?

Log in

No account? Create an account

Entries by category: финансы

Начало здесь. Решил немного "помучить данные", которые связанны с "плечевыми" фондами и сделать свой анализ распределений, доходностей, рисков и т.д. Для начала, я загрузил данные симуляции доходностей фондов TMF(Direxion Daily 20+ Year Treasury Bull 3X Shares) и UPRO(ProShares UltraPro S&P500) в Portfolio Visualizer(PV), благо это он позволяет. Для полноты картины, построил и загрузил туда же данные доходностей акций США, облигаций, векселей, золота, REIT, всё начиная с 1955 года(откуда взяты данные - см. ниже). По умолчанию, в PV основные данные по этим классам активов доступны только с 1972 года или даже позже. В результате, вот такую картинку рисует Portfolio Visualizer:

  • Efficient Frontier #1(синим) - граница эффективности 1, построена с использованием всех классов активов и фондов, в том числе маржинальных(UPRO,TMF).
  • Efficient Frontier #2(красным) - граница эффективности 2, построена на основе только традиционных классов активов, т.е. без маржинальных фондов.
  • Provided Portfolio - портфель на базе аппроксимации исторической доходности фондов UPRO/TMF в соотношении 40/60, про него рассказывалось в предыдущем посте.
  • BILLS-sim - казначейские векселя, индекс построен на основе доходности 3-месячных векселей, взято тут.
  • TR10Y-sim - 10-летние казначейские облигации, индекс построен на основе данных Роберта Шиллера.
  • STOCKS-sim - американские акции, индекс полной доходность построен на основе данных Роберта Шиллера.
  • REIT-sim - индекс инвестиционных фондов недвижимости. Начиная с 1972 года данные взяты с сайта NAREIT, а с 1955 по 1971 годы - аппроксимация на основе индекса цен недвижимости Case-Shiller.
  • GOLD-sim - золото, данные взяты на сайте World Bank(Monthly prices).
  • TMF-sim, UPRO-sim - аппроксимация исторической доходности для 3х фондов TMF и UPRO, данные отсюда.

Читать далее...Collapse )

Попалось мне несколько интересных ссылок на статьи, их основная тема - использование "плечевых" фондов в долгосрочном инвестиционном портфеле. Оставлю их у себя, потом, если потребуется, легче будет найти.

Первая ссылка попалась мне на сайте bogleheads.org, вот она HEDGEFUNDIE's excellent adventure [risk parity strategy using 3x leveraged ETFs]. В ней рассказывается о том, как инвестор с ником HEDGEFUNDIE использует в своем реальном портфеле 3х фонды акций UPRO(ProShares UltraPro S&P500) и облигаций TMF(Direxion Daily 20+ Year Treasury Bull 3X Shares). Доли фондов в его портфеле: UPRO - 40%, TMF - 60%. Он размещает сейчас в таком портфеле 15% своего общего капитала. Так как история данных фондов насчитывает всего лишь 10 лет, то HEDGEFUNDIE сделал симуляцию доходности фондов, а потом сравнил доходность своего портфеля 40/60(ребалансировка-ежеквартально) с доходностью индекса S&P500. Начиная с 1987/1982 года, всё выглядит очень неплохо. А вот здесь уже симуляция доходности портфеля, начиная с 1955 года. На интервале 1955-1981 - всё становится значительно хуже, основные причины ужасной доходности:

Для желающих всё это самостоятельно протестировать в Portfolio Visualizer(PV), вот здесь есть исходные данные симуляции исторической доходности фондов UPRO и TMF, их можно загрузить в программу(надо предварительно зарегистрироваться). Я же пока стараюсь прочитать всю ветку форума до конца... :-)

Еще три ссылки на статьи из блога компании Newfound Research: Levered ETFs for the Long Run?, Three ETF-Based Ways to Leverage Your 60/40 Without Margin, Harvesting the Bond Risk Premium. Основная тема - Levered ETF, использование их в долгосрочном портфеле, как подобные фонды помогают "захватить" дополнительную премию(например, по облигациям), не снижая долю других классов активов в портфеле.

Всё написанное выше - требует дальнейшего осмысления. Безусловно, данные фонды несут в себе много дополнительных рисков, но есть и ряд неплохих бонусов, даже для долгосрочного инвестиционного портфеля.

Интересный пост для расчетов и размышлений появился в ЖЖ у Сергея Спирина aka fintraining. Правда, я решил сделать немного другие вычисления и посмотреть картинку чуть шире - насколько будет критична для накоплений на условную "пенсию" потеря доходности в виде 1% процента годовых, или даже больше, из-за разного рода посредников ;-). Прежде чем начать что-то вычислять, напишу несколько "вводных слов".

Первое, из мира номинальной доходности инструментов я перейду в условный мир реальной(выше инфляции) доходности. Как известно, даже самые устойчивые валюты со временем "портятся", т.е. теряют свою покупательную способность, так что общая сумма накоплений(и затрат), без учета этой "порчи" валюты - вещь сама по себе малоинтересная. Для оценки этой реальной(выше инфляции) доходности, я возьму парочку типовых портфелей из акций/облигаций США с распределением 60/40 и 90/10. Последний портфель обычно называют портфелем Баффета, он рекомендует его своим потомкам. Вот график среднегодовой скользящей(окно для вычисления - 40 лет) доходности этих портфелей, они построенных на основе различных исторических данных/индексов(см. легенду к графику):

Portfolios Real CAGR

Если масштаб графика на экране мелковат, то можно открыть его в полном разрешении, вот по этой ссылке, все подробности построения портфелей можно найти здесь, это мой старенький пост о сравнении доходности этих 2-х портфелей.

Читать далее...Collapse )
Интересное интервью, про эффективность рынка, индексирование, инвестиционные факторы и многое другое: https://elmfunds.com/aswath-damodaran-interview/

Переводить мне лениво, но ссылку у себя в ЖЖ я оставлю...

Начало тут.

7. Стоимость привлечения заемного капитала или Cost of Debt.

До сего момента речь шла только о влиянии долговых инструментов на к-т бета(Levered beta) и уровень риска/доходности компании. Теперь поговорим о стоимости привлечения данного вида капитала. Иными словами, по каким ставкам компания может размещать(а инвесторы - покупать) долговые инструменты, с учетом всех рисков. Для оценки этого значения(мы будем называть его Cost of Debt или стоимостью привлечения заемного капитала), Дамодаран суммирует три числа:

  1. Значение безрисковой ставки, т.е. ставки по 10-летним казначейским облигациям США, сейчас 2.68%
  2. Риск долговых инвестиций для конкретной страны, это может быть значение CDS-спреда между долгосрочными государственными облигациями страны и казначейскими облигациями США или то же самое, но уже на основе рейтинга страны и усреднения CDS по рейтингу, я про это писал в пункте 5. Данные можно найти в табличке выше, название колонок: "Sovereign CDS, net of US" или "Rating-based Default Spread". Для России на конец февраля 2019 года эти значения будут 1.45% и 2.48%, соответственно.
  3. Риск долговых инвестиций для конкретной компании, его можно определить вот по этой табличке Дамодарана, исходя из рейтинга облигаций компании. Здесь можно скачать эти же данные в виде файла. Для компании с рейтингом облигаций Baa2/BBB, сейчас значение слагаемого составляет 2.0%.

Просуммируем эти 3 числа, для двух вариантов расчета премии за риск для российских государственных облигаций: 2.68%+1.45%+2.0% = 6.13% и 2.68%+2.48%+2.0% = 7.16%. Как я написал выше, полученная величина будет называться стоимостью привлечения заемного капитала(Cost of Debt). Примерно оценить - насколько это соответствует действительности, можно из отчета Russian Eurobond statistics от PWC за 2016-2017 год. Ниже - картинка с размещениями облигаций нашими корпоративными заемщиками, нарисована доходность в зависимости от срока до погашения:

Если оценить распределение доходностей, то для 10-летних облигаций доходность оказалась бы в районе 5-6%. Так получилось, что методика Дамодарана с суммированием 3-х доходностей дала несколько завышенную стоимость привлечения заемного капитала.

Но это еще не всё, для большинства стран мира платежи по долговым инструментам вычитаются из полученной доналоговой прибыли. Поэтому, фактическая стоимость привлечения заемного капитала становится ниже, т.к. всё равно эти деньги компании заплатили бы государству в виде налогов на прибыль, подробнее можно почитать здесь. В результате, фактическая стоимость привлечения заемного капитала становится следующей: After-Tax Cost of Debt = Pre-Tax Cost of Debt * (1 - Tax Rate) или Ставка по долговым инструментам после налогов = Ставка по долговым инструментам до налогов * (1 - Ставка налога). Например, если ставка по корпоративным облигациям составляет 6%, а ставка налога на прибыль - 20%, то фактическая стоимость заимствования для компании будет уже: 6*(1-0.2) = 4.8%. В большинстве случаев под стоимостью обслуживания долга(или Cost of Debt), я буду иметь в виду именно After-Tax Cost of Debt.

Читать далее...Collapse )

Как широко известно, фундаментальный анализ компаний - занятие крайне бесперспективное, так как ведет только к потерям времени и капитала. Тем не менее, рискуя быть недостаточно мудрым, безоговорочно поверив в непреложные истины, я всё-таки попробую немного написать на данную тему. Побудило меня к этому, вероятно, бесполезному графоманству следующее:

  • Даже пассивному инвестору, формирующему портфель на основе "широких" индексных фондов акций, может быть полезно опуститься на уровень чуть ниже, понять базовые принципы работы компаний и методы оценки их работы. Используя аналогию с водителем и автомобилем, по большому счету простому автолюбителю не обязательно знать, что там у него под капотом и как это всё хозяйство в целом устроено. Достаточно просто выяснить - в какую горловину, и какую жидкость надо заливать. :-) Тем не менее, я нахожу весьма полезным ознакомиться с общими принципами функционирования автомобиля, работы двигателя и т.д. Тогда самые простые вещи по его обслуживанию можно будет делать самостоятельно или, по крайней мере, не попасть на "развод" при обслуживании машины в автосервисе.
  • В русскоязычной части интернета я не так много встречал интересных фундаментальных вещей, даже на уровне оценок и текстов, подготовленных инвестиционными компаниями. Я, конечно, поиском такого рода материалов специально не занимался, но тем не менее... Попадается всё больше оценок примерно на уровне: у этой компании низкое значение P/E или P/B, поэтому мы её включаем в инвестиционный портфель. Всё-таки с момента написания "Разумного инвестора" прошло уже много времени, и руководствоваться исключительно его принципами, по-моему, сейчас недостаточно.
  • Как я сам уже не раз убеждался, сам процесс написания текстов очень хорошо способствует усвоению прочитанного материала и замечательно структурирует все новые знания в голове. Так что, можно сказать, я пишу это всё для себя самого. :-) Опять же, потом будет легко найти необходимые вещи, если вдруг они понадобятся... :-)

С обоснованием целей написания, пожалуй, можно закончить, поэтому, приступим непосредственно к самому процессу. Всё далее изложенное будет базироваться на основе прочитанных мною книг и постов из блога известного специалиста по инвестиционной оценке всего на свете :-) Асвата Дамодарана. Также у него на сайте есть отличная подборка необходимых данных, вот она.

Читать далее...Collapse )

Так начинается название статьи авторов из Research Affiliates(RA), вот полное название и ссылка на статью: Alice’s Adventures in Factorland: Three Blunders That Plague Factor Investing. Статья слишком большая для перевода, так что напишу сюда самые интересные вещи, с краткими пояснениями.

Во-первых, интересно влияние инвестиционных исследований на последующую доходность факторов. В статье есть любопытный график, про который я напишу небольшое пояснение. На графике - общая статистика, как работают факторные портфели до и после публикации научных статей, в которых эти факторы описывается. Т.е. до и после того, как инвестиционное сообщество узнает об их существовании. Ниже приведен усредненный результат вложения $1 в портфели на базе 46 известных науке факторов, за 10 лет до(по оси Х - диапазон от -10 до 0) и 10 лет после(по оси Х - диапазон от 0 до 10) публикации статьи. Соответственно, точка 0 - точка публикации статьи. Для того, чтобы рыночный доход не оказывал влияние, сначала из доходности портфеля исключается рыночная составляющая(на основе регрессии CAPM), т.е. рассчитывается остаточный доход(за вычетом рынка) для каждого из факторов. На основе этого остаточного дохода и показан общий прирост инвестированного $1.

Читать далее...Collapse )

Несколько интересных картинок, как обычно сохраню у себя в ЖЖ для дальнейшего удобства поиска. Ну, может кому-то еще тоже будет интересно. :-)

Первая пара картинок - структура рынка акций США с разбивкой по секторам, данные представлены аж с 1800 года. Нашел здесь.

и отдельно временные срезы на 1900 и 2018 годы, наглядно показаны изменения за 100+ лет:

Вторая пара - кто владеет американскими акциями и публичными долговыми бумагами(государственными, муниципальными, корпоративными). Данные отсюда.

Как сильно многое поменялось даже за несколько последних десятилетий, не говоря уже про столетия... :-)

Хочу еще разок вернуться к посту профессора Дамодарана с его оценкой рынка акций США, про неё я писал у себя в ЖЖ в самом начале года(здесь). Для наглядности, продублирую картинку оттуда еще разок:

Буквально пара слов о смысле этих расчетов. С точки зрения теории(и практики :-) ) DCF(Discounted Сash Flow) aka Дисконтирование Денежных Потоков, текущая стоимость акции должна быть равна сумме всех денежных платежей, генерируемых этой акцией, начиная с текущего момента и заканчивая бесконечно-удаленным будущим. Всё было бы хорошо, вот только с точки зрения житейской и экономической логики, деньги, которые получены сегодня, более ценны для нас чем те, которые мы получим завтра. Оно и понятно, текущий кэш можно весело и с пользой потратить уже сейчас, а вот "завтрашние" деньги можно потратить только завтра(ну или послезавтра, для особо терпеливых :-)). Поэтому, все будущие денежные потоки мы будем суммировать не по своему номиналу, а с некоторой уценкой или дисконтом. Чем более отдаленным будет это условное будущее, тем больше будет дисконт. Такое вот суммирование денежных потоков можно записать формулой:

где CFt - денежный поток в момент времени t; r - ставка дисконтирования(уценки) для денежного потока.

Формула эта очень простая, однако, есть один важный практический нюанс для её использования: суммировать потоки до бесконечности - крайне утомительно :-). Поэтому, мы разобьем формулу на 2 части:

В первой части мы в явном виде просуммируем потоки до некого момента времени N, а начиная с момента N вычислим некое терминальное значение(Terminal Value), дисконтируем его по ставке (1+r)^N и добавим к предыдущей сумме уже дисконтированных денежных потоков. Для вычисления этого Terminal Value используется модель Гордона, про которую я раньше писал у себя в ЖЖ. Исходя из неё, Terminal Value = CFN+1 / (r - g), где CFN+1 - денежный поток в момент времени N+1; r - ставка дисконтирования; g - темп прироста денежного потока, он будет постоянным.

Читать далееCollapse )

Традиционно, обновил данные по семейным расходам и, соответственно, посчитал заново "семейную инфляцию" по итогам 2018 года. Вот здесь можно посмотреть - с чего всё начиналось. Ниже, обновленный график семейных ИПЦ(CPI), а также ИПЦ(CPI) Росстата на конец 2018 года:

ИПЦ(личный и росстатовский)

Буквально несколько слов о самом графике и методике его построения. Как видно, учет семейных расходов мы ведем с 2008 года. За это время крупных покупок у нас не было, так что расходы в первом приближении можно назвать однородными. Дополнительно, как и в прошлый раз, я выкинул из рассмотрения траты на турпоездки, из-за общих непостоянных расходов, связанных с ними. Кроме того, чтобы сгладить волатильные ежемесячные расходы и учесть некоторую их сезонность, я буду рассчитывать простую скользящую среднюю(SMA) расходов за 12 месяцев. Ну и, наконец, чтобы сравнить семейные расходы с ИПЦ Росстата(так сказать, привести их к одному знаменателю), такую же 12-ти месячную скользящую среднюю я буду рассчитывать и там. За точку отсчета по оси Х взят июль 2009 - первый месяц, когда можно посчитать все SMA. Соответственно, по оси Y это будет 100. Все скользящие средние будут идти из этой точки, на графике они показаны толстыми линиями. Тонкими линиями обозначены сами ежемесячные расходы, визуально можно оценить их волатильность. :-) Отдельно выделена категория "Продукты, Хозтовары", как вероятно, самая значимая из всех. Общие расходы(т.е. "ВСЁ без ТурПутевок") включает в себя и расходы на "Продукты, Хозтовары", но не включает расходы на турпоездки. С описанием, пожалуй, и всё.

Теперь про сами данные. Среднегодовые темпы роста усредненных 12-ти месячных семейных расходов с июля 2009 по декабрь 2018 в категории "ВСЁ без ТурПутевок" составили 7.3%, отдельно в категории "Продукты, Хозтовары" - 8.9% в год. За это время такой же ИПЦ Росстата с усреднением за 12 месяцев рос в среднем на 7.2% в год. Как видно из графика и расчетов, семейные расходы растут примерно так же, как официальный ИПЦ(даже временами от него немного отстают, а потом нагоняют отставание). А вот расходы на "Продукты, Хозтовары" растут быстрее официальной инфляции.

Latest Month

August 2019
S M T W T F S
    123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031

Syndicate

RSS Atom
Powered by LiveJournal.com
Designed by yoksel