Есть ли сила в дивидендах?

Примерно три года назад удалось мне найти и купить исторические данные по российским компаниям(цены акций, дивиденды, бухгалтерские прибыли, балансовые стоимости и т.д.). На основе этих данных было сделано несколько расчетов и написано несколько постов в ЖЖ(1,2,3,4,5). В начале этого года я решил дополнить этот массив свежими данными, но, к моему сожалению, на сайте quote.rbc.ru, там, где раньше эти данные можно было купить, теперь такая возможность отсутствует. Не знаю, может они теперь запрятали эту функцию куда-то глубоко, интегрировав прежнюю Quote с брокерскими сервисами ВТБ, но прежней возможности купить эти данные я уже не вижу. Кстати, в связи с этим вопрос — кто-нибудь использует исторические данные(кроме цен акций) по компаниям? Где-нибудь эту информацию можно найти или купить(не дорого)? На счет цен акций и дивидендов, теперь эта возможность появилась в Yahoo Finance, там в поиске надо набрать тикер Мосбиржи с суффиксом ".ME", и вся информация о компании будет доступна. Единственный момент, данные о ценах акций и дивиденды доступны только по компаниям, акции которых торгуются сейчас на бирже, и данные доступны только где-то с 2010-2012 года, более старых данных нет. Тем не менее, эта функция Yahoo Finance помогла мне собрать данные о ценах и дивидендах за несколько последних лет. Исторических данные о прибылях, балансовой стоимости и т.д. в Yahoo Finance нет, так что предсказательную силу мультипликаторов PE, PB и прочих производных на их основе протестировать не удастся. Прошлый раз, три года назад, ничего хорошего из них не получалось, см. выше ссылки 1,2 на прошлые посты. А вот с дивидендами тогда всё получалось гораздо интересней, раз у меня есть полные данные о дивидендах, то попробую развить данную дивидендную тему.

Для начала я возьму компании с крупной и средней капитализацией(условно, выше 10 млрд. рублей), которые торгуются на МосБирже. Для этих компаний я попытаюсь определить зависимость будущей полной доходности, исходя из прошлой дивидендной доходности. Я буду брать не только обыкновенные, но и привилегированные акции. Мой общий ряд цен акций и дивидендов начинается с 2001 года. Так как в России на этом временном интервале уровень инфляции колебался в очень широких пределах, где-то от 2% до 20% годовых, то я скорректирую цены и дивиденды на инфляцию, т.е. буду оперировать данными в реальном выражении, с поправкой на инфляцию. Ведь получить номинальные 15% доходности при инфляции 20% — фактически означает потерять деньги. И совсем другое, если получить эти же 15% при инфляции 2%.

Далее, я буду делать все замеры и вычисления по состоянию на конец каждого года. Для определения дивидендной доходности я буду брать среднегодовые дивиденды за один или несколько прошлых лет, про это будет чуть ниже. Полученную в результате доходность я тоже буду смотреть на один или несколько лет вперед, начиная от указанной даты. Если доходность будет браться за несколько лет, то она будет аннуализированна(т.е. приведена к среднегодовой).

Для начала самый простой случай: мы берем суммарные дивиденды за текущий год, соотносим их с ценой акции на конец года и получаем дивидендную доходность. Далее, вычисляем полную доходность, которая будет получена в следующем году. Еще раз напомню, все данные взяты в реальном выражении, с поправкой на инфляцию. На графике ниже: по оси Х — дивидендная доходность по данным за прошедший год, по оси Y — полученная реальная полная(с учетом дивидендов) доходность в следующем году. И такие вычисления делаем для всех компаний из моего списка. Таким образом, каждая точка на графике — отдельная компания, за отдельно взятый год:

Желтым цветом нарисован тренд линейной регрессии, написано её уравнение и приведен коэффициент детерминации(R^2, R-квадрат). Если кратко, то R-квадрат — мера зависимости одной случайной величины от другой(других), может принимать значение от 0 до 1. Чем ближе значение R-квадрат к 1, тем выше функциональная зависимость величин.

В данном случае мы видим, значение R-квадрат совсем небольшое, т.е. функциональная зависимость полученной доходности от дивидендной доходности почти отсутствует. Это же видно и по «разлету точек», велико так называемое случайное блуждание(или random walk) полученных годовых доходностей. Теперь посмотрим, что будет, если брать дивиденды не за год, а усреднять их за три/пять прошедших лет:

Как видно из картинок, хотя «разлет точек» и остался значительным, но полученные полные доходности, в области высоких дивидендных доходностей, немного подросли(т.е. точки переместились вверх). Также, увеличился и угол наклона линейного тренда. Ну и еще R-квадрат немного подрос. Так что, усреднять дивиденды за несколько предыдущих лет — неплохая идея.

Теперь попробуем посмотреть, какая будет среднегодовая доходность, если мы станем держать акции не один год, а три года. Я сразу приведу три графика, для дивидендов взятых за один, три и пять предыдущих лет(см. заголовки картинок):

С увеличением времени удержания, «разлет точек» существенно уменьшился, я даже изменил масштаб оси Y, чтобы всё не выглядело одной большой кляксой. Как и прошлый раз, по мере увеличения диапазона для усреднения предыдущих дивидендов, немного растет и угол наклона тренда, а также растет R-квадрат. Как и ожидалось, чем дольше мы держим акцию, тем меньше эффект random walk и создаваемый им «шум», так работает диверсификация по времени. В дальнейшем, для краткости изложения, я буду сокращенно называть режимы усреднения дивидендов и времени удержания акций, как N-M, где N — за сколько предыдущих лет мы усредняем дивиденды, а M — за сколько лет мы потом оцениваем полученную доходность. Названия этих режимов приведены в заголовках графиков.

Теперь попробуем собрать несколько портфелей, на основе нескольких диапазонов предыдущей дивидендной доходности. Посмотрим, как работает диверсификация по активам. Я постараюсь подобрать эти диапазоны дивидендных доходностей, чтобы в каждый портфель входило не меньше 50 точек-значений и подобрать так, чтобы в каждый портфель, по возможности, входило примерно одинаковое число таких точек. Ниже приведена таблица с диапазонами дивидендных доходностей и их характеристиками:

Кратко о содержимом таблицы: Режим расчета — про режимы написано выше, т.е. за сколько лет мы усредняем дивиденды, и за сколько лет потом оцениваем полученную доходность; Диапазон дивидендных доходностей — на какие диапазоны доходностей был разбит исходный массив данных; Кол-во данных в выборке — количество данных(точек-значений) в данном диапазоне дивидендных доходностей; далее идут два столбца со средней и медианной дивидендной доходностью диапазона; в самом конце — четыре столбца с полученными результатами: средней, медианной, минимальной и максимальной полученной доходностью акций внутри диапазона.

Далее приведу сразу три графика, каждый для своего режима расчета(1-1, 3-1, 5-1). По оси Х будет средняя дивидендная доходность диапазона, а по оси Y — полученная через год реальная средняя доходность всего массива данных(или равновзвешенного портфеля акций), для данного диапазона дивидендных доходностей:

Как видно на графиках, при усреднении исходных данных по диапазонам дивидендных доходностей, random walk существенно уменьшился, точки гораздо лучше «ложатся в тренд». R-квадрат поднялся уже до 0.8-0.9, что можно считать неплохой зависимость полученной общей доходности, от начальной дивидендной доходности. Безусловно, для отдельных акций и отдельных временных интервалов, это может быть далеко не так. Но если акции собрать в портфель, и если акций в нем достаточно много(для уменьшения эффекта random walk и идиосинкразического риска), то зависимость уже начинает прослеживаться. Еще так получалось, что лучше было брать дивидендную доходность не за 1 год, а усреднять дивиденды за несколько лет(и после этого считать дивидендную доходность), но в целом зависимость прослеживалась всегда.

Теперь приведу три таких же графика, но для режимов расчета 1-3, 3-3 и 5-3, т.е. мы смотрим полученную среднегодовую доходность за 3 года(а не за 1 год), исходя из начальной дивидендной доходности:

Здесь R-квадрат также достаточно высокий получился. Прилично уменьшился угол наклона линейных трендов(см. уравнения и графики), т.е. повышение дивидендной доходности не приводит к такому же активному росту полученной общей доходности. Оно и понятно, за три последующих года доходности «размываются», что было когда-то высокой начальной дивидендной доходностью, через год наблюдения может оказаться уже низкой. Тем не менее, общая зависимость всё равно сохраняется.

Теперь немного о применении всей этой дивидендной стратегии в реальном портфеле. Здесь подход будет похож на подходы smart-beta, когда согласно установленного критерия отбирают определенные акции, их взвешивают(т.е. присваивают исходные веса) в портфеле, и периодически этот портфель пересматривают. Для нашего случая, мы берем все акции с дивидендной доходностью выше 10%, формируем из них равновзвешенный портфель, ждем установленное время, опять отбираем, продаем ненужное, покупаем нужное и т.д. В теории всё просто, но вот только на практике найти акции с доходностью выше 10%(и даже выше 7%) не всегда удавалось, а уж насобирать хотя бы десяток акций для минимальной диверсификации портфеля — тем более. Так что я буду просто отбирать 20 акций с наибольшей дивидендной доходностью, а уж какая она будет — это как получится.

Ниже я приведу три таблички, для трех режимов расчета(1-1, 3-1, 5-1), в которых будут: даты формирования портфелей (мы будем формировать портфели в конце каждого календарного года); характеристики отобранных портфелей(средняя, медианная, минимальная, максимальная дивидендная доходность акций в нем); дата проверки результата(в конце следующего после формирования года); реальные полученные доходности с учетом и без учета дивидендов(последнее — наиболее консервативная оценка доходности, если бы все дивиденды уходили на баб и кабаки налоги и прочие жизненные издержки); доходность индекса полной доходности МосБиржи(брутто), для сравнения результатов с индексом, любимая многими забава :-). Последняя колонка — компании в портфеле, для информации, куда мы инвестировали. Внизу таблицы будет приведена реальная среднегодовая доходность портфелей(с учетом и без учета дивидендов), а также доходность индекса МосБиржи, всё это будет сделано для трех временных интервалов.

Краткие результаты: для портфелей в режиме формирования 3-1 и 5-1, даже доходность без учета дивидендов(т.е консервативная оценка доходности), для всех трех временных интервалов, получалась выше, чем доходность индекса МосБиржи(с дивидендами!). Максимальная просадка портфелей произошла в 2008 году, она примерно равна просадке индекса МосБиржи. Шарпы и прочую скорректированную на риск доходность я считать не буду, лень ;-) и нет помесячных данных для более справедливого расчета волатильности...

В качестве послесловия: все знают — прошлые результаты не гарантируют будущей доходности, а инвестиционные стратегии имеют свойства портиться: что когда-то работало хорошо, перестает работать(совсем или очень надолго). С дивидендными акциями и Россией, думаю, ровно тоже самое может произойти. Для сравнения, американский рынок и два ETF: SPY — популярный индексный S&P500 ETF и SDY — один из старейших дивидендных ETF(SPDR S&P Dividend ETF).

Практически, это близнецы-братья по динамике и полной доходности.