是否有必要花 750 万卢布买一辆车，尽管您每月开车 18 次，还是乘坐出租车更便宜？ 如果您在后座工作或听音乐——这对评估有何影响？ 购买公寓的最佳方式是什么 - 什么时候完成存款存款和支付抵押贷款的首付款是最佳的？ 或者甚至是一个微不足道的问题：以每月资本化 6% 的利率存款还是以每年资本化 6,2% 的利率存款更有利可图？ 大多数人甚至不会尝试进行此类计算，甚至不想收集有关其资金的详细信息。 不是计算，而是感觉和情绪是相连的。 或者他们做一些狭义的估算，比如详细计算每年拥有一辆汽车的成本，而所有这些支出可能只占总支出的5%（生活其他方面的支出还没有计算在内）。 人脑易受认知扭曲的影响。 例如，尽管不还款，但很难退出一项投入了大量时间和金钱的业务。 人们通常过于乐观而低估了风险，并且容易受到暗示，可以购买昂贵的小饰品或投资于金融金字塔。
当然，对于银行来说，情感评价是行不通的。 所以我想先说说一个普通人（包括我）是怎么评价钱的，银行是怎么评价的。 下面将有一些金融教育计划和很多关于 Sberbank 中整个银行的数据分析。
得出的结论仅作为示例给出，不能被视为对私人投资者的建议，因为它们没有考虑许多超出本文范围的因素。
例如，宏观经济中的任何“黑天鹅”事件，任何公司的公司治理等，都可能导致巨大的变化。
假设您已经还清抵押贷款并且有积蓄。 如果您符合以下条件，本文可能对您有用：
- 您积累了多少财产以及如何跟踪这些财产并不重要
- 想知道如何让您的财产为您带来额外的收入
- 我想了解哪种投资方式最好：房地产、存款或股票
- 好奇对 Sberbank 数据的分析将对这个问题提出什么建议
人们常常在没有充分了解自己收入和支出动态的情况下做出财务决定，没有评估自己的财产价值，也没有在计算中考虑通货膨胀等因素。
有时人们会犯错误，比如贷款时以为自己可以还清，结果却失败了。 同时，一个人是否能够偿还贷款这个问题的答案通常是事先知道的。 你只需要知道你赚了多少，你花了多少钱，这些指标的变化动态如何。
或者，例如，一个人在工作中获得某种薪水，它会定期增加，作为对绩效的评估。 但实际上，相对于通货膨胀，这个人的收入可能会下降，如果他不记录收入，他可能不会意识到这一点。
有些人无法评估在他们目前的情况下哪种选择更有利可图：以这样那样的利率租房或抵押贷款。
而不是计算这种情况和那种情况下的成本，而是在计算中以某种方式将非财务指标货币化（“我估计莫斯科注册的好处是每月 M 卢布，我估计住在附近租的公寓的便利性每月工作 N 卢布”），人们跑到互联网上与可能有不同财务状况和其他优先评估非财务指标的对话者进行讨论。
我负责负责任的财务规划。 首先，建议收集以下有关您自身财务状况的数据：
- 所有可用财产的会计和估价
- 收入和支出的核算，以及收入和支出之间的差异，即财产积累动态
所有可用财产的会计和估价
首先，这张图片可能会误解人们的财务状况。 图片仅显示了描绘人物拥有的财产的货币组成部分。 在现实中，施舍的人毕竟可能除了贷款之外还有一些财产，因此他们的货币余额为负数，但其财产的总价值仍然比一个乞丐大。
评估你有什么：
- 房地产
- 土地
- 运输
- 银行存款
- 信用义务（带负号）
- 投资（股票、债券……）
- 自营成本
- 其他财产
在财产中，可以注意到流动性份额，可以快速提取并转换为其他形式。 例如，您与住在其中的亲戚共同拥有的公寓的份额可以归类为非流动财产。 不能在没有损失的情况下提取的存款或股票的长期投资也被视为流动性不足。 反过来，您拥有但不居住的房地产、车辆、短期和可撤销存款可归类为流动财产。 比如急需用钱治疗，那么有些工具的收益几乎为零，流动性份额更有价值。
此外，在财产中可以区分无利可图和有利可图。 例如，没有出租的房地产，以及车辆，都可以视为无利可图。 以高于通货膨胀率投资的租赁房地产、存款和股票都是有利可图的财产。
比如你会得到这样一张图片（数据是随机生成的）：
对于很多人来说，这张照片看起来很歪斜。 例如，一位贫穷的祖母可以住在莫斯科昂贵的公寓里，但不会带来利润，同时靠养老金勉强糊口，而不考虑重组她的财产。 她与孙子有偿交换公寓是明智的。 相反，投资者可能会全神贯注于股票投资，以至于他没有其他类型的资产以备不时之需，这可能是有风险的。 你可以画出这样一幅你的财产图，想知道以更有利可图的方式转移财产是否明智。
财产积累的收入、支出和动态核算
建议您定期以电子方式记录您的收入和支出。 在网上银行时代，这并不需要太多的努力。 同时，收入和支出可以分门别类。 此外，按年汇总它们，可以得出有关它们动态的结论。 重要的是要考虑通货膨胀，以便了解过去几年的金额在今天的价格中是什么样子的。 每个人都有自己的消费篮子。 汽油和食品价格以不同的速度上涨。 但是计算你个人的通货膨胀率是相当困难的。 因此，即使有一些误差，也可以使用官方通货膨胀率数据。
月度通货膨胀数据可从许多公开来源获得，包括上传到 Sberbank 数据湖的数据。
可视化收入支出动态的示例（数据是随机生成的，通货膨胀的动态是真实的）：
有了这样一个完整的画面，您就可以得出关于您的实际增长/收入减少和实际增长/储蓄减少的结论，按类别分析支出动态并做出明智的财务决策。
哪种自由现金投资方式可以战胜通货膨胀并带来最多的被动收入？
Sberbank 数据湖拥有关于此主题的宝贵数据：
- 莫斯科每平方米成本的动态
- 莫斯科和莫斯科郊区房地产销售和租赁建议数据库
- 存款平均年利率的动态
- 卢布通货膨胀动态
- 莫斯科交易所总回报指数 (MCFTR) 的动态
- 莫斯科交易所股票报价和已付股息数据
这些数据将使我们能够比较投资出租物业、银行存款和股票市场的回报和风险。 我们不要忘记考虑通货膨胀因素。
我必须马上说，在这篇文章中，我们只从事数据分析，不诉诸任何经济理论。 让我们看看我们的数据是怎么说的——近年来，在俄罗斯保持和增加储蓄的哪种方式产生了最好的结果。
我们将简要描述本文中使用的数据以及 Sberbank 中的其他数据是如何收集和分析的。 hadoop上有一层以parquet格式存储的source replicas。 内部资源（银行的各种 AS）和外部资源都被使用。 源副本以不同的方式收集。 有一个基于 spark 的 stork 产品，第二个产品 Ab Initio AIR 正在蓄势待发。 源副本被上传到不同的 Cloudera 管理的 hadoop 集群，并且可以从一个集群链接到另一个集群。 集群主要以业务块划分，也有Data Lab集群。 基于源副本，构建各种数据集市，供业务用户和数据科学家使用。 本文使用了各种 spark 应用程序、hive 查询、数据分析应用程序和 SVG 图形格式的结果可视化。
房地产市场的历史分析
分析表明，从长远来看，房地产的增长与通货膨胀成正比，即实际价格既不增加也不减少。 以下是莫斯科住宅房地产价格动态图表，展示了可用的初始数据。
不包括通货膨胀的卢布价格表：
卢布价格表，考虑到通货膨胀（现代价格）：
我们看到历史上价格在 200 卢布/平方米左右波动。 在现代价格中，波动性非常低。
住宅房地产投资每年带来多少百分比的通货膨胀率？ 收益率如何取决于公寓的房间数量？ 让我们分析一下 Sberbank 的莫斯科和莫斯科郊区公寓销售和出租广告数据库。
在我们的数据库中，有相当多的公寓楼同时有出售公寓的广告和出租公寓的广告，而且出售和出租公寓的房间数是一样的。 我们比较了这些案例，按房屋和公寓的房间数量对它们进行分组。 如果在这样的一组中有多个报价，则计算平均价格。 如果出售和出租的公寓面积不同，则要约价格会按比例更改，以便比较公寓的面积一致。 结果，这些提案被列入了日程表。 每个圆圈实际上是一个可供同时购买和出租的公寓。 在横轴上我们看到购买公寓的成本，在纵轴上我们看到租用同一间公寓的成本。 公寓的房间数量从圆圈颜色一目了然，公寓面积越大，圆圈半径越大。 考虑到超级昂贵的报价，时间表是这样的：
如果您删除昂贵的报价，您可以更详细地看到经济舱的价格：
相关性分析表明，租房成本和买房成本之间的关系接近线性。
结果显示，公寓年租金与购买公寓的成本之间的比率如下（别忘了每年的费用是 12 个月）：
房间数：
公寓的年租金成本与购置公寓的成本之比：
1房
5,11%
2房
4,80%
3房
4,94%
仅
4,93%
租金超过通货膨胀的公寓的平均年收益率为 4,93%。 同样有趣的是，便宜的单居室公寓出租更有利可图。 我们比较了报价，在两种情况下（租赁和购买）都略微高估，因此无需调整。 但是，还需要进行其他调整：租来的公寓有时至少需要进行外观修整，找到租户需要一些时间并且公寓空置，有时水电费部分或全部不包含在租金价格中，并且有也是公寓历年极轻微的贬值。
考虑到调整，通过出租住宅房地产，您每年可以获得高达 4,5% 的收入（除了房产本身不会贬值的事实）。 如果这样的收益令人印象深刻，Sberbank 在 DomClick 上有很多优惠。
存款利率的历史分析
过去几年，俄罗斯的卢布存款增速基本上超过了通货膨胀率。 但不像出租房地产那样下降 4,5%，而是平均下降 2%。
在下图中，我们看到了比较存款利率和通货膨胀的动态。
我会注意到这样一个时刻，由于以下原因，存款收入比上图中的通货膨胀率略高：
- 您可以提前几个月在有利的时间确定补充存款的利率
- 每月资本化是这些平均数据中包含的许多贡献的特征，由于复利而增加了利润
- 根据俄罗斯银行的信息，以上考虑了前 10 家银行的利率，在前 10 家银行之外，您会发现利率略高
至于美元和欧元存款，我会说它们分别战胜了美元和欧元的通胀，弱于卢布击败卢布的通胀。
股票市场的历史分析
现在让我们看看俄罗斯股票的多元化和风险市场。 股票投资的回报率不是固定的，而且变化很大。 但是，如果您将资产分散化并进行长期投资，则可以追踪表征股票投资组合成功投资的平均年利率。
对于离题较远的读者，我就股指说两句。 在俄罗斯，有莫斯科交易所指数，它显示了由 50 家最大的俄罗斯股票组成的投资组合的卢布价值动态。 指数的构成和每家公司的股票份额取决于交易量、业务量、流通股数。 下图显示了莫斯科交易所指数（即此类平均投资组合）近年来的增长情况。
大多数股票的所有者定期获得股息，这些股息可以再投资于产生收入的股票。 收到的股息应缴税。 莫斯科交易所指数不考虑股息收益率。
因此，我们将对莫斯科交易所总回报指数 (MCFTR) 更感兴趣，该指数考虑了收到的股息和从这些股息中扣除的税款。 让我们在下面的图表上显示该指数近年来的变化情况。 此外，我们将通货膨胀考虑在内，看看这个指数在现代价格中是如何增长的：
绿色图表是现代价格投资组合的实际价值，如果您投资莫斯科交易所指数，定期再投资股息并纳税。
让我们看看过去1,2,3、11、XNUMX、…、XNUMX年MCFTR指数的增长率是多少。 那些。 如果我们按该指数的比例购买股票并定期将收到的股息再投资于相同股票，我们的回报会是多少：
岁月
开始
结束
MCFTR
早期的和
考虑在内
膨胀。
MCFTR
骗局。 和
考虑在内
膨胀。
科夫。
发展
年刊
系数
发展
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
我们看到，如果在几年前进行投资，我们就能战胜每年 5-18% 的通胀率，这取决于切入点的成功与否。
让我们再制作一个表格 - 不是每一个最近 N 年的盈利能力，而是最近 N 个一年期中每个时期的盈利能力：
年
开始
结束
MCFTR
早期的和
考虑在内
膨胀。
MCFTR
骗局。 和
考虑在内
膨胀。
年刊
系数
发展
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
我们看到，并非每一年都成功，但不成功的年份之后是成功的年份，这“解决了一切”。
现在，为了更好地理解，让我们从这个指数中抽象出来，看一个具体股票的例子，如果你在 15 年前投资这只股票，再投资股息并缴纳税款，结果会是什么。 让我们看看考虑通货膨胀的结果，即按当前价格。 以下是 Sberbank 普通股的示例。 绿色图表显示了投资组合价值的动态，考虑到股息的再投资，该投资组合最初由一股当前价格的 Sberbank 股票组成。 15 年来，通货膨胀使卢布贬值了 3.014135 倍。 多年来，Sberbank 的股份价格从 21.861 卢布上涨。 高达 218.15 卢布，即不包括通货膨胀，价格上涨了 9.978958 倍。 在这些年中，每股所有者在不同时间获得了 40.811613 卢布的税后股息。 支付的股息数额在图表上显示为红色竖条，并不涉及图表本身，其中也考虑了股息及其再投资。 如果每次都用这些股息再次购买 Sberbank 的股票，那么在期末股东已经拥有的不是一股，而是 1.309361 股。 考虑到股息和通货膨胀的再投资，原始投资组合的价格在 4.334927 年内上涨了 15 倍，即价格每年上涨 1.102721 倍。 总的来说，Sberbank 的普通股在过去 10,27 年每年平均为所有者带来高于通货膨胀率 15% 的收益：
再举一个例子，让我们用 Sberbank 优先股的动态来拍一张类似的照片。 Sberbank 的优先股平均为所有者带来更多收益，在过去 13,59 年中每年均超过通货膨胀率 15%：
这些结果在实践中会略低，因为购买股票时您需要支付少量经纪佣金。 同时，如果您使用个人投资账户，可以进一步改善结果，您可以在一定限额内获得国家的税收减免。 如果您没有听说过这个，建议搜索缩写“IIS”。 我们也不要忘记提及可以在 Sberbank 打开 IIS。
因此，我们之前了解到，从历史上看，投资股票比投资房地产和存款更有利可图。 为了好玩，这里列出了市场交易超过 20 年的前 10 名股票，这些股票是通过数据分析得出的。 在最后一列中，我们看到股票组合每年平均增长多少倍，同时考虑到通货膨胀和股息再投资。 我们看到许多股票的通胀率超过 10%：
折扣信息
开始
结束
系数。 通货膨胀
开始价格
缺点。 价格
发展
数
股数
由于
重塑
车站
除法-
登多夫，
时间
最终的
中期
全年
高度、次数
伦佐洛托
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
战术 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
阿克伦
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
809,88
5800
2,015074
1,226550
兰佐。 向上
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
845
5260
2,214068
1,220921
NKNKh股份公司
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
14,117
92,45
1,896548
1,208282
莱能-p
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
25,253
149,5
1,904568
1,196652
GMK诺尼克
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
伊尔库特-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
诺瓦泰克股份公司
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
克拉塞斯堡
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
3,25
7,07
2,255269
1,101105
高铁工业股份公司
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
55,7
209,5
1,304175
1,101088
储蓄银行-p
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
56,85
203,33
1,368277
1,100829
PIK股份公司
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
108,26
489,5
1,079537
1,100545
卢克石油
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1720
5115
1,639864
1,100444
现在，下载数据后，如果我们相信某些股票价值的长期趋势将持续下去，我们将解决关于究竟什么值得投资的几个问题。 很明显，根据之前的图表预测未来价格并不完全合理，但我们将在几个类别中寻找过去时期投资的赢家。
任务。 找出在过去 1.045 个一年期中每期股票交易的最大次数一直跑赢房地产（CAGR 10 通货膨胀率）的股票。
在此任务和后续任务中，我们指的是上述模型，其中包含股息再投资和通货膨胀因素。
根据我们的数据分析，以下是该类别的获奖者。 排名靠前的股票年复一年地表现良好，没有下跌。 这里第 1 年是 30.07.2019/30.07.2020/2-30.07.2018/30.07.2019/XNUMX，第 XNUMX 年是 XNUMX/XNUMX/XNUMX-XNUMX/XNUMX/XNUMX，依此类推：
折扣信息
数
胜
以上
房地产
按-
斯图
为
后-
天
10年
1年
2年
3年
4年
5年
6年
7年
8年
9年
10年
战术 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
高铁工业股份公司
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股份公司
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
俄罗斯天然气工业公司
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
莱能-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
我们看到，就盈利能力而言，即使是领导者也不是每年都赢得房地产。 不同年份盈利水平的大幅跃升表明，如果你想要稳定，最好分散资产，理想情况下，投资于指数。
现在我们制定并解决这样一个数据分析问题。 每次在派息日前M天买入股票，在派息日后N天卖出股票，是否值得稍微推测一下？ 是不是常年“坐股”，收获分红“出股”更好？ 让我们假设这样的进出场佣金没有损失。 而数据分析将帮助我们找到M和N走廊的边界，这在历史上最成功的是收获红利而不是长期持有股票。
这是2008年的一则轶事。
跳出华尔街75层窗外的约翰·史密斯，落地后一跃而起10米，多少挽回了上午的跌势。
股息也是如此：我们假设在股息支付日附近的市场走势中，市场反映过多，即由于心理原因，市场可能下跌或上涨超过股息金额所需。
任务。 估计股息支付后股票的回收率。 是不是在支付股息前夕入场，晚些时候退出比全年持有股票更好？ 分红前多少天入股，分红后多少天出市，获利最大？
我们的模型计算了历史上股息支付日期前后邻域宽度的所有变化。 采用以下限制条件：M<=30，N>=20。 事实上，支付的日期和金额并不总是比支付股息前 30 天提前知道。 此外，股息不会立即到账，而是会延迟。 我们认为至少需要20天才能保证账户收到分红再投资。 有了这些限制，模型产生了以下响应。 买入股票的最佳时间是在派息日前 34 天，在派息日后 25 天卖出。 在这种情况下，在此期间获得了 3,11% 的平均增长率，即每年 20,9%。 那些。 使用考虑的投资模型（股息再投资并考虑通货膨胀），如果您在股息支付日期前 34 天购买股票并在股息支付日期后 25 天出售，那么我们每年有 20,9% 高于通货膨胀率速度。 这是通过对我们数据库中的所有股息支付案例进行平均来验证的。
例如，对于 Sberbank 的优先股，这种进入退出情景将使在股息支付日期附近每次进入退出的通胀率增长 11,72%。 这比通货膨胀率每年高出 98,6%。 但这当然是随机运气的一个例子。
折扣信息
入口
派息日
退出
系数。 生长
储蓄银行-p
10.05.2019
13.06.2019
08.07.2019
1,112942978
储蓄银行-p
23.05.2018
26.06.2018
21.07.2018
0,936437635
储蓄银行-p
11.05.2017
14.06.2017
09.07.2017
1,017492563
储蓄银行-p
11.05.2016
14.06.2016
09.07.2016
1,101864592
储蓄银行-p
12.05.2015
15.06.2015
10.07.2015
0,995812419
储蓄银行-p
14.05.2014
17.06.2014
12.07.2014
1,042997818
储蓄银行-p
08.03.2013
11.04.2013
06.05.2013
0,997301095
储蓄银行-p
09.03.2012
12.04.2012
07.05.2012
0,924053861
储蓄银行-p
12.03.2011
15.04.2011
10.05.2011
1,010644958
储蓄银行-p
13.03.2010
16.04.2010
11.05.2010
0,796937418
储蓄银行-p
04.04.2009
08.05.2009
02.06.2009
2,893620094
储蓄银行-p
04.04.2008
08.05.2008
02.06.2008
1,073578067
储蓄银行-p
08.04.2007
12.05.2007
06.06.2007
0,877649005
储蓄银行-p
25.03.2006
28.04.2006
23.05.2006
0,958642001
储蓄银行-p
03.04.2005
07.05.2005
01.06.2005
1,059276282
储蓄银行-p
28.03.2004
01.05.2004
26.05.2004
1,049810801
储蓄银行-p
06.04.2003
10.05.2003
04.06.2003
1,161792898
储蓄银行-p
02.04.2002
06.05.2002
31.05.2002
1,099316569
因此，发生了上述市场反映，并且在相当广泛的派息日期范围内，收益率历来略高于全年持股。
让我们为模型设置另一个数据分析任务：
任务。 找出派息日前后进出场盈利机会最频繁的股票。 如果您在股息支付日期前 10 天入场并在股息支付日期后 34 天退出，我们将评估有多少股息支付案例使年化收益率高于通货膨胀率 25% 以上成为可能。
我们将考虑至少有 5 次股息支付的股票。 由此产生的热门游行如下所示。 请注意，该结果最有可能仅从数据分析问题的角度来看具有价值，而不是作为投资的实用指南。
折扣信息
数量
获奖案例
每年超过 10%
高于通货膨胀
数量
例
支付
分红
分享
例
胜利
平均系数生长
伦佐洛托
5
5
1
1,320779017
IDGC深圳
6
7
0,8571
1,070324870
罗曼-p
6
7
0,8571
1,029644533
罗塞蒂
4
5
0,8
1,279877637
库巴嫩尔
4
5
0,8
1,248634960
LSR股份公司
8
10
0,8
1,085474828
阿尔罗萨股份公司
8
10
0,8
1,042920287
FGC UES jsc
6
8
0,75
1,087420610
NCSP股份公司
10
14
0,7143
1,166690777
KuzbTK股份公司
5
7
0,7143
1,029743667
从对股市的分析，我们可以得出以下结论：
- 经核实，经纪人、投资公司和其他利害关系人资料中申报的股票回报率高于存款和投资不动产。
- 股票市场的波动性非常高，但可以通过投资组合的显着多元化进行长期投资。 为了在投资 IIS 时额外获得 13% 的税收减免，建议您自己打开股票市场，这可以做到，包括在 Sberbank。
- 根据前期业绩分析，在派息日附近，在稳定的高盈利能力和进出盈利能力方面均处于领先地位。 然而，结果并非如此明确，您在投资时不应仅受其指导。 这些是数据分析任务的示例。
在总
记录您的财产以及收入和支出很有用。 它有助于财务规划。 如果您设法存钱，那么就有机会以高于通货膨胀率的利率进行投资。 对 Sberbank 数据湖的数据分析显示，存款年回报率为 2%，出租公寓回报率为 4,5%，俄罗斯股票回报率比通胀高出约 10%，风险明显更大。
作者：Mikhail Grichik，Sberbank SberProfi DWH/BigData 专业社区专家。
SberProfi DWH/BigData 专业社区负责开发 Hadoop 生态系统、Teradata、Oracle DB、GreenPlum 以及 BI 工具 Qlik、SAP BO、Tableau 等领域的能力。
来源： habr.com