Är det nödvändigt att köpa en bil för 750 tusen rubel, trots att du kör 18 gånger i månaden, eller är det billigare att använda en taxi? Om du jobbar i baksätet eller lyssnar på musik – hur förändrar detta bedömningen? Vilket är det bästa sättet att köpa en lägenhet - vid vilken tidpunkt är det optimalt att sluta spara på en insättning och göra en handpenning på ett bolån? Eller till och med en trivial fråga: är det mer lönsamt att sätta in pengar till 6 % med en månatlig kapitalisering eller till 6,2 % med en årlig kapitalisering? De flesta försöker inte ens göra sådana beräkningar och vill inte ens samla in detaljerad information om sina pengar. Istället för beräkningar hänger känslor och känslor ihop. Eller så gör de någon snäv uppskattning, till exempel beräkna den årliga kostnaden för att äga en bil i detalj, medan alla dessa utgifter kanske bara är 5% av de totala utgifterna (och utgifterna för andra aspekter av livet är inte beräknade). Den mänskliga hjärnan är föremål för kognitiva förvrängningar. Det är till exempel svårt att, trots utebliven återbetalning, sluta i en verksamhet där mycket tid och pengar har investerats. Människor är vanligtvis alltför optimistiska och underskattar riskerna, liksom lätta att föreslå och kan köpa en dyr prydnadssak eller investera i en finansiell pyramid.
Naturligtvis, i fallet med en bank, fungerar inte känslomässig utvärdering. Därför vill jag först prata om hur en vanlig individ värderar pengar (inklusive jag), och hur en bank gör det. Nedan kommer det att finnas något ekonomiskt utbildningsprogram och mycket om dataanalys i Sberbank för hela banken som helhet.
De erhållna slutsatserna ges endast som ett exempel och kan inte ses som rekommendationer för privata investerare, eftersom de inte tar hänsyn till många faktorer som ligger utanför denna artikels räckvidd.
Till exempel kan varje "svart svan"-händelse inom makroekonomi, i bolagsstyrningen av vilket företag som helst, etc., leda till dramatiska förändringar.
Anta att du redan har betalat av ditt bolån och du har ett sparande. Den här artikeln kan vara användbar för dig om du:
- det spelar ingen roll hur mycket egendom du har samlat på dig och hur du håller reda på den
- undrar hur du får din egendom att ge dig ytterligare inkomster
- Jag vill förstå vilket av sätten att investera pengar är bäst: fastigheter, inlåning eller aktier
- nyfiken på vad analysen av Sberbank-data kommer att ge råd om denna fråga
Ofta fattar människor ekonomiska beslut utan fullständig information om dynamiken i sina egna inkomster och utgifter, utan en bedömning av värdet på sin egen fastighet, utan att ta hänsyn till inflation etc. i sina beräkningar.
Ibland gör människor misstag, som att ta ett lån och tro att de kan betala tillbaka och sedan misslyckas. Samtidigt är svaret på frågan om en person kommer att kunna betala ett lån ofta känt i förväg. Du behöver bara veta hur mycket du tjänar, hur mycket du spenderar, vad är dynamiken i förändringar i dessa indikatorer.
Eller, till exempel, en person får någon form av lön på jobbet, den höjs med jämna mellanrum och presenterar den som en meritbedömning. Men i verkligheten, jämfört med inflationen, kan denna persons inkomster falla, och han kanske inte inser detta om han inte för inkomstregister.
Vissa kan inte bedöma vilket val som är mer lönsamt i deras nuvarande situation: att hyra en lägenhet eller ta ett bolån till en sådan och en sådan takt.
Och istället för att beräkna vad kostnaderna kommer att bli i det här och det fallet, på något sätt tjäna pengar på icke-finansiella indikatorer i beräkningarna ("Jag uppskattar fördelen från Moskva-registrering till M rubel i månaden, jag uppskattar bekvämligheten med att bo i en lägenhet som hyrs nära arbetar för N rubel per månad”), springer människor till Internet för att diskutera med samtalspartner som kan ha en annan ekonomisk situation och andra prioriteringar vid bedömning av icke-finansiella indikatorer.
Jag är för ansvarsfull ekonomisk planering. Först och främst föreslås det att du samlar in följande uppgifter om din egen ekonomiska situation:
- redovisning och värdering av all tillgänglig fastighet
- redovisning av intäkter och kostnader, samt skillnaden mellan intäkter och kostnader, d.v.s. fastighetsackumuleringsdynamik
Redovisning och värdering av all tillgänglig fastighet
Till att börja med kommer här en bild som förmodligen misstolkar människors ekonomiska situation. Bilden visar endast de monetära komponenterna av egendomen som de avbildade personerna har. I verkligheten har människor som ger allmosa förmodligen en del egendom vid sidan av lån, vilket gör att deras penningbalans är negativ, men det totala värdet av deras egendom är fortfarande större än en tiggares.
Bedöm vad du har:
- fastigheter
- landa
- transport
- bankinlåning
- kreditförpliktelser (med minus)
- investeringar (aktier, obligationer, …)
- kostnad för eget företag
- annan egendom
Bland fastigheten kan man notera en likvid andel, som snabbt kan tas ut och omvandlas till andra former. Till exempel kan en andel i en lägenhet som du äger tillsammans med släktingar som bor i den klassas som illikvid egendom. Långsiktiga placeringar i inlåning eller aktier som inte kan tas ut utan förlust kan också anses vara illikvida. I sin tur kan fastigheter som du äger men inte bor i, fordon, kortfristiga och återkallbara depositioner klassas som likvid egendom. Till exempel, om du behöver pengar för akut behandling, är fördelarna med vissa verktyg ungefär noll, så likviditetsandelen är mer värdefull.
Vidare kan bland fastigheten särskiljas olönsamma och lönsamma. Till exempel kan fastigheter som inte hyrs ut samt fordon anses vara olönsamma. Och hyrda fastigheter, inlåning och aktier placerade i en takt över inflationen är lönsam egendom.
Du kommer till exempel att få en sådan bild (data genereras slumpmässigt):
För många ser den här bilden väldigt skev ut. Till exempel kan en fattig mormor bo i en dyr lägenhet i Moskva som inte ger vinst, medan hon lever hand i mun från pension till pension, utan att tänka på att omstrukturera sin egendom. Det vore klokt av henne att byta lägenhet med sitt barnbarn mot en avgift. Tvärtom kan en investerare bli så uppslukad av att investera i aktier att han inte har andra typer av tillgångar för en regnig dag, vilket kan vara riskabelt. Du kan rita en sådan bild av din fastighet och undra om det inte är klokt att flytta fastigheten på ett mer lönsamt sätt.
Redovisning av intäkter, kostnader och dynamik i fastighetsackumulation
Det föreslås att du regelbundet registrerar dina inkomster och utgifter elektroniskt. I internetbankernas tidevarv krävs inte mycket ansträngning. Samtidigt kan inkomster och utgifter delas in i kategorier. Vidare, genom att aggregera dem efter år, kan man dra slutsatser om deras dynamik. Det är viktigt att ta hänsyn till inflationen för att få en uppfattning om hur beloppen för tidigare år ser ut i dagens priser. Alla har sin egen konsumentkorg. Bensin och mat stiger i pris i olika takt. Men att beräkna din personliga inflation är ganska svårt. Därför, med vissa fel, är det möjligt att använda data om den officiella inflationstakten.
Månatlig inflationsdata är tillgänglig från många öppna källor, inklusive de som laddats upp till Sberbanks datasjö.
Ett exempel på att visualisera dynamiken i inkomst-utgifter (data genereras slumpmässigt, dynamiken i inflationen är verklig):
Med en sådan komplett bild kan du dra slutsatser om din verkliga tillväxt / minskning av inkomst och real tillväxt / minskning av besparingar, analysera dynamiken i utgifter efter kategori och fatta välgrundade ekonomiska beslut.
Vilket sätt att investera gratis pengar slår inflationen och ger den mest passiva inkomsten?
Sberbanks datasjö har värdefull information om detta ämne:
- dynamiken i kostnaden per kvadratmeter i Moskva
- databas med förslag för försäljning och uthyrning av fastigheter i Moskva och Moskvas förorter
- dynamiken i den genomsnittliga årliga räntan på inlåning
- rubel inflationsdynamik
- Dynamics of the Moscow Exchange Gross Total Return Index (MCFTR)
- Moskvas börskurser och data om utbetalda utdelningar
Dessa uppgifter gör det möjligt för oss att jämföra avkastningen och riskerna med att investera i hyresfastigheter, banktillgodohavanden och aktiemarknaden. Låt oss inte glömma att ta hänsyn till inflationen.
Jag måste genast säga att i det här inlägget är vi uteslutande engagerade i dataanalys och tar inte till några ekonomiska teorier. Låt oss bara se vad våra data säger - vilket sätt att bevara och växa sparande i Ryssland har gett de bästa resultaten de senaste åren.
Vi kommer kortfattat att beskriva hur data som används i den här artikeln och andra data i Sberbank samlas in och analyseras. Det finns ett lager av källkopior som lagras i parkettformat på hadoop. Både interna källor (bankernas olika AS) och externa källor används. Källkopior samlas in på olika sätt. Det finns en storkprodukt baserad på spark, och den andra produkten, Ab Initio AIR, tar fart. Källkopior laddas upp till olika Cloudera-hanterade hadoop-kluster och kan länkas från ett kluster till ett annat. Kluster är uppdelade främst efter affärsblock, det finns även Data Lab-kluster. Baserat på källrepliker byggs olika datamarts som är tillgängliga för företagsanvändare och datavetare. Olika spark-applikationer, hive-frågor, dataanalysapplikationer och visualisering av resultat i SVG-grafikformat användes för att skriva den här artikeln.
Historisk analys av fastighetsmarknaden
Analysen visar att fastigheter på sikt växer i proportion till inflationen, d.v.s. i reala priser varken ökar eller minskar. Här är grafer över dynamiken i priserna för bostadsfastigheter i Moskva, som visar tillgängliga initiala data.
Prisdiagram i rubel exklusive inflation:
Prisdiagram i rubel, med hänsyn till inflation (i moderna priser):
Vi ser att priset historiskt fluktuerade runt 200 000 rubel/kvm. i moderna priser och volatiliteten var ganska låg.
Hur många procent per år över inflationen ger investeringar i bostadsfastigheter? Hur beror avkastningen på antalet rum i lägenheten? Låt oss analysera Sberbanks databas med annonser för försäljning och uthyrning av lägenheter i Moskva och Moskvas förorter.
I vår databas fanns det ganska många flerbostadshus där det finns annonser för försäljning av lägenheter och annonser för att hyra lägenheter samtidigt, och antalet rum i lägenheterna till salu och för uthyrning är detsamma. Vi jämförde sådana fall och grupperade dem efter hus och antalet rum i lägenheten. Om det fanns flera erbjudanden i en sådan grupp beräknades medelpriset. Om arean på de sålda och uthyrda lägenheterna skilde sig åt, ändrades erbjudandepriset proportionellt så att ytorna på de jämförda lägenheterna överensstämde. Som ett resultat sattes förslagen på schemat. Varje cirkel är egentligen en lägenhet som erbjuds att köpa och hyra samtidigt. På den horisontella axeln ser vi kostnaden för att förvärva en lägenhet och på den vertikala axeln ser vi kostnaden för att hyra samma lägenhet. Antalet rum i lägenheten framgår tydligt av cirkelns färg, och ju större yta lägenheten har, desto större radie på cirkeln. Med hänsyn till de superdyra erbjudandena blev schemat så här:
Om du tar bort dyra erbjudanden kan du se priserna i ekonomisegmentet mer detaljerat:
Korrelationsanalys visar att sambandet mellan kostnaden för att hyra en lägenhet och kostnaden för att köpa den är nära linjär.
Det visade sig följande förhållande mellan kostnaden för en årlig lägenhetshyra och kostnaden för att förvärva en lägenhet (låt oss inte glömma att den årliga kostnaden är 12 per månad):
Antal rum:
Förhållandet mellan kostnaden för den årliga hyran av en lägenhet och kostnaden för att förvärva en lägenhet:
1-rum
5,11%
2-rum
4,80%
3-rum
4,94%
Endast
4,93%
Fick ett genomsnittligt betyg på 4,93% per år avkastning från att hyra en lägenhet över inflationen. Det är också intressant att billiga 1-rumslägenheter är lite mer lönsamma att hyra. Vi jämförde offertpriset, som i båda fallen (hyra och köp) är något överprissatt, så ingen justering krävs. Det krävs dock andra justeringar: hyrda lägenheter behöver ibland åtminstone kosmetiskt repareras, det tar lite tid att hitta en hyresgäst och lägenheterna står tomma, ibland ingår inte elbetalningar helt eller delvis i hyrespriset, och det är också en extremt liten värdeminskning av lägenheter under åren.
Med hänsyn till justeringar, från att hyra ut bostadsfastigheter, kan du ha en inkomst på upp till 4,5 % per år (utöver att fastigheten i sig inte sjunker). Om en sådan avkastning är imponerande har Sberbank många erbjudanden på DomClick.
Historisk analys av inlåningsräntor
Rubelinsättningar i Ryssland under de senaste åren har i stort sett överträffat inflationen. Men inte med 4,5 %, som fastigheter för uthyrning, utan i genomsnitt med 2 %.
I diagrammet nedan ser vi dynamiken i att jämföra inlåningsräntor och inflation.
Jag kommer att notera ett sådant ögonblick att inkomster från inlåning slår inflationen något starkare än i diagrammet ovan av följande skäl:
- Du kan fixa räntan på fyllda insättningar vid en gynnsam tidpunkt i flera månader i förväg
- Månatlig kapitalisering, karakteristisk för många bidrag som ingår i dessa genomsnittliga data, lägger till vinst på grund av sammansatt ränta
- Ovan togs hänsyn till kurserna för de 10 bästa bankerna enligt information från Bank of Russia, utanför de 10 bästa kan du hitta priserna något högre
När det gäller insättningar i dollar och euro, kommer jag att säga att de slår inflationen i dollar respektive euro, svagare än rubeln slår rubelinflationen.
Historisk analys av aktiemarknaden
Låt oss nu titta på den mer mångsidiga och riskfyllda marknaden för ryska aktier. Avkastningen på investeringar i aktier är inte fast och kan variera kraftigt. Men om du diversifierar tillgångar och investerar under en lång period kan du spåra den genomsnittliga årliga räntan som kännetecknar framgången med att investera i en aktieportfölj.
För läsare som är långt ifrån ämnet ska jag säga några ord om aktieindex. I Ryssland finns Moskvabörsens index, som visar dynamiken i rubelvärdet för en portfölj bestående av de 50 största ryska aktierna. Indexets sammansättning och andelen aktier i varje företag beror på handelsvolymen, affärsvolymen, antalet aktier i omlopp. Diagrammet nedan visar hur Moscow Exchange-indexet (dvs en sådan genomsnittlig portfölj) har vuxit de senaste åren.
Ägarna av de flesta aktier får periodiskt utdelning som kan återinvesteras i samma aktier som genererade inkomst. Skatt ska betalas på erhållen utdelning. Moscow Exchange Index tar inte hänsyn till direktavkastningen.
Därför kommer vi att vara mer intresserade av Moscow Exchange Gross Total Return Index (MCFTR), som tar hänsyn till mottagna utdelningar och skatten som dras från dessa utdelningar. Låt oss visa i diagrammet nedan hur detta index har förändrats under de senaste åren. Dessutom tar vi hänsyn till inflationen och ser hur detta index växte i moderna priser:
Den gröna grafen är portföljens verkliga värde i moderna priser, om du investerar i Moscow Exchange-indexet, återinvesterar du regelbundet utdelningar och betalar skatt.
Låt oss se vad MCFTR-indexets tillväxttakt har varit under de senaste 1,2,3,...,11 åren. De där. Vad skulle vår avkastning vara om vi köpte aktier i proportion till detta index och regelbundet återinvesterade de erhållna utdelningarna i samma aktier:
år
börjar
end
MCFTR
tidigt Med
ta med i beräkningen
infl.
MCFTR
lura. Med
ta med i beräkningen
infl.
Coeff.
tillväxt
Årlig
koefficient
tillväxt
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 att, efter att ha investerat hur många år som helst sedan, skulle vi ha fått en seger över inflationen på 5-18 % årligen, beroende på hur framgångsrik ingången var.
Låt oss göra en tabell till - inte lönsamhet för vartannat N år, utan lönsamhet för var och en av de senaste N ettårsperioderna:
År
börjar
end
MCFTR
tidigt Med
ta med i beräkningen
infl.
MCFTR
lura. Med
ta med i beräkningen
infl.
Årlig
koefficient
tillväxt
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 att inte alla år var framgångsrika, men misslyckade år följdes av framgångsrika år, som "fixade allt".
Nu, för en bättre förståelse, låt oss abstrahera från detta index och titta på exemplet på en specifik aktie, vad skulle bli resultatet om du investerade i denna aktie för 15 år sedan, återinvesterade utdelningar och betalade skatt. Låt oss se resultatet med hänsyn till inflationen, d.v.s. till löpande priser. Nedan är ett exempel på en ordinarie aktie i Sberbank. Den gröna grafen visar dynamiken i portföljens värde, som ursprungligen bestod av en aktie i Sberbank till löpande priser, med hänsyn tagen till återinvestering av utdelningar. Under 15 år har inflationen deprecierat rubeln med 3.014135 gånger. Sberbanks andel har under åren stigit i pris från 21.861 218.15 rubel. upp till 9.978958 rubel, dvs. priset ökade med 40.811613 gånger exklusive inflation. Under dessa år betalades ägaren av en aktie vid olika tidpunkter utdelning, netto efter skatt, till ett belopp av 1.309361 rubel. Beloppen för utbetalda utdelningar visas i diagrammet som röda vertikala stickor och hänvisar inte till själva diagrammet, där även utdelningar och deras återinvesteringar beaktas. Om varje gång dessa utdelningar användes för att köpa Sberbank-aktier igen, ägde aktieägaren redan i slutet av perioden inte en utan 4.334927 aktier. Med hänsyn till återinvesteringen av utdelningar och inflation har den ursprungliga portföljen stigit i pris med 15 gånger under 1.102721 år, dvs. steg i pris med 10,27 gånger årligen. Totalt gav en ordinarie andel av Sberbank ägaren i genomsnitt 15 % per år över inflationen vart och ett av de senaste XNUMX åren:
Som ett annat exempel, låt oss ta en liknande bild med dynamiken i Sberbanks preferensaktier. En föredragen andel av Sberbank gav ägaren ännu mer i genomsnitt, 13,59 % per år över inflationen vart och ett av de senaste 15 åren:
Dessa resultat kommer att vara något lägre i praktiken, för när du köper aktier måste du betala en liten courtage. Samtidigt kan resultatet förbättras ytterligare om du använder det Individuella investeringskontot som gör att du kan få skatteavdrag från staten på ett visst begränsat belopp. Om du inte har hört talas om detta, föreslås det att du söker på förkortningen "IIS". Låt oss inte heller glömma att nämna att IIS kan öppnas på Sberbank.
Så, vi har tidigare fått att det är historiskt mer lönsamt att investera i aktier än i fastigheter och inlåning. För skojs skull är här en hitparad av de 20 bästa aktierna som har handlats på marknaden i mer än 10 år, erhållen som ett resultat av dataanalys. I den sista kolumnen ser vi hur många gånger aktieportföljen växte i genomsnitt varje år, med hänsyn tagen till inflation och återinvestering av utdelningar. Vi ser att många aktier slår inflationen med mer än 10 %:
Åtgärd
börjar
end
Coeff. inflation
Början pris
Lura. pris
Tillväxt
siffrorna
aktier
på bekostnad
återupp-
stationer
dela-
dendov,
tid
slutlig
medel-
årliga
tillväxt, tider
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. upp
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
Nu, efter att ha laddat ner data, kommer vi att lösa flera problem på temat exakt vad som är värt att investera i, om vi tror att långsiktiga trender i värdet på vissa aktier kommer att fortsätta. Det är klart att det inte är helt motiverat att förutsäga det framtida priset enligt föregående diagram, men vi kommer att leta efter vinnare i att investera för tidigare perioder i flera kategorier.
En uppgift. Hitta aktien som konsekvent överträffar fastigheter (CAGR 1.045 över inflation) det maximala antalet gånger under var och en av de senaste 10 ettårsperioderna aktien handlades.
I denna och följande uppgifter menar vi ovanstående modell med återinvestering av utdelning och redovisning av inflation.
Här är vinnarna i denna kategori enligt vår dataanalys. Aktierna i toppen av tabellen presterar konsekvent bra år efter år utan nedgångar. Här är år 1 30.07.2019/30.07.2020/2-30.07.2018/30.07.2019/XNUMX, år XNUMX är XNUMX/XNUMX/XNUMX-XNUMX/XNUMX/XNUMX, etc.:
Åtgärd
Nummer
segrar
över
fastighet
Tryck-
stu
för
efter-
dagar
10 år
År 1
År 2
År 3
År 4
År 5
År 6
År 7
År 8
År 9
År 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
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 att även ledarna inte vann fastigheter i fråga om lönsamhet varje år. Starka hopp i lönsamhetsnivån under olika år visar att om du vill ha stabilitet är det bättre att diversifiera tillgångar och helst investera i ett index.
Nu formulerar och löser vi ett sådant problem för dataanalys. Är det värt det att spekulera lite, varje gång man köper aktier M dagar före utdelningsdatumet och säljer aktier N dagar efter utdelningsdatumet? Är det bättre att skörda utdelningar och ”gå ur aktien” än att ”sitta i aktien” året runt? Låt oss anta att det inte finns några förluster på provisionen från en sådan entry-exit. Och dataanalys kommer att hjälpa oss att hitta gränserna för M- och N-korridoren, som historiskt sett varit mest framgångsrik i att skörda utdelningar istället för att hålla aktier under lång tid.
Här är en anekdot från 2008.
John Smith, som hoppade ut genom fönstret på 75:e våningen på Wall Street, efter att ha slagit i marken, hoppade 10 meter, vilket något vann tillbaka hans morgonfall.
Så är det med utdelningar: vi antar att i marknadsrörelsen i närheten av utdelningsdatumet manifesteras för mycket marknadsreflektion, d.v.s. av psykologiska skäl kan marknaden falla eller stiga mer än vad utdelningsbeloppet kräver.
En uppgift. Uppskatta graden av återvinning av aktier efter utbetalning av utdelning. Är det bättre att gå in på tröskeln till utdelningen och avsluta en tid senare än att äga aktien året runt? Hur många dagar innan utdelningen ska jag gå in i aktien och hur många dagar efter utdelningen ska jag lämna aktien för att få maximal vinst?
Vår modell har beräknat alla variationer i kvarterets bredd kring utdelningsdatumen genom historien. Följande restriktioner antogs: M<=30, N>=20. Faktum är att datum och belopp för utbetalningen inte alltid är kända i förväg än 30 dagar före utbetalningen av utdelningen. Dessutom kommer utdelningar inte till kontot direkt, utan med en fördröjning. Vi tror att det tar minst 20 dagar att vara garanterad att få utdelning på kontot och återinvestera dem. Med dessa begränsningar gav modellen följande svar. Den bästa tiden att köpa aktier är 34 dagar före utdelningsdagen och sälja dem 25 dagar efter utdelningsdagen. Under detta scenario erhölls en genomsnittlig tillväxt på 3,11 % under denna period, vilket ger 20,9 % per år. De där. med den övervägda investeringsmodellen (med återinvestering av utdelning och med hänsyn till inflation), om du köper en aktie 34 dagar före utdelningsdagen och säljer den 25 dagar efter utdelningsdagen, så har vi 20,9 % per år över inflationen Betygsätta. Detta verifieras genom att ett genomsnitt räknas över alla fall av utdelningar från vår databas.
Till exempel, för en preferensaktie i Sberbank, skulle ett sådant inträde-exit-scenario ge 11,72 % tillväxt över inflationstakten för varje inträde-exit i närheten av utdelningsdatumet. Det är så mycket som 98,6 % per år över inflationstakten. Men detta är naturligtvis ett exempel på slumpmässig tur.
Åtgärd
ingång
Utdelningsdatum
Utgång
Coeff. tillväxt
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 ovan beskrivna marknadsreflektionen äger rum, och inom ett ganska brett spektrum av utdelningsdatum har avkastningen historiskt sett varit något högre än från året runt-innehav av aktier.
Låt oss ställa in vår modell ytterligare en uppgift för dataanalys:
En uppgift. Hitta aktien med den vanligaste möjligheten till inträde-exit-vinst runt utdelningsdatumet. Vi kommer att utvärdera hur många fall av utdelningar som har gjort det möjligt att tjäna mer än 10 % på årsbasis över inflationstakten, om du går in i aktien 34 dagar före och avslutar 25 dagar efter utdelningsdatumet.
Vi kommer att överväga aktier för vilka det förekom minst 5 fall av utdelning. Den resulterande hitparaden visas nedan. Observera att resultatet med största sannolikhet endast är av värde ur problemet med dataanalys, men inte som en praktisk vägledning för investeringar.
Åtgärd
Nummer
fall av vinst
mer än 10 % per år
över inflationen
Nummer
fall
betalningar
utdelningar
del
fall
seger
Genomsnittlig koefficient tillväxt
Lenzoloto
5
5
1
1,320779017
IDGC SZ
6
7
0,8571
1,070324870
Rollman-s
6
7
0,8571
1,029644533
Rosseti upp
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
Från analysen av aktiemarknaden kan vi dra följande slutsatser:
- Det har verifierats att avkastningen på aktier som deklareras i material från mäklare, investeringsbolag och andra intressenter är högre än inlåning och investeringsfastigheter.
- Volatiliteten på aktiemarknaden är mycket hög, men det är möjligt att investera under lång tid med en betydande diversifiering av portföljen. För ytterligare 13% skatteavdrag när du investerar i IIS är det ganska lämpligt att öppna aktiemarknaden för dig själv och detta kan göras, bland annat på Sberbank.
- Baserat på analysen av resultaten för tidigare perioder, hittades ledare när det gäller stabil hög lönsamhet och lönsamheten för inträde-exit i närheten av utdelningsdatumet. Resultaten är dock inte så entydiga och du bör inte bara vägledas av dem i din investering. Dessa var exempel på dataanalysuppgifter.
Totalt
Det är användbart att föra register över din egendom, samt inkomster och utgifter. Det hjälper till med ekonomisk planering. Om du lyckas spara pengar finns det möjligheter att investera dem i en takt som är högre än inflationen. En analys av data från Sberbanks datasjö visade att insättningar årligen ger en avkastning på 2 %, hyreslägenheter – 4,5 % och ryska aktier – cirka 10 % över inflationen med betydligt större risker.
Författare: Mikhail Grichik, expert på yrkesgruppen Sberbank SberProfi DWH/BigData.
SberProfi DWH/BigData professionella community ansvarar för att utveckla kompetens inom områden som Hadoop-ekosystemet, Teradata, Oracle DB, GreenPlum, samt BI-verktyg Qlik, SAP BO, Tableau, etc.
Källa: will.com