Стремясь демистифицировать сложную картину долгосрочного прогнозирования акций, мы ранее представили формулу, которая делит доходность акций на три неотъемлемых компонента: дивиденды, сдвиг продаж на акцию и изменение отношения цены к объему продаж (P). /Продажи). Эта динамическая триада, если ее точно спрогнозировать, образует строительные блоки для надежного прогнозирования будущей доходности акций, тем самым потенциально революционизируя инвестиционные стратегии и процесс принятия финансовых решений.
Опираясь на эту основу, наше путешествие теперь ведет нас к более глубокому изучению сути прогнозирования акций, уделяя особое внимание предсказанию будущих дивидендов и их роста. Эта тема имеет огромное значение, поскольку дивиденды являются ключевым компонентом общего дохода акционеров и дают представление о финансовом состоянии, стабильности и перспективах прибыльности компании. Прогнозирование роста дивидендов также может дать инвесторам преимущество в определении долгосрочного потенциала роста компании.
Ранее мы прошли через сложные области прогнозирования будущего отношения P/Sales и будущего роста продаж. Каждое исследование обогащало наше понимание многогранной природы прогнозирования запасов. В этой экспедиции мы проявляем ту же строгость и страсть, надеясь найти убедительные открытия, которые могут послужить маяком для тех, кто путешествует по огромному океану инвестиций на фондовом рынке.
Наша цель — изучить прогностическую силу различных сигналов для будущих дивидендов и роста дивидендов, а также признать неотъемлемые проблемы и ограничения таких усилий. Мы стремимся освещать новые пути и вносить дальнейший вклад в области прогнозирования акций, уделяя особое внимание дивидендам.
Благодаря этому всестороннему исследованию мы приглашаем вас отправиться вместе с нами в это путешествие открытий, где каждое новое понимание и открытие приближают нас на один шаг к более глубокому пониманию прогнозирования фондового рынка.
Начнем кодировать
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import display_jpeg import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns from scipy.stats import linregress import statsmodels.api as sm # SimFin imports. import simfin as sf from simfin.names import *
В этом коде импортируются несколько библиотек Python для анализа и визуализации данных. Первая строка («%matplotlib inline») — это волшебная команда, которая позволяет…