年化報酬率是關鍵

年化報酬率是關鍵

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假如有兩個商品都說報酬率 100%,我們通常會接著問,那時間呢? 因為累計報酬率的算式為:

Rc = (FV / PV) - 1

FV 為終值、PV 為現值,有注意到嗎? 累計報酬率只是把你最終拿到的錢除以投入的錢後再減 1,接下來再告訴你一個是 12年、另一個是 4年,那麼根據 72 法則(用 72 除以資產翻倍的時間)我們就知道:

  • 商品 A 的年化報酬率為 72 / 12 = 6%
  • 商品 B 的年化報酬率為 72 / 4 = 18%

用〔年化報酬率〕我們才能比較商品的績效表現,就像我們在比較蘋果與橘子哪個比較貴,通常我們會換成每斤多少錢的道理一樣。

如果有一個商品(6年期儲蓄險)跟你說你每年繳 X 元,六年後可拿回 Y 元,總報酬率是 3.26%,你可以問他兩個問題:

  • 請問第六領回的 IRR 是多少? (我遇過說不知道什麼是 IRR 的...)
  • 請問年化報酬率是多少? (如果他不知道 IRR 是什麼的話)

不管他講得多麼好,請你在掛斷電話後自行計算一下,即使你忘了 X、Y 是多少也沒關係。這邊你只要把 3.26% 這個累計報酬率還原成年化報酬率,你就知道下次不要接他的電話了。

Rc = (1 + Ry)^n - 1...這是從上面式子將 FV 換成 PV x (1 + Ry) ^n 而來

所以年化報酬率 3.26% = (1 + Ry)^n - 1

Ry = 1.0326^(1/6) - 1 = 0.00536 = 0.536%....年化報酬率還不如銀行定存

驗算一下

(1 + 0.00536)^6 = 1.0325940......3.26% 無誤

試算台灣加權指數報酬率

下面看不懂可以直接看結論,這段程式只是把台灣加權指數在 2010/1/1(資料的第一筆是 2010/1/4,所以沒問題)到現在的資料(最後一筆資料是2021/12/30)算出累計報酬率與年化報酬率:

df = si.get_data('^TWII', start_date='01-01-2010')
fv, pv = df['adjclose'][-1], df['adjclose'][0]
Rc = (fv / pv) - 1

y = (df.index[-1] - df.index[0]) / np.timedelta64(1, 'Y') # how many years
Ry = np.power(fv / pv, 1/y) - 1
pv, fv, Rc, Ry # (8207.8173828125, 18218.83984375, 1.219693615735285, 0.06878442704304755)

加權指數從 8207 漲到 18218,累計報酬率 121.97%,年化報酬率 6.88%

後記

我不是要打擊儲蓄險,(事實上我還持有富邦金(2881.TW)的股票,它是金融股中的獲利王,主要業績就是壽險業務收入),只是要說明如果你真的想買這種險的話,要知道怎麼比較它與定存的關係,因為它至少要打敗定存。

這種商品其實保險的成份不高,比較適合想要強迫儲蓄的人又或是無法承受風險的人,那它只要打敗定存就好。而且這種商品繳費期間解約一定是對你不利的,因為那幾年都被內扣吃光光,要到第六年開始才真的有價值,所以第六年領回也是不利的,可以用 IRR 算一下要到哪一年才開始打敗定存。

我剛出社會時也買了一張儲蓄險,而且每年繳六萬多,為期 15年,後來我繳到第 9年後有人教我如何在不損失本金的情況下拿回(先不說),因為我發現它要等到第 15年後才開始以 3.15%增值(現在買不到這麼高的了…),而且壽險幾乎是沒有的。

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本專題將透過大量閱讀 FIRE 書籍並從書中獲取有效且可行的方式一步一步達成財務自由之路,並穿插投資大師們如比得林區、柯斯托蘭尼與投資經典書籍如漫步華爾街、投資金律之讀書心得,每日都會有文章,帶領讀者一步一步邁向財務自由之路。
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這章來說,書上的觀點以作者所訪問的人的看法為主,我把它稱之為傳統方式的不動產投資。由於內容可能與台灣的情況不適用,所以以下都是我另外的心得,這章節並沒有提到 REITs ETF。 如果每天看政治新聞會讓你很煩躁,試著放棄這個行程,把時間拿去作些讓你快樂的事。
今晚因為要幫客戶跑分析程式, 所以忙裡偷閒, 看了一下日前買的書, 結果越看越燒腦, 看起來是作者寫錯數據, 但又覺得應該是哪邊有問題, 還是記錄一下, 日後有機會再補充清楚. 用這個財務自由計算機也得到 4,525.93 的答案,再用 72法則試試: 原文是這樣寫的:
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