儘管您每月開車750次，是否有必要購買18萬盧布的汽車，還是乘坐出租車更便宜？ 如果您在後座工作或聽音樂 - 這會如何改變評估？ 購買公寓的最佳方式是什麼？什麼時候完成存款儲蓄並支付抵押貸款首付是最佳選擇？ 或者甚至是一個簡單的問題：每月資本化 6% 的存款和年資本化 6,2% 的存款哪個更有利可圖？ 大多數人甚至不會嘗試進行此類計算，甚至不想收集有關其資金的詳細信息。 聯繫的不是計算，而是感受和情感。 或者他們做一些狹隘的估計，例如詳細計算每年擁有一輛汽車的費用，而所有這些費用可能只佔總費用的5%（而生活其他方面的支出不計算）。 人腦容易出現認知扭曲。 例如，儘管沒有還款，但投入大量時間和金錢的業務卻很難退出。 人們通常過於樂觀，低估風險，並且容易受到暗示，可能會購買昂貴的小飾品或投資金融金字塔。
當然，對於銀行來說，情感評價是行不通的。 所以我想先講一個普通人（包括我）如何評價金錢，以及銀行如何評價金錢。 下面將有一些金融教育計劃以及很多關於俄羅斯聯邦儲蓄銀行為整個銀行提供的數據分析的內容。
所得出的結論僅作為示例，不能視為對私人投資者的建議，因為它們沒有考慮到本文範圍之外的許多因素。
例如，宏觀經濟中的任何“黑天鵝”事件，任何公司的公司治理等等，都可能導致巨大的變化。
假設您已經還清抵押貸款並且有積蓄。 如果您符合以下條件，本文可能對您有用：
- 你積累了多少財產以及如何追踪它並不重要
- 想知道如何讓你的財產給你帶來額外的收入
- 我想了解哪種投資方式最好：房地產、存款還是股票
- 好奇俄羅斯聯邦儲蓄銀行數據的分析會對這個問題提出什麼建議
通常，人們在做出財務決策時，沒有充分了解自己的收入和支出動態，沒有評估自己的財產價值，沒有在計算中考慮通貨膨脹等因素。
有時人們會犯錯誤，比如在貸款時認為自己可以償還，然後卻失敗了。 與此同時，一個人是否有能力償還貸款的問題的答案通常是預先知道的。 你只需要知道你賺了多少錢，花了多少錢，這些指標的變化動態是什麼。
或者，例如，一個人在工作中收到某種工資，它會定期增加，並將其作為對優點的評估。 但實際上，與通貨膨脹相比，這個人的收入可能會下降，如果他不記錄收入，他可能不會意識到這一點。
有些人無法評估在目前的情況下哪種選擇更有利可圖：租一套公寓還是以這樣那樣的利率申請抵押貸款。
而不是計算在這種情況和那種情況下的成本，而是以某種方式將計算中的非財務指標貨幣化（“我估計莫斯科登記的好處是每月M盧布，我估計住在附近租的公寓的便利性”）每月工作 N 盧布”），人們跑到互聯網上與可能有不同財務狀況和評估非財務指標的其他優先事項的對話者進行討論。
我主張負責任的財務規劃。 首先，建議收集以下關於您自身財務狀況的數據：
- 所有可用財產的會計和估價
- 收入和支出的會計處理，以及收入和支出之間的差額，即財產積累動態
所有可用財產的會計和估價
首先，這是一張可能誤解人們財務狀況的圖片。 圖片僅顯示了所描繪的人擁有的財產的貨幣部分。 現實中，施捨的人除了貸款之外，很可能還有一些財產，因此他們的資金餘額為負，但其財產總價值仍然比乞丐大。
評估你擁有什麼：
- 房地產
- 土地
- 車輛
- 銀行存款
- 信用義務（帶減號）
- 投資（股票、債券……）
- 自營業務成本
- 其他財產
在財產中，人們可以注意到流動份額，它可以快速提取並轉換為其他形式。 例如，您與居住在其中的親戚共同擁有的公寓的份額可以歸類為非流動財產。 無法無損失提取的存款或股票的長期投資也可能被視為流動性不足。 反過來，您擁有但並不居住的房地產、車輛、短期和可撤銷存款可以歸類為流動財產。 例如，如果您需要資金進行緊急治療，那麼某些工具的收益大約為零，因此流動性份額更有價值。
此外，財產之間可以區分無利可圖和有利可圖。 例如，不出租的房產，還有車輛，都可以視為無利可圖。 租賃的房地產、存款和以高於通貨膨脹率投資的股票都是有利可圖的財產。
例如，你會得到這樣的圖片（數據是隨機生成的）：
對於很多人來說，這張圖看起來非常扭曲。 例如，一位貧窮的祖母可以住在莫斯科一套不帶來利潤的昂貴公寓裡，靠養老金勉強糊口，而不考慮重組她的財產。 對她來說，有償與孫子交換公寓是明智之舉。 相反，投資者可能會全神貫注於股票投資，而沒有其他類型的資產以備不時之需，這可能是有風險的。 您可以對您的財產進行這樣的描繪，並想知道以更有利可圖的方式轉移財產是否不明智。
收入、支出和財產積累動態的核算
建議您定期以電子方式記錄您的收入和支出。 在網上銀行時代，這並不需要太多的努力。 同時，收入和支出可以進行分類。 此外，按年份對它們進行匯總，人們可以得出有關其動態的結論。 重要的是要考慮通貨膨脹，以便了解過去幾年的金額按今天的價格計算是多少。 每個人都有自己的消費籃。 汽油和食品價格上漲幅度不同。 但計算你的個人通脹是相當困難的。 因此，儘管存在一些誤差，可以使用官方通脹率數據。
每月通脹數據可從許多開源來源獲得，包括上傳到俄羅斯聯邦儲蓄銀行數據湖的數據。
可視化收入支出動態的示例（數據是隨機生成的，通貨膨脹的動態是真實的）：
有了這樣一個完整的了解，您就可以得出有關收入的實際增長/減少和儲蓄的實際增長/減少的結論，按類別分析支出動態並做出明智的財務決策。
哪種自由現金投資方式可以擊敗通貨膨脹並帶來最多的被動收入？
Sberbank 數據湖擁有關於此主題的寶貴數據：
- 莫斯科每平方米成本的動態
- 莫斯科和莫斯科郊區房地產銷售和租賃提案數據庫
- 存款平均年利率動態
- 盧布通脹動態
- 莫斯科交易所總回報指數（MCFTR）的動態
- 莫斯科交易所股票報價和股息支付數據
這些數據將使我們能夠比較投資租賃房產、銀行存款和股票市場的回報和風險。 我們不要忘記考慮通貨膨脹因素。
我必須馬上說，在這篇文章中，我們只進行數據分析，不訴諸任何經濟理論。 讓我們看看我們的數據怎麼說——近年來，俄羅斯保存和增加儲蓄的哪種方式產生了最好的結果。
我們將簡要描述本文中使用的數據以及俄羅斯聯邦儲蓄銀行的其他數據是如何收集和分析的。 hadoop 上有一層以 parquet 格式存儲的源副本。 內部來源（銀行的各個AS）和外部來源都被使用。 源副本以不同的方式收集。 有一個基於spark的stork產品，第二個產品Ab Initio AIR正在蓄勢待發。 源副本上傳到不同的 Cloudera 管理的 hadoop 集群，並且可以從一個集群鏈接到另一個集群。 集群主要按業務塊劃分，也有Data Lab集群。 基於源副本，構建了可供業務用戶和數據科學家使用的各種數據集市。 撰寫本文時使用了各種 Spark 應用程序、Hive 查詢、數據分析應用程序以及 SVG 圖形格式的結果可視化。
房地產市場的歷史分析
分析表明，從長遠來看，房地產的增長與通貨膨脹成正比，即實際價格既不增加也不減少。 以下是莫斯科住宅房地產價格動態圖表，展示了可用的初始數據。
不包括通貨膨脹的盧布價格圖表：
以盧佈為單位的價格圖表，考慮到通貨膨脹（以現代價格計算）：
我們看到歷史上價格在200盧布/平方米左右波動。 在現代價格和波動性相當低。
住宅房地產投資每年比通貨膨脹率高出多少百分比？ 收益率如何取決於公寓的房間數量？ 讓我們分析一下俄羅斯聯邦儲蓄銀行的莫斯科及莫斯科郊區公寓銷售和租賃廣告數據庫。
在我們的數據庫中，有相當多的公寓樓同時有出售公寓的廣告和出租公寓的廣告，而且出售和出租公寓的房間數量是相同的。 我們比較了此類案例，並按房屋和公寓房間數量對它們進行分組。 如果該組中有多個報價，則計算平均價格。 如果出售和出租的公寓面積不同，則按比例更改報價，以使比較公寓的面積相對應。 結果，這些建議被列入日程。 每個圓圈實際上是一個可供同時購買和租賃的公寓。 在橫軸上，我們看到購買公寓的成本，在縱軸上，我們看到租賃同一公寓的成本。 公寓的房間數量從圓圈的顏色就可以一目了然，而且公寓的面積越大，圓圈的半徑也越大。 考慮到超貴的優惠，日程安排如下：
如果您刪除昂貴的報價，您可以更詳細地查看經濟艙的價格：
相關分析表明，租賃公寓的成本與購買公寓的成本之間的關係接近線性。
事實證明，每年的公寓租金成本與購買公寓的成本之間的比率如下（不要忘記每年的成本是 12 個月）：
房間的數量：
公寓年租金成本與購買公寓成本的比率：
1間房
企業排放佔全球 5,11%
2間房
企業排放佔全球 4,80%
3間房
企業排放佔全球 4,94%
僅
企業排放佔全球 4,93%
出租公寓的平均年收益率為 4,93%，超過通貨膨脹率。 同樣有趣的是，便宜的一室公寓出租起來更有利可圖。 我們比較了報價，在兩種情況下（租賃和購買）價格都略高，因此不需要調整。 然而，還需要進行其他調整：出租的公寓有時至少需要進行外觀維修，需要一些時間才能找到租戶並且公寓是空的，有時水電費不包含在租金價格中部分或全部，並且有也是公寓多年來極輕微的折舊。
考慮到調整後，通過出租住宅房地產，您每年可以獲得高達 4,5% 的收入（超出了房產本身不折舊的事實）。 如果這樣的收益率令人印象深刻，Sberbank 在 DomClick 上有很多優惠。
存款利率歷史分析
過去幾年俄羅斯盧布存款的增長速度很大程度上超過了通貨膨脹率。 但不像出租房地產那樣上漲 4,5%，而是平均上漲 2%。
在下圖中，我們看到了比較存款利率和通貨膨脹的動態。
我會注意到這樣一個時刻，存款收入擊敗通貨膨脹的能力比上圖中強一些，原因如下：
- 您可以提前幾個月在合適的時間確定補充存款的利率
- 每月資本化是這些平均數據中包含的許多貢獻的特徵，由於復利而增加了利潤
- 以上是根據俄羅斯央行的信息考慮前 10 名銀行的利率，前 10 名之外的銀行利率略高
至於美元和歐元存款，我會說它們分別擊敗了美元和歐元的通脹，弱於盧布擊敗盧布的通脹。
股市歷史分析
現在讓我們看看俄羅斯股票更加多元化和風險更大的市場。 股票投資的回報率並不固定，而且差異很大。 然而，如果您分散資產並進行長期投資，您可以追踪平均年利率，這標誌著股票投資組合投資的成功。
對於離題較遠的讀者，我簡單說一下股指。 在俄羅斯，有莫斯科交易所指數，該指數顯示由俄羅斯最大的 50 隻股票組成的投資組合的盧布價值動態。 該指數的構成和各公司的股票份額取決於交易量、業務量、流通股數量。 下圖顯示了莫斯科交易所指數（即此類平均投資組合）近年來的增長情況。
大多數股票的所有者都會定期支付股息，這些股息可以再投資於產生收入的同一股票。 收到的股息需繳稅。 莫斯科交易所指數不考慮股息收益率。
因此，我們會對莫斯科交易所總回報指數（MCFTR）更感興趣，該指數考慮了收到的股息以及從這些股息中扣除的稅款。 讓我們在下面的圖表中顯示該指數近年來的變化情況。 此外，我們考慮了通貨膨脹，並看看該指數在現代價格中的增長情況：
綠色圖是現代價格下投資組合的實際價值，如果您投資莫斯科交易所指數，定期再投資股息並納稅。
讓我們看看過去 1,2,3,…,11 年 MCFTR 指數的增長率是多少。 那些。 如果我們按照該指數的比例購買股票並定期將收到的股息再投資於相同股票，我們的回報會是多少：
年
開始
Конец
MCFTR
早期的和
考慮在內
infl。
MCFTR
騙局。 和
考慮在內
infl。
係數。
發展
年度的
係數
發展
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
我們看到，無論多少年前進行投資，我們都會戰勝每年 5-18% 的通貨膨脹，具體取決於切入點的成功與否。
讓我們再製作一張表格 - 不是每過去 N 年的盈利能力，而是最後 N 個一年期中每個階段的盈利能力：
年
開始
Конец
MCFTR
早期的和
考慮在內
infl。
MCFTR
騙局。 和
考慮在內
infl。
年度的
係數
發展
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
我們看到，並不是每一年都是成功的，但不成功的年份之後就是成功的年份，這“解決了一切”。
現在，為了更好地理解，讓我們從這個指數中抽像出來，看一個特定股票的例子，如果你15年前投資這隻股票，再投資股息並繳納稅款，會產生什麼結果。 讓我們看看考慮通貨膨脹的結果，即按當前價格。 以下是俄羅斯聯邦儲蓄銀行普通股的示例。 綠色圖顯示了投資組合價值的動態，該投資組合最初由按當前價格計算的一股俄羅斯聯邦儲蓄銀行股票組成，考慮到股息再投資。 15年來，通貨膨脹使盧布貶值了3.014135倍。 多年來，俄羅斯聯邦儲蓄銀行的股票價格從21.861盧布上漲。 最多 218.15 盧布，即剔除通貨膨脹因素，價格上漲了9.978958倍。 在這些年裡，一股股票的所有者在不同時間獲得了股息（稅後），金額為 40.811613 盧布。 支付的股息金額在圖表上顯示為紅色垂直棒，並不涉及圖表本身，其中還考慮了股息及其再投資。 如果每次這些股息都被用來再次購買俄羅斯聯邦儲蓄銀行的股票，那麼到期末時，股東已經擁有的不是一股，而是1.309361股。 考慮到股息再投資和通貨膨脹，原來的投資組合在4.334927年裡價格上漲了15倍，即價格每年上漲1.102721倍。 總的來說，過去 10,27 年裡，持有俄羅斯聯邦儲蓄銀行普通股的所有者每年平均獲得高於通貨膨脹率 15% 的收益：
再舉一個例子，讓我們看一下俄羅斯聯邦儲蓄銀行優先股動態的類似情況。 俄羅斯聯邦儲蓄銀行的優先股給所有者帶來的平均收益比過去 13,59 年每年的通貨膨脹率高出 15%：
在實踐中這些結果會略低，因為購買股票時您需要支付少量的經紀佣金。 同時，如果您使用個人投資賬戶，效果還可以進一步改善，它可以讓您從國家獲得一定數額的稅收減免。 如果您還沒有聽說過，建議搜索縮寫“IIS”。 我們也不要忘記提及，IIS 可以在 Sberbank 中打開。
因此，我們之前就了解到，從歷史上看，投資股票比投資房地產和存款更有利可圖。 為了好玩，這裡列出了通過數據分析得出的市場交易時間超過 20 年的前 10 只熱門股票。 在上一篇專欄中，我們看到股票投資組合每年平均增長多少倍，考慮到通貨膨脹和股息再投資。 我們看到許多股票跑贏通脹率超過 10%：
行動
開始
Конец
係數。 通貨膨脹
開始價格
騙局。 價格
發展
數
分享
以費用
重新設計-
車站
迪維-
登多夫,
時間
最終的
中等的
年度的
成長、時代
倫佐洛托
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
塔特恩夫特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
阿克倫
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
809,88
5800
2,015074
1,226550
倫佐爾。 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
萊能格-p
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
25,253
149,5
1,904568
1,196652
GMK諾尼克
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
4970
19620
2,134809
1,162320
外科手術
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
13,799
37,49
2,480427
1,136619
伊爾庫特-3
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
8,127
35,08
1,543182
1,135299
塔特恩夫特3ao
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
146,94
558,4
1,612350
1,125854
諾瓦泰克股份公司
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
218,5
1080,8
1,195976
1,121908
塞夫聖奧
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
358
908,4
2,163834
1,113569
克拉塞斯奧
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
3,25
7,07
2,255269
1,101105
CHTPZ股份公司
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
55,7
209,5
1,304175
1,101088
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
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
盧克石油公司
30.07.2010
30.07.2020
1,872601
1720
5115
1,639864
1,100444
現在，下載數據後，如果我們相信某些股票價值的長期趨勢將持續下去，我們將解決關於到底什麼值得投資的幾個問題。 顯然，根據之前的圖表來預測未來價格並不完全合理，但我們將在過去幾個類別的投資中尋找贏家。
一個任務。 找出在過去 1.045 個一年期股票交易的每個時期中，表現始終優於房地產（相對於通貨膨脹的複合年增長率為 10）的最多次數的股票。
在本次任務和後續任務中，我們指的是上述模型，其中包含股息再投資和通貨膨脹因素。
根據我們的數據分析，以下是該類別的獲獎者。 排名靠前的股票年復一年表現良好，沒有出現下跌。 這裡，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，依此類推：
行動
數
勝利
以上
房地產
按-
斯圖
為
後-
天
10年
1年
2年
3年
4年
5年
6年
7年
8年
9年
10年
塔特恩夫特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
塞夫聖奧
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
俄羅斯天然氣工業石油公司
7
0,8119
1,3200
1,6868
1,2051
1,1751
0,9197
1,1126
0,7484
1,1131
1,0641
塔特恩夫特3ao
7
0,7933
1,0807
1,9714
1,2109
1,0728
1,1725
1,0192
0,9815
1,0783
1,1785
萊能格-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
外科手術
7
1,1897
1,0456
1,2413
0,8395
0,9643
1,4957
1,2140
1,1280
1,4013
1,0031
我們看到，即使是龍頭企業，也沒有每年在盈利能力上贏得房地產。 不同年份盈利水平的大幅躍升表明，如果你想要穩定，最好是資產多元化，最理想的是投資指數。
現在我們制定並解決這樣一個數據分析問題。 每次在股息支付日之前 M 天買入股票並在股息支付日之後 N 天賣出股票是否值得進行一點推測？ 收穫紅利“出倉”比常年“坐倉”更好嗎？ 我們假設這樣的進出沒有佣金損失。 而數據分析將幫助我們找到M和N走廊的界限，歷史上最成功的是收穫股息而不是長期持有股票。
這是2008年的一則軼事。
約翰·史密斯(John Smith)從華爾街75層窗戶跳下，落地後跳了10米，多少挽回了早上的跌倒。
股息也是如此：我們假設在股息支付日附近的市場走勢中，表現出太多的市場反映，即由於心理原因，市場的下跌或上漲可能超過股息金額的要求。
一個任務。 估計支付股息後的股份回收率。 在股息支付前夕進入並晚一段時間退出是否比全年持有股票更好？ 派息前多少天進場，派息後多少天退出股票，才能獲得最大利潤？
我們的模型計算了歷史上股息支付日期周圍鄰域寬度的所有變化。 採用以下限制：M<=30，N>=20。 事實上，支付日期和金額並不總是在支付股息前 30 天提前知道。 此外，股息不會立即存入帳戶，而是會延遲。 我們認為至少需要20天才能保證賬戶收到股息並進行再投資。 有了這些限制，模型產生了以下響應。 買入股票的最佳時間是股息支付日前34天，並在股息支付日後25天出售股票。 在這種情況下，這一時期的平均增長率為 3,11%，即每年增長 20,9%。 那些。 根據經過考慮的投資模型（股息再投資並考慮通貨膨脹），如果您在股息支付日之前 34 天購買股票並在股息支付日之後 25 天出售股票，那麼我們的年利率將高於通貨膨脹率 20,9%速度。 這是通過對我們數據庫中所有股息支付案例進行平均來驗證的。
例如，對於俄羅斯聯邦儲蓄銀行的優先股，這種進入退出情景將使股息支付日期附近每次進入退出的通貨膨脹率高出 11,72%。 這比通貨膨脹率高出每年 98,6%。 但這當然是隨機運氣的一個例子。
行動
入口
股息日期
產量
係數。 生長
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
10.05.2019
13.06.2019
08.07.2019
1,112942978
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
23.05.2018
26.06.2018
21.07.2018
0,936437635
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
11.05.2017
14.06.2017
09.07.2017
1,017492563
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
11.05.2016
14.06.2016
09.07.2016
1,101864592
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
12.05.2015
15.06.2015
10.07.2015
0,995812419
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
14.05.2014
17.06.2014
12.07.2014
1,042997818
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
08.03.2013
11.04.2013
06.05.2013
0,997301095
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
09.03.2012
12.04.2012
07.05.2012
0,924053861
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
12.03.2011
15.04.2011
10.05.2011
1,010644958
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
13.03.2010
16.04.2010
11.05.2010
0,796937418
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
04.04.2009
08.05.2009
02.06.2009
2,893620094
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
04.04.2008
08.05.2008
02.06.2008
1,073578067
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
08.04.2007
12.05.2007
06.06.2007
0,877649005
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
25.03.2006
28.04.2006
23.05.2006
0,958642001
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
03.04.2005
07.05.2005
01.06.2005
1,059276282
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
28.03.2004
01.05.2004
26.05.2004
1,049810801
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
06.04.2003
10.05.2003
04.06.2003
1,161792898
俄羅斯聯邦儲蓄銀行
02.04.2002
06.05.2002
31.05.2002
1,099316569
因此，出現了上述的市場反映，並且在相當廣泛的股息支付日期範圍內，歷史上的收益率略高於全年持有股票的收益率。
讓我們為模型再設置一項數據分析任務：
一個任務。 查找在股息支付日前後具有最頻繁進出收益機會的股票。 如果您在股息支付日之前 10 天買入股票並在股息支付日之後 34 天退出，我們將評估有多少股息支付案例可以讓您獲得高於通貨膨脹率的年化 25% 以上的收益。
我們將考慮至少有 5 次派息的股票。 由此產生的熱門遊行如下所示。 請注意，結果很可能僅從數據分析問題的角度來看有價值，但不能作為投資的實用指南。
行動
數
獲勝案例
每年超過 10%
高於通貨膨脹
數
案例
支出
紅利
分享
案例
勝利
平均係數生長
倫佐洛托
5
5
1
1,320779017
IDGC深圳
6
7
0,8571
1,070324870
羅爾曼-p
6
7
0,8571
1,029644533
羅塞蒂向上
4
5
0,8
1,279877637
庫巴寧爾
4
5
0,8
1,248634960
LSR股份公司
8
10
0,8
1,085474828
阿爾羅薩股份公司
8
10
0,8
1,042920287
FGC UES 股份公司
6
8
0,75
1,087420610
NCSP股份公司
10
14
0,7143
1,166690777
庫茲布特克股份公司
5
7
0,7143
1,029743667
通過對股市的分析，我們可以得出以下結論：
- 經核實，券商、投資公司等利害關係人材料中申報的股票回報率高於存款和投資性房地產。
- 股票市場的波動性非常高，但可以通過投資組合的顯著多元化進行長期投資。 為了在投資 IIS 時獲得額外 13% 的稅收減免，建議您自己打開股票市場，這是可以做到的，包括在 Sberbank。
- 結合前期業績分析，在穩定高盈利能力和分紅日附近進出盈利能力方面均處於領先地位。 然而，結果並不那麼明確，您在投資中不應僅受其指導。 這些是數據分析任務的示例。
在總
記錄您的財產以及收入和支出非常有用。 它有助於財務規劃。 如果您設法存錢，那麼就有機會以高於通貨膨脹率的速度進行投資。 對俄羅斯聯邦儲蓄銀行數據湖數據的分析顯示，存款的年回報率為 2%，出租公寓的年回報率為 4,5%，俄羅斯股票的年回報率比通脹高出約 10%，但風險明顯更大。
作者：Mikhail Grichik，Sberbank SberProfi DWH/BigData 專業社區專家。
SberProfi DWH/BigData專業社區負責開發Hadoop生態系統、Teradata、Oracle DB、GreenPlum以及BI工具Qlik、SAP BO、Tableau等領域的能力。
來源： www.habr.com