Выбор редакции
Выбор редакции
Выбор редакции
Выбор редакции
19 ноября, 16:55

CoCo Issuance and Bank Fragility -- by Stefan Avdjiev, Bilyana Bogdanova, Patrick Bolton, Wei Jiang, Anastasia Kartasheva

The promise of contingent convertible capital securities (CoCos) as a "bail-in" solution has been the subject of considerable theoretical analysis and debate, but little is known about their effects in practice. In this paper, we undertake the first comprehensive empirical analysis of bank CoCo issues, a market segment that comprises over 730 instruments totaling $521 billion. Four main findings emerge: 1) The propensity to issue a CoCo is higher for larger and better-capitalized banks; 2) CoCo issues result in statistically significant declines in issuers' CDS spreads, indicating that they generate risk-reduction benefits and lower costs of debt. This is especially true for CoCos that: i) convert into equity, ii) have mechanical triggers, iii) are classified as Additional Tier 1 instruments; 3) CoCos with only discretionary triggers do not have a significant impact on CDS spreads; 4) CoCo issues have no statistically significant impact on stock prices, except for principal write-down CoCos with a high trigger level, which have a positive effect.

Выбор редакции
19 ноября, 16:55

Nowcasting the Local Economy: Using Yelp Data to Measure Economic Activity -- by Edward L. Glaeser, Hyunjin Kim, Michael Luca

Can new data sources from online platforms help to measure local economic activity? Government datasets from agencies such as the U.S. Census Bureau provide the standard measures of local economic activity at the local level. However, these statistics typically appear only after multi-year lags, and the public-facing versions are aggregated to the county or ZIP code level. In contrast, crowdsourced data from online platforms such as Yelp are often contemporaneous and geographically finer than official government statistics. In this paper, we present evidence that Yelp data can complement government surveys by measuring economic activity in close to real time, at a granular level, and at almost any geographic scale. Changes in the number of businesses and restaurants reviewed on Yelp can predict changes in the number of overall establishments and restaurants in County Business Patterns. An algorithm using contemporaneous and lagged Yelp data can explain 29.2 percent of the residual variance after accounting for lagged CBP data, in a testing sample not used to generate the algorithm. The algorithm is more accurate for denser, wealthier, and more educated ZIP codes.

19 ноября, 16:55

A Comparison between the College Scorecard and Mobility Report Cards

​ Introduction   In 2015, the Department of Education launched the College Scorecard, a vast database of student outcomes at specific colleges and universities developed from a variety of administrative data sources. The Scorecard provides the most comprehensive and accurate information available on the post-enrollment outcomes of students, like whether they get a job, the rate at which they repay their loans, and how much they earn.   While labor-market success is certainly not the end-all-be-all of higher education, the notion that a college education is a ticket to a good job and a pathway to economic opportunity is intrinsic to the tax benefits and financial support provided by federal and state governments, to the willingness of parents and families to shoulder the burden of college’s high costs, and to the dreams of millions of students. More than 86% percent of freshmen say that “to be able to get a better job” is a “very important” reason for going to college.[1]   That is why the College Scorecard is a breakthrough—for the first time, students have access to detailed and reliable information on the economic outcomes of students after leaving college, including the vast majority of colleges that are non-selective or otherwise fall between the cracks of other information providers.   The data show that at every type of post-secondary institution, the differences in post-college earnings across institutions are profound. Some students attend institutions where many students don’t finish, or that don’t lead to good jobs.      Moreover, the analysis behind the Scorecard suggested not only that there are large differences across institutions in their economic outcomes, but that these differences are relevant to would-be students. For instance, the evidence in the Scorecard showed that when a low-income student goes to a school with a high completion rates and good post-college earnings, she is likely to do as well as anyone else there. While there are large differences between where rich and poor kids are likely to apply and attend, there is little difference in their outcomes after leaving school: the poorest aid recipients earn almost as much as the richest borrowers. This pattern suggests, at least, that low-income students are not mismatched or underqualified for the schools they currently attend. But it is also consistent with powerful evidence from academic studies that show that when marginal students get a shot at a higher-quality institution their graduation rates and post-college earnings converge toward those of their new peers (Zimmerman 2014, Goodman et al. 2015).   Hence, the Scorecard is likely to provide useful information for students, policymakers, and administrators on important measures of post-college success, access to college by disadvantaged students, and economic mobility.  Indeed, the College Scorecard shows that great economic outcomes are not exclusive to Ivy-League students. Many institutions have both good outcomes and diverse origins—institutions whose admissions policies, or lack thereof, take in disproportionate shares of poor kids and lift them up the economic ladder.   Nevertheless, the design of the Scorecard required making methodological choices to produce the data on a regular basis, and making it simple and accessible required choosing among specific measures intended to be representative. Some of these choices were determined by data availability or other considerations.  Some choices have been criticized (e.g. Whitehurst and Chingos 2015). Other valuable indicators could not be reliably produced on a regular basis or in a way that evolved over time as college or student outcomes changed.   In part to address these issues, we supported the research that lead to the creation of Mobility Report Cards, which provide a test of the validity and robustness of the College Scorecard and an expansion of its scope.   Mobility Report Cards (MRCs) attempt to answer the question “which colleges in America contribute the most to helping children climb the income ladder?” and characterize rates of intergeneration income mobility at each college in the United States. The project draws on de-identified administrative data covering over 30 million college students from 1999 to 2013, and focuses on students enrolled between the ages of 18 and 22, for whom both their parents’ income information and their own subsequent labor-market outcomes can be observed.  MRCs provide new information on access to colleges of children from different family backgrounds, the likelihood that low-income students at different colleges move up in the income distribution, and trends in access over time.   Background on College Scorecard   The College Scorecard provides detailed information on the labor-market outcomes of financial-aid recipients post enrollment, including average employment status and measures of earnings for employed graduates; outcomes for specific groups of students, like students from lower-income families, dependent students, and for women and men; and measures of those outcomes early and later in their post-college careers. These outcome measures are specific to the students receiving federal aid, and to the institutions those students attend. And the outcome measures are constructed using technical specifications similar to those used to measure other student outcomes, like the student loan Cohort Default Rate, which allows for a consistent framework for measurement while allowing institution outcomes to evolve from cohort to cohort.   The technical paper accompanying the College Scorecard spelled out the important properties and limitations of the federal data used in the Scorecard, regarding the share of students covered, the institutions covered, the construction of cohorts, the level of aggregation of statistics, and how the earnings measures were used.   These choices were made subject to certain constraints on disclosure, statistical reliability, reproducibility, and operational capacity, and with specific goals of making the data regularly available (updating it on an annual basis), using measurement concepts similar to those used in other education-related areas (like student loan outcomes), and providing measures that could evolve over time as characteristics of schools and student outcomes changed. These constraints imposed tradeoffs and required choices. Moreover, the research team producing the MRCs was not bound by certain of these methodological requirements or design goals, and thus could make alternative choices. Despite making different choices, however, the analysis below shows that on balance the outcome measures common to both projects are extremely similar.   In brief, the Scorecard estimates are based on data from the National Student Loan Data System (NSLDS) covering undergraduate students receiving federal aid.  NSLDS data provides information on certain characteristics of students, the calendar time and student’s reported grade level when they first received aid, and detailed information on the institution they attended (such as the 6- and 8-digit Office of Postsecondary Education Identification number OPEID). These data and identifiers are regularly used as the basis for reporting institution-specific student outcomes, like the Cohort Default Rate or disbursements of federal aid.  For purposes of constructing economic outcomes using these data, all undergraduate aid recipients were assigned an entry cohort—either the year they first received aid if a first-year college student, or an imputation for their entry year based on the year they were first aided and their academic level. (For instance, if a student self-reported entering their second undergraduate year in the first year they received aid, they would be assigned a cohort year for the previous year.[2]) If a student attended more than one institution as an undergraduate, that student was included in the cohorts of each institution (i.e. their outcomes were included in the average outcomes of each institution—just as is done with the Cohort Default Rate). These data were linked to information from administrative tax and education data at specific intervals post-entry (e.g. 6, 8, and 10 years after the cohort entry year). Adjacent cohorts were combined (e.g. entry cohorts in 2000 and 2001 were linked to outcomes in 2010 and 2011, respectively).  Individuals who are not currently in the labor market (defined as having zero earnings) are excluded. And institution-by-cohort specific measures like mean or median earnings and the fraction of students that earn more than $25,000 (among those working), were constructed for the cohorts (e.g. mean earnings for non-enrolled, employed aid recipients ten years after entry for the combined 2000 and 2001 cohorts). Each year, the sample was rolled forward one year, with the earlier cohort being dropped and a new cohort being added, allowing the sample to evolve over time.   This focus on aid recipients is natural for producing estimates related to aid outcomes, like student debt levels or the ratio of debt to earnings. Moreover, these data are regularly used to produce institution-specific accountability measures, like the Cohort Default Rate, which are familiar to stakeholders and authorized and regularly used to report institution-specific outcomes. Constructing the sample based on entry year and rolling forward one year allowed for comparisons within schools over time, to assess improvement or the effects of other changes on student outcomes.   The focus of and choices underlying the Scorecard also had several potential disadvantages, which were noted in the technical paper or by reviewers offering constructive criticism (e.g. Whitehurst and Chingos 2015).  These limitations, criticisms, and omissions of the Scorecard include the following specific to the methodology and data limitations.    First, the Scorecard’s sample of students includes only federal student aid recipients. While these students are an obvious focus of aid policies, and comprise a majority of students at many institutions, high-income students whose families cover full tuition are excluded from the analysis. Moreover, schools with more generous financial aid often have a smaller share of students on federal financial aid, implying that the share and type of students included in the Scorecard vary across colleges.   Unfortunately, the information needed to assign students to a specific entry cohort at a specific educational institution and to report institution-specific data is not available at the same degree of reliability and uniformity for non-federal-aid recipients.  For instance, Form 1098-T (used to administer tax credits for tuition paid) may not identify specific institutions or campuses (e.g. within a state university system) and does not report information on the academic level or entry year of the student. In addition, certain disclosure standards prevented the publication of institution-specific data. Estimates based on aggregated statistics (as are used in the Mobility Report Cards) include an element of (deliberate) uncertainty in the outcomes, and subjectivity in terms estimation methodology.   Second, FAFSA family income may not be a reliable indicator of access or opportunity. FAFSA family income is measured differently depending on whether students are dependent or independent; it is missing for many that do not receive aid; and it can be misleading for those who are independent borrowers. Unfortunately, information on family background is generally only available for FAFSA applicants (aid recipients) who are dependents at the time of application. Mobility Report Cards provide a more comprehensive and uniform measure of family income, but only for the cohorts of students they are able to link back to their parents (e.g. those born after 1979.)   Mobility Report Cards   The above factors raised concerns about the Scorecard’s reliability and usefulness to stakeholders. In an effort to assess the validity and robustness of Scorecard measures using an alternative sample and with more consistent definitions of family income and more outcomes, we supported the analysis behind the study “Mobility Report Cards: The Role of Colleges in Intergenerational Mobility in the U.S.” (Chetty, Friedman, Saez, Turner, and Yagan 2017).   Perhaps most importantly, the Mobility Report Card (MRC) uses records from the Treasury Department on tuition-paying students in conjunction with Pell-grant records from the Department of Education in order to construct nearly universal attendance measures at all U.S. colleges between the ages of 18 and 22. Thus the MRC sample of students is more  comprehensive of this population relative to the Scorecard. However, older students are generally not included in the MRC sample and certain institutions cannot be separately identified in the MRC sample. Furthermore, the MRC methodology relies on producing estimates of institutional outcomes rather than producing actual data on institution outcomes. At certain institutions, particularly those that enroll a disproportionate share of older students (such as for-profit and community colleges) and where a large share students receive Title IV aid, the Scorecard provides a more comprehensive sample of student outcomes.[3]   Another area of difference is that the MRC organizes its analysis around entire birth cohorts who can be linked to parents in their adolescence. It then measures whether and where each member of the birth cohort attends college. By following full birth cohorts, cross-college comparisons of adult earnings in the MRC measure earnings at the same age (32-34), unlike the Scorecard which measures adult earnings across colleges at different points in the lifecycle, depending on when the students attended the college.  The advantage of the MRC approach is that it allows a comprehensive analysis of the outcomes of the entire birth cohort at regular intervals.  However, the disadvantage mentioned above is that there is no information on older cohorts born prior to 1980.   In addition, the MRC includes zero-earners in its earnings measures, whereas the Scorecard excludes them from their measures of earnings outcomes.[4] Because it is not possible to differentiate individuals who are involuntarily unemployed (e.g. who were laid off from a job) from those who are out of the labor force by choice (in school, raising children, or retired), the Scorecard focused on measuring earnings specifically for those who clearly were participating in the labor market.   Finally, family income in the MRC is measured consistently across cohorts using a detailed and relatively comprehensive measure of household income: total pre-tax income at the household level averaged between the kid ages of 15 and 19, as reflected on the parents’ tax forms.   The design choices made in developing the MRC come at the cost of published statistics not being exact and instead being granular estimates (see Chetty Friedman Saez Turner Yagan 2016) and of not being as easily replicable over time. However, the MRC’s design addresses many of the critiques made of the Scorecard. If the critiques of the Scorecard are quantitatively important, one should find that the MRC and Scorecard values differ substantially. In other words, the MRC data provide an estimate of how much the data constraints and methodological choices affect the data quality.   Comparison of the College Scorecard and Mobility Report Cards   The most basic test of the robustness of the Scorecard to the variations embodied in the MRC is to compare the main Scorecard adult earnings measure—median earnings of students ten years after they attend a college—with the analogous measure from the MRC: median earnings in 2014 (age 32-34) of the 1980-1982 birth cohort by college. For shorthand, we refer to these measures as Scorecard median earnings and MRC median earnings, respectively.   Figure 1 plots MRC median earnings versus Scorecard median earnings.[5] Both median earnings measures are plotted in thousands of 2015 dollars. Overlaid on the dots is the regression line on the underlying college-level data.     Figure 1   The graph shows an extremely tight, nearly-one-for-one relationship: a slope of 1.12 with an R2 of 0.92. Visually one can see that not only does each extra thousand dollars of Scorecard median earnings typically translate into an extra thousand dollars of MRC median earnings, but the levels line up very closely as well. Hence across the vast majority of colleges, Scorecard median earnings are very close to MRC median earnings.   The close correspondence between MRC median earnings and Scorecard median earnings can also be seen when examining college-level comparison lists. For example, among colleges with at least 500 students, almost exactly the same colleges appear in the top rankings using either measure.  (This is natural given the very high R2 reported in Figure 1.) Hence, the Scorecard and MRC share a very tight relationship. In unreported analysis, we find that two offsetting effects tend to explain this very tight relationship between Scorecard median earnings and MRC median earnings. On the one hand, the MRC’s inclusion of students who earn nothing as adults somewhat reduces each college’s median adult earnings. On the other hand, the MRC’s inclusion of students from high-income families somewhat increases each college’s median adult earnings, as students from high-income families are somewhat more likely to earn high incomes as adults. The two competing effects tend to offset each other in practice, yielding MRC median earnings that are quite close to Scorecard median earnings.   While some schools are outliers, in the sense that the measures differ, those examples are often readily explained by differences in methodological choices. For instances, because the Scorecard conditions on having positive earnings, schools where an unusually high share of students voluntarily leave the labor force have different outcomes in the MRC than the Scorecard. The other important contributor to outliers is the MRC’s restriction to students enrolled between ages 18 and 22, which tends to exclude many older, mid-career workers. These individuals tend both to be employed, often have relatively high earnings, and tend to enroll at for-profit schools (or other schools aimed at providing mid-career credentials). The Scorecard includes these students, whereas the MRC tends to exclude them.   Conclusion   The College Scorecard was created to provide students, families, educators, and policymakers with new information on the outcomes of students attending each college in the United States, and improving the return on federal tax and expenditure programs. Mobility Report Cards expand the scope of the information on the outcomes and the characteristics of students attending American colleges. Our analysis finds a very high degree of agreement at the college level between Scorecard median adult earnings and Mobility Report Card median adult earnings, suggesting that the Scorecard is a reliable tool measuring the outcomes of students and institutions that benefit from federal student aid and tax expenditures. References   Chetty, Raj, John N. Friedman, Emmanuel Saez, Nicholas Turner, and Danny Yagan. “Mobility Report Cards: The Role of Colleges in Intergenerational Mobility in the U.S.”. (2016).   Goodman, Joshua, Michael Hurwitz, and Jonathan Smith. “Access to Four-Year Public Colleges and Degree Completion.” Journal of Labor Economics (2017).   Whitehurst, Grover J. and Matthew M. Chingos. “Deconstructing and Reconstructing the College Scorecard.” Brookings Working Paper (2015).   Zimmerman, Seth D. "The returns to college admission for academically marginal students." Journal of Labor Economics 32.4 (2014): 711-754.   Adam Looney, Deputy Assistant Secretary for Tax Analysis at the US Department of Treasury. [1] https://www.washingtonpost.com/news/rampage/wp/2015/02/17/why-do-americans-go-to-college-first-and-foremost-they-want-better-jobs [2] This assignment was capped at two years, so that students reported entering their third, fourth, or fifth year were assigned a cohort two years prior. [3] For instance, in the 2002 Scorecard entry cohort, 42 percent of students were over age 22 when they first received aid.     [4] The Scorecard data base does include the fraction of borrowers without earnings, which allows for the computation of unconditional mean earnings. [5] We also restrict to colleges with at least 100 MRC students on average across the 1980-1982 birth cohorts and to colleges that have observations in both the Scorecard and the MRC. For MRC colleges that are groups of Scorecard colleges, we use the count-weighted mean of Scorecard mean earnings across colleges within a group. See Chetty Friedman Saez Turner Yagan (2016) for grouping details.

19 ноября, 16:54

СОБЫТИЯ НЕДЕЛИ: От Росстата через `минутки' ФРС к черной пятнице

(Bloomberg) -- Предстоящая неделя откроется в России выходом октябрьской статистики по безработице, зарплатам и розничным продажам, а в США она будет укороченной в связи с празднованием Дня благодарения. Рынки смогут узнать о намерениях ФРС по ставкам из "минуток" регулятора. Черная пятница откроет рождественский сезон распродаж.Читаем...

19 ноября, 16:48

Статистика. Что сегодня ожидать?

В понедельник, 20 ноября, ожидается выход нескольких важных макроэкономических показателей. В 02:50 МСК лента статистики откроется публикацией данных по торговому балансу Японии. Ожидается, что сальдо торгового баланса снизилось с пересмотренного значения сентября в 667,7 млрд юаней до 330,0 млрд юаней. Далее в 10:00 МСК мы узнаем об октябрьской динамике индекса цен производителей. Согласно нашей оценке, темпы роста показателя замедлились по сравнению с предыдущим месяцем до 0,2% м/м и 2,7% г/г соответственно. И, наконец, в 18:00 МСК в США появится информация по динамике индекса опережающих индикаторов за октябрь. Мы ожидаем, что показатель увеличился на 0,3% после сокращения на 0,2% в сентябре.

Выбор редакции
19 ноября, 16:15

Sacramento Housing in October: Sales down 5% YoY, Active Inventory up 2% YoY

During the recession, I started following the Sacramento market to look for changes in the mix of houses sold (equity, REOs, and short sales). For several years, not much changed. But in 2012 and 2013, we saw some significant changes with a dramatic shift from distressed sales to more normal equity sales.Note: The Sacramento Association of REALTORS® started breaking out REOs in May 2008, and short sales in June 2009.In October, total sales were down 4.7% from October 2016, and conventional equity sales were up 0.9% compared to the same month last year. In October, 1.4% of all resales were distressed sales. This was down from 2.2% last month, and down from 4.4% in October 2016.The percentage of REOs was at 0.7%, and the percentage of short sales was 0.7%.Sacramento Realtor Press Release: October marks highest median sales price in 10.5 yearsOctober ended with a 3.2% decrease in sales, down from 1,560inSeptemberto 1,510. Compared with the 1,584 sales of October 2016, the current number is a 4.7% decrease. Equity sales for the month continued to grow, accounting for 98.5% (1,510) of the sales this month. REO/bank-owned and Short Sales made up the difference with 11 sales (.7%) and 11 sales (.7%) for the month, respectively. ...Active Listing Inventory decreased slightly, decreasing 3.4% from 2,625 to 2,536.The Months of Inventory remained at 1.7 Months. A year ago the Months of inventory was 1.6 and Active Listing Inventory stood at 2,492 listings(-1.8% from current figure). emphasis added Here are the statistics. Click on graph for larger image. This graph shows the percent of REO sales, short sales and conventional sales.There has been a sharp increase in conventional (equity) sales that started in 2012 (blue) as the percentage of distressed sales declined sharply.Active Listing Inventory for single family homes increased 1.8% year-over-year (YoY) in October.  This YoY inventory increase followed 29 consecutive months with a YoY decrease in inventory in Sacramento.Cash buyers accounted for 13.6% of all sales - this has been generally declining (frequently investors). Summary: This data suggests a normal market with few distressed sales, and less investor buying - but with limited inventory.  Keep an eye on inventory - this might be a change in trend.

Выбор редакции
19 ноября, 15:37

Один к трём?!

В продолжение прошлой статьи про стоп-лосс. Кто не читал первую часть, может с ней ознакомиться по ссылке. Итак, почему меня не очень заботит, что мой стоп-лосс может быть достаточно далеко расположен от текущей цены. Когда я был еще совсем «зеленым» в трейдинге, то часто слышал от разных, как мне тогда казалось, очень опытных людей, одну и ту же мысль. Правильная сделка должна давать соотношение риска к прибыли не менее, чем 1 к 3. Другими словами, если ваша возможная прибыль больше в три и более раза вашего возможного убытка, то в такую сделку можно заходить.  Но чем опасно искать сделки с соотношением риска к прибыли не менее 1 к 3? А тем, что неосознанно начинаешь уменьшать свой стоп-лосс, что бы вписаться в кем-то придуманные рамки — 1 к 3. «Так в чем проблема?» — скажете вы, «Ставишь большой стоп-лосс, а потом откладываешь три его расстояния и устанавливаешь тейк-профит». Но проблема вся в том, что в начале у большинства сделок запас хода до сопротивления невелик, и соблюсти «правило» минимум 1 к 3 и при этом ставить стоп обоснованно — не получается. Ведь заранее знать, что сопротивление будет пробито, мы не можем. Вот и приходится уменьшать размер стопа. Долго терзал меня этот вопрос. Частые выносы моих стопов выводили из равновесия, что негативно сказывалось на торговле. Пока я не понял простую вещь. Не важно, какое у тебя соотношение риска к прибыли. Важно количество положительных и отрицательных сделок, причем, в конкретных обстоятельствах. Объясню. Идет восходящий тренд. Признаков крупных продаж еще не было. Волатильность небольшая. Объемы торгов стандартные. Я смотрю свою статистику и вижу, что при таких условиях процент моих положительных сделок по тренду равен, скажем, 70. Значит я могу заходить в сделку, даже если соотношение риска к прибыли 1 к 0,5. Почему? В 70 сделках зарабатываю: 70 х 0,5руб. = 35 руб.В 30 сделках теряю: 30 х 1руб. = 30 руб.Итог: +5 рублей. Я всегда работаю более осторожно. Если мои расчеты позволяют войти в сделку с соотношением риска к прибыли, например, 1 к 0,5. То я ищу момент, чтобы зайти с немного лучшим соотношением, к примеру — 1 к 1.   При таком подходе есть возможность ставить не большой, не маленький, а обоснованный стоп. Найти сделки, где потенциальный ход равен одному или даже половине размера стопа, легче, чем те, где ход цены должен быть равен трем и более размерам стоп-лосса. А если сделка пошла в мою сторону, цена пробила сопротивление, я начинаю потихоньку передвигать стоп-лосс, тоже обязательно обоснованно, в безубыток, и держать сделку до  признаков слабости тренда. Таким образом, часто удается взять сделки с соотношением риска к прибыли и 1 к 3, и 1 к 4, и даже 1 к 7, хотя по началу соотношение было всего 1 к 1. Стопы выбивает значительно реже, что положительно сказывается на вашем эмоциональном состоянии. Пробуйте, экспериментируйте, на рынке нет единственного правильного решения. Есть только то, что подходит лично вам.  Еще раз заострю внимание на важном моменте. Статистика положительных и отрицательных сделок обязательно составляется отдельно для разных фаз рынка и для того, как вы работаете — по тренду или против него. То есть, у вас должна быть одна статистика для работы по тренду, другая для работы против тренда, третья для работы в боковике. Для гурманов — делайте пометки: сильный или слабый тренд. P.S. Ставьте лайк, если нужно продолжение — «Что делать, когда нет статистики положительных и отрицательных сделок».

19 ноября, 15:19

Виртуальный экскурсовод: как в Кобрине изучают историю знаковых мест с помощью QR-кода

Новости Беларуси. Смартфон вместо экскурсовода, коды вместо указателей. На объектах культурного наследия Кобрина начали появляться необычные таблички, сообщили в программе Новости «24 часа» на СТВ. Таким образом в районном центре планируют развивать туризм, и вывести его на новый уровень.

19 ноября, 14:57

на распутье...

Всем привет.  Написал коменты к посту Ани Маркидоновой, но он (некчто (или нечто(?)) пишушее под логином «Аня Маркидонова») их все потер. Ладно, приступим.  От частного к общему, как говорится. Я решил зарегиться на СМ недавно, после просмотров «Антикризиса» Томофея Мартынова на youtubе. Меня очень зацепил, в хорошем смысле этого слова, подход автора ко многим жизненным вопросам: отношение к жизни, ЗОЖ, критерии полезности для общества… и т.д. Особенно мне понравилась в одном из выпусков мысль о том, что денежное вознаграждение есть эквивелент полезности для общества (в идеальном варианте)… Донатил на выпуски периодически (т.к. считаю, что созидательный труд должен быть вознаграждён), купил книгу Тимофея на литресе. Спасибо тебе, Тимофей, за труд. Но здесь, на сайте я вижу много несостыковок с официально декларируемой позицией автора-основателя ресурса с его фактическим содержанием: 1. Я не хочу устравивать срач/холивары, не хочу никого оскорбить или принизить, но я не считаю трейдинг хорошим способом заработка.  Более того — трейдинг в любом его виде верный способ слить депо. И шанс слива будет только расти с увеличением срока. Это математика. Сиё будет верно для 95% так называемых «трейдеров». Я понимаю, что каждый хочет верить, что он-то не входит в эти 95%… У него всё получится, он умнее/упорнее/устойчивее других. К сожалению статистика убедительно доказывает что это нет так (по известной аналогии с опросом водителей об уровне их навыка).   2. Но это пол-беды. В принципе каждый сам кузнец своего счастья (и будущей обеспеченной жизни). И только он сам должен решать, всрать ли ему весь депозит, задрачивая фьюч на нефть/доллар с ХХ плечом, или определить свои финансовые цели, устойчивость к риску и составить грамотный инвестиционный портфель в соответствии со своим фин. планом и потребностями. А свой самый ценный ресурс (время!) потратить на семью, детей, самообразование и развитие в основной профессии (бизнесе). 3. Проблема в том, что на ресурсе есть куча шлака вроде постов Ани Маркидоновой, BOTCoin, всяких ср*ных конкурсов типа ЛЧИ или кубка ГУРИ ... Я понимаю зачем т.н. Ане Маркидоновой нужна реклама ПАММ-счетов и форекс-кухонь. Это просто возможность заработать. В дополнение ко всему, используя аккаунт с женским именем, для потенциального увеличения охвата неуверенной в себе мужской части целевой аудитории (примитивный психологический трюк).  Я понимаю, зачем бирже/брокеру нужны псевдо-конкурсы типа ЛЧИ. Писькомер+жадность+увеличение клиентской базы (временное). Ну и большую часть своего депо в совокупности они оставят в виде комиссий брокера/биржи. Но я не понимаю — зачем всё это смартлабу. Честно. Зачем основатель поощряет рекламу всего этого шлака, рекламу помойных бондов «Домашних Денег» с зашкаливающим кредитным риском и сомнительным, с точки зрения этики, бизнесом. Я не хочу верить в то, что это просто бизнес. Цинично рекламировать и продвигать то, за что платят больше. Цинично официально декларировать совершенно противоположное. Ведь это это просто глупо, некрасиво и попросту нерационально. Нерационально получение краскосрочных выгод в ущерб развитию и доверию целевой аудитории. В ущерб долгосрочному росту «клиентской базы». Новички и недалёкие «трейдеры» сольют депо/мамкины деньги и уйдут. Уйдут и инвесторы, потому что несерьезно, да и доверие будет дискредитировано. Куда будет двигаться ресур дальше? Вопрос ко всем: "Какую полезность для общества несут все эти публикации ПАММ, форекс и т.п.?" Они увеличат финансовую и инвестиционную грамотность населения? Они сделат общество богаче, умнее и стабильнее в целом? Сейчас по статистике срок жизни брокеского счета среднего физ. лица исчисляется месяцами.  Новичок не разбирается в теме, читает все эти публикации о том, что можно круто заработать открыв «ПАММ счёт / играя на форексе», идет открывает в счёт в Альфа-Форексе. И через некотрое время теряет все деньги и опционально превращатся в лудомана.  Ну зато Аня Маркидонова получит свою комиссию за реферала и будет дальше строчить посты про свой хх-значный CAGR за 2 года)). Но всё-таки я рад, что на сайте на СМ есть разделы «Акции», «Форум акций».  Отличный сравнительный анализ по коэфф-там и визуализация (пусть и не без ошибок). И самое главное — есть блэк лист, я и могу исключать из ленты подобные шлак-посты от сПАММщиков-трансвеститов, форекс-рекламщиков, ЛЧИшников, горе-«трейдеров» и «гуру»-теханализа. Всем хорошего настроения и стабильного инвест-дохода!

19 ноября, 13:49

Сирия: около 20 тысяч жителей Хомса вернулись домой после вывода боевиков

Порядка 20 тысяч человек, которые покинули свои дома из-за боевых действий, вернулись в город Хомс и его предместья после полного вывода оттуда вооруженной оппозиции. Об этом в воскресенье сообщил губернатор Хомса Талал Барази.

Выбор редакции
19 ноября, 13:38

Представлена «умная» пробка, которая поможет не перебрать с алкоголем

Пробка SmartPourer одевается на любую бутылку с алкоголем. По словам создателей, устройство само определяет, что за напиток наливается. Одновременно с этим оно считает, сколько его налили за раз и сколько спирта употребил пользователь. Для отслеживания показателей используется приложение на смартфоне. Там есть статистика: сколько алкоголя выпивает пользователь, какой предпочитает, а также что и сколько пьют друзья. Эти данные можно использовать для ограничения употребления алкоголя и определения оптимальной дозы. Также приложение от «умной» пробки может подсказать, через какое время после употребления алкоголя можно садиться за руль. Смартфон синхронизируется с «умной» пробкой по NFC. Ее нужно периодически подзаряжать через microUSB разъем. Цена По предзаказу SmartPourer стоит 79 долларов — около 4 500 рублей. Первые поставки запланированы на август 2018 года. Проект «умной» пробки запустили на Kickstarter для сбора денег на производство. Кампания только началась, но уже собрали 20% от запланированной суммы. Сборы продлятся еще полтора месяца.

19 ноября, 13:00

Saido Berahino: the former golden boy who has gone 632 days without scoring | Barry Glendenning

The Stoke striker, who faces Brighton on Monday, was labelled West Brom’s answer to Harry Kane but is yet to score for his club. Will his touch ever return?It’s a long time, 2,159 minutes. Exactly enough to fit in Beverly Hills Cop and all four Indiana Jones movies, plus the Godfather, Toy Story, Man With No Name and the original Star Wars trilogies. Those of a more masochistic bent could spend it watching all the senior football Saido Berahino has played since he last scored a goal: 2,159 minutes and counting. By the time Stoke City take on Brighton in their next Premier League game, 632 days will have passed since he celebrated one of his own. As statistics go it is shocking and must be a source of great concern for his employers. How many more movie marathons must we sit through before it is fair to label him another wasted talent with a great future behind him?In an interview with the Daily Telegraph in early 2015, Berahino complained that “people read about me and hear about me but nobody really knows who I am”. At the time he was best known as a raw but promising 21-year-old striker with West Bromwich Albion, but the interview sketched a picture of a more complex character, offering different aspects of light and shade. A refugee forced to flee Burundi for England alone as a 10-year-old, Berahino eventually joined his mother and sisters who had also escaped the civil war that claimed the life of his father. He came across as an apparently well adjusted young man who clearly adored his mum and had a good understanding of the suffering those left behind in his homeland were forced to endure. Heck, he was even trying to help by setting up an eponymous foundation which he hoped would eventually raise enough money to build a hospital. Continue reading...

19 ноября, 12:00

Средний класс отменяется

Положение «среднего» класса сегодня является ключевым моментом усиливающегося кризиса. Дело в том, что именно составляющие его люди определяют тот набор товаров и услуг, в том числе, политических, которые обеспечивают стабильность современного западного общества. Да есть совсем бедные - но их спрос не очень существенен, а предпочтения мало кому интересны, поскольку защищать свои интересы они не […]

19 ноября, 11:56

По ком гудит клаксон. Почему ежегодно в ДТП гибнет население целого города

Каждый год в России на дорогах погибают более 20 тысяч человек, что равносильно потере населения небольшого провинциального города. Количество раненых исчисляется сотнями тысяч. Во всемирный День памяти жертв ДТП РИА Новости выяснило, сколько жизней забрали пьяные водители, как отсутствие дорожной разметки обрывает судьбы людей и почему мобильные телефоны можно приравнять к ангелам-хранителям.Невидимая война С января по октябрь 2017 года ДТП унесли жизни 15 477 россиян. Для сравнения: за всю историю ведения статистики авиационных происшествий (с 1945 года) на территории России произошло 516 авиакатастроф, в которых погибли 8260 человек (данные Aviation Safety Network). Каждый разбившийся самолет - это поток сообщений в СМИ, доскональное выяснение причин трагедии, иногда - траур в масштабах всей страны. Погибших в ДТП оплакивают в основном родственники, в редких случаях о крупных авариях пишут новостные издания, а резонансных дорожно-транспортных происшествий, подобных несчастью с Алешей Шимко, и вовсе единицы.С 2015 года ГИБДД России ведет детальную статистику обстоятельств каждой аварии. Согласно этим данным, за последние десять месяцев почти половина всех ДТП со смертельным исходом, унесших 7072 жизни, произошла в темное время суток, более четырех тысяч граждан умерли в результате наезда на пешеходов, почти 5,6 тысячи человек погибли в ДТП, произошедших на участках с плохим дорожным покрытием.   "Треть всех смертей произошла там, где зафиксированы нарушения обязательных требований к состоянию автомобильных дорог, - рассказывает координатор проекта Общероссийского народного фронта „Дорожная инспекция ОНФ/ Карта убитых дорог", депутат Госдумы Александр Васильев. - Треть ДТП произошла на трассах, которые не соответствуют требованиям ГОСТ: не была нанесена разметка либо она стерлась, либо ее не было видно, либо она находилась под слоем снега и грязи. Еще в пяти процентах случаев причиной автоаварий стали ямы. Причем на дорогах со множеством выбоин водители обычно не превышают скорость, а там, где трасса хорошая, яма может сыграть роковую роль".По мнению Александра Васильева, на магистралях России не хватает освещения, ограждений и разметки: "Если посмотреть на города, где сейчас проходит ремонт, то мы нигде не увидим нормальной разметки, а ее нужно наносить. Если она появится на всех трассах, то большую часть ДТП с дорожным фактором можно будет исключить".   "Благодаря правильному финансированию и действиям правительства в России стали чинить трассы в соответствии с инженерными требованиями, - считает Михаил Блинкин, директор института экономики транспорта и транспортной политики НИУ Высшей школы экономики. - На федеральных магистралях ситуация заметно изменилась: около 70% дорог этого уровня находится в надлежащем техническом состоянии, а в ближайшие пару лет показатель вырастет до 100%. К сожалению, то же самое не скажешь о региональных трассах, но это задача на ближайшее будущее".Давайте жить дружноСамая частая причина аварий - нарушение водителями правил дорожного движения. Каждый пятый погибший в 2017 году лишился жизни по вине пьяных водителей. Пока решению этой проблемы не способствуют ни высокие штрафы, ни сотни камер на улицах, ни жесткие меры воздействия вплоть до уголовного преследования. По мнению Михаила Блинкина, негативное поведение простых автомобилистов во многом формирует дорожная элита, что приводит к росту аварийности и смертности на дорогах. Так, некоторые государственные служащие, обладающие "дорожным иммунитетом", по мнению Блинкина, нарушают ПДД не по служебной необходимости, а ради собственного удобства."Простой водитель не видит, кто конкретно сидит за рулем - прокурор или судья, он видит, что одному можно нарушать правила, а другому нельзя, - говорит Блинкин. - В науке даже есть понятия: „позитивная дорожная коалиция" и „негативная дорожная коалиция". В России, да и во многих странах мира, к сожалению, мы пока говорим о „негативной коалиции".Курс на жизньВ 1991 году на дорогах России погибли 37,5 тысячи человек, в 2016-м - 20,3 тысячи. По прогнозам ГИБДД, смертность в результате ДТП в нынешнем году вряд ли превысит цифру в 20 тысяч. Положительная динамика наблюдается вот уже несколько лет подряд. И это несмотря на то, что сейчас погибшими в автомобильной аварии стали считать людей, скончавшихся в течение 30 дней после инцидента, а не семи, как это было до 2009 года. "У профессионалов есть понятие транспортного поведения. Именно оно в последние годы изменилось в лучшую сторону, - считает Михаил Блинкин. - По мере роста количества транспортных средств население учится уживаться с ними. К сожалению, автомобилизация в России началась только в 1990-м году, тогда как в Европе - сразу после Второй мировой войны, а в США - еще раньше, с 1908 года". По мнению экспертов, смертность также снижается во многом благодаря развитию медицины катастроф. Быстрее реагируют не только экстренные службы - произошла целая революция в области мобильной связи. Всего 20 лет назад вызвать помощь на региональных трассах без участия других водителей было невозможно, а теперь количество сим-карт превышает количество населения страны. Если пострадавшего в аварии доставляют в больницу в течение первого часа после получения травмы, то его шансы остаться в живых существенно возрастают. Этот промежуток времени медики всего мира называют "золотым часом". Оперативному реагированию также способствует оборудование большого количества транспорта, прежде всего автобусов и грузовиков, системой экстренного вызова помощи ЭРА-ГЛОНАСС. ДТП - не только разрушенные судьбы конкретных людей, но и проблема для государства. Водители, как правило, принадлежат к работоспособному населению, поэтому каждая такая смерть обходится дорого. По данным ГИБДД, из-за аварий на транспорте Россия ежегодно теряет до двух процентов ВВП.Согласно проекту стратегии безопасности дорожного движения до 2023 года, подготовленному ГИБДД, через пять лет смертность на дорогах России может снова возрасти до 30-33 тысяч человек. В качестве причин названы "неконтролируемая автомобилизация населения, старение автопарка, отсутствие действенного контроля за техсостоянием машин и повышение среднего возраста водителей". "Все эти разговоры о неконтролируемом росте автопарка взяты непонятно откуда, - считает Михаил Блинкин. - У нас темпы автомобилизации ничем не отличаются от европейских или американских. Что касается старения водителей, то пожилой шофер в отношении смертности на дорогах абсолютно безобиден. Это последний в списке автомобилистов, кто может превысить скорость или исполнить шахматное маневрирование. Международная база данных о ДТП - IRTAD (International Road Traffic and Accident Database) - данные о возрасте вовсе не учитывает, там считают только убитых и раненых, что правильно. Поэтому водители преклонного возраста портят разве что показатели аварийности, но не статистику смертности в ДТП".Уровень развитых странВ 2015 году Всемирная организация здравоохранения собрала подробные данные о ДТП во всем мире. Согласно отчету ВОЗ, Россия находится на среднемировом уровне: 18,9 смертей на 100 тысяч человек. Для сравнения: у Италии и Франции этот показатель равен 6,1 и 5,1 соответственно, в Швеции - 2,8, а в Таиланде - 36,2. "В мировой практике индекс аварийности разных стран измеряется количеством погибших на дорогах на 10 тысяч автомобилей. Это так называемые транспортные риски. Использовать метод расчета на душу населения не совсем правильно: так обычно делают, когда надо сравнить число жертв в ДТП со смертностью от заболеваний или убийств, но не государство с другим государством, - разъясняет Михаил Блинкин. - Транспортные риски в России последние два года снижаются на 15% каждые 12 месяцев - у нас один из лучших показателей в мире. При этом уровень российских транспортных рисков выше четырех единиц, то есть больше четырех погибших на десять тысяч машин, что пока не является идеальным. Во многих развитых странах этот показатель ниже единицы. Однако российская динамика очень хорошая: еще 10 лет назад в нашей стране было десять единиц, а теперь этот показатель снизился до четырех".ВОЗ признала, что правила дорожного движения в России написаны так, чтобы обеспечить практически идеальную безопасность дорожного движения. Исключением стал лишь вопрос допустимого содержания алкоголя в выдыхаемом воздухе: в нашей стране он составляет 0,03 промилле для всех водителей. По мнению организации, для молодых водителей со стажем вождения менее двух лет этот порог не должен превышать 0,02 промилле. В США при управлении автомобилем допустим уровень 0,08 промилле в выдыхаемом воздухе, однако треть всех ДТП там происходит именно по вине пьяных водителей. ВОЗ также не удовлетворило антиалкогольное законодательство Франции, Испании, Финляндии и многих других стран. Еще один упрек в сторону России - скоростные ограничения в населенных пунктах: у нас можно ездить 60, а не 50 километров в час, как в Европе. По всем остальным показателям Россия не уступает и зачастую превосходит развитые страны мира, что позволяет верить в то, что когда-то это невидимая война на дорогах все же закончится. (https://ria.ru/avto/20171...)

25 августа, 20:56

Пронько.Экономика: Национализация «Открытия» - провал политики ЦБ

1. Национализация «Открытия» - провал политики ЦБ Сегодня в моменте акции «ФК Открытие» рухнули почти на 10%, после, правда, им удалось вернуть потерянные позиции. Высокая волатильность по бумагам одного из системообразующих кредитных учреждений связана с появившейся в прессе информации о возможной национализации банка. Согласно одному из сценариев, банк может перейти под контроль Фонда консолидации банковского сектора, который был создан ЦБ для санации кредитных учреждений. Основной акционер «ФК Открытие» эту информацию опровергает. 2. Митинг вкладчиков банка «Югра»: ограничить полномочия ЦБ Между тем, в центре Тюмени прошёл массовый митинг вкладчиков банка «Югра». Он собрал порядка 300 человек – все эти люди лишились своих денег в результате топорных действий ЦБ. Клиенты «Югры» требовали ограничить полномочия мегарегулятора и вернуть из Монако одного из замов Набиуллиной, который принимал решения по ликвидации «Югры» - Василия Поздышева. 3. Ложь правительства: роста нет, есть обрушение Кроме провалов есть и откровенное вранье, но уже со стороны финансово-экономического блока правительства, которое бравурно рапортует о выходе экономики из кризиса. Аналитики ВЭБа на этой неделе опровергли реляции чиновников. Рывок российской экономики, который официальная статистика фиксировала в первой половине года, захлебнулся: в июне темпы роста замедлились до нуля, а в июле ВВП вновь начал сокращаться, такова оперативная оценка экспертов Внешэкономбанка. За прошедший месяц с учетом календарных факторов экономика сжалась на 0,6%, в месячном выражении спад стал рекордным с марта 2016 года. 4. Финансовая провокация США Пустой треп – это обличительная черта не только «слуг народа», но и тех, кто возглавляет крупнейшие госбанки страны. Речь идет о таких деятелях, как Греф и Костин. До сих пор эти кредитные учреждения, которые «жируют» на бюджетные деньги, не пришли в Крым и Севастополь. Между тем, именно в этом регионе американцы решили нанести по нашей финансовой системе очередной удар. Пока он коснулся только региональных банков региона, но именно на примере Крыма США дают понять, как может в дальнейшем развиваться ситуация. 5. Пугачевой посоветовали стать безработной пенсионеркой В Пенсионном фонде России отреагировали на жалобы Аллы Пугачевой на то, что у нее маленькая пенсия. Как заявила пресс-секретарь ПФР, пенсия народной артистки СССР значительно увеличится, если певица бросит работу. Кроме того, представитель Пенсионного фонда отметила, что Пугачева даже может оформить материнский капитал и направить его на образование детей. Маргарита Нагога, пресс-секретарь ПФР: "Алла Борисовна пока не обращалась к нам за получением материнского капитала. И, соответственно, приглашаем прийти в Пенсионный фонд Российской Федерации оформить заявление на получение сертификата. Если детям есть три года, этими средствами можно уже распорядиться". Напомним, ранее на свадьбе внука Алла Пугачева публично заявила о том, что получает маленькую пенсию в размере 17 тысяч рублей. При этом, по данным Forbes, состояние певицы оценивается в 100 миллионов долларов. Сайт Царьград ТВ: http://tsargrad.tv/ Подписывайтесь: https://www.youtube.com/tsargradtv Facebook — https://www.facebook.com/tsargradtv ВКонтакте — https://vk.com/tsargradtv Twitter — https://twitter.com/tsargradtv Одноклассники — http://www.ok.ru/tsargradtv

11 июля, 06:01

Дивидендные истории в России. Статистика закрытия гэпов

В этом году стремительность закрытия дивидендных гэпов поражает, но как обстояли дела раньше? Сколько времени требуется для закрытия див.гэпа?Акциям Газпрома с 2007 по 2011 везло, гэп закрывали в тот же день, но и дивиденды никогда не превышали 2%. Как только выросли дивиденды, так и начались сложности. В 2012 году при дивах в 8.97 руб и отсечке на уровне 165 руб потребовалось 89 торговых дней, чтобы вернуться на тот же уровень. В 2013 44 дня, в 2014 80 дней, в 2015 31 день, а в прошлом году 80 торговых дней. Другими словами, чтобы за 5 лет отбить дивиденды в Газпроме в совокупности на 37.25 рублей необходимо было 324 торговых дня. Если в прошлые 5 лет вы бы инвестировали в Газпром фиксированную сумму в рублях, например, 1 млн руб в последний день перед закрытием реестра, то примерно за 16 календарных месяцев смогли бы получить около 250 тыс рублей.Это один из худших показателей среди всех крупных компаний на ММВБ. Газпром отличается тем, что всегда падает и очень неохотно растет. Однако, это все равно заметно выше любого вида депозита в банках.В таблице «дни» - это количество торговых дней после закрытия реестра, в течение которых акция закрывала дивидендных гэп. «минимум» - минимальная достигнутая цена в процессе закрытия гэапа, а «мин (%)» - величина падения в % от закрытия реестра до самого минимума в дивидендном гэпе. На примере Газпрома с 2012 по 2014 инвесторы терпели в худший момент около 17% убытка от последней котировки перед закрытием реестра.У Сбербанка раньше были низкие дивы, поэтому и закрытие гэпов стремительное за исключением 2014 года, когда попали на негативную конъюнктуру. Именно в этот момент США и ЕС начали вводить санкции против банковского сектора, чуть позже начался коллапс рубля и банковской системы России, а потом отходняк.Инвестируя фиксированную сумму в Сбербанк, можно было бы получить около 10% доходности примерно за календарный год ожидания. Статистику смазывает 2014. В таблице лимит 226 дней – это значит, что котировки не достигли предыдущего закрытия реестра до момент но момента истечения года. В целом, раньше Сбер был не самым выгодным в контексте дивидендной доходности.Самая доходная компания на ММВБ – это Роснефть (с точки зрения скорости закрытия гэпов). За последние 10 отсечек был только один год, когда закрытие гэпа шло больше ОДНОГО (!) дня, во всех остальных случаях закрывали в тот же день. За последние 5 лет можно было получить почти 20% доходности за 1 день! Даже торговля наркотой не сравнится! )Лукойл выплачивает промежуточные дивы в декабре и основные в июле. Совокупная доходность за последние 5 лет почти 30% при фиксированной сумме инвестиций. Для реализации этого потребовалось бы всего 57 торговых дней. Это значит, что если видите отсечку Лукойла, то входите под дивы, либо выкупайте рынок на следующий день. Возврат инвестиций очень быстрый.Сургут обычка не балует доходностью – жалкие 10% за 5 лет при фикс.сумме, но зато в тот же день! Быстро и гарантированно!Сургут преф совсем другая история. Безумные 65% доходности за 5 лет, но и ждать бы пришлось свыше 347 торговых дней. Гэп 2016 года не закрыт до сих пор. Прошлый год смазывает статистику. Но вот в 2015 год давали 21% доходности, которая полностью возвращалась за 18 торговых дней (это меньше календарного месяца)ГМК Норникель является самой щедрой компаний не только в России, но и в мире. ГМК отличается запредельным показателем, как дивидендной доходности, так и нормой выплаты дивов к величине операционного денежного потока. По сути все деньги, которые зарабатывает ГМК – возвращает инвесторам.48.2% доходности за 5 лет – это очень много для такой крупной компании. Для этого чисто формально требовалось более 490 торговых дней, однако закрытие в сентябре 2015 было на хаях (потом обвал цен на никель) и с тех пор рынок так и не вернулся к тем уровням. Однако, если проследить более широкий ряд, то видно, что ГМК имеет специфику быстрого закрытия гэпа за исключением тех случаев, когда цены экстремальные или искусственно разогнанные. Обычно в пределах недели, реже 1.5-2 месяца. В 2007 также закрыли менее, чем за пол месяца.Есть еще одна компаний среди металлургов, которая платит огромные дивиденды – это Северсталь. За 5 лет свыше 36% доходности и молниеносно – за 53 торговых дня, если не считать последнюю отсечку на хаях.На ММВБ есть еще несколько рекордсменов. МТС за 5 лет обеспечили 44% доходности, однако статистика закрытия гэпов противоречивая. Есть 1 незакрытый гэп от 2014, есть очень долгое и нужное закрытие в 2015, в остальных случаях в пределах месяца крыли.Ростелеком гораздо менее щедрый, чем МТС, что обусловлено достаточно отвратительными операционными показателями. Но 19% за 5 лет дали, но за 381 день, причем гэп 2016 так и не закрыли. Ростелеком, как и Газпром падает практически всегда.У Мегафона 32%, но за 4 года. В целом норма выплаты Мегафона ниже, чем у МТС, но очень высока, как по мировым, так и по российским меркам. Статистику искажает непрерывно нисходящий тренд, который продолжается с 2012.Но и есть еще … кто бы мог подумать? Акрон и М.Видео.У Акрона 35% доходности за 5 лет и в целом приемлемая статистика закрытия. Т.е. если это не локальный хай и не мешает внешняя конъюнктура, то закрывают за считанные дни.Но М.Видео?! 58% доходности получите и распишитесь!Сегодня закрытие реестра у СистемыДив.доходность сейчас для Системы рекордная 6.5%, раньше закрывали все в тот же день, либо за 3-4 (2014 исключение из-за рейдерского захвата Башнефти). Хотя понятно, что на данный момент в иерархии приоритетов у Системы политический риск и тут может быть все, что угодно.Итак, чемпионы по дивидендам: Сургут преф, М.Видео, ГМК, МТС, Северсталь, Мегафон, Акрон, Лукойл и Газпром. Первые 6 обеспечивают фантастические 30%+ доходности за 5 лет, а у Лукойла профит больше, чем у Газпрома, плюс к этому Лукойл кроется за считанные дни.Стратегия игры на закрытие гэпов – это центральная и фундаментальная инвестиционная идея. Ничто не работает так слаженного, как это. Во-первых, див.гэп противоречит здравому смыслу и не имеет рационального фундаментального обоснования (не считая блокировки арбитража), а во-вторых, реинвестирование полученных дивидендов по рынку так или иначе форсирует котировки.Торговля макроэкономическими, политическими или корпоративными новостями даже не идет в сравнение. Выход сопоставимой положительной новости в момент времени t2 не гарантирует реакцию, эквивалентной t1. При t1 может быть рост на 3%, а при t2 может быть ничего или даже падение, хотя новость сопоставима. Поэтому даже инсайд новостей не гарантирует доходность. В один день при сокращении запасов нефти на 2 млн баррелей котировки могут вырасти на 4%, а на следующей недели упасть на 4%, хотя также сокращение запасов.Но при игре с гэпами нужно оценивать предшествующую тенденцию, совокупные урони и ожидаемую конъюнктуру рынка, иначе может получиться, как со Сбером в 2014 или с Северсталью, когда на 1000 фиксанулись после роста цен за пару лет в 5 раз.Что касается ближайших перспектив, то просматривается разгон Газпрома под отсечку до 130, чтобы потом упасть до 122 и тошнить в диапазоне 118-126 до сентября, Сургут могут дернуть на 5% и ФСК удерживать.Скорость закрытия гэпов столь быстрая, что зачастую выгодно брать маржинальные ресурсы, т.к. возврат инвестиций кратно быстрее и больше, чем ставки за привлеченные средства. Здесь нет энергетики, т.к. у них нет дивидендной истории (платить начали только в 2015 на траектории роста акций в несколько раз и очевидно, что там все быстро закрывали).

16 июня, 05:30

Аномалии российского рынка и самый мощный выкуп рынка за всю историю торгов

На российском фондовом рынке 15 июня произошли интересные и важные события. Падение рынка продолжается с 3 января 2017 и составило 23% до самого низкого значения 15 июня. И это самая мощная фаза снижения рынка с 2012 года!Какая статистика нисходящих трендов российского рынка (более 15%)?2016 год первый год в истории российского рынка, когда не было коррекционных движений больше не то, что на 15%, а даже 10% не было!2015 год: два нисходящих тренда по 15% (16.02 по 26.03 и 24.11 по 18.01.2016)2014 год: три нисходящие фазы: 18.02-14.03 (крымские события) на 22%, 04.12-16.12 (в момент коллапса российского финрынка и рубля) на 19.4% и с 08.07 по 08.08 на 15%2013 год: основная фаза снижения с множеством отскоков продолжалась с 29.01 по 13.06 и общее падение от максимума до минимума составило 19%2012 год: Фаза снижения была два с половиной месяца с 15.03 по 24.05 и совокупное падение составило 24.2%2011 год: генеральный нисходящий тренд продолжался почти полгода с 08.04 по 04.10 и совокупное падение составило 33%, однако в рамках тренда амплитуда была запредельной, волатильность и объемы невероятные. Это самое падение было разбито, как минимум на три промежуточные нисходящие фазы по 15% и внушительным отбоем котировок от локального дна. 2011 год считается лучшим годом на российском рынке по версии многих профессиональных игроков и меня в том числе.2010 год: Совокупное снижение составило 23% с 05.04 по 25.052009 год: Стремительное снижение было на 31% с 02.06 по 19.07, однако надо заметить, что перед падением рынок вырос в 2.5 раза за пол года, а некоторые акции в 5-6 раз и более.Итак, не считая 2008 года не было нисходящих трендов с совокупным снижением больше 24% и они не длились более 5 месяцев. 2011, как исключение, т.к. снижение было разбито на 3 фазы с внушительной восстанавливающей динамикой.В целом, в каждый из годов, начиная с 2009 присутствует коррекционная динамика на 15% и более (2016 стал легким недоразумением). Российский рынок в отличие от многих мировых рынков имеет склонность удовлетворять аппетиты разных сторон баррикад, как медведей, так и быков.Таким образом, в 2017 имеем самую продолжительную фазу снижения, как минимум с 2011 и самое мощное относительное падение (23%). Но вместе с этим в 2017 установлен рекорд по раскорреляции российского рынка с мировыми бенчмарками. Утилизация или уничтожение российского рынка происходит на траектории самого мощного ралли в истории мирового фондового рынка. В момент фиксации очередного дна в России, глобальные рынки устанавливают новые рекорды стоимости.Наиболее прочная (высокая) корреляции российского рынка с глобальными бенчмарками была в 2010-2011, самая низкая в истории - 2017. В целом по тем паническим продажам, которые наблюдаются последние несколько недель можно отметить, что даже в самые драматические и тяжелые моменты 2014, когда геополитического обострение накалялось до предела, не было ничего подобного.И это именно панические, бессистемные и беспорядочные продажи по любым ценам. Т.е. это третья аномалия.Первая аномалия: самая длительная и мощная фаза снижения рынка с 2011-2012Вторая аномалия: мощнейшая раскорреляция российского рынка за всю историюТретья аномалия: характер панических и беспорядочных продаж по любым ценам в отсутствии каких-либо внешних и внутренних факторов. Если взять ЛЮБУЮ из коррекций более 15% за последние 10 лет, то в каждую из этих коррекций было обоснование либо внутренними системными сбоями (2014), либо внешними факторами (кассовые разрывы, коллапс мировым бенчмарков или массовый исход капитала из России). Сейчас же утилизация идет на пустом месте.Но есть и еще одна аномалия.15 июня произошло не только мощнейшее снижение рынка за много месяцев, но и рекордные обороты торгов. Прошло почти 91 млрд руб. Когда было нечто подобное?До этого, ни в 2017, ни в 2016 или 2015 не было ни одного дня, где обороты рынка были бы больше 90 млрд. Это событие экстраординарное. Последний раз это случилось 16 декабря 2014, когда обороты составили почти 100 млрд. Вообще за всю историю рынка было лишь 42 торговые сессии с оборотами свыше 90 млрд. В 2014 4 дня (3,4, 17 марта и 16 декабря), в 2016, 2015, 2013 и 2012 не было таких дней. В 2011 году 10 дней, в 2010 0, в 2009 11 дней.Ниже отражены все дни, когда обороты были больше 90 млрд рубНо! В период с 15 по 16 часов по МСК прошел немыслимый и запредельный объем в 27.7 млрд руб на росте! Последний раз такое случалось 17 марта 2014 и тоже с период с 15 по 16 часов. А когда еще? Никогда!Вот статистика часовых оборотов торгов на ММВБ тогда, когда обороты превысили 20 млрд руб в часВ последний раз, когда был сопоставимый оборот (17 марта 2014) рынок сформировал годовое дно.Что касается объемов. Экстремальные объемы по генеральному тренду обычно свидетельствуют о завершении формации, т.е. являются индикатором предельного сентимента и вовлечения.Что касается внутридневной волатильности, то выкуп рынка 15 июня 2017 стал самым мощным с 18 января 2016 (тогда это было годовым дном и рынок после рос без остановки весь год), еще ранее это случилось 16 декабря 2014 (тогда выкуп был сильнее, но было сформировано дно и рынок вырос на 40% с того момента). Выкуп в 2014-2015 происходил на траектории рублевой переоценки активов после девальвации.Сложно сказать, к чему это приведет. Российский рынок безумный, значительно более безумный, чем кто-либо. Нельзя игнорировать явные намерения на утилизацию российской фонды последние полгода, как и то, что происходят последние недели беспорядочные, панические продажи. Российский рынок ломал все законы, правила и корреляции. Прошлая статистика может не значить ничего. Но!Учитывая, что падение рынка продолжается полгода и составляет 23% (максимум за 5 лет), а объем торгов стали почти максимальным за всю историю при самом стремительном выкупе с локального дна, то чисто статистически, вероятно, на этих уровнях формируется годовое дно.В принципе, с 5 июня 2017 на ММВБ начался сезон дивидендов (по 19 июля) и учитывая все составляющие вероятность роста выше, чем падения. Впервые за долгое время появились мощные ордера на покупку. Посмотрим, что из этого выйдет. Не думаю, что совсем отморозки пропустили почти 30 лярдов за час в покупку. На российском рынке в виду специфики "говна в проруби" не было крупных игроков, которые бы держали уровни в отличие от западных рынков. Вчера было видно, что заинтересованность появилась. Естественно, на таких уровнях, строго в покупку.

07 мая, 22:33

Про статистику, продажную девку империализма.

«Честный и прозрачный» бизнес от янкиРечь пойдет не о конкретных случаях обмана выявленных на просторах западного бизнеса, а о самих этих просторах, являющих нам идеалы честности и прозрачности. Будем рассматривать бизнес США до 2007 года, чтобы исключить кризисные цифры последующих 5 лет и, не дай Бог, не бросить тень на этот “идеал”.Американская бухгалтерияВся современная система американского бухучета создана с одной целью – закамуфлировать государственную политику тотальной фальсификации корпоративной отчетности. Если бы это было явно продемонстрировано всем, то нынешний кризис случился бы на 30 лет раньше, и мы уже давно забыли бы про то, что когда-то существовала такая страна, как забыли про Месопотамию. Т.е. фальсификация отчётности – это не самодеятельность отдельных компаний. Это – национальная политика и данная политика является одним из элементов инструментария колониального налогообложения Штатами планеты. Поэтому бухгалтеров уже с первого дня обучения под гипнозом учат воспринимать черное как белое, и плодить фальсификат так, что они даже не понимают, что пишут липу, поскольку их восприятие реальности безнадёжно искорёжено.Запомните – ни одна крупная компания в США не может себе позволить не фальсифицировать отчетность, поскольку показатели статей её балансов немедленно начнут вызывающе расходиться с показателями балансов других корпораций. Если в хоре фальшивят все, то можно убедить слушателей, что это постмодернистский музыкальный эксперимент (постиндустриальная экономика). Но если кто-то один начинает петь чистым тенором, то становится понятно, что всем остальным хористам просто медведь уши оттоптал. Поэтому дирижер должен строго следить, чтобы певцы со слухом жевали во время пения вяленую дыню или грызли сухари. Если взять полный баланс какой-нибудь крупной компании за 2006 и проанализировать его с помощью безупречной американской методики чтения балансов, то, можно поспорить – он сойдется так же чудесно, как и прежде. С бухгалтерской точки зрения, по факту обанкроченная на сегодняшний день компания должна быть жива, здорова и находиться в блестящей форме, а новость о её банкротстве должна быть злостной инсинуацией или результатом настигшего мир ужасающего кризиса.Дело в том, что формальная корректность бухгалтерской отчётности в американских корпорациях не отменяет того факта, что сама система бухучета в США, включая формальные требования к его ведению, построена таким образом, чтобы генерировать тотальный фальсификат. Фальсификат не в том смысле, что бухгалтер пишет в отчёт проводки, которых не было, а в том, что вся в совокупности реальность в принципе неадекватно отражается в балансах. И это не местная самодеятельность, а национальная политика. Более того – это жизненная необходимость для всей экономики США. Соответственно, в создание правил фальсифицирования реальности, саму фальсификацию, и проверку правильности фальсифицирования вовлечены абсолютно все, от бухгалтера Матрёны Джонсовны и её патрона Голдмана Саксовича, до председателей ФРС, Казначейства, и администрации Белого Дома. И, если мы будем сквозь буквальные строчки баланса просматривать реальность, то она будет разительно отличаться от бухгалтерского благолепия.Такая массовая фальсификация финансовой документации корпораций и банков пошла еще в начале 70-х. А к концу 80-х это явление приобрело тотальный характер. Так что наши соотечественники, попав в США, даже не заметили разницы с поздним, перестроечным СССР – там были такие же приписки, как и на советских предприятиях. Только у нас приписывали расходы, а там приписывали прибыли. У нас воровались деньги из выручки и недоплачивали государству, а в США воровали деньги кредиторов и инвесторов.Американское бухгалтерское сословие умудрялось все последние десятилетия маскировать реальность бухгалтерскими крючками, уверяя, что с американскими корпорациями и банками все замечательно, К их горестному недоумению, все эти крючки сломались на простой вещи – реальности. Меньше, чем за полгода 2007, мы имели удовольствие наблюдать де-факто банкротство 7 из 15 ключевых финансовых институтов США, у которых тоже было всё замечательно с бухгалтерией. И, не иначе как идеальное состояние американской корпоративной бухгалтерии заставляло Полсона держать три дня без сна и ланча Конгресс, выбивая из строптивых конгрессменов – совсем пустяки – $700 млрд., чтобы залатать самые дикие дыры в корпоративных балансах, которые там появились по причине бухгалтерских талантов.Прибыли предприятияПрежде чем рассматривать бухгалтерский баланс США, следует немного разобраться с бухгалтерией на более простом и конкретном примере.Чистая прибыль предприятия (Net savings)– это валовой доход предприятия, за вычетом всех текущих расходов, т.е. потребления основного капитала, оплаты труда, аренды, выплаты процентов по кредитам, дивидендов и пр., а также налогов. Но текущая прибыль – это еще не показатель эффективности предприятия. Очевидно, что каждая компания для своего функционирования нуждается в развитии производственных активов. Т.е. оно должно закупать новое и ремонтировать старое оборудование и машины, строить и модернизировать цеха, инвестировать в инженерно-конструкторские разработки, приобретать лицензии и патенты, закупать компьютеры, мебель, и т.п., в ряде случаев поглощать смежников и конкурентов. Эти расходы идут по балансовой статье – Капитальные инвестиции. Самоокупаемое предприятие – это предприятие, которое производит капитальные инвестиции из собственной прибыли. Заработало прибыль – вложило в развитие производства, на следующей итерации заработало еще больше прибыли, снова нарастило капитальные инвестиции, и т.д.Если у предприятия есть все основания считать, что развиваясь быстрее, оно в будущем сможет получить гораздо больше прибылей, то вполне нормально, что оно берет кредиты на развитие производства, т.е. формирует часть своих капитальных инвестиций из заемного капитала. Когда оно завершит строительство, модернизирует оборудование и сформирует сбытовую систему, то заработает кучу прибыли, и отдаст из нее все кредиты. Это серьезное эффективное рыночное предприятие. Его реальная прибыль представляет собой разницу между (бухгалтерской) чистой прибылью и чистым приростом долгов.Но, если проходит год, два, пять, десять, двадцать, а предприятие не только не начало выплачивать из прибылей взятые займы, но, напротив, с каждым годом только наращивает их, причем прирост текущих чистых займов в разы превышает текущую чистую прибыль, то необходимо признать – это предприятие вообще не является самоокупаемым. Его капитальные инвестиции были чрезвычайно неэффективны и не дают ожидаемого возврата в виде дополнительных прибылей. И теперь предприятие не может одновременно обслуживать свою кредиторскую задолженность и производить все необходимые для нормальной работы капитальные инвестиции. Прекратив наращивать долги, данное предприятие либо не сможет поддерживать на адекватном уровне свои производственные мощности, либо будет вынуждено объявить дефолт по своим финансовым обязательствам. Т.е. данное предприятие является планово-убыточным: несмотря на неизменно показываемую по балансу текущую прибыль, у него нет реальной прибыли, а есть вполне осязаемые убытки.Суть утверждения в том,что корпоративный сектор США уже давно принял на себя прямых финансовых обязательств на большую сумму, чем имеет реальных активов с учётом идущей с июля 2007 их фронтальной переоценки.Берем вот эти отчеты: http://www.bea.gov/national/nipaweb/Ni_FedBeaSna/Index.asp и считаем капитал и активы корпораций нарастающим итогом по фактическим финансовым с учетом дефлятора (или CPI, или еще какого-то показателя удешевления доллара во времени) с 1960 г. То есть, смотрим, например, таблицу Table S.5. Nonfinancial Corporate Business – Нефинансовый корпоративный бизнес.Строка 24, Current account > Net saving – это чистая прибыль после налогообложения. Прирост чистой задолженности вычисляете следующим образом: В статье «Счет финансовых операций» (Financial account) берете стр. 58 Net incurrence of liabilities (чистый прирост финансовых обязательств) и вычитаете из него размер привлеченного акционерного капитала (стр. 68, Shares and other equity).Складываем, умножаем на кумулятивный CPI или дефлятор ВВП текущего года, получаем верхнюю оценку объема реальных капитальных инвестиций в постоянных долларах. Гарвардские мальчики, понимая, что такие цифры ни одному кредитору показывать нельзя, проявляют весь свой мошеннический талант в «Счете переоценки» (REVALUATION ACCOUNT), где мухлюют с изменением рыночной цены активов, складывают и вычитают, комбинируют с амортизацией и капитальными инвестициями, делят на Пи, возводят в степень e, прибавляют 666, и получают «Изменение чистой стоимости предприятия» (Change in net worth). Вот этот самый «Change in net worth», произведенный талантами всех мошенников США, и пытаются втюхать вместо реального положения дел, получающегося из анализа реального движения капиталов.Однако, когда вы увидите финальные цифры, у вас выпадет глаз.Скажем, акционерного капитала всех нефинансовых корпораций на конец 2006 едва набирается $2 триллиона, хотя BEA (Bureau of Economic Analysis) рапортует что его аж целых $13 триллионов. Чтобы было понятно: акционерный капитал – это собственные деньги корпораций и он формируется из капитализации прибыли, т.е. прибыли пущенной в развитие, продажи собственных акций и займа капитала. Можете поверить, что за всю историю США в развитие производства было пущено всего $2 триллиона акционерного капитала? А так оно и есть.Ну, это ещё мелочи. А вот самое интересное с активами и пассивами.И тех и других корпоративный сектор имел в 2006 на $84 триллиона каждого. Но если с пассивами все понятно – это номинальные финансовые обязательства, то с активами все гораздо веселее. На сегодняшний день все уже понимают, что заявка «Эта акция стоит $100» в норме никакого отношения к реальности не имеет. Во сколько там раз крякнулись акции Фрэдди Мэк? В 100 раз? В 1000? Так вот, если мы посчитаем американские активы не по «рыночной стоимости», которая прямо завтра может уменьшиться в 20 раз, а по реальным вложениям, т.е. как выше, нарастающим итогом по фактическим финансовым потокам с поправкой на дефлятор ВВП, и, для верности, вычтем «меленькую приписочку» Statistical discrepancy в $2 с небольшим триллиона, то цифра активов будет совсем другой – порядка $6 триллионов. Вот так. По реально вложенным деньгам стоимость всех американских корпораций составляла $6 ($8 без статистики) триллионов тогдашних баксов, против $84 триллионов совокупных финансовых обязательств, из которых $32 триллиона – это прямые долги в виде кредитов, облигаций и депозитов, а из них более $11 триллионов составлял внешний долг.Такие вот пироги с котятами.На каждый доллар активов – $2 прямых долгов иностранцам, $3.50 – своим, и $8.50 уже совсем ни к чему не обязывающих «обязательств» по акциям и пр. Причем, все данные открыты, и повторить эти расчеты может любой выпускник бухгалтерского ПТУ в любой стране.Можно прикинуть, какова должна быть средняя прибыльность американских корпораций, чтобы довести американскую экономику до таких показателей за 45 лет. Т.е. чтоб Вы поняли – американские корпорации за эти 45 лет сожрали, переварили и спустили в канализацию $78 триллионов иностранных и американских сбережений. На такую сумму они просубсидировали свое планово-убыточное производство. На глазок, тут можно разглядеть цифру порядка 7% убытков в год каждый год в среднем по экономике.Т.е. если в счете текущих операций у Вас год за годом, десятилетие за десятилетием рисуется примерно одинаковая чистая прибыль в постоянных ценах, а в счете финансовых операций (Financial account) постоянно растет чистая задолженность (Net incurrence of liabilities - Shares and other equity), которая включает недолевые ценные бумаги, кредиты, страховые резервы, кредиторскую задолженность, налоговую задолженность, и прочие финансовые обязательства, кроме акций и прочих долевых ценных бумаг, то Ваше предприятие де-факто перманентно убыточно – оно вообще не может функционировать без нарастающих займов. Если Ваши долги растут по экспоненциальному закону – значит, Вы полностью рефинансируете свои займы вместе с процентами, т.е. к кредиторам Вы никогда не ходите с деньгами, а ходите только взять новые кредиты. Если прирост Вашей чистой задолженности 40 лет подряд в разы превосходит Вашу чистую прибыль – значит, Вы давно уже обанкротились, а Ваша «чистая прибыль» сделана ровно так же, как делается «чистый убыток» в России. Здесь любое предприятие пытается правдами и неправдами увеличить текущие «бумажные» расходы, в частности завысить стоимость приобретаемых основных фондов и сократить по балансу срок их амортизации, т.е. списать как можно быстрее станки и здания, а потом продать их себе по новой через бомжатник. В США делается ровно наоборот – текущие «бумажные» расходы всеми возможными путями занижаются, в т.ч. занижается стоимость приобретаемых основных фондов и максимально увеличивается по балансу срок их амортизации, т.е. нефинансовые активы могут стоять на балансе даже тогда, когда они уже де-факто выкинуты, т.е. годами валяются в подвале раздолбанные на куски. Таким образом, возникает «чистая прибыль», на которую ведутся лохи акционеры и кредиторы.Корпоративные операции на фондовом рынкеТеперь остается только понять,сколько и с какими целями корпорации приобретают акций. Для этого мы проанализируем их операции по покупке и продаже акций третьих компаний, которые отражены в активе финансового счета баланса корпоративного сегмента. Анализ исторических финансовых потоков и сравнение цен опять будем проводить в постоянных долларах 2007. В первую очередь взглянем, как эти операции коррелировали с динамикой индекса широкого рынка S&P 500:Складывается ощущение,что корпорации (синяя линия) осуществляют на фондовом рынке демпфирующую функцию по отношению к операциям прочих секторов (зелёная кривая). Т.е., именно корпорации создают финальный импульсный спрос на подходе к среднесрочным максимумам рынка, когда остальные сектора уже начинают сокращать приобретения. Они же продолжают откупать в продолжение всего времени фондовых обвалов, когда прочие участники массово распродают свои портфели. И корпорации же задерживаются с началом входа на рынок, когда он снова начинает среднесрочно расти на вложениях других секторов.Чтобы было понятно, к каким результатам это приводит, посмотрим на следующий рисунок, где показано соотношение текущей рыночной цены акций на балансе корпораций и прочих секторов, и суммы фактических затрат на их приобретение:Единица – это средний для всех секторов уровень прироста рыночной стоимости акций к фактическим вложениям по финансовым потокам. В 2007 он составлял $2.10 в рыночной цене акций на каждый когда-то фактически вложенный доллар. Зеленая кривая – это уровень прироста рыночной стоимости акций к фактическим вложениям для корпоративного сегмента. Синяя – для всех секторов, кроме корпораций. Красная кривая отражает расхождение в доходности вложений в акции для некорпоративного и корпоративного сегментов.Легко видеть, что доходность вложений корпораций в акции составляет менее 75% от средней доходности по рынку, и в 2.2 раза меньше, чем доходность вложений всех остальных секторов экономики. Что это означает? В среднем по экономике, каждый доллар, фактически вложенный в американские акции за все время существования фондового рынка США, или вложенный американскими резидентами в зарубежные акции, оценивается в $2.10 – такова рыночная стоимость приобретенных на него акций. Корпорации США за всю свою историю направили на приобретение акций американских же и зарубежных компаний $12,872.5 млрд. Логично предположить, что рыночная цена акций на балансе корпораций выросла минимум до $12,872.5 * 2.10 млрд, т.е. $27,032.3. Во всяком случае такой эффект получился бы, если бы управление инвестициями было доверено обезьяне с монеткой или генератору случайных чисел. Но по документам, рыночная стоимость акций на балансе всех американских корпораций составляет только $20,066.9 млрд. Т.е. на $6,965.4 млрд. или 26% меньше, чем наторговали бы тараканы, случайным образом бегающие по торговому терминалу. Нонсенс? Конечно, можно было что-то напутать и неправильно посчитать ожидаемый рост цены портфелей корпораций. Давайте проверим – посмотрим, как шли дела с биржевыми операциями у физических лиц. На приведенном ниже рисунке видно, что за 48 лет физические лица вывели с фондового рынка 99% из $2,155.2 млрд., которые были ими вложены в акции до 1959, но при этом рыночная стоимость их совокупного портфеля акций возросла в постоянных долларах в 5.5 раз до $11,965.7. Т.е. у физических лиц с эффективностью инвестиций и спекуляций на фондовом рынке никаких проблем не было. Люди покупали акции подешевле, и продавали их подороже, затем часть средств выводили с рынка, а часть снова вкладывали в акции, на очередном витке снижения цен.Подтверждается наше первое впечатление,что корпорации покупают и продают акции в самые неудачные моменты, как будто компенсируя активность физических лиц, которые, наоборот, торгуют на фондовом рынке вполне успешно. Причем, можно поспорить, что значительная часть успеха физических лиц приходится на довольно ограниченную группу фигурантов, которая имеет самое непосредственное отношение к управлению теми самыми американскими корпорациями, которые инвестируют хуже обезьян.Так как же возможно,что одни и те же люди, принимая инвестиционные решения как физические лица, и как руководители корпораций, выбирали в первом случае преимущественно прибыльные стратегии, а во втором – неизменно убыточные?Главная фундаментальная причина заключается в следующем. Акции третьих компаний составляют значительную часть активов большинства американских корпораций. Резкое падение их котировок означает приличную дыру в корпоративном балансе, снижение чистого капитала вплоть до отрицательных величин, и возникновение текущего убытка от переоценки активов, согласно правилам GAAP (Общепринятые принципы бухгалтерского учёта – англ. Generally Accepted Accounting Principles). Данные события, естественно, приводят к снижению привлекательности рассматриваемых корпораций для инвесторов, и немедленному падению их биржевых котировок. Теперь корпорации уже не могут выгодно привлечь новый акционерный капитал за счет дополнительной эмиссии, чтобы залатать возникшие кассовые дыры. С другой стороны, они не могут быстро продать и основной пакет падающих в цене акций – большая их часть выступает обеспечением банковских кредитов, ранее привлеченных корпорациями. Остается привлекать займы на долговом рынке. Но, после того, как у компании обнаружились серьезные проблемы, а ее капитализация упала, стоимость заёмного капитала для нее резко возрастает, и его становится труднее получить. Более того – проценты по ранее взятым займам также увеличиваются, а по тем их них, которые обеспечены подешевевшими акциями, банки требуют внести дополнительный залог. Вот так процесс, начавшийся с падения котировок нескольких бумаг, перерастает в серьезнейшую проблему для сотен и тысяч корпораций.Соответственно, корпорациям выгоднее действовать иначе. Как только намечается масштабное падение котировок акций, находящихся в их портфелях, корпорации не продают их, а, наоборот, начинают еще больше покупать, привлекая для этого дополнительный акционерный капитал (из $16,254.4 млрд. реально привлеченного за всю историю акционерного капитала, американские корпорации потратили $12,872.5 млрд. или 79% на покупку акций). Поскольку то же самое делает большинство корпоративных инвесторов, то рассматриваемые акции падают в цене гораздо меньше, чем должны бы. В итоге, размер активов корпораций не только не уменьшается, но, наоборот, растет, а текущие убытки оказываются меньше, чем могли бы быть. Корпоративные балансы сохраняют приличный вид, и, как результат, капитализация корпораций снижается не так сильно, а статус заёмщика не ухудшается.То есть, корпорациям критически важно, чтобы фондовый рынок рос или хотя бы не сильно обваливался. От этого зависит гораздо больше, чем просто прибыль или убыток от портфельных инвестиций – от этого зависит их устойчивость в целом. Ради этого они скупают акции на заведомо невыгодных, для себя, уровнях. Т.е., широко распространенное мнение, что американские корпорации скупают акции с целью получения прибыли от игры на фондовом рынке – неверно. Главная цель корпораций – удержать фондовый рынок любой ценой и, по сути, все их портфельные инвестиции являются планово-убыточными. Причем финансируют они эти операции за счет привлечения дополнительного акционерного капитала, де-факто перекладывая свои потери на фондовом рынке на акционеров, хотя те и не подозревают об этом. Действительно, чтобы всплыл реальный накопленный убыток, корпорация должна разом лишиться возможности привлечения заёмного и акционерного капитала. А это уже теория и фантастика – где это видано, чтобы солидной корпорации отказывали в деньгах? Такое случается раз в восемьдесят лет и, вообще, неправда. Из всего сказанного следует, что, руководствуясь здравым смыслом, разницу между справедливой, т.е. средней по рынку, ценой покупки акций, и фактическими затратами корпораций на их приобретение необходимо относить на затраты, следовательно уменьшать на эту величину заявленную прибыль корпораций. Всего этой разницы за 48 лет накопилось на $3,314.5 млрд. В действительности, в убыток следует отнести вообще все расходы корпораций на приобретение американских акций. На следующем рисунке показано, как накапливался реальный убыток корпораций от приобретения акций по завышенной цене:Если кому-то последнее рассуждение кажется натянутым и непонятно, почему часть затрат американских корпораций на приобретение акций содержательно следует относить не на финансовые инвестиции, а на текущие расходы, я предлагаю обдумать простой пример из реальной российской жизни. Пусть две компании, каждая заработав по 20 млн. руб. прибыли, покупают одно и то же производственное оборудование у производителя. Первая компания приобретает его по стандартному прайсу за 10 млн. руб., директор по снабжению второй покупает его за 15 млн., а разницу между стандартной и индивидуальной ценой получает в виде персонального отката от производителя. Обе компании теперь имеют по одинаковому комплекту оборудования, но у первой осталось 10 млн. руб. нераспределенной прибыли, а у второй – 5 млн. Бумага баланса, конечно, все стерпит, но любому вменяемому человеку понятно, что реальная прибыль второй компании в итоге оказалась на 5 млн. меньше, чем первой – 5 млн. прибыли были банально украдены и, по-хорошему, должны быть записаны в текущие расходы. А теперь вопрос – чем американские акции логически отличаются от российского оборудования?Кстати, из приведенного примера можно вывести еще одну, хотя и не самую важную, причину убыточности портфельных инвестиций корпораций. Это банальная кража средств корпораций менеджментом, в форме злоупотребления служебным положением и использования инсайдерской информации. Как физические лица они совершают операции с акциями конкретных эмитентов в своих интересах. Как директора корпораций, они принимают решения, от лица управляемых ими корпораций, о покупке и продаже пакетов акций тех же самых эмитентов. Понятно, что крупные портфельные операции корпораций оказывают существенное краткосрочное влияние на котировки торгуемых акций. Таким образом, директора, используя средства корпораций, могут временно двинуть котировки любых акций, в т.ч. тех, которые принадлежат им как физическим лицам, в нужную им сторону. Соответственно, принятие решений о покупке или продаже корпорациями тех или иных акций зачастую диктуется не целесообразностью для корпорации, а желанием менеджмента выгоднее продать или купить свои собственные пакеты акций. Логика, старая как мир – ради личной выгоды на рубль не жалко выкинуть сто рублей доверенных тебе денег.Еще один интересный момент. График портфельных инвестиций «Прочих секторов» можно декомпозировать на основные элементы, а это физические лица и иностранные субъекты:Вот теперь видно, что кроме американских корпораций, во всех фондовых пузырях, начиная с 1992, активно участвуют и иностранные субъекты, причем с такой же отрицательной эффективностью. «Младшие братья», «сбросившие путы коммунизма», во всем стараются подражать прогрессивному Большому Брату в лице его корпораций и дружно лезут откупать убытки у американских физиков. А физики в целом всё поняли и начали сворачивать свои операции на американском ФР еще в 1995г.Итак, мы выяснили то,ради чего начали копаться в инвестиционных портфелях – что американские корпорации покупают акции не для того, чтобы заработать, а чтобы не дать рухнуть фондовому рынку под тяжестью наполняющего его воздуха. Поэтому они теоретически не могут прекратить и даже заметно сократить скупку акций, как бы им этого ни хотелось. Как только корпорации перестанут откупать продажи других секторов, для них немедленно начнется последний день Помпеи, в виде обвала их инвестиционного и кредитного статусов, с неизбежным массовым банкротством в итоге. А, поскольку, даже из завышенных официальных прибылей невозможно накроить сколько-нибудь заметные суммы для портфельных инвестиций, то корпорации вынуждены привлекать акционерный и заёмный капитал для скупки акций. Попутно обнаружилось, что операции на фондовом рынке приносят корпорациям, вопреки всяким ожиданиям, совсем не доходы, а вполне реальные убытки в сотни миллиардов долларов в год. И самое главное – для сокрытия этих самых убытков компании вынуждены тотально генерировать фальсификат в бухгалтерской отчетности, делая его частью финансовой системы.Вот такие пироги с котятами, а Вы говорите “честный и прозрачный бизнес”!

17 марта, 09:48

Кто не понял, тот поймёт или статистика всё знает.

В конце прошлого века в СССР и в Китае начались реформы. В СССР они были задуманы для того, чтобы заставить экономику работать, в Китае — для превращения страны в мировую державу. Советский Союз канул в лету, в России в 90-х создан олигархический капитализм. Китай реформаторы вывели в мировые лидеры по объемам промышленного и сельскохозяйственного производства, в строительстве, в электроэнергетике. Некоторые примеры приведены ниже на графиках.  Достижения Китая и России сравниваются с показателями самой крупной экономики мира в 20 веке — США. Источники: Федеральная служба государственной статистики Россия и страны мира. 2012: Статистический сборник Базы данных международных организаций: UNCTAD, WTO, WHO, OECD, FAO, World Bank, IMF, Eurostat Калабеков, Россия, Китай и США в цифрах             База данных Демоскоп Weekly Базы данных статистических органов Китая, США Российский статистический ежегодник Демографический ежегодник России

28 февраля, 10:06

В Китае признали завышение ВВП более чем на 20%

В Китае хоть признались ... А вот в ЕС и в США ...

25 февраля, 00:09

Росстат: Спада в производстве больше нет. Да его там и не было…

Стат.ведомство, после того как (i) резко ускорило рост промышленного производства с ноября прошлого года, пересмотрев дефляторы исходных продуктов-представителей, изначально существующих в стоимостном представлении (в результате промышленность, где еще в 3-ем квартале и октябре наблюдалось сжатие к прошлому году, закончила год с приличным ростом выпуска), и (ii) скорректировало годовую динамику ВВП с учетом сплошного обследования предприятий МСБ, в результате она заметно улучшилось против ожиданий  (а не из-за отнесения на ВВП ядерного горючего и прочих полезных потребителю вещей), в новом году продолжило деятельность по улучшению статистического имиджа российской экономики.Возможно, нашими статистиками движет похвальное желание как-то не ударить в грязь лицом против «лежащей 3 года подряд в руинах» экономики Украины. Там промпроизводство выросло в прошлом году на 2.8% (у нас, по уточненным данным, на 1.3%), а их ВВП – по оценке, на основе показателей за 4 квартала - на 1.7-1.8% (у нас – сжался ещё на 0.2%). Ну тем не менее - с учётом поправок и уточнений - наш проигрыш в цифрах получается не такой уж и обидный.До основанья… А зачем?На сей раз отыскивание пасхальных яиц в исходных статистических данных совпало с (iii) переходом на ОКВЭД2 в части видов деятельности и ОКПД2 в части продукции (притом, что переход на ОКПД1 был сравнительно недавно, 7 лет назад), в целях гармонизации с классификацией в Европейском экономическом сообществе (интересно, кто нас там ждёт?). Вдобавок Росстат поменял программу расчетов, концентрируя теперь все исходные данные в центре, вместо облстатов. В итоге индексов промышленного производства, как и других высокочастноных объёмных показателей, больше нет, и всё снова начинается с нуля. Правда, Росстат сделал ретроспективу по новым классификациям за 2 последних года, и отнес индексы к некоей базе 2014г. Однако насколько отражают эти собранные и подсчитанные задним числом показатели реальное положение дел в производстве, остается только гадать.Достаточно отметить, что сжатие промышленного производства в 2015г., составлявшее в старой методике -3.4%, теперь оценивается всего в -0.8%. Особенно улучшилась динамика обрабатывающей промышленности, где раньше в 2015г. был спад в 5.4%, а теперь он уменьшился до -1.3%. Показатели прошлого года тоже улучшены. По производству в целом – до (как уже написано выше) +1.3% против +1.1% в предыдущем релизе, по обработке – до 0.5% против 0.1% (напомню, что последняя корректировка произошла по отношению к показателям, уже улучшившим свою динамику после уточнений методики подсчёта с ноября прошлого года).Упражнение на сложение яблок с апельсинамиВ результате в последовательных помесячных показателях промпроизводства видим теперь вполне благостную динамику.  Небольшой, в среднем в 1.5% к среднемесячным выпускам 2014г., спад наблюдался лишь в первые 5 месяцев 2015г., когда промышленность прошла «дно» (и правда ведь!) и развернулась к росту, достигнув среднегодового уровня «докризисного» 2014г. уже в начале прошлого 2016г. А сейчас «докризисный» уровень выпуска превзойден уже на 1.2-1.3%. Не стремясь ни в коей мере подвергать сомнению новые данные Росстата, на всякий случай приведу графики, полученные «склейкой» их обновленных данных за 2015-17гг. с их же старыми индексами по «докризисный» 2014г. включительно.Как видим, картина в части обрабатывающей промышленности, при склейке с данными, не подвергнутыми дополнительной «дефляции», выглядит уже не столь оптимистично. До «докризисных» объемов и даже до показателей начала 2012г. построенный так индекс не дотягивает. И к тому же он несколько напоминает по своему рисунку графики доходов и продаж, никаким методическим изыскам не поддающихся. Но, на них конечно, помимо внутреннего производства повлиял и сжавшийся импорт потребительских товаров, так что судить о производстве по уровню потребления нельзя. Но такой грустный график – последний раз, и в основном для избежания в дальнейшем когнитивного диссонанса у потенциального читателя.  Со следующего обзора промпроизводства перейду уже к динамике с 2014г., отталкиваясь от базы Росстата. Будем видеть/накликивать в экономике рост и надеяться на лучшее!

10 февраля, 02:50


«Активное представление будущего – своего рода извилистая дорожная карта опознания и решения критических задач, возникающих при прохождении исторических развилок. Стратегическое планирование существенно отличается от оперативного: доминанта первого – контекст, результативность второго – текст. Тактические и стратегические цели порою противоречат друг другу, рефери тут – горизонт планирования. Будучи асимметричным и скачкообразным, преодолевая инволюции и рекурентности, процесс перемен реализуется не обязательно в жесткой хронологической последовательности – по крайней мере, не для всей планеты и популяции. Хроники глобального сообщества имеют пространственное выражение, мир не без химеричности: Амазония и Силиконовая долина расположены на одной планете...»