Как отмечает в своей колонке известный политолог Ростислав Ищенко, спусковым крючком уличных беспорядков может стать подготавливаемое нацистами нападение на Всеукраинский Крестный ход за мир, организованный Украинской православной церковью Московского патриархата (УПЦ МП). Колонны на Киев движутся из Почаевской и Святогорской лавр. Встреча и общий молебен намечены на Владимирской горке столицы Украины как раз

Продолжение. Начало здесь.

Эксперименты

Но как же изменится среднее отклонение оптимизированного портфеля за пределами выборочного контроля, по сравнению с с 1/N? Ниже приведен скрипт для проведения экспериментов с различными структурами портфеля, периодами возврата, ограничениями значений и отклонениями:

В топ вышла запись ec-analysis.livejournal.com/59519.html про структурные продукты. С чем я согласен из написанного автором:

1. Низкая прозрачность структурных продуктов. Доступно базовое описание, «как оно должно работать», но нет конкретики по реализации — из каких инструментов оно состоит.

2. Высокие комиссии.

3. Не указано у автора, но добавлю от себя — непрозрачность дает продавцам возможность составить продукт по завышенным ценам. Например, если в продукт входят опционы, то брокер может включить опцион в продут по завышенной подразумеваемой волатильности (перекрыв позицию на рынке по текущей IV) и получить неучтенную копеечку «из воздуха» (в смысле — из клиента).

4. Не оговариваются риски. А они там есть (риски всегда есть). Клиентов успокаивают, что всё пучком и него страшного не может случиться.

5. Дикие случаи типа smart-lab.ru/blog/237692.php (ссылка из поста). Вообще сюр — даже если специально отрубить голову и заставить брокера думать жопой, то еще не каждый сможет придумать способ слить 95% клиентских денег.

6. Хитрые умолчания, которые вводят клиента в заблуждение. Например, «структурный продукт со 100% защитой капитала». Вложили миллион, условия не сработали, через год получили миллион назад. Продавец гордо говорит: «Капитал защищен на 100%!». В реальности капитал уменьшился на величину инфляции, т.е. клиент получил убыток. Или «если что-то пойдет не так, то вы получаете деньги и базовый актив по цене не дороже X». В реальности — «на тебе акции и трахайся с ними как хочешь, нам плевать, теперь это твоя проблема». Т.е. клиента могут нагрузить проблемой, которою он не мог хорошо обдумать заранее.

В предыдущей части Расчет мультипликаторов – часть 2: подготовка данных мы рассмотрели процесс подготовки данных для последующего расчета мультипликаторов. Теперь настало время заняться самим расчетом. 

Расчет мультипликаторов P/E(EPS), P/B(BV), P/S, ROE.

Данные мультипликаторы выделены в одну группу, т.к. расчет по ним достаточно простой и состоит из одного действия.

Однако прежде, чем начать, стоит оговориться. Мультипликаторы всегда отражают годовой показатель. То есть если мы обладаем данными только за 3 квартала, нам нужно либо добавить в оценку прогнозируемый 4 квартал, либо взять данные по 4 кварталу из прошлого года и т.п. Отсюда следует, что значение мультипликатора может быть фактическим, а может быть прогнозируемым.

В нашей оценке мы будем использовать фактические значения.

1. Данные о бухгалтерской отчетности публичной компании можно взять либо с ее официального сайта со страницы раскрытия информации, либо со специального сервиса, такого как http://www.e-disclosure.ru/
2. Скачаем бухгалтерские отчеты по Сбербанку и РКК Энергия с данных ресурсов за последний доступный период.

3. Выписываем значения таких параметров как чистая прибыль (отчет о финансовых результатах), Пассив (балансовая стоимость кампании) – бухгалтерский баланс, раздел 3, а также размер выручки из отчета о финансовых результатах.

Рассчитаем коэффициенты (не забудьте учесть единицу измерения из бухгалтерского отчета, в нашем случае это тыс. рублей):

Отдельно вычислим EPSи рост EPSв сравнении с 2014 и 2015 годом.

Ну вот, основные показатели есть, осталось рассчитать последний: EV/EBITDA.

Данный показатель сложный, т.к. чтобы рассчитать его, нужно сначала вычислить сами EVи EBITDA. Помогут нам в этом все те же отчеты компаний.

EV = Рын. Капитализация + долг. Долг + кратк. Долг – наличные.

EV/EBITDA(РКК) = 32,9

Долг/EBITDA(РКК) = 36,25

EV/EBITDA(Сбербанк) = 70,28

Долг/EBITDA(Сбербанк) = 66,39

По финансовым компаниям и банкам, показатель EBITDAкак правило не считается, в связи со спецификой бизнеса, и чаще индикатором оценки банков становится как раз показатель ROE. Поэтому в нашем случае расчет EBITDAзачеркнут и возможно ошибочен, т.к. в случае с банками требует более детального разбора.

Тем не менее, по РКК Энергия мы произвели полный расчет. Осталось лишь дополнить таблицу данными по компании QIWI – возьмем их с сайта finviz.com.

Получаем в итоге:

На этом все! Наш расчет закончен, также к нему прилагается excel файл со всеми цифрами и формулами – скачивайте и пользуйтесь.

Ну а давать оценки по полученными нами прогнозам мы не будем, т.к. как я уже писал, по мультипликаторам нужно сравнивать компании из одних отраслей.

Успехов в инвестировании!