Финансы

Наш ЦБ, подобно центральным банкам других стран, мог бы давно уже приступить к эмиссии длинных денег. Как в США – под долговые обязательства казначейства. Или как в послевоенной Европе – под обязательства корпораций. Или как в Китае – исходя из планов развития производства. Или как в Японии, Индии, Бразилии – с учетом обязательств институтов развития.

 www.contrtv.ru/repress/5049/

Глазьев очень часто это повторяет, я видел это во многих его интервью.
Что касается США — тут вопросов нет
Но вот о том, что в послевоенной Европе валюты эмитировались под долги корпораций я кроме как от него никогда не слышал. И вообще, это заявление странное. Насколько я помню, после войны была установлена Бреттон-Вудская система, суть которой была в том, что доллар покрывался золотом, а европейские валюты покрывались долларом.
Про Китай я тоже не слышал. Общеизвестно, что в Китае действует система фиксированного курса, такая же система, что действовала у нас до 14-го года, это значит, что вся эмиссия ЦБ покрывается валютными активами.

Откуда он это все взял?

Сегодня уже тиснул блог о 9 мая, как жахнуло радиацией по Вашингтону: smart-lab.ru/blog/398366.php
А тему астро кластеринга могу приоткрыть сейчас.

Перед любым аналитиком, в том числе, профессиональным астрологом, стоит непростая задача — как выбрать из огромного массива, как бы ничем не примечательных BIG DATA, ту самую главную информацию, которая движет событиями, отражаясь в том числе на рынках.

Недалекие люди искренне считают, что астрологам достаточно на небо взглянуть, и вот тебе здрасте. Это мифы. Все не так.

Короче, чтобы не углубляться в дебри (а я могу, легко)), опишу такой пример.

Недавно почитал про новые технологии в системах распознавания образов, и убедился, что есть системы, которые оперируют десятками тысяч (!) параметров, чтобы легко отыскать, скажем по фотографии преступника в огромной толпе, в любой точке мира, за считанные секунды. Очень пользуется популярностью у спец служб, особенно в местах массового скопления народа. Однако, такие системы требуют колоссальных технических ресурсов, и хотя обнаруженные лица на удивление четко совпадают с робото-портретом или фото, тем не менее… поиск затруднен загромождением BIG DATA.

( Читать дальше )

В последнее время со стороны «либерального» крыла все чаще слышатся ностальгические призывы к политике государственного демпинга на рынке труда, возврат к «традиционной» модели кредитно-денежной политики поддержки экспортеров трудоемких и сырьевых отраслей, засчет снижения реального уровня зарплат населения и препятствования развития капиталоемких и наукоемких отраслей, посредством ослабления рубля.
ЦБ выпустил аналитическую записку, поясняющую, почему руководство считает такую финансовую политику неэффективной для текущего этапа развития российской экономики

Документ с офсайта ЦБ
www.cbr.ru/ec_research/wps/analytic_note_06.pdf

В частности:

Демпинг по заработным платам посредством занижения валютного курса и ставка на трудоемкие производства требуют вступления российской экономики в гонку на понижение заработных плат с более бедными странами с избытком дешевой рабочей силы (рисунок 9). Стимулирование развития таких производств в России привело бы к ухудшению структуры российской экономики в сторону развития менее производительных отраслей, натолкнулось бы на ограниченность предложения на рынке труда и потребовало бы устойчивого сниже- ния (занижения) уровня заработных плат и уровня жизни.

По рыночным законам существует связь между процентной ставкой и риском. Чем больше риск, тем больше ставка.
Если оценивать риски депозитов европейских банков по этому критерию, они почти равны нулю. Однако, на деле, это не соответствует действительности, риски по-прежнему достаточно высокие, они зависят от рисков банковских дефолтов, которые во время кризиса весьма вероятны. К примеру, они явно выше рисков вложения в ОФЗ, поскольку вероятность дефолта отдельного европейского банка намного вероятней, чем дефолт России.
Это явная рыночная неэффективность.

Еще более интересен с этой точки зрения феномен отрицательной ставки. Если это приживется, то мы вынуждены будем признать абсурдную вещь: риски находятся ниже нулевой отметки.

UPD Тут, конечно я поспешил с выводами, есть еще инфляционная составляющая процентной ставки. Но это вроде особо картины не меняет.

Поразмышлял я на тему, можно ли криптовалюты считать деньгами, в концептуальном смысле этого слова.

На мой взгляд, деньги (в широком смысле, исторически) можно разделить на 3 категории:
1) Физические реальные активы. Примеры: золото, зерно, шкуры животных, спирт.
2) Бумаги, обеспеченные реальными активами. Пример: банкноты обеспеченные золотом
3) Фиатные деньги. Деньги навязанные государством, как единое и единственное платежное средство.

Это грубая, конечно, классификация, но не будем лезть в дебри.

Все эти категории обладают единым базовым свойством: высокими гарантиями ликвидности.
В первом случае, ликвидность исходит от доверия к тому, что полезные свойства денег, такие как удобство, длительность хранения, полезность и нужность физактива в хозяйстве предотвратят обесценивание, их всегда можно по-крайней мере обменять на другой товар
Во втором случае, ликвидность обеспечивается доверием к банкам, что они не наипут:) Это конечно уже более зыбкая вещь, но люди исходят из того, что банки в се таки, дорожат своей репутацией и не жаждут собственного разорения.

( Читать дальше )

Сегодня разберем акции компании KZOS и посмотрим, являются ли они недооцененными и стоит ли их покупать разумному инвестору. 

1. Карточка компании Казань органический синтез KZOS

Мы видим, что по обыкновенным акциям небольшой free float, всего 16% — это в целом негативный фактор. 

2. Мультипликаторы компании Казань органический синтез. KZOS

 

( Читать дальше )

Немного изменю своей традиции… опубликую отдельные прогнозы ДО их вероятного сбывания. Друзья и партнеры согласны к разглашению этой конфиденциальной информации.
А дальше снова закрытая подписка.


Решил прикупить бычий спред на ультравикс к этому прогнозу.
Как видите, риск потери аж 50 долларов, зато коэффициент RR привлекательный 1 /19



( Читать дальше )

В сегодняшнем обзоре я решил пройтись по банковскому сектору и здесь мы даже начнем чуть раньше, с небольшой пре-обзора самого сектора и выбора наиболее интересной компании. Хочу вам быстро показать, как за минуту легко взглянуть на всю отрасль и выбрать лучшую компанию. 

1. Обзор банковского сектора

Итак, для начала зададим наш главный фильр на странице мультипликаторы. Нас во-первых интересует отрасль банков, во-вторых мы ищем компании недооцененные, то есть P/BV должен быть ниже 1 (капитализация ниже собственного капитала компании) и будем смотреть только те компании, по которым есть МСФО отчет за весь 2016 год (2016 Q4). 

Вот как будет выглядеть наш список после фильтрации (небольшое уточнение — еще есть Росбанк, которые также подходит по условиям, но здесь его не рассматриваем, сразу по нескольким причинам — практически нет акций в свободном обращении, высокий P/E, убыток в прошлом году и просто компания не попала в скриншот, а новый ради нее даже не хочу делать).

( Читать дальше )

Это, конечно, не теорема Ферма, но всё же не каждый разберётся.
Даже имея высшее экономическое.
Кто смог решить, тот молодец и может следовать по ссылке.