RationalAnswer | Павел Комаровский  

Иногда подписчики упрекают меня в том, что на моем канале регулярно выходят слишком заумные и малоприменимые на практике посты. Поэтому сегодня будет исключительно практически-полезная годнота: сейчас я вам раскрою секретный закон социального пешехождения Комаровского. Даже два!

Как вы помните, я люблю много и быстро ходить. Часто при этом приходится обгонять других людей, или просто расходиться с ними на узких дорожках. Так вот:

1-й закон Комаровского: Если вы обгоняете людей сзади, и источник света находится где-то сзади-сбоку от вас (яркое солнце, фонарь и т.д.), то обгонять надо с той стороны, в которую «показывает» ваша тень. Дело в том, что люди спереди сначала увидят вашу тень, и инстинктивно «подвинутся» в сторону от нее. Если вы, условно, попробуете их обогнать слева (даже если там больше свободного места), но голова вашей тени сначала покажется справа от них – то люди, скорее всего, автоматически сместятся влево и преградят вам путь. (Надеюсь, понятно объяснил – заставить Грок сгенерировать идеально подходящую картинку не вышло.)

2-й закон Комаровского: Если вам навстречу по узкой дороге идет пара, то расходиться с ними лучше со стороны мужчины. Потому что, если в процессе что-то пойдет не так, и вы его случайно заденете – то, скорее всего, всё будет ок. А вот если вы заденете его спутницу, то тут уже риски махача сильно повышаются.

Спасибо, что вы пришли на мой Тед-ток!

В управленческом консалтинге все проекты можно условно разделить на две большие группы:

1. Стратегические – делаешь для компании-клиента большую и красивую презентацию о том, как ей дальше жить следующие 5+ лет. По итогу проекта все хлопают, обнимаются, прощаются, презентация торжественно отправляется в ящик стола Самого Главного Начальника.

2. Операционные – надо что-то улучшить непосредственно на практике: увеличить надои, повысить выпуск чапельников, и так далее. То есть, здесь основное внимание уделяется оптимизации уже каких-то более узких и конкретных вещей.

Мой товарищ Леша Подклетнов (вы должны его помнить по каналу Дизраптор, из которого я часто беру новости для своего дайджеста) тоже работал в консалтинге – поэтому он, похоже, решил сделать примерно такое же разделение своих постов. В основном канале @disruptors_official он разбирает разные большие стратегические тренды в бизнесе и технологиях, а недавно у него появился еще и второй канал Фичизм с фокусом на более наглядные примеры внедрения каких-то конкретных фич в бизнесе.

Вот несколько примеров интересных постов, ради которых я читаю «Фичизм»:

🐌 Интересный нюанс по поводу прайсинга про-тарифа для ChatGPT: оказывается, даже при ежемесячном ценнике в $200, OpenAI умудряется терять на этой подписке деньги

🐌 Тинькофф-банк активирует пользователям премиум-тарифы за инвестиции в себя (в смысле, не за то, что вы потратите деньги на себя, а за то, что вы купите акции Тинькофф, лол!)

🐌 Гугл тестирует в Google Maps так называемую «мечту интроверта»: можно одной кнопкой попросить искусственный интеллект позвонить в заведение и узнать нужную вам инфу. Хотеть!

🐌 Как аэропорт Домодедово монетизирует «опаздунов» (как человек, который один раз ставил спринтерские рекорды в израильском аэропорту, я только одобряю)

В общем, я читаю «Фичизм» ради кайфовых (и коротких!) постов каждый день – смело подписывайтесь на канал, рекомендую от души.

#честная_реклама | о рекламе

Реклама. ИП Подклетнов А.О., ИНН 772821456016. Erid: 2W5zFGhzDoW

Историческая долгосрочная доходность классов активов, часть 3: Жилая недвижимость [начало здесь]

В предыдущих частях мы с вами разбирались с оценкой доходности по акциям и облигациям – выяснилось, что там есть довольно интересные нюансы. Но это ценные бумаги, по ним хотя бы концептуально всё просто: если ты знаешь динамику котировок, а также данные по выплате дивидендов/купонов, то посчитать доходность – это уже чисто дело техники.

С недвижимостью всё гораздо сложнее. Каждый объект там уникальный, данные по сдаче в аренду зачастую вообще нигде не фиксируются, и так далее – в общем, аккуратно посчитать историческую доходность по целому классу активов «домики и квартиры» на самом деле весьма непросто.

Тем не менее, авторы исследования The Rate of Return on Everything, 1870–2015 попробовали сделать такой «подход к снаряду», и у них по выборке из 16 стран на горизонте 145 лет вышла средняя реальная доходность около 6,7% годовых. Что, как будто бы, весьма некисло! (Если помните, доходность мирового рынка акций на длинных горизонтах выходит чуть больше 5% сверх инфляции.)

Но тут бы надо вспомнить, что недвижимость, в отличие от акций и облигаций, – это прямо настоящий физический актив. Условные облигации госдолга США столетие назад и сейчас можно при желании сравнивать напрямую, «в лоб». А вот какой-нибудь дом, построенный 100 лет назад, почти наверняка будет сильно отличаться по качеству от современного новостроя. Поэтому, при анализе динамики средних цен на недвижимость, записывать удорожание квадратного метра целиком в доход домовладельца может быть опрометчиво – вероятно, наблюдаемый рост цен отражает в том числе и улучшение качества.

Более аккуратно учесть такие нюансы позволяют так называемые «микро-исследования», когда ученые пытаются проследить в конкретном городе долгосрочную историю перепродажи одной и той же выборки объектов (в противоположность макро-исследованиям, где допущения оцениваются на уровне «всего рынка целиком»). Таких исследований совсем немного (есть для Франции, Голландии и UK), но по ним внезапно оказывается, что доходность жилой недвижки на самом деле на 1,5–2,5% годовых ниже, чем выходило по макро-оценкам ребят чуть выше.

К сожалению, каких-либо «самых более лучших» ультимативных исследований по уточненной доходности недвижимости по всему миру за последние 150 лет просто не существует. Но приведенная выше инфа как бы намекает, что в действительности жилье скорее всего является менее доходным классом активов, чем акции. То есть, если в акциях долгосрочно ожидаем около 5% реальной доходности, то в жилой недвижке и без кредитного плеча это будет скорее ближе к 3–4% годовых. Такие дела!

P.S. Кстати, всё забываю сказать: ТГ-посты с канала часто выходят в моей email-рассылке на Substack с дополнительными иллюстрациями, которые не очень удобно вставлять в Телеграме. Смотрите, например, сегодняшнюю заметку про доходности, или вчерашнюю про рынки предсказаний.

28 января 1986 года в 11:39 утра американский космический корабль «Челленджер» взорвался в воздухе вместе с экипажем почти сразу после старта: как станет известно позже, кольцевые уплотнители для ускорителя производства компании Morton Thiokol фатально скукожились из-за аномально холодной погоды и не выдержали нагрузок.

У официальной государственной комиссии (в которую, кстати, входил и знаменитый физик Ричард Фейнман, подробно описавший происходившее в своей книге) ушло несколько месяцев на то, чтобы определить причину трагедии. А вот у фондового рынка, похоже, это получилось сделать гораздо быстрее: котировки акций Morton Thiokol буквально за несколько часов после аварии обвалились на 12% – при том, что по акциям других компаний-производителей запчастей для шаттла (Lockheed, Martin Marietta, Rockwell) таких резких падений не наблюдалось. Получается, в данном случае рынок крайне эффективно «предсказал» будущий исход официального расследования.

При этом, фондовый рынок коллективно оценивает вероятности событий несколько опосредованно – через их ожидаемое влияние на цену акций. Но в последнее время становятся всё более популярными так называемые «рынки предсказаний», где люди уже напрямую могут делать ставки на то, произойдет ли то или иное событие в будущем.

В частности, 21.02.2022 я обращал внимание на то, что на Metaculus (это скорее агрегатор предсказаний, не совсем рынок – там нельзя делать денежные ставки) вероятность начала войны в Украине до конца 2022 года оценивалась в 75% – и, с учетом этого, тогдашний курс доллара по 77 рублей выглядел в вероятностном смысле немного низковатым. Через несколько дней наступило 24 февраля, и в течение следующих двух недель курс доллара к рублю вырос более чем на 50%…

Ну а про то, как Polymarket (крупнейший рынок предсказаний) еще совсем недавно неплохо предсказал победу Трампа на выборах с приличным отрывом – вы наверняка и так уже слышали. Вообще, эти самые Prediction Markets являются, на мой взгляд, одной из самых интересных инноваций последнего десятилетия на стыке финансов, технологий и крипты.

Короче, я тут позавчера послушал прикольный подкаст от a16z (инвестфонда Марка Андриссена) как раз на эту тему. Там Алекс Табаррок объясняет, в каких случаях рынки позволяют делать более эффективные предсказания, а когда этот механизм работает не очень хорошо. Рекомендую этот подкаст и вам!