Инвестирование по Баффету

Внедрившись в мое я, он обратил бы свои прихоти в мои устои, свое невежество в мою эрудицию, свою ущемленность в мое самолюбие, свои причуды в мои заповеди. 

Сей почтенный квартирант внушил бы мне самоуважение, а самоуважение стало бы основой моего права на жизнь.

Сартр. Слова.

Разумный человек приспосабливается к миру. Неблагоразумный - упорно пытается приспособить мир к себе. Следовательно, прогресс зависит от неблагоразумных людей.

Бернард Шоу.

Баффет изучает отчеты о прибылях и убытках компаний, выясняет их потребности в реинвестировании капитала и определяет возможности компаний с точки зрения получения прибыли.
Один раз в год он проверяет

• - доходность первоначального акционерного капитала.
• - изменение операционной рентабельности, уровня задолженности и потребности в капитальных затратах.
• - способность компании генерировать денежные поступления.

Шаги успешной работы по Баффету.
1. Не обращайте внимания на фондовый рынок.
2. Не беспокойтесь по поводу состояния экономики. (покупать компании, которые обеспечивают возможность получения прибыли на вложенный капитал при любых экономических условиях).
3. Покупайте бизнес-компании, а не ее акции.

• -- достаточно ли прост и понятен бизнес компании? Насколько стабильна история деятельности компании? Насколько благоприятны перспективы развития компании?
• -- функционирует ли компания под управлением честных и компетентных менеджеров, которые рационально распределяют капитал, ведут себя откровенно с акционерами и не поддаются влиянию институционального императива? (дать описание)
• -- Каково экономическое состояние компании? Другими словами, насколько высоки такие показатели деятельности компании, как рентабельность бизнеса, прибыль собственников и соответствие между приростом рыночной стоимости компании и приростом объема нераспределенной прибыли?
• -- доступна ли компания по цене со значительной скидкой к действительной стоимости?

4. Управляйте портфелем бизнесов - теперь у вас акции не одной компании

Варианты стратегических матриц McKinsey

На философию потому рушится бесславие, что не по достоинству берутся за нее: не званные, а избранные должны ею заниматься

Платон.

Матрица Shell/DPM

Direct Policy Matrix, англ. – матрица направленной политики.

Инструмент для стратегического анализа и планирования. Если критерий стратегического выбора в матрице БКГ основан на потоке денежной наличности, а в GE – на оценке отдачи инвестиций, то
Модель DPM предлагает при принятии стратегических решений фокусировать внимание на показателе потока денежной наличности и показателе отдачи инвестиций одновременно.

Матрица 2*2

Матрица 3*3

Стратегии квадратов

1. Сохранение и упрочнение позиции на рынке путем 
• инвестирования и обеспечения роста с максимально возможной скоростью; 
• концентрации усилий по поддержанию сильных сторон бизнеса. 
2. Инвестирование в борьбу за лидерство; выборочное инвестирование в сильные стороны деятельности; укрепление наиболее уязвимых сторон деятельности. 
3. Обеспечение выборочного роста путем 
• специализации на основе сильных сторон деятельности; 
• поиска путей преодоления слабых сторон деятельности; 
• ухода с рынка, если отсутствуют предпосылки приемлемого роста объема продаж. 
4. Крупное инвестирование в наиболее привлекательные рыночные сегменты, поддержание способности противодействовать конкурентам, обеспечение высокой прибыльности путем повышения производительности. 
5. Защита существующих программ рыночной деятельности; концентрация инвестиций в сегментах, где прибыльность является высокой, а риск – относительно низким. 
6. Ограниченное расширение деятельности или сбор урожая за счет поиска путей расширения деятельности, не связанной с высоким риском. При этом следует минимизировать инвестиции и рационализировать все производственно-сбытовые операции. 
7. Сохранение позиции и перефокусировка деятельности путем 
• перенесения акцента на зарабатывание текущих денег; 
• концентрации на привлекательных сегментах; 
• защиты сильных сторон деятельности. 
8. Главный акцент на зарабатывании денег путем 
• защиты позиций в наиболее прибыльных сегментах; 
• модернизации продуктовой линии; 
• минимизации инвестиций. 
9. Уход с рынка. При этом необходимо: 
• вовремя распродать товары по выгодной цене; 
• резко снизить постоянные издержки, избегая при этом инвестирования. 

Ж-Ж. Ламбен несколько по-иному интерпретирует матрицу GE/McKinsey.

Трактовка матрица Ж.Ж.Ламбена

• Зона С соответствует высоким уровням привлекательности рынка товара и конкурентоспособности фирмы; рекомендуемая стратегическая ориентация – агрессивный рост. Данный случай аналогичен «звездам» в матрице БКГ.
• Зона А – привлекательность и преимущества находятся на низком уровне; стратегическая ориентация – продолжение деятельности без инвестиций или деинвестирование, как для «собак».
• Зона В является промежуточной: конкурентное преимущество в ней слабое, но привлекательность рынка высокая. Это типичная ситуация «знака вопроса». Стратегия – селективный рост.
• Зона D – ситуация обратная. Конкурентное преимущество значительное, но привлекательность рынка мала. Стратегия «низкой активности» заключается в защите своего положения без существенных затрат. Это эквивалент «коровы».

И, наконец, развернутая матрица Shell/DPM выглядит следующим образом.

PPM и Data Mining

DM, Data mining - процесс нетривиального извлечения неявной, ранее неизвестной потенциально полезной информации из данных, хранящихся в базах данных.

Вопрос: какие DM-техники (Data Minig техники) комплиментарны управлению портфелем инвестиций?

На рассмотрении следующие техники:

• Dependency Modeling, оно же Association rule learning (https://en.wikipedia.org/wiki/Association_rule_learning), (Моделирование зависимостей, Поиск ассоциативных правил или паттернов (образцов)).
• Change and Deviation Detection (Обнаружение изменений и Определение отклонений или выбросов).
• Classification (Классификация).
• Регрессия.
• Кластеризация.
• Sumarization (Возможно, следует переводить как обобщение и агрегация).

1. Change Detection. В статистическом анализе обнаружение изменений или обнаружение точек, в которых изменяется распределение вероятности случайного процесса или временного ряда. В общем случае проблема касается как обнаружения того, произошло ли изменение, так и произошло ли несколько изменений, и определения времени любых таких изменений. В конкретных приложение это сводится к обнаружению границ, которые могут быть связаны с изменениями среднего значения, дисперсии, корреляции или спектральной плотности исследуемого процесса. Является необходимым этапом для решения задач обнаружение аномального поведения.
2. Deviation Detection. Анализ отклонений – выявление наиболее нехарактерных шаблонов. А также, определение отклонений или выбросов, анализ отклонений или выбросов. Цель решения данной задачи - обнаружение и анализ данных, наиболее отличающихся от общего множества данных, выявление так называемых нехарактерных шаблонов.
3. Классификация. Приписывание кортежей данных (кортеж данных представляет некоторую сущность, элементы кортежа представляют свойства сущности) заранее определенным классам. Применяется в нейронных сетях, в экспертных системах. Классификация позволяет найти общие свойства среди данных системы и размещает объекты в разные классы в соответствии с заранее предоопределенной классификационной моделью. Для этого разработано большое число классификационных правил, в ряду которых дерево решений является быстрым и эффективным методом классификации.
4. Кластерный анализ состоит в делении данных на группы похожих объектов. Каждая группа называется кластером. Группы могут быть иерархически упорядочены (в этом случае строятся дендограммы) и находится на одном уровне, с перекрытием или без перекрытия.
5. Суммаризация предполагает подсуммирование данных для получения общего представления о больших наборах данных. В числе техник здесь же размещаются методы статистической обработки данных, если природа данных позволяет получить статистические характеристики - среднее, медиану, вариацию, дисперсию, моменты, а общем случае - построить эмпирическую функцию распределения. Для разнообразных наборов данных применяется числовая суммаризация и лингвистическая суммаризация.
6. Регрессия подразумевает построение линейных или нелинейных моделей, связывающих некоторые переменные, трактуемые как выход (зависимые переменные), с другими переменными, трактуемыми как вход (независимые переменные).

В каких же ситуациях возможно применить техники DM к управлению портфелем инвестиций.
Очевидно, что для этого нужно иметь большие базы данных в части описания областей применения инвестиций.
Такие базы данных могут быть внутренними, например, данные продаж, так и внешними, например, отраслевые статистические базы данных.
Если "больших данных" нет - нет и основания применять сложные и дорогие продукты, реализующие DM-техники. Достаточно средств "малой автоматизации".

Для применения DM-техник необходимо соответствующим образом подготовленные данные. "Научный подход" подготовки данных изложен в рамках CRISP методологии. Если же говорить по-простому, Вам нужно подготовить данные примерно по такой вот схеме:

Здесь PK - первичный ключ, FK - вторичный ключ, М - метрика.

Если говорить о портфельных данных, то в качестве атрибутов могут выступать виды и категории проектов, инциаторы, кураторы, исполнители, подрядчики проекта, технологии, ресурсы и результаты проектов, графики, - плановые и фактические, - работы, виды работ, затраты проектов, как фактические и плановые. Эти наборы данных содержатся во внутренних базах данных. Для оценки новых проектов, а также для проведения сопоставительного анализа могут привлекаться внешние базы данных.

Имея такие данные, первый этапом могут служить техники классификации, отображения данных на графиках, а также иные способы и подходы визуализации данных.

Следующая технику, которую стоит рассмотреть в части портфельного управление - Поиск ассоциативных правил. Association Rule Mining - ARM. Также этот же метод может называться - Обучение на ассоциативных правилах (Ассоциативные правила, или пиво с подгузниками). Association Rule Learning.
Кстати, это метод легко применять для небольших наборов данных. С ростом объемов данных растут требования к памяти и производительности (по меньшей мере, в экспоненциальном порядке).

Этот метод приобретает очень большое значение в связи с поиском кросс-зависимостей между проектами, которые в явном виде не могут быть сформулированы, но своими результатами оказывают влияние друг на друга. Например, развитие технической базы для выполнения одного проекта в последствие в силу опыта и наработанных технологий позитивно сказывается на успешности реализации последующих проектов, использующих наработанный потенциал, технические, кадровые, организационные и интеллектуальные способности.

Остальные техники к сожалению мало применимы на внутренних данных.
Если же обратится к так называемым "Озерам Данных" (Data Lakes), например, используя Hadoop, то возможно построить бенчмаркинговые модели и сопоставить показатели проектов с проектами отрасли и ее отдельных сегментов.

* * *

Все системы управления функционируют в условиях неопределенности. Неопределенность является особенностью математической модели и не относится к реальному объекту. Одной из причин неопределенности является неполнота знаний о реальном объекте, другая причина - стохастический характер определенных свойств объекта.
Одним из подходов устранения неопреденности является стремление улучшить модель, например, добавляя новые факторы. Такой подход не всегда является рациональным, если неопределенность, вносимая новым фактором увеличивает неопределенность модели. Даже если новый фактор устраняет большую долю неопределенности в выходе по сравнению с присущей новому фактору неопределенности, новый фактор может служить источником паразитной динамики.
Исходя из этого следует эвристическое правило предпочтения более простых моделей сложным, остается только понять, в какой степени повышение неопределенности следует обменивать на понижение сложности модели.

К автоматизации PPM

Метрики

После регистрации проектов и распределения их по соответствующим разделам портфеля проектов естественным желанием является автоматизация управления портфелем.
Для решения задачи автоматизации нужны метрики, так как на них будет базироваться автоматизация управления портфелем.

Метрики строятся на показателях. Показатель означает несколько иное по сравнению с метрикой. Можно сказать, показатель может использоваться более разнообразно, нежели метрика: показатель может выступать как нечто абстрактное, в то время как метрика, это показатель, наделенный способом количественного определения его значения с точки зрения упорядоченности объектов на основании этого значения. Более строго, значение показателя удовлетворяет аксиомам метрического пространства как математического объекта. Метрика, в свою очередь, позволяет сравнивать объекты и оценивать "расстояние" между ними, что и составляет надежную основу для сравнения проектов, для оценки альтернатив, и в конечном итоге, для принятия решений как в "ручном", так и в "автоматизированном" режиме.

В качестве метрик могут выступать:

• доходы (выручка);
• объем реализации;
• маржинальная прибыль;
• затраты и расходы;
• прибыль;
• физические показатели производительности или мощности.

Роль

Управление портфелем (Portfolio Management) помимо прочих задач, должен поддержавать решения и отвечать на следующие вопросы:

• на каких рынках следует проводить инвестиции;
• в какие продукты следует вкладывать капитал;
• какие технологии и способности нужно развивать.

Решение данных вопросов базируется на предвосхищении того, какие проекты смогут обеспечить максимум возврата на инвестированный капитал с одной стороны, и максимум клиентского удовлетворения, подразумевая под клиентами как покупателей, так и поставщиков капитала.

На эти же вопросы отвечают и традиционные технологии управления капиталом, но, в отличии от традиционных техник принятия инвестиционных решений, Portfolio Management подразумевает "непрерывное"  измерение, пересмотр и изменение состава портфеля с учетом поступающей информации. Непрерывность в этом случае подразумевает действия в соответствие с темпом изменения информации о проектах портфеля.

В таких услових Portfolio Management играет центральную роль в принятии решении в режиме реального времени о том, какие проекты следует сохранить, изменить или исключить на основании четко определенных критериев и посредством использования четких и определенных инструментов принятия и реализации решений в части состава портфеля.

Цели

Рассмотрим следующие 4 цели Portfolio Management:

1. Максимизация ценности.
2. Баланс инвестиций.
3. Стратегическая направленность.
4. Правильное число проектов.

Максимизация ценности подразумевает распределение ресурсов (всегда ограниченных) с максимальной отдачей (эффективностью).

Баланс инвестиций означает желаемое соотношение проектов в терминах одного или нескольких балансируемых показателей. Балансируемыми показателями могут выступать 

• риск, 
• доход, 
• распределение ресурсов по функциональных областям или операционным сегментам,
• распреление ресурсов по стратегическим целям или задачам.

 "Правильное число проектов" означает довольное простое правило: у организации не должно быть "стоящих в очереди" проектов, не должно быть отложенных по причине дефицита проектов. То есть, число проектов должно соответствовать наличным ресурсам, а все, что сверх того, является дестабилизирующим фактором.

Инструменты

Кратко охарактеризуем инструменты (и в какой мере, метрики), поддерживающие задачи достижения целей.

Для метризации цели "Максимизация ценности" могут использоваться следующие методы:

• Expected Commercial Value (ECV). Ожидаемая коммерческая ценность, основанная на очень приблизительной оценке математического ожидания дохода с учетом разных сценариев.
• Productivity Index (PI).
• Return of Investment (ROI).

Балансирование инвестиций обычно проводится с помощью метода Scoring model.

Общий метод достижения стратегической направленности - метод стратегический корзин (strategic bucket method), включая strategic aligment, strategic fit, spending breakdown.

Правильное число проектов обеспечивается распределением правильных ресурсов для правильных проектов в соответствии с анализом продуктивности (производительности) ресурсов. В качестве инструментов тут используются матрицы 2*2 или 3*3. Примером таких матриц являются матрицы BCS или McKensey матрицы.

Технология захвата государства

По мнению западных антропологов, русским присущи такие качества, как апатия, ленивое непротивление добру и злу, туманный, бунтарский и вредоносный альтруизм, наивная и жестокая доброта.

Цитаты из Переслегин С.Б. Сумма стратегий.

Разумеется, рейдерский захват одного предприятия – это полузаконная-полубандитская акция, характерная для «третьего мира».

В любом государстве – плохом ли, хорошим ли – всегда есть недовольные. Их претензии могут иметь религиозный характер, могут быть окрашены в национальные «цвета» или иметь социальный оттенок. Чаще всего дело сводится просто к борьбе за власть.

Количество оппозиционеров большого значения не имеет, но для успеха рейдерского захвата «государства Х» желательно, чтобы они проживали более или менее компактно, то есть чтобы их недовольство можно было связать с определенной территорией.

Прежде всего инспирируются активные выступления оппозиции. Желательно, чтобы они были достаточно массовыми, но в современных условиях это не имеет большого значения: существенен не сам новостной повод, а его отражение в мировых СМИ.

На своих митингах оппозиция должна выдвинуть простые, понятные, актуальные и при этом заведомо неприемлемые для властей требования.

После этого перед руководством страны возникает фатальная развилка: никак не реагировать и этим продемонстрировать слабость государства или начать преследование оппозиции, показав «антинародную сущность режима».

...принцип безальтернативности здесь выполняется автоматически – развилка вырождена, и оба варианта приводят к одному и тому же результату.

Сначала в американских и европейских СМИ, затем на трибунах международных организаций начинается обсуждение положения дел с правами человека в «государстве Х». Одновременно происходит переход от скрытого финансирования оппозиции к ее явной поддержке.

Оппозиция начинает акции гражданского неповиновения или сразу переходят к тем или иным формам вооруженного насилия. Естественно, в стране вспыхивают беспорядки, происходят столкновения демонстрантов с полицией и армией, льется кровь.

Можно блокировать все счета «государства Х» в зарубежных банках. С этого момента в стране начинается финансовый и экономический кризис.

Далее, если правительство продолжает упорствовать, Соединенные Штаты приступают к военным операциям. Прежде всего оппозиция снабжается оружием. Затем объявляется режим «закрытого неба» над территорией страны, то есть ВВС США начинают сбивать военные самолеты «государства Х» и уничтожать его военные аэродромы. На следующей стадии США переходят к воздушному наступлению, а после полного уничтожения военной и гражданской инфраструктуры начинается военная операция.

Понятно, что у руководства «государства Х» нет никакой возможности противопоставить «полю» что-то осмысленное.

В конце концов, это руководство уничтожают физически, оппозиция приходит к власти, а активы страны: авуары, природные богатства, инфраструктурные возможности, геополитический потенциал, – поглощаются «полем». При этом, разумеется, присваивается только ликвидная часть государственных активов, остальное передается в пользование оппозиции.