จำเป็นต้องซื้อรถราคา 750 รูเบิล แม้ว่าคุณจะขับรถ 18 ครั้งต่อเดือนหรือนั่งแท็กซี่ถูกกว่า? หากคุณทำงานบนเบาะหลังหรือฟังเพลง สิ่งนี้จะเปลี่ยนการประเมินอย่างไร วิธีที่ดีที่สุดในการซื้ออพาร์ทเมนต์คืออะไร - เมื่อใดที่เหมาะสมที่สุดที่จะประหยัดเงินมัดจำและชำระเงินดาวน์สำหรับการจำนอง หรือแม้แต่คำถามเล็กน้อย: ทำกำไรได้มากกว่าการฝากเงินที่ 6% ด้วยตัวพิมพ์ใหญ่เป็นรายเดือนหรือที่ 6,2% ด้วยตัวพิมพ์ใหญ่ต่อปี คนส่วนใหญ่ไม่พยายามคำนวณและไม่ต้องการรวบรวมข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับเงินของพวกเขาด้วยซ้ำ ความรู้สึกและอารมณ์เชื่อมโยงกันแทนการคำนวณ หรือประมาณการคร่าวๆ เช่น คำนวณค่าใช้จ่ายรายปีในการมีรถยนต์โดยละเอียด ในขณะที่ค่าใช้จ่ายทั้งหมดนี้อาจเป็นเพียง 5% ของค่าใช้จ่ายทั้งหมด (และไม่ได้คำนวณค่าใช้จ่ายในด้านอื่นๆ ของชีวิต) สมองของมนุษย์อยู่ภายใต้การบิดเบือนการรับรู้ ตัวอย่างเช่น เป็นเรื่องยากที่จะเลิก แม้ว่าจะไม่ได้รับการชำระคืน ซึ่งเป็นธุรกิจที่ลงทุนทั้งเงินและเวลาเป็นจำนวนมาก ผู้คนมักจะมองโลกในแง่ดีเกินไปและประเมินความเสี่ยงต่ำเกินไป อีกทั้งยังคาดเดาได้ง่ายและสามารถซื้อเครื่องประดับราคาแพงหรือลงทุนในพีระมิดการเงินได้
แน่นอน ในกรณีของธนาคาร การประเมินอารมณ์จะไม่ทำงาน ดังนั้นฉันต้องการพูดคุยก่อนว่าบุคคลทั่วไปประเมินเงิน (รวมถึงฉันด้วย) อย่างไรและธนาคารทำอย่างไร ด้านล่างจะมีโปรแกรมการศึกษาทางการเงินและอีกมากมายเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลใน Sberbank สำหรับทั้งธนาคาร
ข้อสรุปที่ได้รับเป็นเพียงตัวอย่างเท่านั้นและไม่สามารถถือเป็นคำแนะนำสำหรับนักลงทุนเอกชนได้ เนื่องจากไม่ได้คำนึงถึงปัจจัยหลายอย่างที่อยู่นอกขอบเขตของบทความนี้
ตัวอย่างเช่น เหตุการณ์ "หงส์ดำ" ในเศรษฐศาสตร์มหภาค การกำกับดูแลกิจการของบริษัทใดๆ ฯลฯ สามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงอย่างมาก
สมมติว่าคุณได้ชำระหนี้จำนองแล้วและคุณมีเงินออม บทความนี้อาจเป็นประโยชน์กับคุณหากคุณ:
- ไม่สำคัญว่าคุณมีทรัพย์สินมากน้อยเพียงใดและจะติดตามได้อย่างไร
- สงสัยว่าจะทำอย่างไรให้ทรัพย์สินของคุณสร้างรายได้เพิ่มเติมให้กับคุณ
- ฉันต้องการที่จะเข้าใจว่าวิธีใดในการลงทุนเงินที่ดีที่สุด: อสังหาริมทรัพย์ เงินฝาก หรือหุ้น
- สงสัยว่าการวิเคราะห์ข้อมูล Sberbank จะแนะนำอย่างไรเกี่ยวกับปัญหานี้
บ่อยครั้งที่ผู้คนทำการตัดสินใจทางการเงินโดยไม่มีข้อมูลที่ครบถ้วนเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของรายได้และค่าใช้จ่ายของตนเอง โดยไม่ได้ประเมินมูลค่าทรัพย์สินของตนเอง โดยไม่ได้คำนึงถึงอัตราเงินเฟ้อ ฯลฯ ในการคำนวณ
บางครั้งผู้คนทำผิดพลาด เช่น การกู้ยืมเงินโดยคิดว่าสามารถจ่ายคืนได้แล้วจึงล้มเหลว ในเวลาเดียวกันคำตอบสำหรับคำถามที่ว่าบุคคลนั้นจะสามารถให้บริการสินเชื่อได้หรือไม่นั้นมักจะทราบล่วงหน้า คุณเพียงแค่ต้องรู้ว่าคุณมีรายได้เท่าไหร่ คุณใช้จ่ายไปเท่าไหร่ อะไรคือพลวัตของการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้เหล่านี้
หรือตัวอย่างเช่น คนๆ หนึ่งได้รับเงินเดือนในที่ทำงาน ซึ่งจะเพิ่มขึ้นเป็นระยะๆ โดยนำเสนอเป็นการประเมินความดีความชอบ แต่ในความเป็นจริง เมื่อเทียบกับอัตราเงินเฟ้อ รายได้ของบุคคลนี้อาจลดลง และเขาอาจไม่เข้าใจสิ่งนี้หากเขาไม่เก็บบันทึกรายได้
บางคนไม่สามารถประเมินได้ว่าตัวเลือกใดมีกำไรมากกว่าในสถานการณ์ปัจจุบันของพวกเขา: การเช่าอพาร์ทเมนต์หรือการจำนองในอัตราดังกล่าวและดังกล่าว
และแทนที่จะคำนวณค่าใช้จ่ายในกรณีนี้และในกรณีนั้น การสร้างรายได้จากตัวบ่งชี้ที่ไม่ใช่ทางการเงินในการคำนวณ (“ฉันประเมินผลประโยชน์จากการลงทะเบียนมอสโกที่ M รูเบิลต่อเดือน ฉันประเมินความสะดวกสบายของการอาศัยอยู่ในอพาร์ทเมนต์ที่เช่าใกล้ ทำงานที่ N rubles ต่อเดือน”) ผู้คนวิ่งไปที่อินเทอร์เน็ตเพื่อหารือกับคู่สนทนาที่อาจมีสถานการณ์ทางการเงินที่แตกต่างกันและลำดับความสำคัญอื่น ๆ ในการประเมินตัวบ่งชี้ที่ไม่ใช่ทางการเงิน
ฉันมีความรับผิดชอบในการวางแผนทางการเงิน ก่อนอื่น ขอเสนอให้รวบรวมข้อมูลต่อไปนี้เกี่ยวกับสถานการณ์ทางการเงินของคุณเอง:
- การบัญชีและการประเมินมูลค่าทรัพย์สินที่มีอยู่ทั้งหมด
- การบัญชีสำหรับรายได้และค่าใช้จ่ายรวมถึงความแตกต่างระหว่างรายได้และค่าใช้จ่ายเช่น พลวัตของการสะสมทรัพย์สิน
การบัญชีและการประเมินมูลค่าทรัพย์สินที่มีอยู่ทั้งหมด
เริ่มต้นด้วย นี่คือภาพที่อาจตีความสถานการณ์ทางการเงินของผู้คนผิดไป รูปภาพแสดงเฉพาะองค์ประกอบทางการเงินของทรัพย์สินที่บุคคลในภาพมี ในความเป็นจริงแล้ว คนที่ให้ทานอาจจะมีทรัพย์สินบางอย่างนอกเหนือจากเงินกู้ ซึ่งทำให้ยอดเงินคงเหลือติดลบ แต่มูลค่ารวมของทรัพย์สินก็ยังมากกว่าขอทาน
ประเมินสิ่งที่คุณมี:
- ทรัพย์สิน
- ที่ดิน
- การขนส่ง
- เงินฝากธนาคาร
- ภาระผูกพันด้านสินเชื่อ (มีเครื่องหมายลบ)
- การลงทุน (หุ้น, พันธบัตร, …)
- ต้นทุนของธุรกิจของตัวเอง
- ทรัพย์สินอื่น ๆ
ในบรรดาทรัพย์สิน เราสามารถบันทึกหุ้นที่มีสภาพคล่องซึ่งสามารถถอนออกและแปลงเป็นรูปแบบอื่นได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น ส่วนแบ่งในอพาร์ทเมนต์ที่คุณเป็นเจ้าของร่วมกับญาติที่อาศัยอยู่ในนั้นสามารถจัดประเภทเป็นทรัพย์สินที่มีสภาพคล่องต่ำ การลงทุนระยะยาวในเงินฝากหรือหุ้นที่ไม่สามารถถอนออกได้โดยไม่ขาดทุนก็อาจถือว่ามีสภาพคล่องต่ำเช่นกัน ในทางกลับกัน อสังหาริมทรัพย์ที่คุณเป็นเจ้าของแต่ไม่ได้อยู่อาศัย ยานพาหนะ เงินฝากระยะสั้นและที่เพิกถอนได้สามารถจัดประเภทเป็นทรัพย์สินที่มีสภาพคล่อง ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการเงินสำหรับการรักษาอย่างเร่งด่วน ประโยชน์ของเครื่องมือบางอย่างจะอยู่ที่ประมาณศูนย์ ดังนั้นส่วนแบ่งสภาพคล่องจึงมีค่ามากกว่า
นอกจากนี้ในทรัพย์สินสามารถแยกแยะได้ว่าไม่ได้ประโยชน์และให้ผลกำไร ตัวอย่างเช่น อสังหาริมทรัพย์ที่ไม่ได้ให้เช่ารวมถึงยานพาหนะอาจถือเป็นสิ่งที่ไม่เกิดประโยชน์ และอสังหาริมทรัพย์ให้เช่า เงินฝากและหุ้นที่ลงทุนในอัตราที่สูงกว่าอัตราเงินเฟ้อเป็นทรัพย์สินที่ให้ผลกำไร
ตัวอย่างเช่น คุณจะได้รับรูปภาพดังกล่าว (ข้อมูลถูกสร้างแบบสุ่ม):
สำหรับหลายคน ภาพนี้ดูเบ้มาก ตัวอย่างเช่น คุณยายที่ยากจนสามารถอาศัยอยู่ในอพาร์ทเมนต์ราคาแพงในมอสโกวซึ่งไม่ก่อให้เกิดผลกำไร ในขณะที่ใช้ชีวิตแบบปากต่อปากจากเงินบำนาญถึงเงินบำนาญ โดยไม่คิดเกี่ยวกับการปรับโครงสร้างทรัพย์สินของเธอ จะเป็นการดีถ้าเธอแลกเปลี่ยนอพาร์ทเมนท์กับหลานชายโดยเสียค่าธรรมเนียม ในทางตรงกันข้าม นักลงทุนอาจหมกมุ่นกับการลงทุนในหุ้นมากจนไม่มีสินทรัพย์ประเภทอื่นในวันที่ฝนตก ซึ่งอาจมีความเสี่ยงได้ คุณสามารถวาดภาพทรัพย์สินของคุณและสงสัยว่าไม่ฉลาดที่จะเปลี่ยนทรัพย์สินในทางที่ให้ผลกำไรมากขึ้น
การบัญชีรายรับ รายจ่าย และพลวัตของการสะสมทรัพย์สิน
ขอแนะนำให้คุณบันทึกรายรับและรายจ่ายทางอิเล็กทรอนิกส์เป็นประจำ ในยุคของบริการธนาคารทางอินเทอร์เน็ตไม่ต้องใช้ความพยายามมากนัก พร้อมกันนี้ยังสามารถแบ่งรายได้และค่าใช้จ่ายออกเป็นหมวดหมู่ นอกจากนี้ เมื่อรวมเข้าด้วยกันเป็นปี เราสามารถสรุปผลเกี่ยวกับพลวัตของมันได้ สิ่งสำคัญคือต้องคำนึงถึงอัตราเงินเฟ้อเพื่อให้มีความคิดว่าจำนวนเงินสำหรับปีที่ผ่านมามีลักษณะอย่างไรในราคาปัจจุบัน ทุกคนมีตะกร้าสินค้าของตัวเอง น้ำมันและอาหารขึ้นราคาในอัตราที่แตกต่างกัน แต่การคำนวณอัตราเงินเฟ้อส่วนบุคคลของคุณนั้นค่อนข้างยาก ดังนั้นด้วยข้อผิดพลาดบางประการ จึงสามารถใช้ข้อมูลเกี่ยวกับอัตราเงินเฟ้ออย่างเป็นทางการได้
ข้อมูลอัตราเงินเฟ้อรายเดือนมีให้จากโอเพ่นซอร์สมากมาย รวมถึงข้อมูลที่อัปโหลดไปยัง Data Lake ของ Sberbank
ตัวอย่างการแสดงไดนามิกของรายรับ-รายจ่าย (ข้อมูลถูกสร้างแบบสุ่ม พลวัตของเงินเฟ้อเป็นจริง):
ด้วยภาพรวมที่สมบูรณ์ คุณสามารถสรุปเกี่ยวกับการเติบโตที่แท้จริงของคุณ / การลดลงของรายได้และการเติบโตที่แท้จริง / การลดลงของเงินออม วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของค่าใช้จ่ายตามหมวดหมู่ และทำการตัดสินใจทางการเงินอย่างชาญฉลาด
วิธีใดในการลงทุนเงินสดฟรีที่เอาชนะอัตราเงินเฟ้อและนำมาซึ่งรายได้แบบพาสซีฟมากที่สุด?
ทะเลสาบข้อมูล Sberbank มีข้อมูลที่มีค่าเกี่ยวกับเรื่องนี้:
- พลวัตของต้นทุนต่อตารางเมตรในมอสโก
- ฐานข้อมูลข้อเสนอสำหรับการขายและเช่าอสังหาริมทรัพย์ในมอสโกวและชานเมืองมอสโก
- พลวัตของอัตราดอกเบี้ยเงินฝากเฉลี่ยต่อปี
- การเปลี่ยนแปลงอัตราเงินเฟ้อของรูเบิล
- พลวัตของดัชนีผลตอบแทนรวมของการแลกเปลี่ยนมอสโก (MCFTR)
- ราคาหุ้นแลกเปลี่ยนของมอสโกและข้อมูลการจ่ายเงินปันผล
ข้อมูลนี้จะช่วยให้เราสามารถเปรียบเทียบผลตอบแทนและความเสี่ยงของการลงทุนในทรัพย์สินให้เช่า เงินฝากธนาคาร และตลาดตราสารทุน อย่าลืมคำนึงถึงอัตราเงินเฟ้อด้วย
ฉันต้องบอกทันทีว่าในโพสต์นี้เรามีส่วนร่วมในการวิเคราะห์ข้อมูลโดยเฉพาะและไม่ได้ใช้ทฤษฎีทางเศรษฐศาสตร์ใดๆ มาดูกันว่าข้อมูลของเราบอกอะไร - วิธีรักษาและเพิ่มเงินออมในรัสเซียให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
เราจะอธิบายสั้น ๆ ว่าข้อมูลที่ใช้ในบทความนี้และข้อมูลอื่น ๆ ใน Sberbank ถูกรวบรวมและวิเคราะห์อย่างไร มีเลเยอร์ของแบบจำลองแหล่งที่มาที่จัดเก็บในรูปแบบปาร์เก้บน Hadoop ใช้ทั้งแหล่งข้อมูลภายใน (AS ต่างๆ ของธนาคาร) และแหล่งข้อมูลภายนอก แบบจำลองแหล่งที่มาถูกรวบรวมด้วยวิธีต่างๆ มีผลิตภัณฑ์นกกระสาที่อิงจากประกายไฟ และผลิตภัณฑ์ที่สองคือ Ab Initio AIR กำลังได้รับแรงผลักดัน แบบจำลองแหล่งที่มาถูกอัปโหลดไปยังคลัสเตอร์ Hadoop ที่จัดการโดย Cloudera ที่แตกต่างกัน และสามารถเชื่อมโยงจากคลัสเตอร์หนึ่งไปยังอีกคลัสเตอร์หนึ่งได้ คลัสเตอร์ส่วนใหญ่แบ่งตามกลุ่มธุรกิจ นอกจากนี้ยังมีคลัสเตอร์ Data Lab ดาต้ามาร์ทต่างๆ ถูกสร้างขึ้นตามแบบจำลองแหล่งที่มา ซึ่งพร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ทางธุรกิจและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล บทความนี้ใช้แอปพลิเคชันจุดประกาย คิวรีแบบไฮฟ์ แอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูล และการแสดงผลลัพธ์ในรูปแบบกราฟิก SVG
การวิเคราะห์ในอดีตของตลาดอสังหาริมทรัพย์
การวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าอสังหาริมทรัพย์ในระยะยาวเติบโตตามสัดส่วนของอัตราเงินเฟ้อ กล่าวคือ ในราคาจริงไม่เพิ่มขึ้นหรือลดลง นี่คือกราฟของการเปลี่ยนแปลงของราคาสำหรับอสังหาริมทรัพย์เพื่อการอยู่อาศัยในมอสโก ซึ่งแสดงข้อมูลเริ่มต้นที่มีอยู่
กราฟราคาเป็นรูเบิลไม่รวมอัตราเงินเฟ้อ:
กราฟราคาเป็นรูเบิลโดยคำนึงถึงอัตราเงินเฟ้อ (ในราคาปัจจุบัน):
เราเห็นว่าในอดีตราคามีความผันผวนประมาณ 200 รูเบิล/ตร.ม. ในราคาที่ทันสมัยและความผันผวนค่อนข้างต่ำ
เปอร์เซ็นต์ต่อปีที่สูงกว่าอัตราเงินเฟ้อเกิดจากการลงทุนในอสังหาริมทรัพย์เพื่อการอยู่อาศัย? ผลตอบแทนขึ้นอยู่กับจำนวนห้องในอพาร์ตเมนต์อย่างไร? ลองวิเคราะห์ฐานข้อมูลโฆษณาของ Sberbank สำหรับการขายและเช่าอพาร์ทเมนต์ในมอสโกวและชานเมืองมอสโก
ในฐานข้อมูลของเรา มีอาคารอพาร์ตเมนต์ไม่กี่แห่งที่มีโฆษณาขายอพาร์ทเมนท์และโฆษณาให้เช่าอพาร์ทเมนท์ในเวลาเดียวกัน และจำนวนห้องในอพาร์ทเมนท์สำหรับขายและให้เช่าก็เท่ากัน เราเปรียบเทียบกรณีดังกล่าวโดยจัดกลุ่มตามบ้านและจำนวนห้องในอพาร์ตเมนต์ หากมีข้อเสนอหลายรายการในกลุ่มดังกล่าว ราคาเฉลี่ยจะถูกคำนวณ หากพื้นที่ของอพาร์ทเมนต์ที่ขายและเช่าแตกต่างกัน ราคาเสนอจะเปลี่ยนแปลงตามสัดส่วนเพื่อให้พื้นที่ของอพาร์ทเมนต์ที่เปรียบเทียบสอดคล้องกัน เป็นผลให้ข้อเสนอถูกวางไว้ในกำหนดเวลา วงกลมแต่ละวงเป็นอพาร์ทเมนต์ที่เสนอให้ซื้อและเช่าในเวลาเดียวกัน ในแกนนอนเราจะเห็นค่าใช้จ่ายในการซื้ออพาร์ทเมนต์และในแกนตั้ง - ค่าเช่าอพาร์ทเมนต์เดียวกัน จำนวนห้องในอพาร์ทเมนต์นั้นชัดเจนจากสีของวงกลมและยิ่งพื้นที่ของอพาร์ทเมนต์มีขนาดใหญ่เท่าใดรัศมีของวงกลมก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น เมื่อพิจารณาถึงข้อเสนอราคาแพงสุด ๆ กำหนดการจะเป็นดังนี้:
หากคุณนำข้อเสนอพิเศษราคาแพงออก คุณจะเห็นราคาในส่วนเศรษฐกิจโดยละเอียดยิ่งขึ้น:
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์แสดงให้เห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่างต้นทุนการเช่าอพาร์ทเมนต์และต้นทุนการซื้ออพาร์ทเมนต์นั้นใกล้เคียงกับเส้นตรง
มันกลายเป็นอัตราส่วนต่อไปนี้ระหว่างค่าเช่าอพาร์ทเมนต์รายปีและค่าใช้จ่ายในการซื้ออพาร์ทเมนต์ (อย่าลืมว่าค่าใช้จ่ายรายปีคือ 12 เดือน):
จำนวนห้องพัก:
อัตราส่วนของค่าเช่าอพาร์ทเมนต์รายปีต่อต้นทุนในการซื้ออพาร์ทเมนต์:
1 ห้อง
ลด 5,11%
2 ห้อง
ลด 4,80%
3 ห้อง
ลด 4,94%
เท่านั้น
ลด 4,93%
ได้รับการจัดอันดับผลตอบแทนเฉลี่ย 4,93% ต่อปีจากการเช่าอพาร์ตเมนต์เกินอัตราเงินเฟ้อ นอกจากนี้ยังเป็นที่น่าสนใจว่าอพาร์ทเมนต์ 1 ห้องราคาถูกมีกำไรมากกว่าในการเช่า เราเปรียบเทียบราคาเสนอ ซึ่งในทั้งสองกรณี (เช่าและซื้อ) นั้นมีราคาสูงเกินไปเล็กน้อย ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องมีการปรับเปลี่ยน อย่างไรก็ตาม ต้องมีการปรับเปลี่ยนอื่นๆ: อพาร์ทเมนต์ที่เช่าบางครั้งต้องได้รับการซ่อมแซมให้สวยงามเป็นอย่างน้อย ต้องใช้เวลาพอสมควรในการหาผู้เช่าและอพาร์ทเมนท์ว่างเปล่า บางครั้งค่าสาธารณูปโภคจะไม่รวมอยู่ในราคาเช่าบางส่วนหรือทั้งหมด และมี นอกจากนี้ยังมีค่าเสื่อมราคาเล็กน้อยมากของอพาร์ทเมนท์ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา
เมื่อคำนึงถึงการปรับจากการให้เช่าอสังหาริมทรัพย์ที่อยู่อาศัยคุณสามารถมีรายได้สูงถึง 4,5% ต่อปี (นอกเหนือจากข้อเท็จจริงที่ว่าทรัพย์สินนั้นไม่ได้คิดค่าเสื่อมราคา) หากผลตอบแทนนั้นน่าประทับใจ Sberbank มีข้อเสนอมากมายสำหรับ DomClick
การวิเคราะห์อัตราดอกเบี้ยเงินฝากย้อนหลัง
เงินฝากรูเบิลในรัสเซียในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้แซงหน้าอัตราเงินเฟ้ออย่างมาก แต่ไม่ใช่ 4,5% เช่นอสังหาริมทรัพย์เพื่อเช่า แต่โดยเฉลี่ย 2%
ในแผนภูมิด้านล่าง เราจะเห็นการเปลี่ยนแปลงของการเปรียบเทียบอัตราดอกเบี้ยเงินฝากและอัตราเงินเฟ้อ
ฉันจะสังเกตช่วงเวลาที่รายได้จากเงินฝากสูงกว่าอัตราเงินเฟ้อที่ค่อนข้างแข็งแกร่งกว่าในแผนภูมิด้านบนด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้:
- คุณสามารถกำหนดอัตราสำหรับเงินฝากที่เติมในเวลาที่เหมาะสมเป็นเวลาหลายเดือนล่วงหน้า
- การใช้อักษรตัวพิมพ์ใหญ่เป็นรายเดือน ลักษณะของการมีส่วนร่วมจำนวนมากที่รวมอยู่ในข้อมูลเฉลี่ยเหล่านี้ จะเพิ่มกำไรเนื่องจากดอกเบี้ยทบต้น
- ด้านบนนำมาพิจารณาอัตราของธนาคาร 10 อันดับแรกตามข้อมูลจากธนาคารแห่งรัสเซีย นอก 10 อันดับแรกคุณจะพบว่าอัตราสูงกว่าเล็กน้อย
สำหรับเงินฝากในสกุลเงินดอลลาร์และยูโร ฉันจะบอกว่าพวกเขาเอาชนะอัตราเงินเฟ้อในสกุลเงินดอลลาร์และยูโรตามลำดับ ซึ่งอ่อนค่ากว่าเงินรูเบิลมากกว่าอัตราเงินเฟ้อของเงินรูเบิล
การวิเคราะห์ย้อนหลังของตลาดหุ้น
ทีนี้มาดูตลาดที่หลากหลายและมีความเสี่ยงมากขึ้นสำหรับหุ้นรัสเซีย ผลตอบแทนจากการลงทุนในหุ้นไม่คงที่และอาจเปลี่ยนแปลงได้อย่างมาก อย่างไรก็ตาม หากคุณกระจายสินทรัพย์และลงทุนเป็นระยะเวลานาน คุณสามารถติดตามอัตราดอกเบี้ยเฉลี่ยต่อปีซึ่งเป็นลักษณะความสำเร็จของการลงทุนในพอร์ตหุ้นได้
สำหรับผู้อ่านที่อยู่ห่างไกลจากหัวข้อ ผมจะพูดถึงดัชนีหุ้นสักเล็กน้อย ในรัสเซียมีดัชนีการแลกเปลี่ยนมอสโกซึ่งแสดงการเปลี่ยนแปลงของมูลค่ารูเบิลของพอร์ตโฟลิโอที่ประกอบด้วยหุ้นรัสเซียที่ใหญ่ที่สุด 50 ตัว องค์ประกอบของดัชนีและสัดส่วนการถือหุ้นของแต่ละบริษัทขึ้นอยู่กับปริมาณการดำเนินการซื้อขาย ปริมาณธุรกิจ จำนวนหุ้นหมุนเวียน แผนภูมิด้านล่างแสดงให้เห็นว่าดัชนีตลาดหลักทรัพย์มอสโก (เช่น พอร์ตโฟลิโอโดยเฉลี่ย) เติบโตอย่างไรในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
เจ้าของหุ้นส่วนใหญ่จะได้รับเงินปันผลเป็นระยะๆ ซึ่งสามารถนำไปลงทุนในหุ้นตัวเดิมที่สร้างรายได้ ภาษีจ่ายสำหรับเงินปันผลที่ได้รับ ดัชนีการแลกเปลี่ยนมอสโกไม่ได้คำนึงถึงผลตอบแทนจากเงินปันผล
ดังนั้นเราจะสนใจดัชนีผลตอบแทนรวมของการแลกเปลี่ยนมอสโก (MCFTR) มากกว่า ซึ่งคำนึงถึงเงินปันผลที่ได้รับและภาษีที่หักจากเงินปันผลเหล่านี้ มาแสดงในแผนภูมิด้านล่างว่าดัชนีนี้มีการเปลี่ยนแปลงอย่างไรในปีที่ผ่านมา นอกจากนี้ เราคำนึงถึงอัตราเงินเฟ้อและดูว่าดัชนีนี้เติบโตอย่างไรในราคาปัจจุบัน:
กราฟสีเขียวคือมูลค่าที่แท้จริงของพอร์ตโฟลิโอในราคาปัจจุบัน หากคุณลงทุนในดัชนีตลาดหลักทรัพย์มอสโก ให้นำเงินปันผลและจ่ายภาษีไปลงทุนซ้ำเป็นประจำ
มาดูกันว่าอัตราการเติบโตของดัชนี MCFTR ในช่วง 1,2,3,…,11 ปีที่ผ่านมาเป็นอย่างไร เหล่านั้น. ผลตอบแทนของเราจะเป็นอย่างไรหากเราซื้อหุ้นตามสัดส่วนของดัชนีนี้และนำเงินปันผลที่ได้รับกลับมาลงทุนในหุ้นเดิมอย่างสม่ำเสมอ:
โลเต
การเริ่มต้น
ท้ายที่สุด
เอ็มซีเอฟทีอาร์
แต่แรก กับ
โดยคำนึงถึง
เงินเฟ้อ
เอ็มซีเอฟทีอาร์
แย้ง กับ
โดยคำนึงถึง
เงินเฟ้อ
คอฟ.
การเจริญเติบโต
ประจำปี
ค่าสัมประสิทธิ์
การเจริญเติบโต
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
เราเห็นว่าการลงทุนเมื่อหลายปีก่อนเราจะได้รับชัยชนะเหนืออัตราเงินเฟ้อ 5-18% ต่อปี ขึ้นอยู่กับความสำเร็จของจุดเริ่มต้น
มาสร้างอีกหนึ่งตาราง - ไม่ใช่ความสามารถในการทำกำไรทุก N ปีที่ผ่านมา แต่ความสามารถในการทำกำไรสำหรับแต่ละช่วง N ปีที่ผ่านมา:
ปี
การเริ่มต้น
ท้ายที่สุด
เอ็มซีเอฟทีอาร์
แต่แรก กับ
โดยคำนึงถึง
เงินเฟ้อ
เอ็มซีเอฟทีอาร์
แย้ง กับ
โดยคำนึงถึง
เงินเฟ้อ
ประจำปี
ค่าสัมประสิทธิ์
การเจริญเติบโต
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
เราเห็นว่าไม่ใช่ทุกปีที่ประสบความสำเร็จ แต่ปีที่ประสบความสำเร็จตามมาด้วยปีที่ประสบความสำเร็จ ซึ่ง "แก้ไขทุกอย่าง"
เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น เรามาสรุปจากดัชนีนี้และดูตัวอย่างหุ้นเฉพาะเจาะจง ว่าอะไรจะเกิดขึ้นหากคุณลงทุนในหุ้นนี้เมื่อ 15 ปีที่แล้ว นำเงินปันผลและภาษีที่จ่ายไปลงทุนซ้ำ มาดูผลลัพธ์โดยคำนึงถึงอัตราเงินเฟ้อเช่น ในราคาปัจจุบัน ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างของหุ้นสามัญของ Sberbank กราฟสีเขียวแสดงการเปลี่ยนแปลงของมูลค่าพอร์ตโฟลิโอซึ่งเดิมประกอบด้วยหนึ่งหุ้นของ Sberbank ณ ราคาปัจจุบัน โดยคำนึงถึงการนำเงินปันผลกลับมาลงทุนใหม่ เป็นเวลา 15 ปีที่อัตราเงินเฟ้อทำให้รูเบิลอ่อนค่าลง 3.014135 เท่า ส่วนแบ่งของ Sberbank ในช่วงหลายปีที่ผ่านมามีราคาเพิ่มขึ้นจาก 21.861 รูเบิล สูงถึง 218.15 รูเบิล เช่น ราคาเพิ่มขึ้น 9.978958 เท่าไม่รวมอัตราเงินเฟ้อ ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาเจ้าของหนึ่งหุ้นได้รับเงินปันผลในเวลาที่ต่างกันโดยหักภาษีเป็นจำนวน 40.811613 รูเบิล จำนวนเงินปันผลที่จ่ายจะแสดงบนแผนภูมิเป็นแท่งแนวตั้งสีแดง และไม่ได้อ้างอิงถึงตัวแผนภูมิเอง ซึ่งจะพิจารณาเงินปันผลและการลงทุนซ้ำด้วย หากทุกครั้งที่มีการใช้เงินปันผลเหล่านี้เพื่อซื้อหุ้นของ Sberbank อีกครั้ง ณ สิ้นงวดผู้ถือหุ้นจะไม่ได้เป็นเจ้าของหนึ่งหุ้น แต่เป็น 1.309361 หุ้น เมื่อคำนึงถึงการนำเงินปันผลและอัตราเงินเฟ้อไปลงทุนใหม่ พอร์ตเดิมมีราคาเพิ่มขึ้น 4.334927 เท่าในช่วง 15 ปี นั่นคือ ราคาเพิ่มขึ้น 1.102721 ครั้งต่อปี โดยรวมแล้ว หุ้นสามัญของ Sberbank ทำให้เจ้าของสูงกว่าอัตราเงินเฟ้อโดยเฉลี่ย 10,27% ต่อปีในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา:
อีกตัวอย่างหนึ่ง ลองนึกภาพที่คล้ายกันกับไดนามิกของหุ้นบุริมสิทธิของ Sberbank หุ้นบุริมสิทธิของ Sberbank ทำให้เจ้าของเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 13,59% ต่อปี มากกว่าอัตราเงินเฟ้อในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา:
ผลลัพธ์เหล่านี้จะต่ำกว่าเล็กน้อยในทางปฏิบัติ เนื่องจากเมื่อซื้อหุ้น คุณต้องจ่ายค่าคอมมิชชันนายหน้าเล็กน้อย ในเวลาเดียวกัน ผลลัพธ์สามารถปรับปรุงเพิ่มเติมได้หากคุณใช้บัญชีการลงทุนส่วนบุคคล ซึ่งช่วยให้คุณได้รับการลดหย่อนภาษีจากรัฐในจำนวนที่จำกัด หากคุณไม่เคยได้ยินเรื่องนี้ ขอแนะนำให้ค้นหาตัวย่อ "IIS" อย่าลืมพูดถึงว่าสามารถเปิด IIS ได้ที่ Sberbank
ดังนั้นเราจึงได้รับมาก่อนว่าในอดีตการลงทุนในหุ้นมีผลกำไรมากกว่าในอสังหาริมทรัพย์และเงินฝาก เพื่อความสนุกสนานนี่คือพาเหรดหุ้นยอดนิยม 20 อันดับที่ซื้อขายในตลาดมานานกว่า 10 ปีซึ่งได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล ในคอลัมน์สุดท้าย เราจะเห็นว่าพอร์ตของหุ้นเติบโตขึ้นโดยเฉลี่ยกี่เท่าทุกปี โดยพิจารณาจากอัตราเงินเฟ้อและการนำเงินปันผลไปลงทุนใหม่ เราเห็นว่าหุ้นจำนวนมากเอาชนะอัตราเงินเฟ้อได้มากกว่า 10%:
การกระทำ
การเริ่มต้น
ท้ายที่สุด
คอฟ. เงินเฟ้อ
จุดเริ่มต้น ราคา
คอน ราคา
การเจริญเติบโต
ตัวเลข
หุ้น
ที่ค่าใช้จ่าย
reinve-
สถานี
หาร-
เดนดอฟ
เวลา
สุดท้าย
กลาง
ประจำปี
การเติบโตครั้ง
เลนโซโลโต
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1267,02
17290
2,307198
1,326066
NKNKH แอป
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
ครอน
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
809,88
5800
2,015074
1,226550
เลนซอล ขึ้น
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
845
5260
2,214068
1,220921
NKNKh จสท
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
14,117
92,45
1,896548
1,208282
เลเนเนอร์ก-พี
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
25,253
149,5
1,904568
1,196652
GMKนอร์นิก
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
4970
19620
2,134809
1,162320
Surgnfgz-p
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
13,799
37,49
2,480427
1,136619
ไอร์คุต-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
โนวาเทค เจเอสซี
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
อ่าวกระแซบ
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
3,25
7,07
2,255269
1,101105
CHTPZ JSC
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
55,7
209,5
1,304175
1,101088
Sberbank-p
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
56,85
203,33
1,368277
1,100829
PIK JSC
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
108,26
489,5
1,079537
1,100545
LUKOIL
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1720
5115
1,639864
1,100444
ตอนนี้เมื่อดาวน์โหลดข้อมูลแล้วเราจะแก้ปัญหาต่าง ๆ ในหัวข้อสิ่งที่ควรค่าแก่การลงทุนหากเราเชื่อว่าแนวโน้มระยะยาวของมูลค่าหุ้นบางตัวจะดำเนินต่อไป เป็นที่ชัดเจนว่าการคาดการณ์ราคาในอนาคตตามแผนภูมิก่อนหน้านั้นไม่ถูกต้องทั้งหมด แต่เราจะมองหาผู้ชนะในการลงทุนสำหรับช่วงเวลาที่ผ่านมาในหลายหมวดหมู่
งาน. ค้นหาหุ้นที่มีประสิทธิภาพดีกว่าอสังหาริมทรัพย์อย่างสม่ำเสมอ (CAGR 1.045 มากกว่าอัตราเงินเฟ้อ) จำนวนครั้งสูงสุดในแต่ละช่วงเวลา 10 ปีที่ผ่านมาของหุ้นที่มีการซื้อขาย
ในงานนี้และงานต่อไปนี้ เราหมายถึงแบบจำลองข้างต้นที่มีการลงทุนซ้ำของเงินปันผลและการบัญชีสำหรับอัตราเงินเฟ้อ
นี่คือผู้ชนะในหมวดหมู่นี้ตามการวิเคราะห์ข้อมูลของเรา หุ้นที่อยู่ด้านบนสุดของตารางทำผลงานได้ดีอย่างต่อเนื่องทุกปีโดยไม่มีการลดลง ที่นี่ ปีที่ 1 คือ 30.07.2019/30.07.2020/2-30.07.2018/30.07.2019/XNUMX ปีที่ XNUMX คือ XNUMX/XNUMX/XNUMX-XNUMX/XNUMX/XNUMX เป็นต้น:
การกระทำ
จำนวน
ชนะ
มากกว่า
อสังหาริมทรัพย์
กด-
สตู
สำหรับ
หลังจาก-
วัน
ปี 10
ปีที่ 1
ปีที่ 2
ปีที่ 3
ปีที่ 4
ปีที่ 5
ปีที่ 6
ปีที่ 7
ปีที่ 8
ปีที่ 9
ปีที่ 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 จสท
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
แก๊ซพรอมเนฟต์
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
เลเนเนอร์ก-พี
7
1,3941
1,1865
1,7697
2,4403
2,2441
0,6250
1,2045
0,7784
0,4562
1,4051
NKNKH แอป
7
1,3057
2,4022
1,2896
0,8209
1,2356
1,6278
0,7508
0,8449
1,5820
2,4428
Surgnfgz-p
7
1,1897
1,0456
1,2413
0,8395
0,9643
1,4957
1,2140
1,1280
1,4013
1,0031
เราเห็นว่าแม้แต่ผู้นำก็ไม่ชนะอสังหาริมทรัพย์ในแง่ของการทำกำไรทุกปี การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของระดับความสามารถในการทำกำไรในปีต่างๆ แสดงให้เห็นว่าหากคุณต้องการความมั่นคง การกระจายสินทรัพย์จะดีกว่า และควรลงทุนในดัชนี
ตอนนี้เรากำหนดและแก้ปัญหาดังกล่าวสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล คุ้มหรือไม่ที่จะเก็งกำไรเล็กน้อย โดยแต่ละครั้งซื้อหุ้น M วันก่อนวันจ่ายปันผล และขายหุ้น N วันหลังวันจ่ายปันผล? เก็บเกี่ยวเงินปันผลและ “ออกจากหุ้น” ดีกว่าการ “นั่งในหุ้น” ตลอดทั้งปีหรือไม่? สมมติว่าไม่มีการสูญเสียค่าคอมมิชชั่นจากการเข้า-ออกดังกล่าว และการวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้เราพบขอบเขตของทางเดิน M และ N ซึ่งในอดีตเคยประสบความสำเร็จมากที่สุดในการเก็บเกี่ยวเงินปันผลแทนการถือหุ้นเป็นเวลานาน
นี่คือเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยจากปี 2008
จอห์น สมิธ ซึ่งกระโดดลงมาจากหน้าต่างชั้น 75 ของวอลล์สตรีท หลังจากกระแทกพื้น กระโดดได้ 10 เมตร ซึ่งค่อนข้างชนะการตกในตอนเช้าของเขา
เช่นเดียวกับการจ่ายเงินปันผล เราถือว่าในการเคลื่อนไหวของตลาดในบริเวณใกล้เคียงกับวันที่จ่ายเงินปันผล มีการสะท้อนของตลาดมากเกินไป เช่น ด้วยเหตุผลทางจิตวิทยา ตลาดอาจตกลงหรือเพิ่มขึ้นมากกว่าจำนวนเงินปันผลที่ต้องการ
งาน. ประมาณการอัตราการฟื้นตัวของหุ้นภายหลังการจ่ายเงินปันผล เข้าซื้อในวันจ่ายเงินปันผลและออกช้ากว่าที่จะซื้อหุ้นตลอดทั้งปีหรือไม่? ควรเข้าหุ้นก่อนวันจ่ายปันผลกี่วัน และหลังวันจ่ายปันผลควรออกจากหุ้นกี่วันเพื่อให้ได้กำไรสูงสุด
แบบจำลองของเราได้คำนวณการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดในความกว้างของพื้นที่ใกล้เคียงรอบวันที่จ่ายเงินปันผลตลอดประวัติศาสตร์ มีการใช้ข้อจำกัดต่อไปนี้: M<=30, N>=20 ความจริงก็คือวันที่และจำนวนเงินที่จ่ายไม่เคยทราบล่วงหน้ามากกว่า 30 วันก่อนการจ่ายเงินปันผล นอกจากนี้เงินปันผลจะไม่เข้าบัญชีทันที แต่เกิดความล่าช้า เราเชื่อว่าต้องใช้เวลาอย่างน้อย 20 วันในการรับประกันว่าจะได้รับเงินปันผลในบัญชีและนำไปลงทุนใหม่ ด้วยข้อจำกัดเหล่านี้ แบบจำลองจึงตอบสนองดังต่อไปนี้ เวลาที่ดีที่สุดในการซื้อหุ้นคือ 34 วันก่อนวันจ่ายเงินปันผล และขายหลังจากวันจ่ายเงินปันผล 25 วัน ภายใต้สถานการณ์นี้ เติบโตเฉลี่ย 3,11% ในช่วงเวลานี้ ซึ่งให้ 20,9% ต่อปี เหล่านั้น. ด้วยรูปแบบการลงทุนที่พิจารณา (ด้วยการลงทุนซ้ำเพื่อรับเงินปันผลและคำนึงถึงอัตราเงินเฟ้อ) หากคุณซื้อหุ้นก่อนวันจ่ายเงินปันผล 34 วันและขายหลังจากวันจ่ายเงินปันผล 25 วัน เราจะมีรายได้สูงกว่าอัตราเงินเฟ้อ 20,9% ต่อปี ประเมิน. สิ่งนี้ได้รับการตรวจสอบโดยค่าเฉลี่ยของการจ่ายเงินปันผลทุกกรณีจากฐานข้อมูลของเรา
ตัวอย่างเช่น สำหรับหุ้นบุริมสิทธิ์ของ Sberbank สถานการณ์การเข้า-ออกดังกล่าวจะทำให้การเติบโตสูงกว่าอัตราเงินเฟ้อ 11,72% สำหรับการเข้า-ออกแต่ละครั้งในช่วงใกล้เคียงกับวันที่จ่ายเงินปันผล ซึ่งสูงกว่าอัตราเงินเฟ้อมากถึง 98,6% ต่อปี แต่แน่นอนว่านี่เป็นตัวอย่างของโชคแบบสุ่ม
การกระทำ
ทางเข้า
วันที่จ่ายเงินปันผล
เอาท์พุต
คอฟ. การเจริญเติบโต
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
ดังนั้น การสะท้อนตลาดที่อธิบายไว้ข้างต้นจึงเกิดขึ้น และในช่วงวันที่จ่ายเงินปันผลที่ค่อนข้างกว้าง ผลตอบแทนในอดีตนั้นสูงกว่าจากการถือหุ้นตลอดทั้งปีเล็กน้อย
มากำหนดโมเดลของเราอีกหนึ่งงานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล:
งาน. ค้นหาหุ้นที่มีโอกาสในการทำกำไรเข้า-ออกอย่างสม่ำเสมอมากที่สุดในรอบวันจ่ายเงินปันผล เราจะประเมินว่ามีกี่กรณีของการจ่ายเงินปันผลที่ทำให้เป็นไปได้ที่จะได้รับมากกว่า 10% ต่อปีเหนืออัตราเงินเฟ้อ หากคุณเข้าซื้อหุ้น 34 วันก่อนและออก 25 วันหลังจากวันที่จ่ายเงินปันผล
เราจะพิจารณาหุ้นที่มีการจ่ายปันผลอย่างน้อย 5 กรณี ขบวนพาเหรดตีที่เกิดขึ้นแสดงไว้ด้านล่าง โปรดทราบว่าผลลัพธ์ที่ได้จะมีมูลค่ามากที่สุดจากมุมมองของปัญหาการวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่ไม่ใช่แนวทางปฏิบัติในการลงทุน
การกระทำ
จำนวน
กรณีที่ชนะ
มากกว่า 10% ต่อปี
เหนืออัตราเงินเฟ้อ
จำนวน
คดี
การชำระเงิน
เงินปันผล
หุ้น
คดี
ชัยชนะ
ค่าสัมประสิทธิ์เฉลี่ย การเจริญเติบโต
เลนโซโลโต
5
5
1
1,320779017
IDGC SZ
6
7
0,8571
1,070324870
โรลแมน-พี
6
7
0,8571
1,029644533
รอสเซติขึ้น
4
5
0,8
1,279877637
Kubanenr
4
5
0,8
1,248634960
ลส.จส
8
10
0,8
1,085474828
อัลโรซ่า JSC
8
10
0,8
1,042920287
FGC UES JSC
6
8
0,75
1,087420610
ป.ป.ช
10
14
0,7143
1,166690777
KuzbTK JSC
5
7
0,7143
1,029743667
จากการวิเคราะห์ตลาดหุ้นเราสามารถสรุปได้ดังต่อไปนี้:
- ได้รับการตรวจสอบแล้วว่าผลตอบแทนจากหุ้นที่ประกาศในเอกสารของนายหน้า บริษัทการลงทุน และบุคคลที่สนใจอื่น ๆ นั้นสูงกว่าเงินฝากและอสังหาริมทรัพย์เพื่อการลงทุน
- ความผันผวนของตลาดหุ้นนั้นสูงมาก แต่ก็เป็นไปได้ที่จะลงทุนเป็นเวลานานด้วยการกระจายพอร์ตการลงทุนที่สำคัญ เพื่อประโยชน์ในการหักภาษีเพิ่มเติม 13% เมื่อลงทุนใน IIS ขอแนะนำให้เปิดตลาดหุ้นด้วยตัวคุณเองและสามารถทำได้รวมถึงที่ Sberbank
- จากการวิเคราะห์ผลประกอบการงวดที่ผ่านมา พบว่า ผู้นำในแง่ของความสามารถในการทำกำไรสูงที่มั่นคง และความสามารถในการทำกำไรของการเข้า-ออกใกล้เคียงกับวันจ่ายเงินปันผล อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ไม่ได้คลุมเครือนัก และคุณไม่ควรได้รับคำแนะนำจากพวกเขาในการลงทุนของคุณเท่านั้น นี่คือตัวอย่างงานวิเคราะห์ข้อมูล
เบ็ดเสร็จ
การเก็บบันทึกทรัพย์สินของคุณ ตลอดจนรายได้และค่าใช้จ่ายจะเป็นประโยชน์ ช่วยในการวางแผนทางการเงิน หากคุณจัดการเพื่อประหยัดเงินก็มีโอกาสที่จะลงทุนในอัตราที่สูงกว่าอัตราเงินเฟ้อ การวิเคราะห์ข้อมูลจาก Data Lake ของ Sberbank แสดงให้เห็นว่าเงินฝากให้ผลตอบแทน 2% ต่อปี อพาร์ทเมนต์ให้เช่า - 4,5% และหุ้นรัสเซีย - สูงกว่าอัตราเงินเฟ้อประมาณ 10% โดยมีความเสี่ยงสูงกว่ามาก
ผู้เขียน: Mikhail Grichik ผู้เชี่ยวชาญของชุมชนมืออาชีพของ Sberbank SberProfi DWH/BigData
ชุมชนมืออาชีพ SberProfi DWH/BigData มีหน้าที่รับผิดชอบในการพัฒนาความสามารถในด้านต่างๆ เช่น ระบบนิเวศ Hadoop, Teradata, Oracle DB, GreenPlum รวมถึงเครื่องมือ BI Qlik, SAP BO, Tableau เป็นต้น
ที่มา: will.com