene er tomme, noen ganger er ikke bruksbetalinger inkludert i leieprisen helt eller delvis, og det er også en ekstremt liten svekkelse av leiligheter opp gjennom årene.
Tatt i betraktning justeringer, fra utleie av boligeiendom, kan du ha en inntekt på inntil 4,5 % per år (utover at selve eiendommen ikke avskrives). Hvis en slik avkastning er imponerende, har Sberbank mange tilbud på DomClick.
Historisk analyse av innskuddsrenter
Rubelinnskudd i Russland de siste årene har stort sett overgått inflasjonen. Men ikke med 4,5 %, som eiendom til leie, men i gjennomsnitt med 2 %.
I figuren nedenfor ser vi dynamikken ved å sammenligne innskuddsrenter og inflasjon.
Jeg vil merke et slikt øyeblikk at inntekter fra innskudd slår inflasjonen noe sterkere enn i diagrammet ovenfor av følgende grunner:
- Du kan fikse satsen på fylte innskudd på et gunstig tidspunkt i flere måneder i forveien
- Månedlig kapitalisering, karakteristisk for mange bidrag som er inkludert i disse gjennomsnittlige dataene, legger til fortjeneste på grunn av renters rente
- Ovenfor ble tatt hensyn til prisene for de 10 beste bankene i henhold til informasjon fra Bank of Russia, utenfor topp 10 kan du finne litt høyere priser
Når det gjelder innskudd i dollar og euro, vil jeg si at de slår inflasjonen i henholdsvis dollar og euro, svakere enn rubelen slår rubelinflasjonen.
Historisk analyse av aksjemarkedet
La oss nå se på det mer mangfoldige og risikable markedet for russiske aksjer. Avkastningen på investeringen i aksjer er ikke fast og kan variere mye. Men hvis du diversifiserer eiendeler og investerer over en lang periode, kan du spore den gjennomsnittlige årlige renten som kjennetegner suksessen med å investere i en aksjeportefølje.
For lesere som er langt unna temaet vil jeg si noen ord om aksjeindekser. I Russland er det Moscow Exchange-indeksen, som viser dynamikken i rubelverdien til en portefølje bestående av de 50 største russiske aksjene. Sammensetningen av indeksen og andelen aksjer i hvert selskap avhenger av volumet av handelsoperasjoner, volumet av virksomheten, antall aksjer i omløp. Diagrammet nedenfor viser hvordan Moscow Exchange-indeksen (dvs. en slik gjennomsnittsportefølje) har vokst de siste årene.
Eierne av de fleste aksjer får periodisk utbetalt utbytte som kan reinvesteres i de samme aksjene som genererte inntekter. Det skal betales skatt på mottatt utbytte. Moscow Exchange Index tar ikke hensyn til utbytteavkastningen.
Derfor vil vi være mer interessert i Moscow Exchange Gross Total Return Index (MCFTR), som tar hensyn til mottatte utbytter og skatten som trekkes fra disse utbyttene. La oss vise på diagrammet nedenfor hvordan denne indeksen har endret seg de siste årene. I tillegg tar vi hensyn til inflasjon og ser hvordan denne indeksen vokste i moderne priser:
Den grønne grafen er den reelle verdien av porteføljen i moderne priser, hvis du investerer i Moscow Exchange-indeksen, regelmessig reinvesterer utbytte og betaler skatt.
La oss se hva som var vekstraten til MCFTR-indeksen de siste 1,2,3,...,11 årene. De. Hva ville avkastningen vår vært hvis vi kjøpte aksjer i forhold til denne indeksen og regelmessig reinvesterte utbyttet mottatt i de samme aksjene:
år
begynner
end
MCFTR
tidlig Med
tar i betraktning
infl.
MCFTR
lure. Med
tar i betraktning
infl.
Coeff.
vekst
Årlig
koeffisient
vekst
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
Vi ser at etter å ha investert for et hvilket som helst antall år siden, ville vi ha vunnet inflasjonen på 5-18 % årlig, avhengig av suksessen til inngangspunktet.
La oss lage en tabell til - ikke lønnsomhet for hvert siste N år, men lønnsomhet for hver av de siste N ettårsperiodene:
År
begynner
end
MCFTR
tidlig Med
tar i betraktning
infl.
MCFTR
lure. Med
tar i betraktning
infl.
Årlig
koeffisient
vekst
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
Vi ser at ikke alle årene var vellykkede, men mislykkede år ble fulgt av vellykkede år, som "fikset alt".
Nå, for en bedre forståelse, la oss abstrahere fra denne indeksen og se på eksemplet med en spesifikk aksje, hva ville være resultatet hvis du investerte i denne aksjen for 15 år siden, reinvesterte utbytte og betalte skatt. La oss se resultatet tatt i betraktning inflasjon, dvs. til gjeldende priser. Nedenfor er et eksempel på en ordinær andel av Sberbank. Den grønne grafen viser dynamikken i verdien av porteføljen, som i utgangspunktet besto av en andel av Sberbank til nåværende priser, tatt i betraktning reinvestering av utbytte. I 15 år har inflasjonen svekket rubelen med 3.014135 ganger. Andelen til Sberbank gjennom årene har steget i pris fra 21.861 rubler. opptil 218.15 rubler, dvs. prisen økte med 9.978958 ganger eksklusive inflasjon. I løpet av disse årene ble eieren av en aksje utbetalt til forskjellige tider utbytte, netto etter skatt, på 40.811613 rubler. Beløpene for utbetalt utbytte vises på diagrammet som røde vertikale pinner og refererer ikke til selve diagrammet, der utbytte og deres reinvestering også er tatt i betraktning. Hvis hver gang disse utbyttene ble brukt til å kjøpe aksjer i Sberbank igjen, eide aksjonæren ved slutten av perioden ikke én, men 1.309361 aksjer. Tar man hensyn til reinvestering av utbytte og inflasjon, har den opprinnelige porteføljen steget i pris med 4.334927 ganger over 15 år, dvs. steg i pris med 1.102721 ganger årlig. Totalt ga en ordinær andel av Sberbank eieren et gjennomsnitt på 10,27 % per år over inflasjonen hvert av de siste 15 årene:
Som et annet eksempel, la oss ta et lignende bilde med dynamikken til de foretrukne aksjene til Sberbank. En foretrukket andel av Sberbank ga eieren enda mer i gjennomsnitt, 13,59 % per år over inflasjonen hvert av de siste 15 årene:
Disse resultatene vil være litt lavere i praksis, fordi når du kjøper aksjer, må du betale en liten meglerprovisjon. Samtidig kan resultatet forbedres ytterligere dersom du bruker Individuell investeringskonto, som lar deg få skattefradrag fra staten i et visst begrenset beløp. Hvis du ikke har hørt om dette, foreslås det å søke etter forkortelsen "IIS". La oss heller ikke glemme å nevne at IIS kan åpnes hos Sberbank.
Så vi har tidligere fått at det er historisk sett mer lønnsomt å investere i aksjer enn i eiendom og innskudd. For moro skyld er her en hitparade av de 20 beste aksjene som har handlet på markedet i mer enn 10 år, oppnådd som et resultat av dataanalyse. I den siste kolonnen ser vi hvor mange ganger porteføljen av aksjer vokste i gjennomsnitt hvert år, tatt i betraktning inflasjon og reinvestering av utbytte. Vi ser at mange aksjer slår inflasjonen med mer enn 10 %:
Handling
begynner
end
Coeff. inflasjon
Begynnelse pris
Lure. pris
Vekst
tallene
aksjer
på bekostning av
gjenoppta-
stasjoner
dele-
dendov,
tid
endelig
mellom
årlig
vekst, ganger
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. opp
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
Lenenerg-s
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-s
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
Novatek 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
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-s
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
Nå, etter å ha lastet ned data, vil vi løse flere problemer om hva som er verdt å investere i, hvis vi tror at langsiktige trender i verdien av enkelte aksjer vil fortsette. Det er klart at det ikke er helt forsvarlig å spå fremtidig pris i henhold til forrige diagram, men vi vil se etter vinnere i å investere for tidligere perioder i flere kategorier.
Oppgave. Finn aksjen som konsekvent overgår eiendom (CAGR 1.045 over inflasjon) det maksimale antallet ganger i hver av de siste 10 ettårsperiodene aksjen ble handlet.
I denne og de følgende oppgavene mener vi ovenstående modell med reinvestering av utbytte og regnskapsføring av inflasjon.
Her er vinnerne i denne kategorien i henhold til vår dataanalyse. Aksjene på toppen av tabellen presterer jevnt over godt år etter år uten fall. Her er år 1 30.07.2019/30.07.2020/2-30.07.2018/30.07.2019/XNUMX, år XNUMX er XNUMX/XNUMX/XNUMX-XNUMX/XNUMX/XNUMX, osv.:
Handling
Nummer
vinner
løpet
eiendom
trykk-
stu
for
etter-
dager
10 år
1 år
2 år
3 år
4 år
5 år
6 år
7 år
8 år
9 år
10 år
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
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
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
Lenenerg-s
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-s
7
1,1897
1,0456
1,2413
0,8395
0,9643
1,4957
1,2140
1,1280
1,4013
1,0031
Vi ser at selv lederne ikke vant eiendom i form av lønnsomhet hvert år. Sterke hopp i lønnsomhetsnivået i forskjellige år viser at hvis du ønsker stabilitet, er det bedre å diversifisere eiendeler, og ideelt sett investere i en indeks.
Nå formulerer og løser vi et slikt problem for dataanalyse. Er det verdt det å spekulere litt, hver gang du kjøper aksjer M dager før utbytteutbetalingsdatoen og selger aksjer N dager etter utbytteutbetalingsdatoen? Er det bedre å høste utbytte og «komme ut av aksjen» enn å «sitte i aksjen» hele året? La oss anta at det ikke er noen tap på provisjonen fra en slik entry-exit. Og dataanalyse vil hjelpe oss med å finne grensene for M- og N-korridoren, som historisk sett har vært mest vellykket i å høste utbytte i stedet for å holde aksjer i lang tid.
Her er en anekdote fra 2008.
John Smith, som hoppet ut av vinduet i 75. etasje på Wall Street, etter å ha truffet bakken, hoppet 10 meter, noe som vant tilbake morgenfallet hans.
Slik er det også med utbytte: vi antar at i markedsbevegelsen i nærheten av utbyttebetalingsdatoen manifesteres for mye markedsrefleksjon, dvs. av psykologiske årsaker kan markedet falle eller stige mer enn utbyttebeløpet krever.
Oppgave. Anslå graden av gjenvinning av aksjer etter utbetaling av utbytte. Er det bedre å gå inn på tampen av utbytteutbetalingen og gå ut litt senere enn å eie aksjen hele året? Hvor mange dager før utbyttebetalingen bør jeg gå inn i aksjen og hvor mange dager etter utbyttebetalingen bør jeg gå ut av aksjen for å få maksimal fortjeneste?
Vår modell har beregnet alle variasjonene i nabolagets bredde rundt utbytteutbetalingsdatoene gjennom historien. Følgende restriksjoner ble vedtatt: M<=30, N>=20. Faktum er at datoen og beløpet for utbetalingen ikke alltid er kjent på forhånd enn 30 dager før utbetaling av utbytte. Utbytte kommer heller ikke inn på kontoen umiddelbart, men med en forsinkelse. Vi mener at det tar minst 20 dager å være garantert å motta utbytte på kontoen og reinvestere dem. Med disse begrensningene ga modellen følgende svar. Den beste tiden å kjøpe aksjer er 34 dager før utbytteutbetalingsdatoen og selge dem 25 dager etter utbytteutbetalingsdatoen. Under dette scenariet ble det oppnådd en gjennomsnittlig vekst på 3,11 % over denne perioden, noe som gir 20,9 % per år. De. med den betraktede investeringsmodellen (med reinvestering av utbytte og tatt hensyn til inflasjon), hvis du kjøper en aksje 34 dager før utbyttebetalingsdatoen og selger den 25 dager etter utbyttebetalingsdatoen, så har vi 20,9 % per år over inflasjonen vurdere. Dette verifiseres ved å ta et gjennomsnitt over alle tilfeller av utbyttebetalinger fra vår database.
For en foretrukket andel av Sberbank vil for eksempel et slikt entry-exit-scenario gi 11,72 % vekst over inflasjonsraten for hver entry-exit i nærheten av utbyttebetalingsdatoen. Dette er hele 98,6 % per år over inflasjonsraten. Men dette er selvfølgelig et eksempel på tilfeldig flaks.
Handling
inngang
Utbyttedato
Utgang
Coeff. vekst
Sberbank-s
10.05.2019
13.06.2019
08.07.2019
1,112942978
Sberbank-s
23.05.2018
26.06.2018
21.07.2018
0,936437635
Sberbank-s
11.05.2017
14.06.2017
09.07.2017
1,017492563
Sberbank-s
11.05.2016
14.06.2016
09.07.2016
1,101864592
Sberbank-s
12.05.2015
15.06.2015
10.07.2015
0,995812419
Sberbank-s
14.05.2014
17.06.2014
12.07.2014
1,042997818
Sberbank-s
08.03.2013
11.04.2013
06.05.2013
0,997301095
Sberbank-s
09.03.2012
12.04.2012
07.05.2012
0,924053861
Sberbank-s
12.03.2011
15.04.2011
10.05.2011
1,010644958
Sberbank-s
13.03.2010
16.04.2010
11.05.2010
0,796937418
Sberbank-s
04.04.2009
08.05.2009
02.06.2009
2,893620094
Sberbank-s
04.04.2008
08.05.2008
02.06.2008
1,073578067
Sberbank-s
08.04.2007
12.05.2007
06.06.2007
0,877649005
Sberbank-s
25.03.2006
28.04.2006
23.05.2006
0,958642001
Sberbank-s
03.04.2005
07.05.2005
01.06.2005
1,059276282
Sberbank-s
28.03.2004
01.05.2004
26.05.2004
1,049810801
Sberbank-s
06.04.2003
10.05.2003
04.06.2003
1,161792898
Sberbank-s
02.04.2002
06.05.2002
31.05.2002
1,099316569
Så den ovenfor beskrevne markedsrefleksjonen finner sted, og i et ganske bredt spekter av utbyttebetalingsdatoer har avkastningen historisk vært litt høyere enn fra helårsbeholdning av aksjer.
La oss sette modellen vår enda en oppgave for dataanalyse:
Oppgave. Finn aksjen med den mest vanlige muligheten for entry-exit-inntjening rundt utbytteutbetalingsdatoen. Vi vil evaluere hvor mange av tilfellene med utbytteutbetalinger som gjorde det mulig å tjene mer enn 10 % på årsbasis over inflasjonsraten, hvis du går inn i aksjen 34 dager før og avslutter 25 dager etter datoen for utbyttebetaling.
Vi vil vurdere aksjer der det var minst 5 tilfeller av utbytteutbetalinger. Den resulterende hitparaden er vist nedenfor. Merk at resultatet mest sannsynlig er av verdi bare fra synspunktet til problemet med dataanalyse, men ikke som en praktisk veiledning for å investere.
Handling
Nummer
tilfeller av å vinne
mer enn 10 % per år
over inflasjonen
Nummer
tilfeller
betalinger
utbytte
del
tilfeller
seire
Gjennomsnittlig koeffisient vekst
Lenzoloto
5
5
1
1,320779017
IDGC SZ
6
7
0,8571
1,070324870
Rollman-s
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
Fra analysen av aksjemarkedet kan vi trekke følgende konklusjoner:
- Det er verifisert at avkastningen på aksjer deklarert i materialene til meglere, investeringsselskaper og andre interesserte er høyere enn innskudd og investeringseiendom.
- Volatiliteten i aksjemarkedet er svært høy, men det er mulig å investere i lang tid med en betydelig diversifisering av porteføljen. Av hensyn til ytterligere 13% skattefradrag når du investerer i IIS, er det ganske tilrådelig å åpne aksjemarkedet for deg selv, og dette kan gjøres, inkludert i Sberbank.
- Basert på analysen av resultatene for tidligere perioder, ble ledere funnet når det gjelder stabil høy lønnsomhet og lønnsomheten ved entry-exit i nærheten av utbyttebetalingsdatoen. Resultatene er imidlertid ikke så entydige, og du bør ikke bare la deg lede av dem i investeringen din. Dette var eksempler på dataanalyseoppgaver.
Totalt
Det er nyttig å føre oversikt over eiendommen din, samt inntekter og utgifter. Det hjelper med økonomisk planlegging. Hvis du klarer å spare penger, er det muligheter for å investere dem til en høyere rate enn inflasjonen. En analyse av data fra Sberbank-datasjøen viste at innskudd årlig gir en avkastning på 2%, utleieleiligheter - 4,5% og russiske aksjer - omtrent 10% over inflasjonen med betydelig større risiko.
Forfatter: Mikhail Grichik, ekspert fra fagmiljøet til Sberbank SberProfi DWH/BigData.
Fagmiljøet SberProfi DWH/BigData er ansvarlig for å utvikle kompetanse innen områder som Hadoop-økosystemet, Teradata, Oracle DB, GreenPlum, samt BI-verktøy Qlik, SAP BO, Tableau, etc.
Kilde: www.habr.com