Kailangan bang bumili ng kotse para sa 750 libong rubles, sa kabila ng katotohanan na nagmamaneho ka ng 18 beses sa isang buwan, o mas mura ba ang paggamit ng taxi? Kung nagtatrabaho ka sa likurang upuan o nakikinig ng musika - paano nito binabago ang pagtatasa? Ano ang pinakamahusay na paraan upang bumili ng apartment - sa anong punto ito pinakamainam na tapusin ang pag-save sa isang deposito at gumawa ng paunang bayad sa isang mortgage? O kahit isang maliit na tanong: mas kumikita ba ang pagdeposito ng pera sa 6% na may buwanang capitalization o sa 6,2% na may taunang capitalization? Karamihan sa mga tao ay hindi man lang sumusubok na gumawa ng gayong mga kalkulasyon at hindi man lang gustong mangolekta ng detalyadong impormasyon tungkol sa kanilang pera. Sa halip na mga kalkulasyon, ang mga damdamin at emosyon ay konektado. O gumawa sila ng ilang makitid na pagtatantya, halimbawa, kalkulahin ang taunang gastos ng pagmamay-ari ng kotse nang detalyado, habang ang lahat ng mga gastos na ito ay maaaring 5% lamang ng kabuuang gastos (at ang paggasta sa iba pang aspeto ng buhay ay hindi kinakalkula). Ang utak ng tao ay napapailalim sa mga cognitive distortion. Halimbawa, mahirap huminto, sa kabila ng hindi pagbabayad, isang negosyo kung saan maraming oras at pera ang namuhunan. Ang mga tao ay kadalasang masyadong maasahin sa mabuti at minamaliit ang mga panganib, pati na rin ang madaling iminumungkahi at maaaring bumili ng mamahaling trinket o mamuhunan sa isang financial pyramid.
Siyempre, sa kaso ng isang bangko, hindi gumagana ang emosyonal na pagsusuri. Samakatuwid, gusto ko munang pag-usapan kung paano sinusuri ng isang ordinaryong indibidwal ang pera (kabilang ako), at kung paano ito ginagawa ng isang bangko. Sa ibaba ay magkakaroon ng ilang programang pang-edukasyon sa pananalapi at marami tungkol sa data analytics sa Sberbank para sa buong bangko sa kabuuan.
Ang mga konklusyon na nakuha ay ibinigay lamang bilang isang halimbawa at hindi maaaring ituring bilang mga rekomendasyon para sa mga pribadong mamumuhunan, dahil hindi nila isinasaalang-alang ang maraming mga kadahilanan na nananatili sa labas ng saklaw ng artikulong ito.
Halimbawa, ang anumang kaganapang "black swan" sa macroeconomics, sa corporate governance ng anumang kumpanya, atbp., ay maaaring humantong sa mga kapansin-pansing pagbabago.
Ipagpalagay na nabayaran mo na ang iyong sangla at mayroon kang ipon. Ang artikulong ito ay maaaring maging kapaki-pakinabang sa iyo kung ikaw ay:
- hindi mahalaga kung gaano karaming ari-arian ang iyong naipon at kung paano subaybayan ito
- nag-iisip kung paano magdadala sa iyo ng karagdagang kita ang iyong ari-arian
- Gusto kong maunawaan kung alin sa mga paraan upang mamuhunan ng pera ang pinakamahusay: real estate, mga deposito o mga stock
- mausisa kung ano ang ipapayo ng pagsusuri ng data ng Sberbank sa isyung ito
Kadalasan ang mga tao ay gumagawa ng mga desisyon sa pananalapi nang walang buong impormasyon tungkol sa dynamics ng kanilang sariling kita at mga gastos, nang walang pagtatasa ng halaga ng kanilang sariling ari-arian, nang hindi isinasaalang-alang ang inflation, atbp sa kanilang mga kalkulasyon.
Minsan nagkakamali ang mga tao, tulad ng pagkuha ng pautang na iniisip na mababayaran nila ito at pagkatapos ay mabibigo. Kasabay nito, ang sagot sa tanong kung ang isang tao ay makakapagserbisyo ng pautang ay madalas na nalalaman nang maaga. Kailangan mo lang malaman kung magkano ang kinikita mo, magkano ang ginagastos mo, kung ano ang dynamics ng mga pagbabago sa mga indicator na ito.
O, halimbawa, ang isang tao ay tumatanggap ng ilang uri ng suweldo sa trabaho, ito ay pana-panahong tumaas, na ipinapakita ito bilang isang pagtatasa ng merito. Ngunit sa katotohanan, kumpara sa inflation, ang mga kita ng taong ito ay maaaring bumagsak, at maaaring hindi niya ito matanto kung hindi siya nag-iingat ng mga talaan ng kita.
Ang ilang mga tao ay hindi maaaring masuri kung aling pagpipilian ang mas kumikita sa kanilang kasalukuyang sitwasyon: pag-upa ng apartment o pagkuha ng isang mortgage sa ganoon at ganoong halaga.
At sa halip na kalkulahin kung ano ang magiging mga gastos dito at sa kasong iyon, kahit papaano ay kumikita ng mga di-pinansyal na tagapagpahiwatig sa mga kalkulasyon ("Tinatantya ko ang benepisyo mula sa pagpaparehistro sa Moscow sa M rubles bawat buwan, tinatantya ko ang kaginhawahan ng pamumuhay sa isang apartment na inuupahan malapit sa nagtatrabaho sa N rubles bawat buwan"), ang mga tao ay tumatakbo sa Internet upang makipag-usap sa mga kausap na maaaring may ibang sitwasyon sa pananalapi at iba pang mga priyoridad sa pagtatasa ng mga hindi pinansiyal na tagapagpahiwatig.
Ako ay para sa responsableng pagpaplano sa pananalapi. Una sa lahat, iminungkahi na kolektahin ang sumusunod na data sa iyong sariling sitwasyon sa pananalapi:
- accounting at pagpapahalaga ng lahat ng magagamit na ari-arian
- accounting para sa kita at mga gastos, pati na rin ang pagkakaiba sa pagitan ng kita at mga gastos, i.e. dynamics ng akumulasyon ng ari-arian
Accounting at pagpapahalaga ng lahat ng magagamit na ari-arian
Upang magsimula, narito ang isang larawan na malamang na mali ang kahulugan ng sitwasyong pinansyal ng mga tao. Ang larawan ay nagpapakita lamang ng mga bahagi ng pera ng ari-arian na mayroon ang mga itinatanghal na tao. Sa katotohanan, kung tutuusin, ang mga taong nagbibigay ng limos ay malamang na may ilang ari-arian bukod sa mga pautang, bilang resulta kung saan negatibo ang kanilang balanse sa pera, ngunit ang kabuuang halaga ng kanilang ari-arian ay mas malaki pa rin kaysa sa isang pulubi.
Tayahin kung ano ang mayroon ka:
- ang pag-aari
- lupa
- mga sasakyan
- mga deposito sa bangko
- mga obligasyon sa kredito (na may minus)
- pamumuhunan (mga stock, mga bono, β¦)
- gastos ng sariling negosyo
- ibang ari-arian
Kabilang sa mga ari-arian, maaaring tandaan ng isa ang isang likidong bahagi, na maaaring mabilis na mabawi at ma-convert sa iba pang mga anyo. Halimbawa, ang isang bahagi sa isang apartment na pagmamay-ari mo kasama ng mga kamag-anak na nakatira dito ay maaaring mauri bilang hindi likidong ari-arian. Ang mga pangmatagalang pamumuhunan sa mga deposito o pagbabahagi na hindi maaaring bawiin nang walang pagkawala ay maaari ding ituring na hindi likido. Sa kabilang banda, ang real estate na pagmamay-ari mo ngunit hindi nakatira, ang mga sasakyan, panandaliang at maaaring bawiin na mga deposito ay maaaring uriin bilang likidong ari-arian. Halimbawa, kung kailangan mo ng pera para sa agarang paggamot, ang mga benepisyo ng ilang mga tool ay humigit-kumulang zero, kaya ang bahagi ng pagkatubig ay mas mahalaga.
Dagdag pa, kabilang sa mga ari-arian ay maaaring makilala na hindi kumikita at kumikita. Halimbawa, ang real estate na hindi inuupahan, pati na rin ang mga sasakyan, ay maaaring ituring na hindi kumikita. At ang naupahang real estate, mga deposito at mga share na namuhunan sa rate na mas mataas sa inflation ay kumikitang ari-arian.
Makakakuha ka, halimbawa, tulad ng isang larawan (ang data ay random na nabuo):
Para sa maraming tao, ang larawang ito ay mukhang napaka-skewed. Halimbawa, ang isang mahirap na lola ay maaaring manirahan sa isang mamahaling apartment sa Moscow na hindi nagdudulot ng kita, habang namumuhay nang magkahawak-kamay mula sa pensiyon patungo sa pensiyon, nang hindi nag-iisip tungkol sa muling pagsasaayos ng kanyang ari-arian. Magiging matalino para sa kanya na makipagpalitan ng mga apartment sa kanyang apo para sa isang bayad. Sa kabaligtaran, ang isang mamumuhunan ay maaaring maging sobrang abala sa pamumuhunan sa mga stock na wala siyang iba pang mga uri ng mga ari-arian para sa isang tag-ulan, na maaaring maging peligroso. Maaari kang gumuhit ng gayong larawan ng iyong ari-arian at magtaka kung hindi matalinong ilipat ang ari-arian sa mas kumikitang paraan.
Accounting para sa kita, gastos at dynamics ng akumulasyon ng ari-arian
Iminumungkahi na regular mong itala ang iyong kita at mga gastos sa elektronikong paraan. Sa panahon ng internet banking, hindi ito nangangailangan ng maraming pagsisikap. Kasabay nito, ang kita at gastos ay maaaring hatiin sa mga kategorya. Dagdag pa, ang pagsasama-sama ng mga ito sa pamamagitan ng mga taon, ang isa ay maaaring gumawa ng mga konklusyon tungkol sa kanilang mga dinamika. Mahalagang isaalang-alang ang inflation upang magkaroon ng ideya kung ano ang hitsura ng mga halaga para sa mga nakaraang taon sa mga presyo ngayon. Ang bawat isa ay may sariling basket ng mamimili. Ang gasolina at pagkain ay tumaas ang presyo sa magkaibang rate. Ngunit ang pagkalkula ng iyong personal na inflation ay medyo mahirap. Samakatuwid, na may ilang pagkakamali, posibleng gumamit ng data sa opisyal na rate ng inflation.
Available ang buwanang data ng inflation mula sa maraming open source, kabilang ang mga na-upload sa Sberbank data lake.
Isang halimbawa ng paggunita sa dinamika ng mga gastos sa kita (ang data ay random na nabuo, ang dinamika ng inflation ay totoo):
Ang pagkakaroon ng ganoong kumpletong larawan, maaari kang gumawa ng mga konklusyon tungkol sa iyong tunay na paglago / pagbaba sa kita at tunay na paglago / pagbaba sa mga ipon, pag-aralan ang dinamika ng mga gastos ayon sa kategorya at gumawa ng matalinong mga desisyon sa pananalapi.
Aling paraan ng pamumuhunan ng libreng cash ang nakakatalo sa inflation at nagdudulot ng pinakamaraming passive income?
Ang Sberbank data lake ay may mahalagang data sa paksang ito:
- dinamika ng gastos sa bawat metro kuwadrado sa Moscow
- database ng mga panukala para sa pagbebenta at pag-upa ng real estate sa Moscow at Moscow suburbs
- dinamika ng average na taunang rate ng interes sa mga deposito
- dynamics ng inflation ng ruble
- Dynamics ng Moscow Exchange Gross Total Return Index (MCFTR)
- Moscow exchange stock quote at data sa mga dividend binayaran
Ang data na ito ay magbibigay-daan sa amin na ihambing ang mga pagbabalik at panganib ng pamumuhunan sa pag-aarkila ng ari-arian, mga deposito sa bangko at ang equity market. Huwag nating kalimutang i-factor ang inflation.
Dapat kong sabihin kaagad na sa post na ito kami ay nakikibahagi ng eksklusibo sa pagsusuri ng data at hindi gumagamit ng anumang mga teoryang pang-ekonomiya. Tingnan lang natin kung ano ang sinasabi ng aming data - kung aling paraan upang mapanatili at mapalago ang mga ipon sa Russia ang nagdulot ng pinakamahusay na mga resulta sa mga nakaraang taon.
Dagli naming ilalarawan kung paano kinokolekta at sinusuri ang data na ginamit sa artikulong ito at iba pang data sa Sberbank. Mayroong isang layer ng source replicas na naka-store sa parquet format sa hadoop. Ang parehong mga panloob na mapagkukunan (iba't ibang AS ng bangko) at panlabas na mapagkukunan ay ginagamit. Ang mga replika ng pinagmulan ay kinokolekta sa iba't ibang paraan. Mayroong produktong tagak na batay sa spark, at ang pangalawang produkto, Ab Initio AIR, ay nakakakuha ng momentum. Ang mga source replica ay ina-upload sa iba't ibang Cloudera-managed hadoop clusters, at maaaring i-link mula sa isang cluster patungo sa isa pa. Ang mga kumpol ay pangunahing nahahati sa mga bloke ng negosyo, mayroon ding mga kumpol ng Data Lab. Batay sa source replicas, iba't ibang data mart ang binuo na available sa mga user ng negosyo at data scientist. Iba't ibang spark application, hive query, data analysis application, at visualization ng mga resulta sa SVG graphics format ang ginamit para isulat ang artikulong ito.
Makasaysayang pagsusuri ng merkado ng real estate
Ang pagsusuri ay nagpapakita na ang real estate sa katagalan ay lumalaki sa proporsyon sa inflation, i.e. sa totoong presyo ay hindi tumataas o bumababa. Narito ang mga graph ng dynamics ng mga presyo para sa residential real estate sa Moscow, na nagpapakita ng available na paunang data.
Chart ng presyo sa rubles hindi kasama ang inflation:
Chart ng presyo sa rubles, isinasaalang-alang ang inflation (sa modernong mga presyo):
Nakikita namin na sa kasaysayan ang presyo ay nagbabago sa paligid ng 200 rubles/sq.m. sa modernong mga presyo at pagkasumpungin ay medyo mababa.
Ilang porsyento bawat taon sa itaas ng inflation ang dala ng mga pamumuhunan sa residential real estate? Paano nakadepende ang ani sa bilang ng mga kuwarto sa apartment? Suriin natin ang database ng mga ad ng Sberbank para sa pagbebenta at pagrenta ng mga apartment sa Moscow at sa mga suburb ng Moscow.
Sa aming database, napakaraming mga gusali ng apartment kung saan mayroong mga ad para sa pagbebenta ng mga apartment at mga ad para sa pag-upa ng mga apartment sa parehong oras, at ang bilang ng mga silid sa mga apartment na ibinebenta at para sa upa ay pareho. Inihambing namin ang mga ganoong kaso, pinangkat ang mga ito ayon sa mga bahay at ang bilang ng mga silid sa apartment. Kung mayroong ilang mga alok sa naturang grupo, ang average na presyo ay kinakalkula. Kung ang lugar ng ibinebenta at inuupahang mga apartment ay naiiba, kung gayon ang presyo ng alok ay proporsyonal na binago upang ang mga lugar ng inihambing na mga apartment ay tumutugma. Bilang resulta, ang mga panukala ay inilagay sa iskedyul. Ang bawat bilog ay talagang isang apartment na inaalok na bilhin at rentahan nang sabay. Sa pahalang na axis nakikita natin ang halaga ng pagkuha ng isang apartment, at sa vertical axis - ang halaga ng pag-upa sa parehong apartment. Ang bilang ng mga silid sa apartment ay malinaw mula sa kulay ng bilog, at kung mas malaki ang lugar ng apartment, mas malaki ang radius ng bilog. Isinasaalang-alang ang sobrang mahal na mga alok, ang iskedyul ay naging ganito:
Kung aalisin mo ang mga mamahaling alok, makikita mo ang mga presyo sa segment ng ekonomiya nang mas detalyado:
Ang pagsusuri ng ugnayan ay nagpapakita na ang kaugnayan sa pagitan ng halaga ng pag-upa ng apartment at ang halaga ng pagbili nito ay malapit sa linear.
Lumilitaw ang sumusunod na ratio sa pagitan ng gastos ng isang taunang pag-upa ng apartment at ang gastos ng pagkuha ng isang apartment (huwag nating kalimutan na ang taunang gastos ay 12 buwanang):
Bilang ng mga silid:
Ang ratio ng gastos ng taunang pag-upa ng isang apartment sa halaga ng pagkuha ng isang apartment:
1-kuwarto
5,11%
2-kuwarto
4,80%
3-kuwarto
4,94%
Lamang
4,93%
Nakatanggap ng average na rating na 4,93% bawat taon na ani mula sa pag-upa ng apartment na lampas sa inflation. Nakatutuwa din na ang murang 1-room apartment ay medyo mas kumikita sa pagrenta. Inihambing namin ang presyo ng alok, na sa parehong mga kaso (pagrenta at pagbili) ay medyo overpriced, kaya walang kinakailangang pagsasaayos. Gayunpaman, ang iba pang mga pagsasaayos ay kinakailangan: ang mga inuupahang apartment kung minsan ay kailangang ayusin nang hindi bababa sa kosmetiko, tumatagal ng ilang oras upang makahanap ng nangungupahan at ang mga apartment ay walang laman, kung minsan ang mga pagbabayad sa utility ay hindi kasama sa presyo ng pag-upa sa bahagi o buo, at doon ay isa ring napakababang pagbaba ng halaga ng mga apartment sa paglipas ng mga taon.
Isinasaalang-alang ang mga pagsasaayos, mula sa pag-upa ng residential real estate, maaari kang magkaroon ng kita na hanggang 4,5% bawat taon (higit pa sa katotohanan na ang ari-arian mismo ay hindi bumababa). Kung ang ganitong ani ay kahanga-hanga, ang Sberbank ay may maraming mga alok sa DomClick.
Makasaysayang pagsusuri ng mga rate ng deposito
Ang mga deposito ng ruble sa Russia sa nakalipas na ilang taon ay higit na nalampasan ang inflation. Ngunit hindi sa pamamagitan ng 4,5%, tulad ng real estate para sa upa, ngunit, sa karaniwan, sa pamamagitan ng 2%.
Sa chart sa ibaba, nakikita natin ang dinamika ng paghahambing ng mga rate ng deposito at inflation.
Mapapansin ko ang ganoong sandali na ang kita mula sa mga deposito ay lumampas sa inflation na medyo mas malakas kaysa sa chart sa itaas para sa mga sumusunod na dahilan:
- Maaari mong ayusin ang rate sa mga na-replenished na deposito sa isang paborableng oras para sa ilang buwan nang maaga
- Ang buwanang capitalization, na katangian ng maraming kontribusyon na kasama sa na-average na data na ito, ay nagdaragdag ng tubo dahil sa pinagsama-samang interes
- Sa itaas ay isinasaalang-alang ang mga rate para sa nangungunang 10 mga bangko ayon sa impormasyon mula sa Bank of Russia, sa labas ng nangungunang 10 maaari kang makahanap ng mga rate ng bahagyang mas mataas
Tulad ng para sa mga deposito sa dolyar at euro, sasabihin ko na tinalo nila ang inflation sa dolyar at euro, ayon sa pagkakabanggit, mas mahina kaysa sa ruble beats ruble inflation.
Makasaysayang pagsusuri ng stock market
Ngayon tingnan natin ang mas magkakaibang at mapanganib na merkado para sa mga stock ng Russia. Ang return on investment sa mga stock ay hindi naayos at maaaring mag-iba nang malaki. Gayunpaman, kung pag-iba-ibahin mo ang mga asset at mamumuhunan sa mahabang panahon, masusubaybayan mo ang average na taunang rate ng interes na nagpapakilala sa tagumpay ng pamumuhunan sa isang stock portfolio.
Para sa mga mambabasa na malayo sa paksa, sasabihin ko ang ilang mga salita tungkol sa mga indeks ng stock. Sa Russia, mayroong index ng Moscow Exchange, na nagpapakita ng dynamics ng halaga ng ruble ng isang portfolio na binubuo ng 50 pinakamalaking stock ng Russia. Ang komposisyon ng index at ang bahagi ng mga pagbabahagi ng bawat kumpanya ay nakasalalay sa dami ng mga operasyon sa pangangalakal, ang dami ng negosyo, ang bilang ng mga pagbabahagi sa sirkulasyon. Ang tsart sa ibaba ay nagpapakita kung paano lumaki ang index ng Moscow Exchange (ibig sabihin, tulad ng isang average na portfolio) sa mga nakaraang taon.
Ang mga may-ari ng karamihan sa mga stock ay pana-panahong binabayaran ng mga dibidendo na maaaring i-reinvest sa parehong mga stock na nakabuo ng kita. Ang buwis ay babayaran sa mga natanggap na dibidendo. Hindi isinasaalang-alang ng Moscow Exchange Index ang dividend yield.
Samakatuwid, mas magiging interesado kami sa Moscow Exchange Gross Total Return Index (MCFTR), na isinasaalang-alang ang mga natanggap na dibidendo at ang buwis na ibabawas mula sa mga dibidendo na ito. Ipakita natin sa chart sa ibaba kung paano nagbago ang index na ito sa mga nakaraang taon. Bilang karagdagan, isinasaalang-alang namin ang inflation at tingnan kung paano lumaki ang index na ito sa mga modernong presyo:
Ang berdeng graph ay ang tunay na halaga ng portfolio sa mga modernong presyo, kung mamumuhunan ka sa index ng Moscow Exchange, regular na muling mamuhunan ng mga dibidendo at magbabayad ng mga buwis.
Tingnan natin kung ano ang rate ng paglago ng index ng MCFTR sa nakalipas na 1,2,3,β¦,11 taon. Yung. Ano ang magiging kita natin kung bumili tayo ng mga bahagi ayon sa index na ito at regular na muling namuhunan ang mga dibidendo na natanggap sa parehong mga bahagi:
taon
simula
Pagtatapos
MCFTR
maaga Sa
isinasaalang-alang
infl.
MCFTR
con. Sa
isinasaalang-alang
infl.
Coeff.
paglaki
Taunang
koepisyent
paglaki
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
Nakikita namin na, na namuhunan ng anumang bilang ng mga taon na ang nakalilipas, magkakaroon kami ng tagumpay laban sa inflation na 5-18% taun-taon, depende sa tagumpay ng entry point.
Gumawa tayo ng isa pang talahanayan - hindi kakayahang kumita para sa bawat huling N taon, ngunit kakayahang kumita para sa bawat isa sa huling N isang taon na yugto:
Taon
simula
Pagtatapos
MCFTR
maaga Sa
isinasaalang-alang
infl.
MCFTR
con. Sa
isinasaalang-alang
infl.
Taunang
koepisyent
paglaki
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
Nakikita namin na hindi lahat ng mga taon ay matagumpay, ngunit ang hindi matagumpay na mga taon ay sinundan ng matagumpay na mga taon, na "naayos ang lahat".
Ngayon, para sa isang mas mahusay na pag-unawa, mag-abstract tayo mula sa index na ito at tingnan ang halimbawa ng isang partikular na stock, ano ang magiging resulta kung namuhunan ka sa stock na ito 15 taon na ang nakakaraan, muling namuhunan ng mga dibidendo at nagbayad ng mga buwis. Tingnan natin ang resulta na isinasaalang-alang ang inflation, i.e. sa kasalukuyang mga presyo. Nasa ibaba ang isang halimbawa ng isang ordinaryong bahagi ng Sberbank. Ipinapakita ng berdeng graph ang dynamics ng halaga ng portfolio, na sa una ay binubuo ng isang bahagi ng Sberbank sa kasalukuyang mga presyo, na isinasaalang-alang ang muling pamumuhunan ng mga dibidendo. Sa loob ng 15 taon, ang inflation ay nagpababa ng ruble ng 3.014135 beses. Ang bahagi ng Sberbank sa mga nakaraang taon ay tumaas sa presyo mula sa 21.861 rubles. hanggang sa 218.15 rubles, i.e. tumaas ang presyo ng 9.978958 beses hindi kasama ang inflation. Sa mga taong ito, ang may-ari ng isang bahagi ay binayaran sa iba't ibang panahon ng mga dibidendo, net ng mga buwis, sa halagang 40.811613 rubles. Ang mga halaga ng mga dividend na binayaran ay ipinapakita sa chart bilang pulang patayong stick at hindi tumutukoy sa mismong chart, kung saan ang mga dibidendo at ang kanilang muling pamumuhunan ay isinasaalang-alang din. Kung sa bawat oras na ang mga dibidendo na ito ay ginagamit upang bumili muli ng mga pagbabahagi ng Sberbank, pagkatapos ay sa pagtatapos ng panahon ang shareholder ay nagmamay-ari na hindi isa, ngunit 1.309361 na pagbabahagi. Isinasaalang-alang ang muling pamumuhunan ng mga dibidendo at inflation, ang orihinal na portfolio ay tumaas sa presyo ng 4.334927 beses sa loob ng 15 taon, i.Π΅. tumaas ang presyo ng 1.102721 beses taun-taon. Sa kabuuan, ang isang ordinaryong bahagi ng Sberbank ay nagdala sa may-ari ng average na 10,27% bawat taon sa itaas ng inflation bawat isa sa huling 15 taon:
Bilang isa pang halimbawa, kumuha tayo ng katulad na larawan sa dinamika ng mga ginustong pagbabahagi ng Sberbank. Ang isang ginustong bahagi ng Sberbank ay nagdala sa may-ari ng higit pa sa average, 13,59% bawat taon sa implasyon bawat isa sa huling 15 taon:
Ang mga resulta ay bahagyang mas mababa sa pagsasanay, dahil kapag bumibili ng mga pagbabahagi kailangan mong magbayad ng isang maliit na komisyon sa brokerage. Kasabay nito, ang resulta ay mapapabuti pa kung gagamitin mo ang Indibidwal na Investment Account, na nagpapahintulot sa iyo na makatanggap ng bawas sa buwis mula sa estado sa isang partikular na limitadong halaga. Kung hindi mo pa ito narinig, iminumungkahi na hanapin ang pagdadaglat na "IIS". Huwag din nating kalimutang banggitin na ang IIS ay maaaring buksan sa Sberbank.
Kaya, dati naming natanggap na sa kasaysayan ay mas kumikita ang mamuhunan sa mga stock kaysa sa real estate at mga deposito. Para sa kasiyahan, narito ang isang hit parade ng nangungunang 20 na stock na nakalakal sa merkado sa loob ng higit sa 10 taon, na nakuha bilang resulta ng pagsusuri ng data. Sa huling column, makikita natin kung gaano karaming beses lumago ang portfolio ng mga stock sa karaniwan bawat taon, na isinasaalang-alang ang inflation at ang muling pamumuhunan ng mga dibidendo. Nakikita namin na maraming mga stock ang nakakatalo sa inflation ng higit sa 10%:
Aksyon
simula
Pagtatapos
Coeff. inflation
Simula presyo
Con. presyo
Paglaki
ang mga numero
namamahagi
sa gastos
muling likhain-
mga istasyon
paghahati-
dendov,
oras
pangwakas
daluyan
taunang
paglago, panahon
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. pataas
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-p
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
25,253
149,5
1,904568
1,196652
GMKNorNik
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
4970
19620
2,134809
1,162320
Surgnfgz-p
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-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
Ngayon, sa pagkakaroon ng pag-download ng data, malulutas namin ang ilang mga problema sa paksa kung ano ang eksaktong nagkakahalaga ng pamumuhunan, kung naniniwala kami na ang mga pangmatagalang uso sa halaga ng ilang mga pagbabahagi ay magpapatuloy. Malinaw na hindi ganap na makatwiran ang hulaan ang presyo sa hinaharap ayon sa nakaraang tsart, ngunit hahanapin namin ang mga nanalo sa pamumuhunan para sa mga nakaraang panahon sa ilang kategorya.
Isang gawain. Hanapin ang stock na patuloy na lumalampas sa real estate (CAGR 1.045 kaysa sa inflation) ang maximum na bilang ng beses sa bawat isa sa huling 10 isang taong yugto ng stock na na-trade.
Sa ito at sa mga sumusunod na gawain, ang ibig naming sabihin ay ang modelo sa itaas na may muling pamumuhunan ng mga dibidendo at accounting para sa inflation.
Narito ang mga nanalo sa kategoryang ito ayon sa aming pagsusuri ng data. Ang mga stock sa tuktok ng talahanayan ay patuloy na gumaganap nang mahusay taon-taon nang walang pagbaba. Narito ang Taon 1 ay 30.07.2019/30.07.2020/2-30.07.2018/30.07.2019/XNUMX, ang Taon XNUMX ay XNUMX/XNUMX/XNUMX-XNUMX/XNUMX/XNUMX, atbp.:
Aksyon
Numero
mga tagumpay
sa ibabaw
real estate
pindutin-
stu
para sa
pagkatapos-
araw
10 taon
1 year
2 year
3 year
4 year
5 year
6 year
7 year
8 year
9 year
10 year
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-p
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-p
7
1,1897
1,0456
1,2413
0,8395
0,9643
1,4957
1,2140
1,1280
1,4013
1,0031
Nakikita natin na kahit na ang mga pinuno ay hindi nanalo ng real estate sa mga tuntunin ng kakayahang kumita bawat taon. Ang malakas na pagtalon sa antas ng kakayahang kumita sa iba't ibang taon ay nagpapakita na kung gusto mo ng katatagan, mas mahusay na pag-iba-ibahin ang mga asset, at sa isip, mamuhunan sa isang index.
Ngayon kami ay bumalangkas at lutasin ang gayong problema para sa pagsusuri ng data. Sulit ba na mag-isip nang kaunti, sa bawat oras na bibili ng mga stock M araw bago ang petsa ng pagbabayad ng dibidendo at nagbebenta ng mga bahagi N araw pagkatapos ng petsa ng pagbabayad ng dibidendo? Mas mabuti bang mag-ani ng mga dibidendo at "lumabas sa stock" kaysa "umupo sa stock" sa buong taon? Ipagpalagay natin na walang mga pagkalugi sa komisyon mula sa naturang entry-exit. At ang pagsusuri ng data ay makakatulong sa amin na mahanap ang mga hangganan ng M at N corridor, na sa kasaysayan ay naging pinakamatagumpay sa pag-aani ng mga dibidendo sa halip na humawak ng mga bahagi sa mahabang panahon.
Narito ang isang anekdota mula 2008.
Si John Smith, na tumalon mula sa bintana ng ika-75 palapag sa Wall Street, pagkatapos tumama sa lupa, ay tumalon ng 10 metro, na medyo nanalo sa kanyang pagkahulog sa umaga.
Kaya ito ay may mga dibidendo: ipinapalagay namin na sa paggalaw ng merkado sa paligid ng petsa ng pagbabayad ng dibidendo, masyadong maraming pagmumuni-muni sa merkado ang ipinakita, i.e. para sa mga sikolohikal na kadahilanan, ang merkado ay maaaring bumagsak o tumaas nang higit pa kaysa sa kinakailangan ng halaga ng dibidendo.
Isang gawain. Tantyahin ang rate ng pagbawi ng mga pagbabahagi pagkatapos ng pagbabayad ng mga dibidendo. Mas mainam bang pumasok sa bisperas ng pagbabayad ng dibidendo at lumabas ng ilang sandali kaysa sa pagmamay-ari ng stock sa buong taon? Ilang araw bago ang pagbabayad ng dibidendo dapat kong ipasok ang stock at ilang araw pagkatapos ng pagbabayad ng dibidendo dapat akong lumabas sa stock upang makuha ang pinakamataas na kita?
Ang aming modelo ay kinakalkula ang lahat ng mga pagkakaiba-iba sa lapad ng kapitbahayan sa paligid ng mga petsa ng pagbabayad ng dibidendo sa buong kasaysayan. Ang mga sumusunod na paghihigpit ay pinagtibay: M<=30, N>=20. Ang katotohanan ay ang petsa at halaga ng pagbabayad ay hindi palaging nalalaman nang maaga kaysa sa 30 araw bago ang pagbabayad ng mga dibidendo. Gayundin, ang mga dibidendo ay hindi kaagad dumarating sa account, ngunit may pagkaantala. Naniniwala kami na tumatagal ng hindi bababa sa 20 araw upang matiyak na makatanggap ng mga dibidendo sa account at muling mamuhunan sa mga ito. Sa mga paghihigpit na ito, ginawa ng modelo ang sumusunod na tugon. Ang pinakamainam na oras para bumili ng mga bahagi ay 34 na araw bago ang petsa ng pagbabayad ng dibidendo at ibenta ang mga ito 25 araw pagkatapos ng petsa ng pagbabayad ng dibidendo. Sa ilalim ng sitwasyong ito, nakuha ang average na paglago na 3,11% sa panahong ito, na nagbibigay ng 20,9% kada taon. Yung. na may isinasaalang-alang na modelo ng pamumuhunan (na may muling pamumuhunan ng mga dibidendo at isinasaalang-alang ang inflation), kung bumili ka ng bahagi 34 na araw bago ang petsa ng pagbabayad ng dibidendo at ibebenta ito 25 araw pagkatapos ng petsa ng pagbabayad ng dibidendo, kung gayon mayroon tayong 20,9% bawat taon na mas mataas sa inflation rate. Ito ay na-verify sa pamamagitan ng pag-average sa lahat ng kaso ng mga pagbabayad ng dibidendo mula sa aming database.
Halimbawa, para sa isang ginustong bahagi ng Sberbank, ang ganitong senaryo ng entry-exit ay magbibigay ng 11,72% na paglago sa itaas ng inflation rate para sa bawat entry-exit sa paligid ng petsa ng pagbabayad ng dibidendo. Ito ay kasing dami ng 98,6% kada taon sa itaas ng inflation rate. Ngunit ito, siyempre, ay isang halimbawa ng random na swerte.
Aksyon
pasukan
Petsa ng dividend
Pagbubuhos
Coeff. paglago
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
Kaya, ang inilalarawan sa itaas na pagmumuni-muni sa merkado ay nagaganap, at sa isang medyo malawak na hanay ng mga petsa ng pagbabayad ng dibidendo, ang ani ay dating bahagyang mas mataas kaysa sa buong taon na paghawak ng mga pagbabahagi.
Itakda natin ang ating modelo ng isa pang gawain para sa pagsusuri ng data:
Isang gawain. Hanapin ang stock na may pinakamaraming regular na pagkakataon sa entry-exit na mga kita sa paligid ng petsa ng pagbabayad ng dibidendo. Susuriin namin kung gaano karaming mga kaso ng mga pagbabayad ng dibidendo ang naging posible na kumita ng higit sa 10% sa isang taunang batayan na mas mataas sa rate ng inflation, kung ipasok mo ang stock 34 na araw bago at lalabas 25 araw pagkatapos ng petsa ng pagbabayad ng dibidendo.
Isasaalang-alang namin ang mga stock kung saan mayroong hindi bababa sa 5 kaso ng mga pagbabayad ng dibidendo. Ang resultang hit parade ay ipinapakita sa ibaba. Tandaan na ang resulta ay malamang na may halaga lamang mula sa punto ng view ng problema sa pagsusuri ng data, ngunit hindi bilang isang praktikal na gabay sa pamumuhunan.
Aksyon
Numero
kaso ng panalo
higit sa 10% kada taon
sa itaas ng inflation
Numero
mga kaso
pagbabayad
dividends
Ibahagi
mga kaso
tagumpay
Average na koepisyent paglago
Lenzoloto
5
5
1
1,320779017
IDGC SZ
6
7
0,8571
1,070324870
Rollman-p
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
Mula sa pagsusuri ng stock market, maaari nating iguhit ang mga sumusunod na konklusyon:
- Na-verify na ang return on shares na idineklara sa mga materyales ng mga broker, kumpanya ng pamumuhunan at iba pang interesadong partido ay mas mataas kaysa sa mga deposito at investment real estate.
- Ang pagkasumpungin ng stock market ay napakataas, ngunit posible na mamuhunan ng mahabang panahon na may makabuluhang pagkakaiba-iba ng portfolio. Para sa isang karagdagang 13% na bawas sa buwis kapag namumuhunan sa IIS, ito ay lubos na ipinapayong buksan ang stock market para sa iyong sarili at ito ay maaaring gawin, kabilang ang sa Sberbank.
- Batay sa pagsusuri ng mga resulta para sa mga nakaraang panahon, ang mga pinuno ay natagpuan sa mga tuntunin ng matatag na mataas na kakayahang kumita at ang kakayahang kumita ng entry-exit sa paligid ng petsa ng pagbabayad ng dibidendo. Gayunpaman, ang mga resulta ay hindi masyadong malabo at hindi ka dapat magabayan lamang ng mga ito sa iyong pamumuhunan. Ito ay mga halimbawa ng mga gawain sa pagsusuri ng data.
Sa kabuuan
Kapaki-pakinabang na panatilihin ang isang talaan ng iyong ari-arian, pati na rin ang kita at mga gastos. Nakakatulong ito sa pagpaplano ng pananalapi. Kung namamahala ka upang makatipid ng pera, pagkatapos ay may mga pagkakataon na mamuhunan ito sa isang rate na mas mataas kaysa sa inflation. Ang isang pagsusuri ng data mula sa Sberbank data lake ay nagpakita na ang mga deposito taun-taon ay nagbabalik ng 2%, mga paupahang apartment - 4,5%, at mga pagbabahagi ng Russia - mga 10% sa itaas ng inflation na may mas malaking panganib.
May-akda: Mikhail Grichik, eksperto ng propesyonal na komunidad ng Sberbank SberProfi DWH/BigData.
Ang propesyonal na komunidad ng SberProfi DWH/BigData ay responsable para sa pagbuo ng mga kakayahan sa mga lugar tulad ng Hadoop ecosystem, Teradata, Oracle DB, GreenPlum, pati na rin ang mga tool ng BI na Qlik, SAP BO, Tableau, atbp.
Pinagmulan: www.habr.com