Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Ежеквартальный обзор рынка нефти.pdf
Скачиваний:
4
Добавлен:
31.08.2019
Размер:
10.78 Mб
Скачать

vk.com/id446425943

Ежеквартальный

обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

Энергетический Центр EY

Центральная, Восточная, ЮгоВосточная Европа и Центральная Азия

Июль 2019 г.

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

Содержание

Определения .........................................................................................................................

2

1.

Макроэкономика и рынки.............................................................................................

3

2.

Экономика СНГ (Россия и Казахстан)...........................................................................

4

2.1

 

Россия ...................................................................................................................

4

2.2

 

Республика Казахстан............................................................................................

5

3.

Что волнует рынок? .....................................................................................................

6

4.

Цены на углеводороды и динамика чистого дохода ......................................................

7

5.

Новости .......................................................................................................................

8

5.1

 

Россия ...................................................................................................................

8

5.2

 

Казахстан ..............................................................................................................

9

6.

Анализ операционной деятельности нефтегазовой отрасли России ............................

10

6.1

 

Добыча ................................................................................................................

10

6.2

 

Нефтепереработка...............................................................................................

11

6.3

 

Нефтесервисные услуги ......................................................................................

12

7.

Итоги работы нефтегазовых компаний России, Казахстана и мира (1 кв. 2019 г.) ......

13

7.1

 

Россия .................................................................................................................

13

7.1.1

Нефтяные компании .........................................................................................

13

7.1.1

Нефтяные компании (продолжение) ..................................................................

14

7.1.1

Нефтяные компании (продолжение) ..................................................................

15

7.1.2

Газовые компании ............................................................................................

16

7.2

 

Казахстан ............................................................................................................

17

7.3

 

Сравнение ключевых показателей анализируемых компаний СНГ и мира.............

18

7.3Сравнение ключевых показателей анализируемых компаний СНГ и мира

(продолжение) .................................................................................................................

19

7.4

Международные «мейджоры»..............................................................................

20

8.

Темы выпуска............................................................................................................

21

8.1

Экономика европейской электрогенерации: что влияет на маржу? .......................

21

8.2

Бассейн Permian: нет нефти без газа?..................................................................

21

8.3

Дизель в Европе: туман сгущается? .....................................................................

22

8.4

«Торговые войны» между США и КНР могут изменить ситуацию на рынке СПГ....

23

9.

Ключевые темы нефтегазового рынка России ...........................................................

25

9.1

Налогообложение в нефтегазовой отрасли ..........................................................

25

9.2

Разведка и добыча ...............................................................................................

25

9.3

Нефтепереработка и сбыт....................................................................................

25

9.4

Нефтесервисные услуги ......................................................................................

25

9.5

Газовая отрасль ...................................................................................................

25

9.6

Транспортировка .................................................................................................

25

1 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

Определения

Роснефть – ПАО «НК «Роснефть»

ЛУКОЙЛ – ПАО «ЛУКОЙЛ»

Газпром нефть – ПАО «Газпром нефть»

Сургутнефтегаз – ПАО «Сургутнефтегаз»

Татнефть – ПАО «Татнефть»

Газпром – ПАО «Газпром»

НОВАТЭК – ПАО «НОВАТЭК»

РД КазМунайГаз - АО «Разведка Добыча «КазМунайГаз»

Nostrum - Nostrum Oil & Gas PLC (ранее ТОО «Жаикмунай»)

ЦБ – Центральный Банк

Доход российских нефтегазовых компаний рассчитывается как разница между ценой Urals, экспортной пошлиной на нефть, базовым НДПИ и средними транспортными издержками по маршруту «Западная Сибирь – Приморск»

Маржа переработки рассчитывается как отношение полученного дохода условного НПЗ в Центральной части России в расчете на один переработанный баррель нефти

EBITDA расчетный финансовый показатель, определяемый как операционная прибыль до вычета износа и амортизации

Свободный денежный поток расчетный финансовый показатель, определяемый как разница между денежным потоком от операционной деятельности и капитальными вложениями

Рентабельность по EBITDA отношение расчетного показателя EBITDA к выручке

EBITDA/барр. отношение расчетного показателя EBITDA к фактической добыче нефти

FCF yield - отношение годовой величины свободного денежного потока к текущей капитализации

2 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Июль 2019 г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.

Макроэкономика и рынки

экономике. При этом, к черте, за которой

начинается рецессия («50»), вплотную

 

 

 

Согласно данным Бюро экономического

подошел производственный сектор США.

 

анализа Министерства торговли США, рост

Впервые с января в Китае наблюдалось

 

американской экономики по результатам

 

снижение производственной активности,

 

1 кв. 2019 г. ускорился (3,1% vs. 2,2% в

 

произошедшей в результате сокращения

 

4 кв. 2018 г.) благодаря динамике

 

новых заказов на фоне обострения

 

 

 

движения товарных запасов (+$122,8 млрд

 

 

 

торговой напряженности. Таким образом,

 

vs. +$96,8 млрд в 4 кв. 2018 г.). При этом,

 

чтобы поддержать планы по росту

 

 

 

темпы роста потребительских расходов

 

 

 

экономики в 2019 г. на уровне 6,0-6,5%,

 

(~70% ВВП США) снизились до 0,9% г-к-г в

 

Правительство Китая вероятно продолжит

 

1 кв. 2019 г. (vs. 2,5% г-к-г кварталом

 

расширение дополнительных фискальных

 

ранее). Прогноз по росту ВВП США на

 

и монетарных стимулов.

 

 

 

 

 

текущий год сохранен ФРС на уровне 2,1%,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

на 2020 г. повышен с 1,9% до 2,0%.

Значения индексов Purchasing Managers Index (PMI)1

 

Июньское заседание ФРС ожидалось с

для промышленности2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

особым интересом, т.к. зачастую действия

 

 

 

 

03.19

04.19

05.19

06.19

 

Мировая экономика

 

50,6

50,4

49,8

 

49,4

 

американского регулятора оказывают

 

 

 

США

 

 

 

52,4

52,6

50,5

 

50,6

 

влияние на торговые стратегии участников

 

 

 

 

 

Китай

 

 

50,8

50,2

50,2

 

49,4

 

рынка за счет формирования

 

 

 

 

Еврозона

 

 

47,5

47,9

47,7

 

47,6

 

определенных ожиданий по уровню

 

 

 

 

Германия

 

 

44,1

44,4

44,3

 

45,0

 

доходности казначейских облигаций США

 

 

 

 

Франция

 

 

49,7

49,6

50,6

 

51,9

 

(к началу июля этот показатель для UST-10

 

 

 

 

Италия

 

 

47,4

49,1

49,7

 

48,4

 

находился в диапазоне 2,0%). В итоге,

 

 

 

 

Испания

 

 

50,9

51,8

50,1

 

47,9

 

Комитет по открытым рынкам сохранил

 

 

 

 

Россия

 

 

52,8

51,8

49,8

 

48,6

 

ключевую ставку на уровне 2,25-2,50%.

 

 

 

 

1 Индексы PMI рассчитываются на основании опроса промышленных и

 

Согласно комментариям участников по

сервисных компаний агентством Markit. Значения индексов выше 50 - сигнал

 

итогам встречи, в настоящее время речи о

роста, ниже 50 - сокращения, 50 - стагнация.

 

 

 

 

 

2 Промышленный PMI - композиция индексов, характеризующих выпуск,

 

повышении ставки в 2019 г. не идет (около

заказы, занятость и других компонентов

 

 

 

 

 

 

Источники: HSBC, Markit

 

 

 

 

 

 

 

половины членов FOMC прогнозируют

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сохранение текущего диапазона, а

Динамика индексов к 1 января 2018 г.

 

 

оставшаяся часть ожидает его снижения

1.3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

до конца года на 50 б.п.). Следующие

1.2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

заседание ФРС запланировано на июль.

1.1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В мае 2019 г. закончился неудачей

0.9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0.8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

очередной раунд торговых переговоров

0.7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1/1/2018

3/1/2018

5/1/2018

7/1/2018

9/1/2018

11/1/2018

1/1/2019

3/1/2019

5/1/2019

7/1/2019

 

между США и КНР, что привело к

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

увеличению пошлин (с 10% до 25%) на

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

импорт ряда китайских товаров в сумме

 

РТС (Россия)

 

 

 

Dow Jones (США)

 

 

~$200 млрд и ответному увеличению

 

MSCI Energy Sector Index

 

FTSE (Великобритания)

 

тарифов на американскую продукцию

 

Nikkei (Япония)

 

 

 

SHCOMP (Китай)

 

 

 

Bovespa (Бразилия)

 

 

 

 

 

 

 

совокупной стоимостью $60 млрд. Однако,

 

 

 

 

 

 

 

 

Динамика доходности по облигациям c

 

 

в рамках саммита G20 в Осаке страны

 

 

1 января 2018 г.

 

 

 

 

 

 

 

договорились возобновить двусторонние

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

переговоры, что положительно отразилось

5%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

на динамике фондовых рынков.

4%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

На фоне сохраняющегося риска по

1%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0%

2/13/2018 3/27/2018

5/11/2018 6/22/2018

8/3/2018

9/14/2018 10/26/2018

12/7/2018

1/23/2019

3/6/2019 4/11/2019

5/11/2019

6/10/2019

 

пересмотрены в сторону понижения: так в

1/2/2018

 

эскалации «торговых воин» прогнозы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

роста мировой экономики на 2019 г. были

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

апреле МВФ снизил ожидания по приросту

 

Греция

 

 

Китай

 

 

США (UST 10)

 

 

Италия

 

 

Испания

 

 

 

 

 

ВВП с 3,5% до 3,3%. Июльский прогноз

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Всемирного банка составил 2,9%.

Источники: Bloomberg, Энергетический Центр EY

 

 

 

(Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и

 

 

В июне 2019 г. промышленный индекс PMI

Центральная Азия)

 

 

 

 

 

 

 

 

находился на минимальном с октября

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2012 г. уровне (49,4), что говорит о

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сокращении деловой активности в мировой

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Июль 2019 г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.

Экономика СНГ

В конце июня Банк России снизил прогноз

по ожидаемой годовой инфляции в 2019 г.

 

(Россия и Казахстан)

 

с 4,7−5,2% до 4,2−4,7% (с возвращением к

2.1

Россия

целевым 4% в конце 2019 г. - начале

 

 

2020 г.). Согласно ЦБ РФ, краткосрочные

 

Согласно данным Росстата, рост ВВП

проинфляционные риски по сравнению с

 

мартом снизились, а эффекты от

 

 

 

 

 

России в 1 кв. 2019 г. увеличился по

 

 

 

 

 

повышения НДС, общий вклад которых в

 

 

сравнению с аналогичным периодом

 

 

годовую инфляцию оценивается в

 

 

 

 

 

прошлого года на 0,5% (4 кв. 2018 г. -

 

 

 

 

 

0,6-0,7%, в полной мере реализовались.

 

 

2,7%). Фактический результат оказался

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ниже прогнозов МЭР (0,8%), ЦБ (1–1,5%) и

На фоне замедления годовой инфляции на

 

 

рыночного консенсуса (1,2%). По оценкам

июньском заседании Центробанк принял

 

 

аналитиков, замедление российского ВВП

решения снизить ключевую ставку на

 

 

 

связано со слабым внутренним спросом в

25 б.п. до 7,50% годовых (впервые с весны

 

 

условиях повышения НДС и замедления

2018 г.). По сути, действия регулятора

 

 

 

роста реальных зарплат на фоне эффекта

стали сигналом о начале цикла

 

 

 

 

 

 

«высокой базы» прошлого года. Помимо

дальнейшего смягчения денежно-

 

 

 

 

 

этого, наблюдалось снижение потребления

кредитной политики. Следующее заседание

 

 

электроэнергии и экспорта газа,

ЦБ РФ состоится 26 июля.

 

 

 

 

 

 

 

обусловленных теплой зимой в Европе. В

Динамика курса рубля к доллару и евро

 

 

 

свою очередь, поддержку российской

 

 

 

(RUB)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

экономике оказали сырьевой сегмент

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(+4,7% г-к-г), сфера услуг в гостиничном

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

бизнесе (+4,8%), транспортировка и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

хранение продукции (+3,1%), а также

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

услуги в области культуры, спорта и

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

индустрии развлечений (+3,7%).

50

3/31/2016

6/29/2016

9/27/2016

12/26/2016

3/26/2017

6/24/2017

9/22/2017

12/21/2017

3/21/2018

6/19/2018

9/17/2018

12/16/2018

3/16/2019

6/14/2019

 

По официальному прогнозу

1/1/2016

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Минэкономразвития России, рост

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

экономики в 2019 г. составит в 1,3%.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЦБ РФ по итогам выхода статистики за

 

 

 

 

 

RUB/USD

 

RUB/EUR

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1-ый квартал понизил прогноз с 1,2-1,7%

Источники: Bloomberg, Энергетический Центр EY

 

 

 

 

до 1,0%-1,5%. Ожидается, что к концу года

 

 

 

 

(Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и

 

 

 

рост экономики может ускориться в связи с

Центральная Азия)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

началом реализации 13 национальных

Динамика доходности гособлигаций

 

 

 

 

 

проектов (в области демографии,

 

 

 

 

 

Россия-30, с начала 2014 г.

 

 

 

 

 

 

 

здравоохранения, образования,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

инфраструктуры, экологии и т. д) общей

8.0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

стоимостью 25,7 трлн руб. до 2024 г.

6.0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Слабость спроса нашла отражение в

4.0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

динамике инфляции: после достижения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

пика в 5,3% марте ИПЦ стал резко

2.0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

снижаться и в мае замедлился до

0.0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5,1% г-к-г.

20 мар-14 10 июн-14

 

10-фев-15

1-май-15 20-июл-15

 

 

 

10-фев-17

1-май-17 20-июл-17

 

 

 

 

1-май-19

 

 

1 янв-14

1 сен-14 20-ноя-14

10-окт-15 1-янв-16

20-мар-16 10-июн-16

1-сен-16 20-ноя-16

10-окт-17 1-янв-18

20-мар-18 10-июн-18

1-сен-18 20-ноя-18

10-фев-19

 

 

 

 

 

 

Источники: Bloomberg, Reuters

 

 

 

 

 

 

 

4 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

2.2

Республика Казахстан

Динамика инфляции в Казахстане, г-к-г

 

 

По оценкам Министерства национальной

20%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

экономики РК, в январе-мае 2019 г.

15%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

прирост ВВП Казахстана составил 4,0%

10%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г-к-г (за 1 кв. 2019 г. – 3,8% г-к-г).

5%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Сохранению положительной динамики

0%

июн-14 ноя-14 апр-15 сен-15 фев-16

июл-16 дек-16

 

окт-17 мар-18

авг-18

 

янв-19

июн-19

 

экономической активности способствовал

янв-14

май-17

 

 

ряд показателей: опережающий рост

 

 

инвестиций в основной капитал (+7,8%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г-к-г), устойчивые темпы в строительстве

Динамика курса тенге к доллару и евро

 

 

 

(+8,8% г-к-г) и сельском хозяйстве (+3,7%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г-к-г), а также ускорение роста в основных

500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сферах услуг (торговля – 7,5% против 7,2%

400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

в 1 кв. 2019 г., транспорт – 5,3% против

 

 

 

 

 

 

 

 

 

300

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,4%).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В апреле и мае 2019 г. в РК наблюдалось

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ускорение темпов инфляции: 4,9% г-к-г и

июн-14 ноя-14 апр-15 сен-15 фев-16

июл-16 дек-16

 

окт-17 мар-18

авг-18

 

янв-19

июн-19

 

янв-14

май-17

 

 

5,3% г-к-г соответственно (для сравнения,

 

 

 

 

 

4,8% г-к-г в феврале-марте). Основное

 

KZT/EUR

 

 

KZT/USD

 

 

 

 

влияние на динамику показателя оказал

 

 

 

 

 

 

 

Динамика индекса промышленного

 

 

 

 

 

рост цен на продовольственные товары

 

 

 

 

 

производства, мес-к-мес

 

 

 

 

 

 

 

(+7,9% г-к-г в мае), а также удорожание

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

импортной продукции.

20%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В целом, пока инфляция остается в рамках

10%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

целевого коридора (4-6% на 2019 г.), что

0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

позволило Нацбанку РК в начале июня

-10%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

принять решение по сохранению базовой

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ставки на уровне 9,0%. Тем не менее,

май-14 сен-14 янв-15 май-15 сен-15 янв-16

май-16 сен-16 янв-17

май-17

сен-17 янв-18

май-18

 

 

май-19

 

янв-14

сен-18

янв-19

 

регулятор отмечает, что с учетом

 

 

 

развивающихся внешних и внутренних

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

вызовов баланс рисков смещается в

Источники: Комитет по статистике МНЭ РК,

 

 

 

 

 

сторону более высокой траектории

 

 

 

 

 

Национальный банк РК

 

 

 

 

 

 

 

 

дальнейшего движения ставок. Следующее

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

заседание Нацбанка РК намечено на

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15 июля.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

 

 

 

Июль 2019 г.

 

 

3.

Что волнует рынок?

ухудшения ситуации в мировой экономике

и нежелания выносить на рынок еще одну

 

 

 

Прокатившаяся по рынкам майская

неопределенность (их и без того сегодня

 

коррекция (следствие очередного витка

немало) в виде отказа от контроля над

 

«торговых войн» - Huawei, Мексика) и

добычей. Рынок воспринял это решение

 

последующее восстановление спроса на

достаточно спокойно, и в ближайшее

 

рисковые активы (ожидание переговоров

время инвесторы, по всей видимости,

 

между лидерами США и КНР в рамках

продолжат следить больше за

 

мероприятий G20 в Осаке и комментарии

общеконъюнктурной повесткой, нежели

 

членов ФРС по дальнейшей траектории

чем за специфичными новостями из

 

изменения ставок) не оставили в стороне и

нефтегазового сектора.

 

нефтяные фьючерсы - сначала произошло

Потенциальный баланс нефтяного рынка

 

снижение котировок Brent c $74/барр. до

 

(млн барр./сутки)

 

 

$60/барр. с последующим ростом в район

 

 

108

 

 

$65 за баррель. По всей вероятности,

 

 

106

 

 

после почти полуторалетнего перерыва

104

 

 

нефтяной рынок вновь становится

102

 

 

100

 

 

 

 

 

чувствительным к глобальным движениям

98

 

 

капиталов, способным быстро реагировать

96

 

 

94

 

 

на внешние сигналы.

 

 

92

 

 

 

90

 

 

На этом фоне решение участников

окт-16 ноя-16 дек-16 янв-17 фев-17 мар-17 апр-17 май-17 июн-17 июл-17 авг-17 сен-17 окт-17 ноя-17 дек-17 янв-18 фев-18 мар-18 апр-18 май-18 июн-18 июл-18 авг-18 сен-18 окт-18 ноя-18 дек-18 янв-19 фев-19 мар-19 апр-19 май-19

 

соглашения «ОПЕК+» по пролонгации

 

договоренностей о сокращении добычи

 

 

 

(-1,2 млн барр. в сутки относительно

Потенциальный "излишек" предложения на мировом рынке

 

Фактическая добыча

 

 

уровня октября 2018 г, из которых 228

 

 

Фактический спрос

 

 

тыс. барр в сутки приходится на Россию) до

Источники: EIA, OPEC, Энергетический Центр EY

 

марта 2020 г. выглядит вполне

 

(Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и

 

оправданным. Дело в том, что, несмотря на

 

Центральная Азия)

 

 

повышение глобального аппетита к риску

Структура потенциального «излишка»

 

ключевых участников рынка и ожиданий по

 

предложения на нефтяном рынке на май

 

сохранению ФРС курса на мягкую

 

2019 г.

 

 

монетарную политику, текущую ситуацию

 

 

 

 

 

сложно назвать безоблачной. И дело не

12%

 

 

только в том, что финальные

 

26%

 

договоренности по деэскалации «торговой

18%

 

 

войны» между США и КНР пока не

 

 

 

 

 

достигнуты, но и в том, что ситуация с

 

 

 

динамикой промышленного производства в

 

 

 

мире продолжает ухудшаться. Так,

21%

23%

 

июньские PMI Manufacture оказались ниже

 

 

 

 

 

отметки «50» не только по большинству

 

 

 

стран Еврозоны, но и по Китаю, при этом

Снижение добычи в Иране

Резервные мощности ОПЕК*

 

США вплотную подошли к черте, за

ОПЕК+

Снижение добычи в Венесуэле

 

которой начинается рецессия в

* за искл. обязательств в рамках ОПЕК+

 

промышленности.

 

Источники: EIA, OPEC, Энергетический Центр EY

 

 

 

Такая ситуация способна оказать

(Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и

 

негативное влияние на дальнейшую

Центральная Азия)

 

 

динамику спроса, при этом ожидаемое

 

 

 

появление на рынке дополнительных

 

 

 

600-700 тыс. баррелей в сутки за счет

 

 

 

частичного решения проблемы

 

 

 

инфраструктурных ограничений в США

 

 

 

(нефтепровод Cactus II может выйти на

 

 

 

полную мощность к концу 3 кв. 2019 г.)

 

 

 

будет оказывать дополнительное влияние

 

 

 

на мировой баланс. В общем, сделка

 

 

 

«ОПЕК+» пока выглядит как определенный

 

 

 

элемент хеджирования от возможного

 

 

6 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

4.Цены на углеводороды и динамика чистого дохода

Волна майских распродаж на ряде развивающихся рынков, обусловленная эскалацией торговых конфликтов, стала ключевым триггером для снижения нефтяных котировок от локальных максимумов (~$70/барр. в конце апреля, обеспеченных сокращением нефтедобычи в Венесуэле, Иране, Саудовской Аравии, плановыми ремонтами месторождений в Казахстане, а также снижением российского экспорта по «Дружбе») в район $60/барр. Однако, на фоне ожиданий рынка в отношении «заморозки» добычи в рамках соглашения «ОПЕК+» и смягчения напряженности между США и КНР после саммита G20 цены на нефть марки Brent поднялись до уровня $65/барр.

Форвардная кривая сохраняет положение «бэквордации», при этом ожидания рынка относительно динамики цен до конца года варьируются в широком диапазоне от $60/барр. до $80/барр.

Дисконт американского сорта WTI к европейскому Brent во 2 кв. 2019 г. не изменился кв-к-кв (более $8/барр.) в связи с сохраняющимися инфраструктурными ограничениями.

Продолжающееся снижение цен на газ в Европе (-33% г-к-г в среднем по котировкам

Zeebruge до ~$170/тыс. куб. м во

2 кв. 2019 г.) обусловлено влиянием теплой погоды в регионе и избыточным предложением СПГ в результате перенаправления части поставок с азиатского рынка, который в 2019 г. утратил статус «премиального». Это привело к рекордному уровню заполненности европейских ПХГ (более

70% в июне).

Стоимость природного газа на терминале Henry Hub снизилась во 2 кв. 2019 г. на 10% г-к-г до $90/тыс. куб. м под влиянием растущей добычи (+10% г-к-г) и запасов в ПХГ (+11% г-к-г в конце июня), а также отрицательных цен на ПНГ в регионе Permian (эффект от ускоренного роста добычи нефти и отсутствия достаточных мощностей по подготовке и транспортировке газа).

Цены на СПГ в АТР, которые ранее существенно зависели от нефтяных котировок, сократились на 44% г-к-г (цены на нефть снизились на 8% г-к-г) до уровня

европейских цен в $170/тыс. куб. м под влиянием замедления роста спроса в регионе. В частности, темпы прироста импорта СПГ в КНР сократился до +20% г-к-г за 5М2019 (против +54% г-к-г в аналогичный период прошлого года). Существенное давление на азиатский рынок газа также оказывает восстановление атомной энергетики в Японии, что может привести к снижению потребностей в СПГ на 10 млн тонн в ближайшие два года. На фоне ожидаемого запуска новых мощностей по сжижению в ближайшую пятилетку (~80 млн тонн) замедление спроса может привести к формированию локального профицита и постепенной «отвязке» цен на СПГ от нефтяных котировок в Азии.

Динамика цен на углеводороды (нефть - $/барр., газ - $/1000 куб. м)

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

600

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

400

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

200

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

06-14

01-17

03-17

05-17

07-17

09-17

11-17

01-18

03-18

05-18

07-18

09-18

11-18

01-19

03-19

05-19

WTI

 

Brent

 

Urals

 

Henry Hub

 

Zeebruge

 

LNG J METI

 

СПГ спот (NW Asia)

 

Газпром

 

Источники: Bloomberg, Министерство экономики, торговли и промышленности Японии, Энергетический Центр EY (Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и Центральная Азия)

Прогноз цены Brent, март 2019 г. ($/барр.)

75

70

65

60

55

3 кв. 2019 4 кв. 2019 1 кв. 2020

2 кв. 2020 3 кв. 2020

 

Медианные прогнозы рынка

 

 

Форвардные контракты

 

 

 

Источник: Bloomberg

Динамика дохода российских нефтедобывающих компаний ($/барр.)

120

100

80

60

40

20

0

14 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 16 16 16 16 16 16 17 17 17 17 17 17 18 18 18 18 18 18 19 19 19

- -

- - - -

- - - -

- - - -

- - - -

- - -

 

мар майиюл

ноя мар майиюл

ноя мар майиюл

ноя мар майиюл

ноя мар майиюл

ноя мар май-

янв-

сенянв

сенянв

сенянв

сенянв

 

сенянв

 

Чистый доход НК

 

Экспортная пошлина

 

НДПИ

 

Транспорт

 

 

 

 

 

 

 

 

Источник: Энергетический Центр EY (Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и Центральная Азия)

7 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

5.Новости

5.1Россия

Загрязнение нефти в экспортном магистральном нефтепроводе «Дружба»

(Коммерсант, 15.05.2019 г., РИА Новости, 20.06.2019 г., Ведомости, 20.06.2019 г.)

19 апреля Белнефтехим заявил о зафиксированном повышении уровня содержания хлоридов в нефти, поступающей из России по нефтепроводу «Дружба».

В апреле прием «загрязненной» нефти был приостановлен Белоруссией, Польшей, Чехией и Венгрией.

В результате, отклонение от месячного плана по российскому экспорту нефти в апреле составило ~6%, в мае ~ 14%. По данным Минэнерго России, общий ущерб оценивается в районе $100 млн.

По данным Транснефти, 1 июля поставки сырья по нефтепроводу были восстановлены в полном объеме.

Изменения в механизме расчета компенсации за поставки топлива на внутренний рынок

(Ведомости, 10.06.2019 г.)

Ожидается, что в июле будет введен новый подход в расчете компенсации потерь нефтяникам за поставки топлива на внутренний рынок, предполагающий более эффективный учет колебания нефтяных цен.

Скорректированный демпфирующий механизм предполагает сдерживание цен на внутреннем рынке топлива в пределах инфляции.

При расчете государственной компенсации фиксированная цена АБ и ДТ может быть снижена с текущих 56 000 и 50 000 за тонну до 51 000 и 46 000 за тонну соответственно.

Предусматривается повышение поправочного коэффициента для разницы

между экспортной и фиксированной ценой с 0,6 до 0,75 для АБ и 0,7 для ДТ на

2019 г.

В 2020 г. формула компенсации также может измениться в части поправочных коэффициентов и величины индексации.

В случае поставок нефти на переработку на дальневосточные НПЗ предполагается включение в формулу демпфера т.н.

"восточных надбавок" на АБ и ДТ,

умноженных на объемы их производства на Дальнем Востоке.

Продление сделки «ОПЕК+»

(Коммерсант, 02.07.2019 г.)

2 июля членами соглашения «ОПЕК+» было принято решение о продлении сделки по сокращению добычи нефти (в рамках условий декабря 2018 г.) на 9 месяцев – до марта 2020 г.

Совокупный объем снижения производства составляет 1,2 млн барр./сутки от уровня октября 2018 г. (вкл. 228 тыс. барр./сутки со стороны России).

Инициативы в отношении развития СПГ в России

(ИнфоТЭК, 04/2019)

НОВАТЭК предлагает рассмотреть возможность введения ряда налоговых льгот для арктических проектов СПГ, вкл. нулевую ставку НДС для ледокольной проводки, нулевую ставку налога на прибыль для разработчиков СПГ оборудования с целью привлечения денег в НИОКР и последующего создания основных средств, освобождение от налога на имущество перерабатывающих платформ в акватории.

Нефтехимия: иностранные инвестиции в Амурский ГХК

(Ведомости, 05.06.2019 г.)

5 июня Сибур и Sinopec подписали базовые условия создания СП на базе

ООО «Амурский ГХК». В случае принятия Сибуром окончательного инвестиционного решения по проекту строительства комплекса Sinopec получит 40%-ную долю в СП.

Стоимость потенциальной сделки не раскрывается, при этом стоимость строительства Амурского ГХК (с проектной мощностью около 1,5 млн тонн ПЭ в год) оценивается в 500 млрд руб.

Арктик СПГ-2: приобретение 10%-ной доли японским консорциумом

(Российская газета, РБК, 29.06.2019 г.)

Mitsui и JOGMEG в составе консорциума подписали договор о приобретении у НОВАТЭКа 10%-ной доли в Арктик СПГ-2.

Участие японских компаний в проекте также предусматривает приобретение СПГ в объеме 2 млн тонн в год в Арктик СПГ-2 на долгосрочной основе.

8 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

5.2Казахстан

Возобновление добычи на Кашагане

(МИА «Казинформ», 20.05.2019 г.)

В мае после завершения первого плановопредупредительного ТО производственных объектов была возобновлена добыча нефти на месторождении Кашаган. Это событие произошло на 10 дней раньше запланированного срока в 45 дней.

По оценкам министра энергетики РК, досрочное завершение ППР позволит добыть в текущем году на 3 млн барр.

нефти больше запланированного объема.

Планы по доведению объема добычи нефти на Тенгизе до 39 млн тонн

(МИА «Казинформ», 20.06.2019 г.)

Согласно заявлению министра энергетики Республики Казахстан, добыча нефти на месторождении Тенгиз в текущем году достигнет 29 млн тонн, а после реализации Проекта будущего расширения в 2024 г. эта величина может увеличиться до 39 млн тонн в год.

Совокупная стоимость проекта, по словам министра, составляет около $37 млрд (в т.ч. $12 млрд казахстанского содержания).

North Caspian Operating Company:

разработка новых месторождений на Каспии

(МИА «Казинформ», 12.04.2019 г.)

«Норт Каспиан Оперейтинг Компани Н.В.» (НКОК) приступит к разработке месторождений Каламкас-море и Хазар в Каспийском море.

По данным НКОК, совокупные извлекаемые запасы данных месторождений составляют 70 млн тонн нефти (более 70% из которых приходится на Каламкас-море).

К 2030 г. на месторождении планируется бурение 35 скважин.

КазМунайГаз продал сеть своих АЗС

(Forbes Kazakhstan, 01.04.2019 г.,

ИнфоТЭК, 04 - 2019)

Компания КазМунайГаз продала 100%-ную долю в ТОО «КМГ-Retail», которой принадлежит республиканская сеть автозаправочных станций под брендом «КазМунайГаз», за $159,2 млн.

В рамках договора, новый собственник (ТОО PetroRetail) до конца года сохраняет занятость персонала и наименование сети АЗС.

Приватизация сети АЗС соответствует стратегии развития КМГ и осуществляется в рамках программы сокращения доли квази-государственного сектора в экономике в соответствии с принципами

Yellow Pages.

Поставки нефти из Казахстана в Белоруссию

(ИнфоТЭК, 05-2019, РИА Новости, 23.05.2019 г., Коммерсант 23.05.2019 г.)

Беларусь инициировала начало переговоров по поставкам казахстанской нефти.

Казахстан сообщил о готовности к поставкам нефти в Беларусь после согласования транзита с Москвой.

9 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

6.

Анализ операционной

Динамика удельных затрат на добычу по

компаниям ($/барр.)

 

 

 

 

 

 

 

деятельности нефтегазовой

 

 

 

 

 

 

 

5.0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

отрасли России

 

4.0

 

 

 

 

 

 

 

6.1

Добыча

 

3.0

 

 

 

 

 

 

 

 

Во 2 кв. 2019 г. объем производства

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

нефти и газового конденсата в России

2.0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Роснефть

ЛУКОЙЛ

Газпром нефть

Татнефть

 

 

находился на уровне 11,17 млн

 

 

1 кв. 2018

2 кв. 2018

3 кв. 2018

4 кв. 2018

1 кв. 2019

 

 

барр./сутки (-1,5% или -170 тыс.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

барр./сутки кв-к-кв). Основным триггером

Источник: отчетности компаний

 

 

 

 

 

 

снижения российской нефтедобычи стало

Добыча углеводородов в России по компаниям

 

 

 

 

 

выполнение обязательств в рамках

 

 

 

 

 

 

 

%

 

 

соглашения «ОПЕК+». Всего к маю-июню

 

06.18

04.19

05.19

 

06.19

(06.19),

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г-к-г

 

 

2019 г. сокращение объемов добычи от

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Нефть

11,06

11,23

11,11

 

11,15

+0,8%

 

 

уровня октября 2018 г. составило

(млн.барр./

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сутки)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

260-300 тыс. барр./сутки (против

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Роснефть

4,27

4,30

4,19

 

4,24

-0,7%

 

 

228 тыс. барр./сутки, предусмотренных

ЛУКОЙЛ

1,63

1,64

1,65

 

1,66

+1,7%

 

 

соглашением «ОПЕК+»).

 

Газпром

0,78

0,78

0,82

 

0,82

+5,5%

 

 

 

 

нефть

 

 

 

 

 

 

 

 

Суммарные объемы производства

Сургут-

1,21

1,22

1,18

 

1,18

-1,8%

 

нефтегаз

 

 

 

 

 

 

 

 

 

нефтяных компаний во 2 кв. 2019 г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Татнефть

0,58

0,59

0,60

 

0,62

+6,2%

 

 

сократились на ~108 тыс. барр./сутки

Газ

1,83

2,12

2,04

 

1,81

-1,2%

 

 

кв-к-кв, из которых большая̒

часть

 

 

 

(млрд.куб.м/

 

 

 

 

 

 

 

 

 

пришлась на Роснефть. Производители

сутки)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Газпром

1,15

1,42

1,29

 

н.д.

н.д.

 

 

газового конденсата снизили добычу на

НОВАТЭК2

0,12

0,12

0,20

 

н.д.

н.д.

 

 

24 тыс. барр./сутки кв-к-кв (фактор

2 Без учета долей СП

 

 

 

 

 

 

 

 

сезонности), участники СРП, а также

 

 

 

 

 

 

 

 

Источники: ИнфоТЭК, «Интерфакс»

 

 

 

 

 

 

независимые и прочие компании – на

 

 

 

 

 

 

Динамика среднесуточной добычи нефти

 

 

27 тыс. барр./сутки и 11 тыс. барр. сутки

 

 

кв-к-кв соответственно.

 

(млн барр./сутки)

 

 

 

 

 

 

 

По оперативным данным, во 2 кв. 2019 г.

11.0

 

 

 

 

 

 

6%

 

10.8

 

 

 

 

 

 

4%

 

 

среднесуточный объем добычи газа в

 

 

 

 

 

 

 

 

10.6

 

 

 

 

 

 

2%

 

 

России (вкл. ПНГ) достиг ~2 млрд куб. м,

 

 

 

 

 

 

 

 

10.4

 

 

 

 

 

 

0%

 

 

что примерно на 2% выше уровня

 

 

 

 

 

 

 

 

10.2

 

 

 

 

 

 

-2%

 

 

2 кв. 2018 г. (предыдущий рекорд). Доля

 

 

 

 

 

 

 

 

10.0

апр-15 сен-15 фев-16

июл-16

дек-16 май-17

 

авг-18

 

-4%

 

 

Газпрома в общероссийской добыче в

янв-14 июн-14 ноя-14

окт-17 мар-18

янв-19

июн-19

 

 

январе-мае 2019 г. сохранилась на

 

 

уровне аналогичного периода прошлого

 

Добыча нефти

 

Темп роста, % г-к-г

 

 

 

года – 66% (исторические максимумы

Источники: ИнфоТЭК, Reuters, Энергетический Центр EY

 

 

2005-2008 гг. – ~84-85%).

 

 

 

 

(Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и

 

 

 

 

Центральная Азия)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Динамика среднесуточной добычи газа

 

 

 

 

 

(млрд куб. м/сутки)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.5

 

 

 

 

 

 

30%

 

 

 

 

2.2

 

 

 

 

 

 

20%

 

 

 

 

1.9

 

 

 

 

 

 

10%

 

 

 

 

1.6

 

 

 

 

 

 

0%

 

 

 

 

1.3

 

 

 

 

 

 

-10%

 

 

 

 

1.0

апр-15 сен-15 фев-16

июл-16

дек-16 май-17

окт-17 мар-18

авг-18

 

-20%

 

 

 

 

янв-14 июн-14 ноя-14

янв-19

июн-19

 

 

 

 

 

Добыча газа

 

Темп роста, г-к-г

 

 

 

 

 

Источники: ИнфоТЭК, Reuters, Энергетический Центр EY

 

 

 

 

(Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и

 

 

 

 

Центральная Азия)

 

 

 

 

 

 

10 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

 

 

 

 

 

Июль 2019 г.

 

 

 

 

6.2

Нефтепереработка

Экспорт нефти из России по итогам

 

 

2 кв. 2019 г. составил 5,22 млн

 

 

Во 2 кв. 2019 г. наблюдалось

барр./сутки (-2% кв-к-кв). Значительное

 

восстановление доходности российского

влияние на динамику экспортных

 

нефтеперерабатывающего сегмента после

объемов, помимо снижения

 

 

«сложного» первого квартала. Так,

среднесуточной добычи ЖУВ (-1,5%

 

«чистая» индикативная маржа

кв-к-кв), оказал сбой в поставках нефти по

 

переработки НПЗ, расположенного в

нефтепроводу «Дружба».

 

 

европейской части России, по нашим

Динамика объемов переработки и экспорта

 

оценкам, во 2 кв. 2019 г. составила

 

(млн барр./сутки)

 

 

 

 

1,7 тыс. руб./тонна (в 1 кв. 2019 г. это

 

 

 

 

 

 

 

 

 

значение находилось вблизи нулевых

6.0

 

 

 

 

отметок). Положительное влияние на

5.6

 

 

 

 

динамику показателя оказало

5.2

 

 

 

 

восстановление спредов по

4.8

 

 

 

 

автомобильному бензину на европейском

 

 

 

 

4.4

 

 

 

 

рынке (рост более чем в 2 раза кв-к-кв), а

4.0

 

 

 

 

2013 2013 2013 2013 2014 2014 2014 2014 2015 2015 2015 2015 2016 2016 2016 2016 2017 2017 2017 2017 2018 2018 2018 2018 2019 2019

 

также повышение доходности поставок

 

топлива на внутренний рынок (так,

кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв. кв.

 

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2

 

 

 

«дисконт» по автомобильному бензину за

 

 

 

 

 

период с апреля по июнь сократился с

Объем переработки

Экспорт нефти

 

 

 

 

 

~20 тыс. руб./тонна до ~4-5 тыс.

Источники: ИнфоТЭК, Reuters

 

 

 

руб./тонна, по дизельному топливу –

 

 

 

 

 

 

 

 

с ~6-7 тыс. руб./тонна до менее 1 тыс.

Динамика мировых цен на нефтепродукты

 

руб./тонна).

($/тонна)

 

 

 

 

Объем переработки в России во 2 кв.

1200

 

 

 

 

2019 г., по оперативным оценкам,

900

 

 

 

 

снизился на 5,1% г-к-г (-5,8% кв-к-кв),

600

 

 

 

 

составив 5,4 млн барр./сутки (чуть более

300

 

 

 

 

 

 

 

 

 

67 тыс. тонн) – минимальное квартальное

0

 

 

 

 

значение за последние 6 лет. Ухудшение

 

 

 

 

янв-14 июн-14 ноя-14 апр-15 сен-15 фев-16

июл-16

дек-16 май-17 окт-17 мар-18

авг-18 янв-19 июн-19

 

операционной динамики (в сравнении

 

г-к-г, анализ по данным за апрель-май

Мазут

Бензин 95

ДТ

 

2019 г.) наблюдалось по группе заводов

 

 

 

 

 

ВИНК (-4% г-к-г), а также средних

Источник: Reuters

 

 

независимых НПЗ (-24% г-к-г, в первую

Структура выхода нефтепродуктов в России

очередь, за счет Антипинского и

 

 

 

Афипского заводов).

5М2019

 

 

 

 

14%

В первое половине 2019 г. (январь-май) в

 

 

 

 

 

российском нефтеперерабатывающем

 

36%

 

сегменте сохранился тренд по снижению

 

 

 

выпуска мазута (его доля в общей

 

 

27%

структуре уменьшилась с 29% в 2014 г. до

 

 

 

менее чем 17% в 2019 г.) и росту

 

4%

 

производства «прочих» нефтепродуктов

 

17%

 

1%

 

 

 

(36% в структуре в 2019 г. против 22% в

 

 

 

2014 г.). В то же время, доля моторных

5М2014

 

 

топлив (автобензин, дизельное топливо и

 

 

13%

 

22%

 

авиакеросин) в нефтепродуктовой

 

 

 

 

 

корзине НПЗ увеличилась незначительно:

4%

 

 

~46% в 2019 г. против 44,5% в 2014-15 гг.

 

 

4%

 

27%

 

 

 

29%

Бензин ДТ Мазут Авиакеросин Нафта Прочее

Источник: ИнфоТЭК

11 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

6.3Нефтесервисные услуги

Во 2 кв. 2019 г. на фоне снижения нефтяных котировок буровая активность в мире, после достижения почти 4х-летних максимумов в феврале, замедлилась: количество действующих буровых установок составило 2186 штук в мае

2019 г.

Нисходящая динамика в отношении действующих буровых установок США, начавшаяся в конце 2018 г., продолжает оставаться одним из ключевых трендов на фоне сокращения расходов независимыми производителями, нацеленными на операционную эффективность: так, общее количество БУ в США снизилось до минимального значения за последние 17 месяцев - 967 штук, что на 108 единиц

меньше, чем в начале года (исторический минимум – 400 штук в мае 2016 г., максимум – 1931 штук в сентябре 2014 г.). Количество пробуренных, но незаконченных скважин (DUC¹) сохраняется в США на высоком уровне (8,3 тыс. штук в мае 2019 г. или +21% г-к-г) под давлением инфраструктурных ограничений в отношении транспортировки сырья на формации Permian.

Объемы эксплуатационного бурения в 1 кв. 2019 г. по сравнению с аналогичным периодом прошлого года изменились

несущественно (+0,6% г-к-г до 6,3 млн м) на фоне сдерживания добычи в рамках «ОПЕК+» и повышения технологичности операций (в т.ч. горизонтальное бурение). Темпы прироста разведочного бурения в России в 1 кв. 2019 г. выросли на 8% г-к-г до очередного исторического максимума

(233 тыс. м).

В 1 кв. 2019 г. совокупные инвестиции ведущих российских ВИНК3 в национальном сегменте разведки и добычи снизились в рублях на 17% кв-к-кв и примерно на 6% г-к-г (до уровня начала 2017 г.). Лидерами по объему капитальных затрат остаются Роснефть (191 млрд руб.), ЛУКОЙЛ (65 млрд руб.) и Газпром нефть (50 млрд руб.).

Количество буровых установок в мире (штук)

4000

3000

2000

1000

0

14 14 14 14 14 14 15 15 15 15 15 15 16 16 16 16 16 16 17 17 17 17 17 17 18 18 18 18 18 18 19 19 19

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

янв-

сен янв

сен

янв

сен

янв

сен

янв

сен янв

мар майиюл

ноя

мар майиюл ноя

мар майиюл

ноя мар майиюл

ноя мар майиюл

ноя мар май-

Источники: Bloomberg, Baker Hughes

Динамика количества буровых установок в

США на конец месяца (штук)

 

 

 

2500

 

 

 

 

 

 

 

 

2000

 

 

 

 

 

 

 

 

1500

 

 

 

 

 

 

 

 

1000

 

 

 

 

 

 

 

 

500

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

ноя-14 апр-15 сен-15 фев-16

июл-16

дек-16

 

 

 

 

янв-14

июн-14

май-17 окт-17 мар-18

авг-18

янв-19

июн-19

Наклонно-направленные Вертикальные Горизонтальные

Источник: Baker Hughes

 

 

 

 

 

 

Проходка в эксплуатационном и разведочном

бурении в России (тыс. м)

 

 

 

 

8000

 

 

 

 

 

 

 

250

6000

 

 

 

 

 

 

 

200

 

 

 

 

 

 

 

 

4000

 

 

 

 

 

 

 

150

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

2000

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

0

2012

1 кв. 2013 1 кв. 2014 1 кв.

2015

1 кв. 2016

1 кв. 2017 1 кв. 2018

 

2019

0

1 кв.

1 кв.

 

 

 

эксплуатационное

 

 

разведочное (правая ось)

 

Источники: Нефтегазовая вертикаль, отчетность «Славнефть-Мегионнефтегаз»

CAPEX сегмента разведка и добыча на территории России ($ млн) 2

4000

3000

2000

1000

0

 

Роснефть

ЛУКОЙЛ (РФ) Газпром нефть

 

Татнефть

 

1 кв. 2018

 

2 кв. 2018

 

3 кв. 2018

 

4 кв. 2018

 

1 кв. 2019

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Источники: отчетность компаний, Энергетический Центр EY (Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и Центральная Азия)

1Drilled but uncompleted wells

2компании, отражающие затраты на сегмент в своей отчетности

3Роснефть, ЛУКОЙЛ, Газпром нефть, Татнефть

12 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

7.Итоги работы нефтегазовых компаний России, Казахстана и мира (1 кв. 2019 г.)

7.1Россия

7.1.1Нефтяные компании

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Динамика ключевых финансовых показателей

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Абсолютные показатели (млрд долл. США)

 

 

 

 

 

Удельные показатели (долл. США)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Компания

 

Период

 

 

Изменение

Uralsцены

кв-к-кв

Выручка

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

EBITDA

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

Чистая

прибыль

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

EBITDA/барр.

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

/OPEXб.н.э.

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

CAPEX

разведка( и

добыча)/барр

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Роснефть

1 кв. 19

-6,1%

31,9

-3,6%

8,3

12,2%

1,9

18,8%

19,9

16,4%

3,0

-3,2%

7,3

 

-8,8%

 

4 кв. 18

-9,3%

33,1

-7,5%

7,4

-24,5%

1,6

-30%

17,1

-27%

3,1

6%

8,0

2%

2018

 

31%

133,7

26%

 

33,1

 

38%

8,9

>100%

 

20,0

35%

3,1

-4%

8,5

 

-4%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2017

 

26%

106,4

38%

 

24,0

 

24%

3,8

41%

 

14,8

11%

3,2

28%

8,8

 

40%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Результаты отчетного периода (1 кв. 2019 г.)

Комментарии к результатам отчетного периода

Выручка компании по МСФО снизилась по итогам 1 кв. 2019 г. на 3,6% кв-к-кв: падение

нефтяных котировок (на 6,1% кв-к-кв) было частично компенсировано ростом объемов

реализации нефти (+3,5% кв-к-кв) и увеличением продаж нефтепродуктов на европейском

направлении. Отметим, что компании удалось обеспечить высокие объемы реализации

нефти и нефтепродуктов, несмотря на сокращение добычи жидких углеводородов на 1% кв-к-кв (влияние соглашения «ОПЕК+»), а также уменьшение загрузки установок на НПЗ

(следствие динамики спроса).

Очищенный доход добывающего сегмента, по нашим оценкам, вырос в 1 кв. 2019 г. на $2,4/барр. кв-к-кв (до $20,4/барр.) на фоне положительного влияния «ножниц Кудрина» (наличие временного лага между изменением цен на нефть и ставок экспортных пошлин),

в т. ч. за счет эффекта низкой базы предыдущего квартала. Маржа переработки в 1 кв. 2019 г. снижалась, однако эффект изменения внутригрупповых остатков и повышение

эффективности контроля над расходами оказали поддержку финансовым результатам

компании. Так, операционные затраты в добывающем сегменте кв-к-кв снизились на $0,1/барр., в переработке – на $0,4/барр. В результате прирост удельного показателя

EBITDA составил $2,8/барр. (до $19,9/барр.), что оказалось выше изменения

среднеотраслевого дохода в добывающем сегменте. Маржа EBITDA увеличилась с 22,4%

до 26,0%.

Несмотря на рост показателя EBITDA с $7,4 млрд до $8,3 млрд, операционный денежный

поток, скорректированный на величину предоплат по долгосрочным договорам поставок и операций с ценными бумагами, снизился с $7,9 млрд до $6,2 млрд. Основная причина наблюдаемой динамики – это изменения в оборотном капитале в части дебиторской и кредиторской задолженностей.

Величина свободного денежного потока (FCF) снизилась меньше по сравнению с

изменением значения операционного денежного потока ($1 млрд против $1,7 млрд) за счет сокращения капитальных вложений (CAPEX) с $3,9 до $3,2 млрд. Примерно две трети общего от итогового снижения инвестиций пришлось на сегмент «разведка и добыча»,

удельная величина CAPEX на баррель добычи нефти уменьшилась с $8,0/барр. до $7,3/барр. (в расчете на барр. н.э. добычи – $6,5/барр. н.э. и $5,8/барр. н.э.). Всего за последние 12 месяцев компания сгенерировала более $18 млрд свободного денежного потока, что позволило сократить чистый долг до уровня ниже $43,9 млрд, соотношение чистый долг/EBITDA опустилось к отметке 1,3 (для сравнения: пиковые значения данного

показателя наблюдались в 2017 г. на уровне 2,1).

13 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

7.1.1 Нефтяные компании (продолжение)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Динамика ключевых финансовых показателей

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Абсолютные показатели (млрд долл. США)

 

 

 

 

 

 

 

Удельные показатели (долл. США)

 

 

 

 

 

Результаты отчетного периода (1 кв. 2019 г.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Компания

 

Период

 

 

 

Изменение

Uralsценыкв-

кв-к

Выручка

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

 

EBITDA

 

 

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

Чистая

прибыль

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

EBITDA/барр.

 

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

б/OPEX.н.э.

 

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

CAPEX

разведка( и

добыча)/барр.

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

Комментарии к результатам отчетного периода

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЛУКОЙЛ

 

1 кв. 19

-6,1%

 

28,0

-9%

 

 

4,5

 

8%

 

2,4

 

-6%

 

 

27,5

 

10%

 

3,3

 

-9%

 

6,3

 

-11%

 

 

Выручка компании в 1 кв. 2019 г. снизилась на 9% кв-к-кв (до $28 млрд) на фоне падения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сырьевых котировок (-6,1% кв-к-кв) и сокращения объемов реализации нефти и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

нефтепродуктов (на 0,28 млн тонн и 2,2 млн тонн соответственно).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Показатель EBITDA на 1 барр. добычи нефти увеличился на $2,5 кв-к-кв (до $27,5/барр.):

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

рост среднеотраслевого дохода в сегменте «разведка и добыча» на $2,4/барр. (вследствие

 

 

4 кв. 18

-9,3%

 

30,7

-12%

 

4,2

 

-12%

 

2,4

 

-10%

 

25,0

 

-12%

 

3,6

 

2%

 

7,1

 

3%

 

 

влияния временного лага по расчету пошлины и изменения ценовой конъюнктуры)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сопровождался положительным результатом от применения НДД на отдельных участках и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

снижением операционных издержек (-$0,3/барр. на добычу нефти и -$0,6/барр. на

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

переработку). Однако этот эффект был частично нивелирован снижением маржи переработки

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(следствие роста акцизов и снижения оптовых цен на внутреннем рынке, а также

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

отрицательного демпфера по моторным топливам). Маржа по EBITDA увеличилась с 14% до

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

16%.

 

 

 

2018

 

 

 

31%

 

 

127,7

 

26%

 

 

 

 

17,6

 

 

 

23%

 

 

10,0

 

34%

 

 

 

26,7

 

 

23%

 

 

3,8

 

 

-9%

 

 

7,8

 

 

-11%

 

 

Операционный денежный поток (ОДП), несмотря на рост EBITDA, сократился с $4,9 млрд до

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

$3,7 млрд кв-к-кв на фоне увеличения оборотного капитала (за счет накопления остатков

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

нефтепродуктов в рамках международного трейдинга, а также остатков нефти на зарубежных

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

НПЗ). При этом, величина свободного денежного потока снизилась меньше по сравнению с

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

изменением ОДП ($3,2 до $2,2 млрд) в связи с сокращением инвестиций на 14% (почти 60%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

снижения приходилось на сегмент переработки),

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2017

 

 

 

26%

 

 

101,7

 

29%

 

 

 

 

14,2

 

 

 

30%

 

 

7,2

 

131%

 

 

21,6

 

 

36%

 

 

4,2

 

 

19%

 

 

8,7

 

 

24%

 

 

Несмотря на сгенерированный компанией FCF, чистый долг компании увеличился в 5 раз

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

кв-к-кв (до $3,0 млрд на конец марта 2019 г.) с учетом эффекта от применения МСФО 16,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

выплаты дивидендов ($1,1 млрд), выкупа акций компании в рамках реализуемой программы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

buyback ($1,1 млрд), а также приобретения лицензий и финансовых активов. В результате,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

показатель чистый долг/EBITDA составил 0,2х.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Газпром

 

1 кв. 19

-6,1%

 

9,2

-11%

 

3,0

 

8%

 

1,6

 

39%

 

 

26,4

 

12%

 

3,3

 

-10%

 

6,7

 

-27%

 

 

Несмотря на увеличение объемов реализации нефти за счет экспорта с Новопортовского и

нефть

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приразломного месторождений (+4,7% кв-к-кв при сокращении добычи ЖУВ на 4,3% кв-к-кв),

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

валовая выручка компании в 1 кв. 2019 г. упала на 11% кв-к-кв (до $9,2 млрд). Помимо

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

снижения нефтяных котировок (-6,1% кв-к-кв) негативное влияние оказало сокращение

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

объемов реализации нефтепродуктов (-1,15 млн тонн кв-к-кв) в связи сезонным снижением

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

спроса на них и проведением плановых ремонтов на НПЗ.

 

 

4 кв. 18

-9,3%

 

10,3

-5%

 

 

2,8

 

-26%

 

1,2

 

-42%

 

 

 

-24%

 

3,7

 

21%

 

9,2

 

22%

 

 

Удельный показатель EBITDA на 1 баррель добычи увеличился на $2,9 кв-к-кв (до

 

 

 

 

 

 

 

 

 

23,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

$26,4/барр.) вне зависимости от снижения маржи переработки в 1 кв. 2019 г.: рост был

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

обеспечен увеличением очищенного среднеотраслевого дохода в нефтедобывающем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сегменте (+$2,4/барр. вследствие влияния «ножниц Кудрина») и прибыльности газодобычи, а

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

также наращиванием дохода ассоциированных и совместных предприятий в совокупности со

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

снижением операционных издержек на добычу и SG&A затрат (на $0,4/барр. и $0,6/барр.,

 

 

2018

 

 

 

31%

 

 

41,0

 

20%

 

 

 

 

12,7

 

 

 

35%

 

 

6,0

 

38%

 

 

 

27,1

 

 

33%

 

 

3,44

 

 

-11%

 

 

7,7

 

 

-20%

 

 

соответственно). Маржа по EBITDA увеличилась с 19,6% до 24,8%.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Наращивание EBITDA и снижение оборотного капитала (+$0,6 млрд кв-к-кв) привели к

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

увеличению денежного потока компании от операционной деятельности (+16% кв-к-кв до

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

$2,5 млрд), что на фоне снижения капитальных затрат на 30% кв-к-кв (за счет как разведки и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

добычи, так и переработки) привело к росту величины свободного денежного потока в три

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

раза до $1,3 млрд. Помимо этого, в 1 кв. 2019 г. в результате продажи основных средств,

 

 

2017

 

 

 

26%

 

 

34,3

 

34%

 

 

 

 

9,4

 

 

 

39%

 

 

4,3

 

44%

 

 

 

20,3

 

 

33%

 

 

3,9

 

 

14%

 

 

9,6

 

 

17%

 

 

нематериальных активов с налоговым эффектом компания получила порядка $1,3 млрд.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В результате, даже несмотря на выплату рекордных дивидендов в размере $1,6 млрд по

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

результатам 9 мес. 2018 г. (т.е. 22 руб. на акцию против 10 руб. на акцию по итогам 9 мес.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2017 г.), чистый долг компании снизился на $0,7 млрд кв-к-кв до $6,9 млрд. Отношение

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

чистого долга к показателю EBITDA на конец 1 кв. 2019 г. составило 0,59х1.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 Показатель чистый долг/EBITDA рассчитан как отношение чистого долга на конец анализируемого периода к суммарной величине EBITDA за четыре последних квартала.

14 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

7.1.1 Нефтяные компании (продолжение)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Динамика ключевых финансовых показателей

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Абсолютные показатели (млрд долл. США)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Удельные показатели (долл. США)

 

 

 

 

 

 

 

Результаты отчетного периода (1 кв. 2019 г.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Компания

 

Период

 

 

 

Изменение

Uralsценыкв-

кв-к

Выручка

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

 

EBITDA

 

 

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

Чистая

прибыль

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

EBITDA/барр.

 

 

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

б/OPEX.н.э.

 

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

CAPEX

разведка( и

добыча)/барр.

 

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

Комментарии к результатам отчетного периода

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Сургут-

 

1 кв. 19

-6.1%

 

6,0

5%

 

 

1.7

 

31%

 

2,1

 

137%

 

15,3

 

34%

 

 

 

н.д.

 

н.д.

 

н.д.

 

 

н.д.

Чистая выручка компании (без учета ЭП) в 1 кв. 2019 г. увеличилась на 5% кв-к-кв

 

нефтегаз1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(до $6,0 млрд): рост экспортной цены Urals, очищенной от таможенных пошлин (+7%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

кв-к-кв), был частично нивелирован снижением объемов добычи нефти (-0,38 млн тонн как

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

эффект меньшего количества дней в квартале и соглашения «ОПЕК+») и переработки

 

 

 

4 кв. 18

-9,3%

 

5,7

-14%

 

1,3

 

-31%

 

0,9

 

-43%

 

11,4

 

-31%

 

 

н.д.

 

н.д.

 

н.д.

 

 

н.д.

(-0,15 млн тонн).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Величина операционной прибыли компании в расчете на баррель добычи вырос на $3,9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(до $15,3/барр.), что оказалось выше прироста очищенного среднеотраслевого дохода в

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

добывающем сегмента (+$2,3/барр. кв-к-кв).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Укрепление национальной валюты (+7% на дату переоценки финансовых вложений,

 

 

 

2018

 

 

 

31%

 

 

24,3

 

24%

 

 

 

 

6,3

 

 

 

57%

 

 

5,1

 

2%

 

 

 

14,0

 

 

 

56%

 

 

 

н.д.

 

 

н.д.

 

 

н.д.

 

 

 

н.д.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

номинированных в иностранной валюте) привело к формированию отрицательного сальдо

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

прочих доходов/расходов в размере $3,4 млрд (-$5,9 млрд к уровню конца 4 кв. 2018 г.).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В результате, компания получила в 1 кв. 2019 г. чистый убыток (-$1,3 млрд). С учетом

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

корректировок на эффект от переоценки финансовых вложений чистая прибыль составила

 

 

 

2017

 

 

 

26%

 

 

19,6

 

32%

 

 

 

 

4,0

 

 

 

13%

 

 

5,0

 

-7%

 

 

 

9,0

 

 

 

16%

 

 

 

н.д.

 

 

н.д.

 

 

н.д.

 

 

 

н.д.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

$2,1 млрд, что на 137% больше значения 4 кв. 2018 г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Объем денежных средств и ликвидных финансовых активов вырос на 4% кв-к-кв и достиг

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

уровня $47 млрд.

 

Татнефть2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 кв. 19

-6,1%

 

3,8

-8%

 

 

1,3

 

55%

 

0,9

 

60%

 

 

25,3

 

64%

 

 

3,6

 

-16%

 

2,8

 

 

-28%

 

 

 

В 1 кв. 2019 г. валовая выручка компании снизилась на 8% кв-к-кв (-$0,3 млрд) – до

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

$3,8 млрд. Помимо падения нефтяных котировок (-6,1% кв-к-кв) и средней цены

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

реализации нефтепродуктов (-5% кв-к-кв) негативное влияние на динамику выручки

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

оказало снижение объемов продаж продуктов переработки (суммарно на 0,3 млн т кв-к-кв

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

на всех рынках сбыта) и шинной продукции (следствие уменьшения производства более

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

чем на 50% кв-к-кв).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Прирост удельного показателя EBITDA в 1 кв. 2019 г. составил $9,9/барр. (с $15,4/барр.

 

 

 

4 кв. 18

-9,3%

 

4,1

-5%

 

 

0,9

 

-41%

 

0,6

 

-46%

 

 

 

-43%

 

4,3

 

10%

 

 

3,9

 

 

31%

 

 

 

до $25,3/барр.). Опережающему росту показателя по сравнению с изменением

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15,4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

очищенного дохода добывающего сегмента (+$2,4/барр. кв-к-кв по нашим оценкам)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

способствовали сокращение операционных издержек на 20% кв-к-кв (особо отметим

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

контроль компании над удельными расходами в сегменте «разведка и добыча» (-16%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

кв-к-кв в долларовом эквиваленте) и почти 40-%-ое снижение затрат на нефтехимию),

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

уменьшение SG&A расходов и затрат на приобретение, а также эффект низкой базы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

предыдущего квартала, вызванный наличием в 4 кв. 2018 г. значительного убытка от

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

обесценения финансовых активов и основных средств (суммарно в размере свыше

 

 

 

2018

 

 

 

31%

 

 

16,3

 

23%

 

 

 

 

4,7

 

 

 

47%

 

 

3,4

 

60%

 

 

 

22,3

 

 

 

445

 

 

 

4,2

 

 

-6%

 

 

 

3,4

 

 

 

 

15%

 

 

 

$0,2 млрд против прибыли от восстановления резервов, отраженной за 1 кв. 2019 г.).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Операционный денежный поток компании (без учета банковского сегмента) в 1 кв. 2019 г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

увеличился всего на 4% или $0,04 млрд кв-к-кв – до $1,0 млрд: положительный эффект от

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

роста показателя EBITDA был в значительной степени нивелирован динамикой оборотного

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

капитала, главным образом, по статье дебиторская задолженность.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тем не менее, снижение капитальных вложений на 37% или $0,2 млрд кв-к-кв (в равной

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

степени в сегментах «разведка и добыча» и «переработка и реализация») способствовало

 

 

 

2017

 

 

 

26%

 

 

13,2

 

32%

 

 

 

 

3,2

 

 

 

26%

 

 

2,1

 

30%

 

 

 

15,5

 

 

 

26%

 

 

 

4,4

 

 

15%

 

 

 

3,0

 

 

 

 

-22%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

соразмерному росту свободного денежного потока компании (без учета банковского

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сегмента) – до $0,7 млрд (+$0,2 млрд кв-к-кв).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Чистая денежная позиция компании (с учетом банковских депозитов, отраженных в прочих

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

краткосрочных финансовых активах) на конец 1 кв. 2019 г. составила $0,6 млрд против

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

$0,7 млрд кварталом ранее: свободный денежный поток был направлен на выплату

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

дивидендов в размере почти $0,8 млрд.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1EBITDA представлена операционной прибылью, чистая прибыль скорректирована на курсовые разницы

2Данные по EBITDA, EBITDA в расчете на баррель добычи указаны без учета операционных результатов банковской деятельности

15 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

7.1.2 Газовые компании

 

 

 

 

 

 

Абсолютные показатели (млрд долл. США)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Компания

Период

 

 

Выручка

 

г-к-г

EBITDA

г-к-г

прибыльЧистая

г-к-г

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Газпром1

1 кв. 19

34,7

-8%

9,5

-13%

8,1

24%

 

 

4 кв. 18

34,9

7%

10,8

>100%

6,6

>100%

 

 

1 кв. 18

37,6

22%

11,0

46%

6,5

15%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2018

 

 

131,6

 

17%

41,2

65%

23,2

99%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2017

 

 

112,1

 

23%

24,9

30%

11,7

-17%

 

НОВАТЭК2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 кв. 19

3,5

12%

1,0

0%

5,8

>100%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Динамика ключевых финансовых показателей

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Удельные

 

 

 

 

 

показатели

 

 

 

Результаты отчетного периода (1 кв. 2019 г.)

 

(долл. США)

 

 

 

 

 

(CAPEXразведка

добычаи)/б.н.э.

 

г-к-г

 

 

 

Комментарии к результатам отчетного периода

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,6

5%

 

 

 

Консолидированная выручка компании (в долларовом выражении) в 1 кв. 2019 г. снизилась на 8% г-к-г (-$2,9 млрд г-к-г) – до

 

 

 

 

 

 

 

$34,7 млрд. Поступления от продажи природного газа уменьшились на $1,7 млрд (или -8% г-к-г) до $19,7 млрд (57% в выручке, как и

 

 

 

 

 

 

 

годом ранее). Положительный эффект от роста цен реализации в странах Европы и СНГ (на 12% и 8% г-к-г- соответственно) был

 

 

 

 

 

 

 

нивелирован сокращением объемов продаж на всех рынках сбыта (суммарно на ~15 млрд куб. м, из которых 9 млрд куб. м пришлось

3,7

-20%

 

 

 

на Европу), а также снижением цены газа в долларовом эквиваленте на внутреннем рынке (следствие девальвация рубля на 14% г-к-г).

 

 

 

 

 

 

 

Выручка от прочих видов деятельности уменьшилась на 7% г-к-г (-$1,2 млрд г-к-г) – до $14,9 млрд, главным образом, за счет

 

 

 

 

 

 

 

сокращения поступлений от реализации продуктов нефтегазопереработки (-$0,6 млрд) и продажи электрической и тепловой энергии

 

 

 

 

 

 

 

(-$0,5 млрд).

1,5

-30%

 

 

 

Несмотря на сокращение операционных расходов в долларовом выражении на $2,1 млрд или 7% г-к-г (следствие девальвации

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

национальной валюты) – до $27,0 млрд, более сильное снижение выручки (в абсолютном выражении) привело к уменьшению

 

 

 

 

 

 

 

значения EBITDA компании до $9,5 млрд (-$1,5 млрд или – 13% г-к-г).

 

 

 

 

 

 

Операционный денежный поток по итогам 1 кв. 2019 г. вырос на 28% или $2,2 млрд г-к-г (до $10,4 млрд – негативный эффект от

2,6

 

-10%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

снижения EBITDA был полностью компенсирован эффективной работой с оборотным капиталом), что в совокупности с 13% -ным

 

 

 

 

 

 

 

сокращением капитальных затрат (-$1,0 млрд г-к-г до $6,7 млрд) способствовало росту свободного денежного потока компании до

 

 

 

 

 

 

 

$3,7 млрд – максимальное квартальное значение за последние 4 года.

 

 

 

 

 

 

 

2,9

 

-1%

 

 

 

Чистый долг компании, скорректированный на величину кратко- и долгосрочных депозитов, на конец 1 кв. 2019 г. находился на

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

уровне $32,1 млрд. Показатель чистый долг (скорректированный)/EBITDA – 0,8х.

 

 

 

 

 

 

 

4,1

>100%

 

 

 

По итогам 1 кв. 2019 г. валовая выручка компании увеличилась на 12% г-к-г (+$0,4 млрд), превысив $3,5 млрд. Большая̒̀́̀́ часть

 

 

 

 

 

 

 

прироста выручки (более 85%) была обусловлена увеличением поступлений от реализации природного газа (+$0,3 млрд г-к-г):

 

 

 

 

 

 

 

основным триггером роста стало наращивание поставок СПГ на международные рынки (примерно в 3,5 раза). Суммарная выручка от

 

 

 

 

 

 

 

реализации жидких углеводородов (ЖУВ) в 1 кв. 2019 г. находилась на уровне прошлого года (+1% г-к-г): положительный эффект от

 

 

 

 

 

 

 

увеличения объема продаж (+5% г-к-г) был практически полностью нивелирован снижением средней цены поставок (-4% г-к-г).

 

4 кв. 18

3,6

 

24%

 

0,9

 

0%

 

0,6

 

-18%

 

3,4

 

>100%

 

Операционные расходы компании в долларовом выражении (с учетом прочих операционных прибылей/убытков) выросли на

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

$0,4 млрд г-к-г (+16% г-к-г), в первую очередь, за счет увеличения затрат на покупку природного газа и ЖУВ (+32% г-к-г).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В результате, значение показателя EBITDA компании (без учета эффекта от выбытия долей владения в дочерних обществах и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

совместных предприятиях) в целом сохранилось на уровне 1 кв. 2018 г. – $1,0 млрд.

 

1 кв. 18

3,2

 

20%

 

1,0

 

8%

 

0,8

 

-37%

 

0,8

 

68%

 

Чистая прибыль по итогам 1 кв. 2019 г. достигла рекордного значения за всю историю компании - $5,8 млрд (рост более чем в 7 раз

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г-к-г): следствие продажи 10%-ной доли участия в ООО «Арктик СПГ 2» дочернему обществу компании Total ($4,7 млрд), а также

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

увеличения поступлений за счет доли в прибыли совместных предприятий.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Эффективная работа с оборотным капиталом (главным образом, в части остатков товарно-материальных запасов и задолженности по

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

налогам) в совокупности со стабильным уровнем EBITDA способствовали увеличению операционного денежного потока на $0,1 млрд

 

2018

 

 

 

13,3

 

 

33%

 

 

4,2

 

 

22%

 

 

2,6

 

 

-3%

 

 

2,2

 

 

>100%

 

(+10% г-к-г) до $0,9 млрд.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В 1 кв. 2019 г. наблюдался значительный рост капитальных вложений (+$0,5 млрд г-к-г) до $0,6 млрд (максимальное значение со

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

второй половины 2013 г.). Основной прирост инвестиций, как и в предыдущие кварталы, пришелся на «Арктик СПГ 2», освоение

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Северо-Русского и Восточно-Тазовского месторождений и строительство инфраструктуры для будущих СПГ проектов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

В результате, по итогам 1 кв. 2019 г. свободный денежный поток компании сократился до ~$0,3 млрд (-$0,4 млрд или -56% г-к-г) –

 

2017

 

 

 

10,0

 

 

25%

 

 

3,4

 

 

17%

 

 

2,7

 

 

-30%

 

 

0,9

 

 

11%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

минимальное значение со второй половины 2016 г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Чистый долг на конец 1 кв. 2019 г. находился на уровне $1,0 млрд (против $1,6 млрд годом ранее). Соотношение чистый долг/EBITDA

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

уменьшилось до 0,04х (0,4х в 1 кв. 2018 г.).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1для пересчета 1 тыс. куб. м в баррели нефтяного эквивалента используется коэффициент 5,9; для пересчета газового конденсата в баррели нефтяного эквивалента используется коэффициент 8,1

2показатель EBITDA дочерних обществ Группы; в 1 кв. 2018-19 гг. без учета эффекта от выбытия долей владения в дочерних обществах и совместных предприятиях

16 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

7.2Казахстан

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Абсолютные показатели (млрд долл. США)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Компания

 

 

Период

 

 

изменение

Brentценыкв-

или(кв-к г-к-г)

Выручка

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

EBITDA

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

Чистая

прибыль

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Nostrum1

 

1 кв. 19

-6,8%

0,10

22%

 

0,06

30%

 

0,01

-

 

 

 

 

 

 

4 кв. 18

-9,9%

0,08

-35%

 

0,05

-39%

 

-0,13

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2018

 

 

31%

 

0,39

 

-4%

 

 

0,24

 

4%

 

-0,12

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2017

 

 

24%

 

0,41

 

17%

 

 

0,23

 

39%

 

-0,02

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Динамика ключевых финансовых показателей

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Удельные показатели (долл. США/барр.)

 

 

 

 

Результаты отчетного периода (1 кв. 2019 г.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EBITDA/барр.

 

 

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

баррOPEX/.

 

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

CAPEX/барр.

 

кв-к-кв(для

годового

периодаг-к-г)

 

Комментарии к результатам отчетного периода

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

21,2

21%

 

3,4

 

-17%

 

13,8

 

8%

 

 

По итогам 1 кв. 2019 г. валовая выручка компании увеличилась на 22% кв-к-кв (эффект

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

низкой базы предыдущего квартала) – до $95 млн (+$17 млн кв-к-кв). Основная часть

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

прироста выручки была обеспечена ростом поступлений от реализации нефти и газового

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

конденсата (+$16 млн кв-к-кв), обусловленного, главным образом, наращиванием объемов

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

продаж на 28% кв-к-кв.

 

 

17,6

-38%

 

4,1

 

-15%

 

12,8

 

-12%

 

 

Показатель EBITDA компании в 1 кв. 2019 г. увеличился до $62 млн (+$14 млн кв-к-кв) –

 

 

 

 

 

 

 

 

положительный эффект от роста выручки был частично нивелирован повышением

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

издержек: общие и административные расходы выросли на 56% кв-к-кв, затраты на

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

реализацию и транспортировку – на 16% кв-к-кв. Рентабельность по EBITDA в 1 кв. 2019 г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

достигла 65% против 61% в 4 кв. 2018 г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Несмотря на положительную динамику EBITDA, рост оборотного капитала (главным

 

 

21,0

 

 

 

30%

 

 

4,6

 

 

13%

 

 

15,0

 

12%

 

 

образом, в части дебиторской задолженности) привел к снижению денежного потока от

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

операционной деятельности более чем на 30% (-$21 млн кв-к-кв) до $42 млн, что в

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

совокупности с увеличением капитальных затрат (+$5 млн кв-к-кв) стало причиной падения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

свободного денежного потока компании (FCF) до $2 млн (против $28 млн кварталом ранее).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Чистый долг по состоянию на конец 1 кв. 2019 г. остался в районе $1,0 млрд, показатель

 

 

16,2

 

 

 

43%

 

 

4,1

 

 

11%

 

 

13,4

 

-1%

 

 

чистый долг/EBITDA – на уровне 4,2х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 Удельные OPEX (для компании в расчете на б.н.э.) рассчитаны как себестоимость реализованной продукции за вычетом расходов по износу, истощению и амортизации, роялти и доли государства в прибыли, разделенная на общий объем продаж

17 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

7.3Сравнение ключевых показателей анализируемых компаний СНГ и мира

Динамика добычи нефти и конденсата (% г-к-г)

30%

20%

10%

0%

-10%

-20%

Роснефть

ЛУКОЙЛ

Газпром нефть

Сургутнефтегаз

Татнефть

Мейджор 1

Мейджор 2

Мейджор 3

Мейджор 4

Мейджор 5

Рентабельность по EBITDA

40%

30%

20%

10%

0%

Роснефть

 

ЛУКОЙЛ

Газпром нефть

 

Сургутнефтегаз ¹

Татнефть

Мейджор 1

Мейджор 2

Мейджор 3

 

Мейджор 4

Мейджор 5

 

 

1 кв. 2018

 

 

2 кв. 2018

 

 

3 кв. 2018

 

4 кв. 2018

 

1 кв. 2019

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 EBITDA представлена операционной прибылью

Источники: Bloomberg, данные компаний, Энергетический Центр EY (Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и Центральная Азия)

ExxonMobil

Операционный денежный поток (1 кв. 2019 г.): -3,5% г-к-г до $8,3 млрд

Бассейн Permian: рост добычи в 1 кв. 2019 г. на 126% г-к-г до 226 тыс. б.н.э./сутки, цель по достижению 1 млн б.н.э./сутки к

2024 г.

Три новых открытия месторождений УВС на шельфе Гайаны:

Haimara, Tilapia, Yellowtail

Нефтепереработка: достижение FID по строительству установки крекинга тяжелых остатков в Сингапуре (запланированный запуск в 2023 г.) с синергетическим эффектом от интеграции с нефтехимическим производством

Нефтехимия:

Запланированный запуск расширенного производства полиэтилена в Бомонте (штат Техас)

FID по строительству завода по производству полипропилена в Батон-Руж (штат Луизиана), а также по расширению нефтехимического завода в Бейтауне (штат Техас) к 2022 г.

BP

Операционный денежный поток (1 кв. 2019 г.): +9% г-к-г до $5,9 млрд (искл. удержания по аварии в Мексиканском заливе)

Продолжение интеграции «сланцевых» активов, приобретенных у

BHP

ROACE: >10% к 2021 г. при цене $55/барр.

Программа по продаже активов на период 2019-21 гг. на сумму $10 млрд

Ключевые проекты, по которым приняты финальные инвестиционные решения: Atlantis Phase 2 (Мексиканский залив), Seagull (Великобритания, Северное море), Azeri Central East (Азербайджан)

18 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

7.3Сравнение ключевых показателей анализируемых компаний СНГ и мира (продолжение)

Динамика капвложений в долл. США сегменте разведка и добыча (% г-к-г)

160%

120%

80%

40%

0%

-40%

-80%

Роснефть

ЛУКОЙЛ (РФ)

Газпром нефть

Татнефть

Мейджор 1

Мейджор 2

Мейджор 3

Мейджор 4

Мейджор 5

Динамика капвложений в долл. США в сегменте переработка (% г-к-г)

240%

160%

80%

0%

-80%

Роснефть

 

ЛУКОЙЛ (РФ)

Газпром нефть

Татнефть

 

Мейджор 1

Мейджор 2

 

Мейджор 3

Мейджор 4

Мейджор 5

 

 

1 кв. 2018

 

2 кв. 2018

 

 

3 кв. 2018

 

 

4 кв. 2018

 

1 кв. 2019

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Источники: Bloomberg, данные компаний, Энергетический Центр EY (Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и Центральная Азия)

Shell

Операционный денежный поток (1 кв. 2019 г.): +16% г-к-г до $12,1 млрд

Выкуп акций на сумму $25 млрд к 2020 г. (вкл. $2,3 млрд в 1 кв. 2019 г. и анонсированные $2,75 млрд в качестве следующего транша)

Пересмотр портфеля: продажа активов на $2 млрд в 2019 г.

Реорганизация нефтеперерабатывающего бизнеса:

Продажа 50%-ной доли участия в нефтеперерабатывающем заводе SASREF компании Saudi Aramco

Подписание соглашения с PBF Energy о продаже НПЗ Martinez в Калифорнии (индекс Нельсона 16,1) и прилегающего к нему терминала

Подразделение New Energies: приобретение Sonnen (системы хранения энергии для домохозяйств), Limejump (агрегатор управления спросом), Greenlots (разработка ПО и решения для зарядки электромобилей)

Chevron

Операционный денежный поток (1 кв. 2019 г.): +2% г-к-г до $5,1 млрд

Бассейн Permian: рост добычи на 50% г-к-г до 391 тыс. б.н.э/сутки в 1 кв. 2019 г., цель по достижению 900 тыс. б.н.э/сутки к 2023 г.

Программа по выкупу акций на 2019 г.: $4,0 млрд

Цель по продаже активов на 2018-20 гг.: $5-10 млрд

Нефтехимия: соглашение с Катаром о строительстве комплекса с установкой пиролиза этана мощностью по этилену 1,9 млн тонн

Total S.A.

Операционный денежный поток (1 кв. 2019 г.): + 71% г-к-г до $3,6 млрд

Сжиженный природный газ:

Увеличение продаж СПГ более чем в 2 раза г-к-г до 7,7 млн тонн в 1 кв. 2019 г.

Начало производства СПГ в США на активе Cameron LNG

Закрытие сделки по Арктик СПГ 2

Газовое соглашение с Папуа Новой Гвинеей, определяющее структуру проекта Papua LNG, для начального этапа исследований в рамках FEED для дальнейшего финального инвестиционного решения в 2020 г.

Саудовская Аравия: соглашение об СП по рознице с Saudi Aramco и покупка 250 АЗС в стране

19 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

7.4Международные «мейджоры»

Компания1

Мейджор

1

Мейджор

2

Мейджор

3

Мейджор

4

Мейджор

5

Период

1 кв. 19

4 кв. 18

2018

2017

1 кв. 19

4 кв. 18

2018

2017

1 кв. 19

4 кв. 18

2018

2017

1 кв. 19

4 кв. 18

2018

2017

1 кв. 19

4 кв. 18

2018

2017

 

 

 

 

 

Динамика ключевых финансовых показателей

 

 

 

 

 

 

 

Абсолютные показатели (млрд долл. США)

 

 

 

Удельные показатели (долл. США/барр.)

 

изменение цены Brent кв- к-кв (или г-к-г)

Выручка

кв-к-кв (для годового периода г-к-г)

EBITDA

кв-к-кв (для годового периода г-к-г)

Чистая прибыль

кв-к-кв (для годового периода г-к-г)

EBITDA/б.н.э.

кв-к-кв (для годового периода г-к-г)

OPEX/барр.2

кв-к-кв (для годового периода г-к-г)

CAPEX (разведка и добыча)/б.н.э.

кв-к-кв (для годового периода г-к-г)

-7%

63,6

-12%

7,1

-27%

2,4

-61%

19,7

-25%

34,5

-8%

15,0

-12%

-10%

71,9

-6%

9,7

-16%

6,0

-4%

26,4

-20%

37,7

4%

16,9

11%

31%

290,2

19%

39,6

24%

20,8

6%

28,3

29%

36,4

13%

14,4

26%

24%

244,4

17%

32,0

38%

19,7

>100%

22,0

40%

32,2

8%

11,5

17%

-7%

67,4

-12%

9,1

46%

2,9

>100%

38,2

48%

35,5

-16%

12,0

-16%

-10%

76,9

-5%

6,3

-32%

0,8

-77%

25,9

-37%

42,3

8%

14,3

11%

31%

303,7

24%

31,4

28%

9,4

>100%

33,9

24%

38,8

2%

13,0

-15%

24%

244,6

31%

24,6

59%

3,4

>100%

27,3

43%

37,9

-12%

15,3

-14%

-7%

85,7

-18%

14,6

15%

6,0

7%

43,2

18%

27,3

-12%

10,2

-26%

-10%

104,6

3%

12,7

-12%

5,6

-4%

36,5

-16%

31,1

7%

13,8

15%

31%

396,6

27%

53,3

28%

23,4

80%

39,9

28%

30,4

2%

11,7

5%

24%

311,9

30%

41,7

52%

13,0

>100%

31,2

53%

29,9

-8%

11,1

-10%

-7%

52,2

-3%

8,2

50%

3,1

>100%

30,9

49%

26,5

-2%

7,6

-44%

-10%

53,6

-5%

5,5

-36%

1,1

-71%

20,6

-38%

26,9

-2%

13,7

27%

31%

214,4

21%

28,7

26%

11,4

33%

28,4

16%

27,9

1%

15,1

10%

24%

177,3

16%

22,8

27%

8,6

39%

24,4

22%

27,6

-3%

13,7

-24%

-7%

35,2

-17%

7,3

-13%

2,6

-29%

26,6

-9%

22,5

-11%

15,3

-12%

-10%

42,4

-4%

8,3

-11%

3,7

-8%

29,4

-15%

25,4

2%

17,5

5%

31%

166,3

17%

33,3

53%

14,8

61%

31,1

42%

24,5

-2%

16,5

0%

24%

141,7

24%

21,8

65%

9,2

-

21,9

57%

24,9

-9%

16,5

-22%

1Анализ включает следующие компании: Exxon Mobil, BP, Shell, Total, Chevron

2OPEX – затраты по всем бизнес сегментам

20 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

 

 

 

 

 

 

 

Июль 2019 г.

 

 

 

 

 

 

8.

Темы выпуска

 

величиной выбросов при сжигании

 

природного газа и угля это привело к падению

 

 

 

8.1

Экономика европейской

дарк-спредов до отрицательных значений.

 

 

 

 

 

 

электрогенерации: что влияет

Динамика цен на электроэнергию и ее

 

на маржу?1

 

источники (1= 01.01.2018)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

Ранее в данном обзоре мы писали об

3

 

 

 

 

 

ухудшении конъюнктуры на европейском

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

рынке газа на фоне драматического снижения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

цен на СПГ в Юго-Восточной Азии. Интересно,

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

что последствия падения котировок газа

0

 

 

 

 

 

1/8/2018

4/26/2018

8/23/2018

11/8/2018

3/19/2019

 

выходят за рамки изменения маржинальности

 

бизнеса отраслевых компаний и оказывают

 

 

 

 

влияние и на другие рынки. В частности,

 

 

Coal (CIF ARA)

 

 

наличие развитой межтопливной конкуренции

 

 

 

 

 

 

Electricity (Germany)

 

 

привело к тому, что вслед за газовыми ценами

Источники: PXE,

Bloomberg,

анализ

Энергетического

 

в Европе стали корректироваться котировки

 

Центра EY (Центральная, Восточная, Юго-Восточная

 

угля - снижение от пиков начала 2019 г. по

 

Европа и Центральная Азия)

 

 

 

базису ARA составило примерно 50%.

Наблюдаемая картина еще больше ухудшает

 

 

 

 

Казалось бы, падение цен и на природный газ,

перспективы развития угольной генерации в

 

и на уголь, используемых в качестве сырья

Европе, однако и для газовых компаний рост

 

для генерации, при относительно стабильных

платы за CO2 несет определенную угрозу.

 

ценах на электричество должно было

Дело в том, что при высоких значениях

 

привести к синхронному росту спарк- и дарк-

платежей за CO2 происходит существенное

 

спредов. Однако, несложно заметить, что

увеличение привлекательности

 

 

величина дарк-спредов в Германии упала

использования альтернативных источников

 

ниже нулевых отметок, и в результате

энергии, сокращая потенциал для замещения

 

экономическая привлекательность газа как

угольной генерации газом. Ответ на вопрос в

 

источника для выработки электроэнергии

какой доле существующий «угольный пирог»

 

вновь стала превалирующей.

 

будет разделен между триадой «газ – ядерная

 

Spark- и darkспреды в Германии ($/mwh)

энергетика – ВИЭ» остается открытым. Однако

 

если платежи за CO2 продолжат расти (в т.ч.

 

 

 

 

20

 

под влиянием госполитики отдельных

 

10

 

европейских государств), то именно ВИЭ

 

0

 

сможет стать главным бенефициаром от

 

-10

 

продолжающего процесса «энергетического

 

 

перехода» (energy transition).

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1/2/2015 2/20/2015 4/14/2015 6/3/2015 7/22/2015 9/11/2015 10/30/2015 12/24/2015 2/15/2016 4/6/2016 5/25/2016 7/13/2016 8/31/2016 10/19/2016 1/18/2017 3/8/2017 4/28/2017 6/19/2017 8/7/2017 9/25/2017 11/13/2017 1/31/2018 3/21/2018 5/14/2018 7/2/2018 8/20/2018 10/8/2018 11/26/2018 1/17/2019 3/7/2019 4/29/2019

8.2

Бассейн Permian: нет

 

нефти без газа?2

 

 

 

Dark-

Spark-

Чудо Permian'а, где за последние 7 лет

 

 

 

 

Источники: Bloomberg, Энергетический Центр EY

нефтедобыча выросла с ~1,0 млн барр./сутки

 

до 4,0 млн барр./сутки, продолжает

 

(Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и

 

привлекать внимание отраслевых аналитиков.

 

Центральная Азия)

 

 

Чем же можно объяснить подобные рыночные

И сегодня экспертное сообщество

 

практически полно единогласно в том, что

 

коллизии?

 

 

 

если бы не имеющиеся инфраструктурные

 

 

 

 

Ответ заключается в том, что на рынке

ограничения, то уровень производства в

 

помимо цен на электроэнергию и сырье

регионе мог бы быть еще выше. При этом,

 

присутствует третья сила (плата за выбросы

рассуждая о проблеме "bottlenecks", обычно

 

CO2), и именно она, как показывают события

вспоминают про дефицит трубопроводных

 

последних месяцев, становится

мощностей, однако есть и другая проблема -

 

определяющей при формировании уровня

маркетинг попутного газа, добываемого из

 

дарк- и спарк-спредов. Так, за последние 12

нефтяных скважин на Permian.

 

 

месяцев размер платежа по CO2 вырос более

1,2 Комментарии Энергетического Центра EY

 

чем в 2 раза (см. рисунок), и с учетом

(Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и

 

существующего дифференциала между

Центральная Азия) из мобильного приложения EY Oil &

 

 

 

Gas

 

 

 

 

 

21 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

 

 

 

 

 

vk.com/id446425943

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Июль 2019 г.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Так, локальный объем добычи газа на Permian

Вариантов решения сложившейся газовой

 

за 5 мес. 2019 г. почти достиг 400 млн куб. м/

проблемы (до момента запуска новых

 

 

 

сутки, в то время как в 2007-14 гг. составлял

инфраструктурных объектов) у сланцевых

 

~120-170 млн куб. м/сутки.

 

 

 

 

 

 

 

 

производителей не так уж и много: а)

 

 

 

Добыча газа в бассейне Permian

 

 

 

 

 

 

доплачивать компаниям, которые

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

забронировали трубопроводные мощности,

(млн куб. м/сутки)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

чтобы те забрали «лишний» газ, либо б)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

450

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сжигать существенные объемы на месте. Судя

400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

по статистике, пока компании выбирают

 

 

350

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

300

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

второй вариант: в 4 кв. 2018 г. в бассейне

 

250

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Permian ежедневно сжигалось порядка 15 млн

150

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

куб. м.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-11 -11 -11 -11 -12 -12 -12 -12 -13 -13 -13 -13 -14 -14 -14 -14 -15 -15 -15 -15 -16 -16 -16 -16 -17 -17 -17 -17 -18 -18 -18 -18 -19 -19

Объемы сжигания газа в бассейне Permian

 

июл

июл

 

июл

 

июл

июл

 

июл

июл

июл

 

апр

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

янв апр

окт янв апр

окт янв апр окт янв апр

окт янв апр

окт янв апр

окт янв апр

окт янв апр

окт янв

(млн куб. м/сутки)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Источники: EIA, Энергетический Центр EY (Центральная,

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Восточная, Юго-Восточная Европа и Центральная Азия)

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Столь существенный скачок обусловлен

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

динамикой нефтедобычи, поскольку большая

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

часть более чем двукратного прироста

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

газодобычи приходится на попутный газ. Как

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

показала действительность, существующая

2011

2011

2011

2011

2012

2012

2012

2012

2013

2013

2013

2013

2014

2014

2014

2014

2015

2015

2015

2015

1 кв.

2 кв.

3 кв.

4 кв.

1 кв.

2 кв.

3 кв.

4 кв.

1 кв.

2 кв.

3 кв.

4 кв.

1 кв.

2 кв.

3 кв.

4 кв.

1 кв.

2 кв.

3 кв.

4 кв.

газовая инфраструктура в регионе оказалась

не готова к подобному «производственному

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

буму», что в первую очередь нашло свое

 

 

Источники: Rystad Energy

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

отражение в динамике цен. Так, исторический

Однако, актуальная при отрицательных ценах

спред между спотовой ценой на газ из

 

 

 

 

 

 

опция ограничивается временными рамками,

бассейна Permian (Waha Hub, западный Техас)

т.к. по законодательству штата Техас

 

 

 

и Henry Hub (Луизиана) составлял $0,1-

 

 

 

 

 

 

 

бесконтрольное сжигание газа допускается

0,3/mmBTU. Однако, начиная с 2018 г.,

 

 

 

 

только в процессе бурения скважины и в

 

ценовой дифференциал существенно

 

 

 

 

 

 

 

10-дневный период после ее заканчивания.

расширился: ~$1,1/mmBTU в 2018 г. и

 

 

 

 

 

 

По истечении этого времени, сжигать газ

 

~$2/mmBTU в январе-мае 2019 г., что

 

 

 

 

 

 

 

дозволяется только после получения

 

 

 

объясняется недостаточной пропускной

 

 

 

 

 

 

 

соответствующего разрешения, которое

 

 

способностью газопроводов на западе Техаса

 

 

выдается на период от 45 до 180 дней

 

 

 

и юго-востоке Нью-Мексико. В результате, в

 

 

 

максимум. В дальнейшем, в случае, если

 

отдельные дни весной 2019 г. (в том числе и

 

добыча газа продолжит расти, а цены —

 

 

всю последнюю неделю мая) спотовые цены

 

 

сокращаться, отдельные производители могут

на газ в провинции Permian и вовсе

 

 

 

 

 

 

 

 

оказаться перед принятием более серьезного

опустились ниже нулевой отметки.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

решения о приостановке добычи нефти с

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Цена на газ на хабе Waha и спред Henry Hub-

целью сокращения выработки лишнего газа

(при текущих ценах на уровне $65/барр. не

Waha ($/млн б.т.е.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

выгодно), что в свою очередь может оказать

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

влияние на общие результаты сланцевой

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

добычи.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8.3

Дизель в Европе: туман

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

сгущается?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-6

2/15/2017

3/30/2017

5/12/2017

6/26/2017

8/8/2017

9/20/2017

11/1/2017

12/14/2017

1/30/2018

3/14/2018

4/27/2018

6/11/2018

7/24/2018

9/5/2018

10/18/2018

11/30/2018

1/15/2019

3/1/2019

4/12/2019

5/28/2019

Вопросы, связанные с местом и ролью

 

 

 

1/3/2017

дизельного топлива на европейском рынке

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

нефтепродуктов, остаются одним из важных

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

элементов в процессе формирования

 

 

 

 

 

Спред Henry Hub-Waha

 

 

 

Waha (спотовые цены)

стратегий развития НПЗ, расположенных на

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Источники: Bloomberg, оценка Энергетического центра

пространстве от Сибири до Гибралтара.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EY (Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Центральная Азия)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 Комментарии Энергетического Центра EY (Центральная,

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Восточная, Юго-Восточная Европа и Центральная Азия)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

из мобильного приложения EY Oil & Gas

 

 

 

 

 

 

22 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

В последнее время на фоне общей эйфории от ужесточения требований MARPOL к содержанию серы в судовых топливах (использование в блендах дизеля – одна из опций, позволяющая решить задачу по снижению серы) среднедистиллятный путь развития перерабатывающих мощностей является одним из основных. У нас нет сомнений, что в среднесрочной перспективе спреды на газойли будут расти (фактор MARPOL), однако в долгосрочной перспективе существует целый ряд вызовов для подержания динамичного спроса на дизель.

Так, после скандала («дизельгейта») в сентябре 2015 г. и ужесточения региональных экологических требований все больше европейских стран заявляют о своих намерениях минимизировать использование ДТ в транспортном сегменте путем запрета дизельным авто въезжать в крупные города и районы или увеличения стоимости парковки (с последующим введением вето на продажи дизельных ТС к 2040 г.). Государство также пытается оказывать влияние на уровень экономической привлекательности использования дизельных автомобилей путем изменения параметров настройки налоговых систем. В частности, с 2015 г. проводится целенаправленная работа по увеличению акцизов на дизельное топливо, что иногда вызывает социальные протесты (например, во Франции).

Изменение акцизов на АБ и ДТ за период

2015-2019

35%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ДТ

 

АБ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

25%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-5%

 

Франция

Греция

Бельгия

Эстония

Португалия

Латвия

Словакия

Чехия

Австрия

Словения

Польша

 

 

 

Источники: FuelsEurope, OECD, European Commission,

оценка Энергетического центра EY (Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и Центральная Азия)

В результате, дифференциалы между ставками акцизов на АБ и ДТ существенно сократились, а ценовая премия по АБ упала c 23 евроцентов в 2015 г. до 3 евроцентов в начале 2019 г. (наименьшее значение с 2008 г.), что лишь частично можно объяснить снизившимися спредами в оптовом сегменте.

Всего за 3 последних года продажи новых авто с дизельным ДВС в Европе снизилась с

51% в 2015 г. до 36% в 2018 г. И на фоне вступления в силу новых правил сертификации дорожных машин по циклу WLTP (вместо NEDC), которые скорректировали методологию расчета расхода топлива и уровня выбросов, а также продолжающегося роста интереса к электромобилям (+38% г-к-г в регистрациях новых авто в ЕС в 2018 г.), гибридам (+36% г-к-г) и ТС на альтернативном топливе (+11% г-к-г), будущее дизеля на европейском рынке на период после 2025 г. выглядит дискуссионным.

8.4 «Торговые войны» между США и КНР могут изменить ситуацию на рынке СПГ1

Для мирового рынка СПГ, где Китай является ключевым инкрементальным потребителем, а США – главным маржинальным производителем, ситуация с эскалацией «торговой войны» приобретает особое значение, особенно в условиях падения спотовых цен на газ.

Так, выравнивание цен между регионами (средняя цена NBP с начала года $5,7/млн б.т.е. против $6,2/млн б.т.е. на спотовом рынке в Северо-Восточной Азии) оказывает существенное влияние на экономику поставок американского СПГ, для которых премиальный азиатский рынок играл важную роль в обеспечении «достаточного» уровня маржинальности в условиях высоких транспортных затрат.

Динамика цен на газ в различных регионах,

2014-19 гг. ($/млн б.т.е.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

14

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5/23/2014

8/1/2014

10/10/2014

12/19/2014

2/27/2015

5/8/2015

7/17/2015

9/25/2015

12/4/2015

2/15/2016

4/22/2016

7/1/2016

9/9/2016

11/18/2016

1/20/2017

3/31/2017

6/9/2017

8/14/2017

10/20/2017

1/2/2018

3/9/2018

5/11/2018

7/20/2018

9/28/2018

12/10/2018

2/15/2019

4/26/2019

 

 

NBP

 

 

HenryHub

 

 

 

N-E ASIA LNG SPOT (TR)

Источники: Reuters, оценка Энергетического центра EY

(Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и

 

Центральная Азия)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1 Комментарии Энергетического Центра EY (Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и Центральная Азия) из мобильного приложения EY Oil & Gas

23 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

Однако, сегодня даже при сохранении 10%- ных ставок импортных пошлин на СПГ в Китае финансовый результат поставок газа с Мексиканского побережья в Поднебесную, по нашим оценкам, оказывается хуже по сравнению с Европой (-$1,6 за MMBTU против -$0,6 за MMBTU). Обнародованные планы по увеличению китайских импортных пошлин на СПГ до 25% еще больше увеличивают этот разрыв. В результате, по нашим оценкам, при сохранении текущего уровня цен в Азии итоговый убыток при поставках СПГ из Северной Америке в Китай будет сопоставим с величиной платы, которую компании перечисляют за резервирование перерабатывающих мощностей в США.

Изменение экономики поставок СПГ из США в Китай и Европу ($/млн б.т.е.)

10.0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9.0

 

 

 

 

 

 

8.0

 

 

 

 

 

 

7.0

 

 

 

 

 

 

6.0

 

 

 

 

 

 

5.0

 

 

 

 

 

 

4.0

 

 

 

 

 

 

3.0

 

 

 

 

 

 

2.0

 

 

 

 

 

 

1.0

 

 

 

 

 

 

0.0

 

 

 

 

 

 

 

Побережье

Побережье

Побережье

 

 

 

 

 

 

 

 

Мексиканского

Мексиканского

Мексиканского

 

 

 

 

залива США -

залива США - Китай

залива США - Китай

 

 

 

 

Великобритания

(пошлина 10%)

(пошлина 25%)

 

 

Пошлина

 

 

Транспорт (от Sabine Pass)**

 

 

 

 

 

 

 

 

Затраты на сжижение*

 

 

Транспорт (до завода)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Henry Hub

 

 

Региональная спотовая цена

 

 

 

 

 

 

 

 

*для завода Sabine Pass LNG

**вкл. фрахт, топливо, сборы за проход через Панамский канал и прочее для завода Sabine Pass LNG

Источники: Reuters, открытые источники, оценка Энергетического Центра EY (Центральная, Восточная, Юго-Восточная Европа и Центральная Азия)

Такая ситуация может привести к усилению конкуренции между поставщиками газа в Европу, особенно в условиях расширения мировых СПГ-мощностей (только в прошлом году были приняты FID по ряду проектов суммарной годовой производительностью 21 млн тонн в год, среди которых 3-я линия

Corpus Christi компании Cheniere Energy в

США, Shell LNG в Канаде и плавучий терминал Tortue компании BP в Африке). А значит, участники рынка (производители газа, СПГ-заводы, трейдеры) будут вынуждены пересмотреть свои стратегии и искать дополнительные пути поддержания уровня доходности на желаемом уровне

24 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

 

Июль 2019 г.

 

 

 

9.

Ключевые темы

Пересмотр стратегий развития сегмента

 

«downstream» в условиях растущей

 

нефтегазового рынка

 

 

 

конкуренции на рынках Европы

 

России

Анализ влияния условий IMO 2020 на

 

 

 

динамику спроса на отдельные виды

9.1

Налогообложение в

 

топлив

 

нефтегазовой отрасли

Модернизация и технологические вопросы

 

Реализация «Дорожной карты» по оценке

 

в свете импортозамещения

 

 

 

 

 

сложившейся дифференциации

9.4

Нефтесервисные услуги

 

налоговых условий и мер дальнейшего

Вопросы взаимодействия с заказчиками

 

стимулирования добычи нефти

 

Практическая имплементация налога на

Технологические вызовы

 

дополнительный доход (НДД) в России

Стратегии развития

 

 

 

Проработка налоговых механизмов для

Замещение иностранных

 

создания условий развития этановой

 

 

подрядчиков: новые возможности

 

нефтехимии

 

 

Обновление основных средств

 

Разработка налоговых стимулов для

 

Анализ мирового опыта по

 

работы в Арктике

 

Анализ действующей формулы НДПИ на

 

стимулированию сегмента OFS

 

 

 

 

 

природный газ и конденсат в условиях

9.5

Газовая отрасль

 

изменившейся конъюнктуры

Реализация проектов по сооружению

 

 

9.2

Разведка и добыча

 

новых экспортных газопроводов

 

Экспресс-оценка запасов УВС

Новые СПГ проекты в России

 

месторождений с текущими извлекаемыми

Окончание срока действия договора на

 

запасами нефти свыше 5 млн тонн

 

 

транзит российского газа через

 

 

 

 

Инновационное развитие и цифровизация

 

территорию Украины

 

отрасли («умное» месторождение, рост

Развитие газовой отрасли на Востоке

 

КИН и т.п.)

 

Ценообразование на внутреннем рынке и

 

Развитие «полигонов» для ТРИЗ

 

 

таможенно-тарифная политика

 

 

 

 

Реализация программ по оптимизации

 

государства

 

издержек и бизнес-процессов

Развитие биржевой торговли

 

 

 

Технологические и финансовые вызовы в

9.6

Транспортировка

 

свете санкций, импортозамещение

 

 

 

 

 

Расширение сотрудничества с азиатскими

Вопросы качества нефти, поставляемой в

 

 

систему ПАО «Транснефть»

 

компаниями

 

 

 

 

 

 

9.3 Нефтепереработка и сбыт

Обсуждение принципов

 

 

тарифообразования в средне- и

 

 

 

 

Динамика маржи переработки в условиях

 

долгосрочной перспективах

 

«завершения налогового маневра» (ЗНМ)

Строительство нефтепродуктопроводов

и «донастройки» налоговой системы в части демпфера и волатильности экспортных рынков

Оценка влияния новых налоговых условий (включая «демпфер») на динамику нефтепродуктовых цен и маржу АЗС

25 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

Июль 2019 г.

Контактная информация

Алексей Лоза

Партнер, руководитель направления

по оказанию услуг компаниям ТЭК, Центральная, Восточная, ЮгоВосточная Европа и Центральная Азия

Тел.: +7 (495) 641 2945

Alexey.Loza@ru.ey.com

Петр Медведев

Партнер, руководитель международной группы по оказанию услуг ключевым компаниям

нефтегазовой отрасли

Тел.: +7 (495) 755 9877 Petr.V.Medvedev@ru.ey.com

Дмитрий Лобачев

Партнер, руководитель

международной группы по оказанию услуг ключевым компаниям нефтегазовой отрасли

Тел.: +7 (495) 228 3677

Dmitry.Lobachev@ru.ey.com

Алексей Рябов

Партнер, руководитель направления

по оказанию налоговых услуг

компаниям ТЭК, Центральная,

Восточная, Юго-Восточная Европа и

Центральная Азия

Тел.: +7 (495) 641 2913

Alexei.Ryabov@ru.ey.com

Артем Козловский

Партнер, руководитель направления

по оказанию консультационных

услуг компаниям нефтегазового сектора, Центральная, Восточная,

Юго-Восточная Европа и

Центральная Азия

Тел.: +7 (495) 705 9731

Artiom.Kozlovski@ru.ey.com

Григорий Арутюнян

Партнер, руководитель направления по оказанию консультационных услуг по сделкам компаниям ТЭК, Центральная, Восточная, Юго-

Восточная Европа и Центральная

Азия Тел.: +7 (495) 641 2941

Grigory.S.Arutunyan@ru.ey.com

Денис Борисов

Руководитель Энергетического

Центра, Центральная, Восточная,

Юго-Восточная Европа и Центральная Азия

Тел.: +7 (495) 664-7848 Denis.Borisov@ru.ey.com

Полина Немировченко

Директор по развитию бизнеса по оказанию услуг компаниям нефтегазового сектора,

Центральная, Восточная, Юго-

Восточная Европа и Центральная

Азия

Тел.: +7 (495) 641 2919

Polina.Nemirovchenko@ru.ey.com

Дмитрий Дзюба

Старший менеджер,

Энергетический Центр,

Центральная, Восточная, Юго-

Восточная Европа и Центральная

Азия

Тел.: + 7 (495) 287-6514

Dmitry.Dzyuba@ru.ey.com

Ольга Белоглазова

Менеджер,

Энергетический Центр,

Центральная, Восточная, Юго-

Восточная Европа и Центральная

Азия Тел.: +7 (495) 755 9700

Olga.Beloglazova@ru.ey.com

Наталья Изотова

Главный аналитик,

Энергетический Центр,

Центральная, Восточная, Юго-

Восточная Европа и Центральная Азия

Тел.: +7 (495) 755-9700

Natalia.Izotova@ru.ey.com

26 Ежеквартальный обзор рынка нефти и газа России и Казахстана

vk.com/id446425943

EY | Assurance | Tax | Transactions | Advisory

Краткая информация о компании EY

EY является международным лидером в области аудита, налогообложения, сопровождения сделок и консультирования. Наши знания и качество услуг помогают укреплять доверие общественности к рынкам капитала и экономике в разных странах мира. Мы формируем выдающихся лидеров, под руководством которых наш коллектив всегда выполняет взятые на себя обязательства. Тем самым мы вносим значимый вклад в улучшение деловой среды на благо наших сотрудников, клиентов и общества в целом.

Мы взаимодействуем c компаниями из стран СНГ, помогая им в достижении бизнесцелей. В 20 офисах нашей фирмы (в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске, Екатеринбурге, Казани, Краснодаре, Ростове-на-Дону, Владивостоке, ЮжноСахалинске, Тольятти, Алматы, Астане, Атырау, Бишкеке, Баку, Киеве, Ташкенте, Тбилиси, Ереване и Минске) работают 4500 специалистов.

Название EY относится к глобальной организации и может относиться к одной или нескольким компаниям, входящим в состав Ernst & Young Global Limited, каждая из которых является отдельным юридическим лицом. Ernst & Young Global Limited − юридическое лицо, созданное в соответствии с законодательством Великобритании, − является компанией, ограниченной гарантиями ее участников, и не оказывает услуг клиентам. Более подробная информация представлена на нашем сайте: ey.com.

Как международный центр компании EY по оказанию услуг компаниям нефтегазовой отрасли может помочь вашему бизнесу

В нефтегазовой отрасли происходят постоянные изменения. Растущая неопределенность энергетической политики, нестабильная геополитическая обстановка, необходимость эффективного управления затратами, изменение климата − все эти факторы создают дополнительные трудности для нефтегазовых компаний.

Международный центр компании EY по оказанию услуг компаниям нефтегазовой отрасли сформировал глобальную сеть из 10000 специалистов с большим опытом работы в области аудита, налогообложения, сопровождения сделок и консультирования предприятий, осуществляющих деятельность в сегментах разведки и добычи нефти и газа, переработки, транспортировки и сбыта нефтегазовой продукции, а также предоставления нефтесервисных услуг. Функции центра включают определение рыночных тенденций, обеспечение мобильности глобальных ресурсов и выработку мнений экспертов по важным вопросам отрасли. Опираясь на глубокое знание отраслевой специфики, мы можем помочь вашей компании раскрыть свой потенциал путем снижения затрат и повышения конкурентоспособности бизнес

© 2019 «Эрнст энд Янг (СНГ) Б.В.» Все права защищены.

Настоящий отчет подготовлен исключительно в информационных целях на основе, насколько нам известно,

правомерно опубликованных данных. Мнения, оценки и прогнозы, представленные в данном отчете, отражают

текущую точку зрения авторов на дату составления этого отчета. Они не обязательно отражают мнение EY.

Содержащиеся в настоящем отчете информация и выводы были получены и основаны на публичных и/или общедоступных источниках, которые мы, в целом, считаем надежными. Однако, несмотря на всю тщательность,

с которой готовился настоящий отчет, не существует никаких гарантий и не предоставляется никаких заверений,

что содержащаяся в отчете информация является полной и достоверной, и, соответственно, она не должна

рассматриваться как полная и достоверная. Мы в прямой форме снимаем с себя ответственность и обязательства в связи с любой информацией, содержащейся в настоящем обзоре. EY не принимает на себя обязательств по обновлению, изменению, дополнению настоящего отчета или уведомлению читателей в какой-либо форме в том случае, если какой-либо из упомянутых в отчете фактов, мнений, расчетов, прогнозов или оценок изменится или

иным образом утратит актуальность. Прогнозы, содержащиеся в отчете, могут быть неточными, так как они

являются лишь оценкой аналитиков. Информация, содержащаяся в настоящей публикации, представлена в сокращенной форме, в связи с чем она не может ни рассматриваться в качестве полноценной замены подробного отчета о проведенном исследовании и других упомянутых в отчете материалов, ни служить основанием для вынесения профессионального суждения. Материалы, предоставленные в настоящем отчете, носят

информационный характер и не являются рекламой каких-либо товаров, работ или услуг, консультацией,

рекомендацией, предложением к совершению каких-либо действий либо публичной офертой. EY не несет ответственности за любые убытки, понесенные какими-либо лицами в результате действия либо отказа от действия на основании сведений, содержащихся в данной публикации. Настоящий отчет предназначен только для лиц, являющихся допустимыми получателями данного отчета в той юрисдикции, в которой находится или к

которой принадлежит получатель отчета, и которые могут получать данный отчет без того, чтобы

распространение данного отчета таким лицам нарушало или не соответствовало законодательным и регуляторным требованиям указанной юрисдикции. Соответственно, каждый получатель данного отчета вправе использовать данный отчет только в случае, если он является таким допустимым получателем. Если в тексте отчета прямо не указано иное, наименования брендов и сокращения, используемые в рамках настоящего отчета, не являются указанием или ссылкой на какие-либо конкретные товарные знаки или юридические лица. Данный

отчет не может быть воспроизведен или копирован полностью или в какой-либо части без письменного согласия

EY.

ey.com

EY Oil & Gas (EY Нефть и газ)

мобильное приложение

для руководителей

нефтегазовой отрасли.

Почему оно может быть полезно для вас?

Вам предоставляются:

ключевые новости отрасли, отобранные аналитиками Московского нефтегазового центра компании EY;

глобальные и локальные публикации и отраслевая аналитика EY по разделам с возможностью загрузки и отправки материалов на почту;

возможность участвовать в аналитических отраслевых опросах и первыми получать результаты исследований;

возможность всегда иметь в своем календаре

информацию об отраслевых деловых мероприятиях

и тематических семинарах;

возможность напрямую связаться с нами.

Приложение можно скачать в App Store или Google Play.

Подробности - на сайте: www.eyapp.ru

vk.com/id446425943

Отчет Центра решений «Делойта» для предприятий энергетического сектора

От байтов к баррелям

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

АВТОРСКИЙ КОЛЛЕКТИВ

Аншу Миттал

Аншу Миттал является исполнительным руководителем научно-исследовательской группы в области энергетики и добывающей промышленности компании «Делойт Сервисис ЛП». Аншу имеет более двенадцати лет опыта работы в сфере стратегического, финансового и регуляторного консалтинга во всех сегментах нефтегазовой промышленности (разведка и добыча, хранение и транспортировка, промысловое обслуживание, переработка и сбыт). Он является автором многочисленных публикаций «Делойта», включая «Технологии для барреля: трансформация нефтегазовых стратегий за счет внедрения Интернета вещей» и «Киберзащита для барреля: кибербезопасность в сфере геологоразведки и добычи нефти и газа».

Эндрю Слотер

Эндрю Слотер является исполнительным директором Центра решений для предприятий энергетического сектора компании «Делойт Сервисис ЛП». Он работает в тесном сотрудничестве

сруководствомМеждународнойгруппыпопредоставлениюуслугпредприятиямсектораэнергетики

идобывающей промышленности и руководит разработкой, внедрением и реализацией стратегии Центра, разработкой и реализацией научно-исследовательских инициатив в области энергетики,

а также практикой разработки и внедрения аналитических и исследовательских материалов и передовых идей Центра. На протяжении своей 25-летней карьеры в нефтегазовом секторе Эндрю занимал руководящие позиции как в крупных нефтегазовых, так и в консалтинговых компаниях.

Вивек Бансал

Вивек Бансал является старшим аналитиком научно-исследовательской группы в области энергетики и добывающей промышленности компании «Делойт Сервисис ЛП». Он обладает более чем пятилетним опытом работы в области стратегических исследований и предоставления консультационных услуг предприятиям добывающего и перерабатывающего сектора. В ходе своей работыв«Делойте»Вивекпринималучастиевсозданиирядаправительственныхинформационных документов в нефтегазовой сфере, посвященных вопросам применения технологии Интернета вещей, кибербезопасности, миграции капитала и управления портфелем. Он имеет высшее инженерное образование по специальности «Технология нефтедобычи» и имеет степень магистра в области управления нефтегазодобычей.

Специалисты подразделения «Делойта» по предоставлению консультационных услуг в сфере цифровой трансформации оказывают содействие организациям в оценке их положения в условиях господства цифровых технологий, помогают определить области, для достижения коммерческих целей, а также сформировать долгосрочную цель в рамках программы цифровой трансформации деятельности и разработать соответствующую дорожную карту. Наш обширный отраслевой опыт и технические знания помогают оказывать содействие организациям в развитии их внутреннего потенциала, оценке необходимых технологий, атакжеразработкесоответствующихтехнологическихрешений,направленныхнаповышение эффективности деятельности. Для получения более подробной информации по вопросам цифровойтрансформациивнефтегазовойотрасливыможетеобратитьсякнашимотраслевым экспертам, имена которых представлены в разделе контактной информации ниже.

ИЗОБРАЖЕНИЕ НА ОБЛОЖКЕ: ЛИВИЯ САЙВЗ

vk.com/id446425943

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

СОДЕРЖАНИЕ

Аргументы в пользу цифровой трансформации | 2

Поток цифровых технологий | 3

Упорядочение технологий: модель цифровой трансформации деятельности «Делойта» | 5

Оценка возможностей цифровой трансформации для сегмента геологоразведки и добычи  | 7

Заставляя колесо цифровых технологий вращаться: долгосрочная цель для компаний | 14

Эффективное использование цифровых технологий | 18

Приложение | 19

Примечания | 20

1

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

Аргументы в пользу цифровой трансформации

Развитие инноваций в сфере технологий, постепенное снижение стоимости цифровизации и растущие возможности взаимодействия цифровых устройств — все это открывает безграничные перспективы для предприятий нефтегазодобывающей отрасли, вставших на путь цифровых преобразований. Продолжительный спад деловой активности и замедленный рост операционной прибыли послужили дополнительным стимулом для компаний (или превратили возможность в необходимость) сэкономить миллионы долларов операционных расходов и, что важнее, повысить эффективность и «интеллектуальность» своих базисных активов, стоимость которых приблизительно составляет 3,4 трлн долл. США1.

ЧТО не позволяет предприятиям в полной мере осознать открывшиеся им перспек- тивы? Отпугивает компании и не дает им двигаться по пути достижения цифровой

зрелости скорее изобилие новых цифровых технологий, чем техническая сторона вопро- са. Разработка стратегической дорожной карты позволит предприятиям получить ряд преи- муществ, в частности провести оценку уровня цифровой зрелости каждого операционного сег- мента и определить передовые цифровые техно- логиидлядостиженияконкретныхбизнес-целей. Кроме этого, дорожная карта поможет предпри- ятиям внимательнее изучить долгосрочную пер- спективу трансформации своих профильных активов и, в конечном итоге, внедрить новые модели операционной деятельности (процесс цифровойтрансформацииотбайтовкбаррелям). Вэтомдокументе,ставшемпервымвсериипубли- каций, посвященных вопросам цифровой транс- формации в нефтегазовой отрасли, представле- на разработанная «Делойтом» модель цифровой трансформациидеятельности—система,которая описывает цифровую трансформацию в десять этапов. Кибербезопасность и цифровая культура в данной системе являются фундаментальны- ми составляющими цифровой трансформации.

Модель также позволяет определить пред- полагаемую ценность применения цифровых технологий при проведении сейсморазведочных работ, эксплуатационного бурения и в процессе добычи углеводородов.

Несмотря на то что некоторые сегменты от- расли опережают другие по уровню использо- вания аналитики на основе данных, в частности сегмент сейсморазведочных работ опережает сегмент эксплуатационного бурения по анализу и визуализации информации, а сегмент нефте- газодобычи снабжает датчиками свои десятилет- ние скважины или разбирается с накопленными эксплуатационными данными, в целом отрасль в состоянии взять на вооружение успешные при- меры и извлечь полезные уроки из деятельности ряда капиталоемких отраслей промышленности, эффективно применяющих цифровые техноло- гии на практике. В случае успеха нефтегазовая отрасль получит значительную награду, а имен- но: даже прирост эффективности капитальных вложений на 1% позволит покрыть сумму сово- купного чистого убытка в размере 35 млрд долл. США, объявленного в 2016 году предприятиями нефтегазодобывающей отрасли, нефтесервисны- ми компаниями и объединенными промышлен- ными корпорациями по всему миру2.

2

vk.com/id446425943

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

Поток цифровых технологий

ИФРОВЫЕ технологии помогают провести

Несмотря на то что стремительное прототи-

преобразование операционной структуры

пирование новых цифровых технологий («чем

Цдеятельности предприятий почти в каждой

раньше и быстрее вы потерпите неудачу, тем

отрасли,инефтегазовыйсекторбольшенеможет

скорее вы добьетесь успеха») осуществляется

оставаться в стороне. Потенциальные преимуще-

во многих отраслях, капиталоемкие предприя-

ства цифровизации очевидны и включают в себя

тия, в частности нефтегазодобывающие, не могут

повышение производительности и безопасности

действовать только лишь методом проб иошибок

деятельности, а также сокращение расходов. Бо-

или использовать мультитехнологичный подход

лее того, для нефтегазовых предприятий, уже

для решения возникающих проблем. «Потреби-

столкнувшихся со снижением цен на нефть и за-

тели и ИТ-компании стараются действовать

медлениемтемповростаоперационнойприбыли,

по принципу «ранней пташки, которая всегда

одним из существенных преимуществ внедрения

получит своего червяка», но игроки нефтега-

цифровых технологий может стать их устойчи-

зового рынка все же предпочитают оказаться

вость к негативным последствиям экономиче-

на месте «второй мыши, которой достанется

ского спада, которым подвержена отрасль3.

сыр». Это связано с тем, что компании, начи-

Однако стремительные изменения в мире

нающие первыми применять новые нефтегазо-

цифровых технологий, тесная связь и зависи-

вые технологии, вынуждены нести более суще-

мость технологий друг от друга, а также разноо-

ственные расходы», — заявляет руководитель

бразие названий для одних и тех же технологий

одной из крупнейших добывающих компаний5.

зачастую усложняют процесс цифровой транс-

Кроме этого, существующие знания в области

формации в отрасли. Например, из более чем

внедрения цифровых технологий на нефтегазо-

200 видов технологий, перечисленных исследо-

вом рынке достаточно ограничены и преимуще-

вательской компании Gartner в своем Цикле зре-

ственно характеризуются применением подхода

лости технологии (Hype cycle) с 2000 по 2016 год,

«снизу-вверх». Что может помочь отрасли, так

срок существования более 50 видов отдельных

это использование структурированного подхо-

технологий составил лишь один год, в то время

да «сверху-вниз», который позволит не толь-

как многие другие успешно используются в тече-

ко совладать с потоком цифровых технологий,

ние нескольких лет4.

но и поможет руководству нефтегазодобываю-

Эта тенденция подтверждена в ходе прове-

щих компаний разработать подробную дорож-

денного нами текстового анализа 5 000 отдель-

ную карту для осуществления цифровой транс-

ных статей из 5 ведущих журналов, посвящен-

формации своих предприятий. Проще говоря,

ных цифровым технологиям (рис. 1). Ведущие

подход должен отвечать на три стратегических

технологии с «модными» в настоящее время

вопроса о цифровых технологиях: каков теку-

названиями, в частности искусственный интел-

щий уровень цифровой зрелости организации,

лект и машинное обучение, дополненная реаль-

каков желаемый уровень цифровой трансфор-

ность и виртуальная реальность, почти не имеют

мации, каким образом вы планируете повысить

существенных различий с точки зрения пред-

уровень своей цифровой зрелости?

лагаемых преимуществ и являются в высшей

 

степени зависимыми друг от друга. Все это при-

 

водит к возникновению неокупаемых капита-

 

ловложений, значительных расходов, связанных

 

с применением той или иной технологии, незна-

 

чительной выгоды и масштабных инвестиций

 

в цифровые технологии.

 

3

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

Рис. 1. Поток цифровых технологий

Портативные устройства

Технология 3D-печати

Объемная индикация

Технология 4D-печати

Виртуальная реальность

5G

Эмоциональное программирование

Взаимодействие через

 

социальные сети

 

Социальное производство

 

Роботизация

 

Квантовые вычисления

Искусственный

интеллект

 

Прогнозная аналитика

 

Персональная

 

аналитика

 

Мобильность

 

Смешанная реальность

Дополненная

Машинное обучение

реальность

Машинный интеллект

Аналитика

больших

 

LTE

массивов данных

Блокчейн

Интернет вещей

 

Высокопроизводительные

Боты

вычисления Дроны

 

Цифровое производство

Облачные вычисления

Когнитивные технологии

 

Углубленное машинное обучение

Интеграция данных

Частота Зависимость

Примечания: данные представлены на основании проведенного нами текстового анализа 5 000 отдельных статей из пяти ведущих журналов, посвященных цифровым технологиям (с 1 января 2016 года по 30 июля 2017 года). «Частота» означает совокупное количество статей, в которых конкретная технология упоминается вместе с другой технологией. «Зависимость» означает кратность совместного цитирования конкретной пары технологий.

Источник: Factiva; анализ «Делойта» Deloitte Insights | Deloitte.com/insights

4

vk.com/id446425943

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

Упорядочение технологий

Модель цифровой трансформации деятельности «Делойта»

УЧИТЫВАЯ разнообразие отправных точек и широкий выбор вариантов, нефтегазо- вые компании могут получить конкурент-

ные преимущества за счет эффективного исполь- зования единой комплексной системы, которая поможет им достичь краткосрочных коммер-

ческих целей, позволит оценить эффективность цифровой трансформации за счет прохождения определенных этапов эволюции, а также, среди прочего, укажет им направление и позволит раз- работать маршрут для эффективной трансфор- мации их основной деятельности, материальных активов и самой модели ведения бизнеса.

Модель цифровой трансформации деятель- ности (DOT) представляет собой дорожную карту, которая описывает цифровую транс- формацию в десять этапов. При этом переход от одного этапа к другому означает достижение определенных бизнес-целей. Кибербезопасность и цифровая культура в данной системе являются фундаментальными составляющими цифровой трансформации. Хотя техническое завершение цифровой трансформации для определенного актива или операции происходит на десятом эта- пе, процесс может быть продолжен и расширен до бесконечности. В этом случае дорожная кар- та будет рассчитана на использование для более широкого спектра активов и бизнес-сегментов, для всей организации целиком, а также для эко- системы компании, включающей в себя цепочку поставок и внешних заинтересованных сторон (рис. 2; см. также табл. 2 в Приложении).

Цифровая трансформация начинается с ме- ханизации процесса, осуществляемой за счет ис- пользования гидравлических, пневматических или электрических систем контроля. Это позво- ляет организациям быть всегда готовыми к сбо- ям, неисправностям и любым нестандартным ситуациям. Затем осуществляется сбор инфор- мации из реального мира (связь «вещь–цифра»)

путем сенсоризации оборудования и передачи

операционных данных, полученных с исполь- зованием сетевых технологий6. Это позволяет нефтегазовой компании лучше адаптироваться к эксплуатационным условиям и осуществлять удаленный мониторинг своих операций.

Как правило, «цифровое» мышление и «цифровые» знания ограничиваются получением информации в результате анализа данных.

Однако для того, чтобы стать лидером в области внедрения цифровых технологий, компания должна быть готова к существенным переменам в реальном мире за счет модернизации своих основных активов.

Компания может переходить к следующим этапам по мере того, как преодолеет разрознен- ность своих операционных процессов, реализу- ет скрытый рост производительности, повысит удобство и простоту использования данных, а также выявит новые возможности для получе- ния конкурентных преимуществ.

С этой целью в рамках цифровой трансфор- мации осуществляется интеграция разнообраз- ных данных (с использованием облачных тех- нологий, серверов, новых стандартов данных

идр.), их анализ и визуализация с использова-

нием инновационной вычислительной техники

иплатформ (например, аналитика больших мас- сивов данных, портативные устройства и автома- тизированные рабочие места с интерактивным режимом работы), а также принятие решений

сиспользованием элементов дополненной реаль- ности (например, самообучающиеся машины).

Как правило, «цифровое» мышление и «циф- ровые» знания ограничиваются получением ин- формации в результате анализа данных. Однако для того, чтобы стать лидером в области внедре-

5

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

Рис. 2. Модель цифровой трансформации деятельности «Делойта»

10 Виртуализация

Внедрение новых операционных, капитальных и бизнес-моделей

9 Создание

 

е

щ

ь

в

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Трансформация

 

 

 

а

 

 

 

цепочки поставок

 

 

 

р

 

 

 

и продвижение

ф

 

 

 

и

 

 

 

проектного мышления

 

 

 

Ц

 

 

 

 

 

 

 

 

Роботизация

8

Повышение точности, надежности, качества и соблюдение стандартов

по охране труда, технике безопасности и охране окружающей среды

Дополнение

7

Создание новой ценности и конкурентного преимущества

Механизация

1

Эффективно использовать условия и извлекать уроки из неудач

 

 

 

 

 

 

зоп

 

 

 

 

 

 

 

 

 

е

а

 

 

 

 

 

 

 

б

 

 

с

 

 

 

 

 

р

 

 

 

 

н

 

 

 

 

 

 

 

 

 

о

 

 

 

е

 

 

 

 

 

 

 

б

 

 

 

 

 

 

 

с

и

 

 

 

 

 

 

 

 

 

т

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ь

К

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Цифровая инфраструктура

В

Установка

 

датчиков

 

е

2

щ

 

 

ь

 

 

 

 

ц

Удаленный контроль

ф

и

 

 

р

за операциями

а

 

 

Передача 3

Устранение операционной разрозненности

Ц

 

 

ифра

Интеграция

4

 

 

 

Реализация скрытой экономии расходов и повышение производительности

Визуализация

 

Повышение

Анализ

 

практичности технологий

5

6

 

и мобильности сотрудников

 

Этапы

Бизнес-цель

Эволюция (актив, система и экосистема)

Источник: анализ «Делойта»

ния цифровых технологий, компания должна быть готова к существенным переменам в реаль- ном мире, которые будут осуществляться путем модернизации основных активов (буровых уста- новок, оборудования, платформ и прочих тех- нических средств). Другими словами, компания должна пройти оставшиеся три этапа процесса цифровой трансформации, тем самым завершая цикл «вещь–цифра–вещь».

Эта фаза начинается с роботизации техниче- ских средств и создания новых продуктов для по- вышения точности, надежности и улучшения конструктивных характеристик материальных активов. В конечном итоге эта фаза завершается виртуализацией базисных активов путем созда- ния цифровых двойников и цифровой цепочки, предназначенных не только для продления сро- ка жизни активов, но и для внедрения новых биз- нес-моделей и моделей активов в долгосрочной перспективе7. Использование метода цифрового двойника/цифровой цепочки позволит компа- ниям осознать необходимость цифровой транс- формации и подготовиться к ее проведению вну- три организации и в рамках рабочих процессов взаимодействия с поставщиками, что представ- ляет собой наиболее сложную задачу в случае большинства цифровых трансформаций.

Deloitte Insights | Deloitte.com/insights

Как говорилось ранее, по мере завершения цикла цифровой трансформации на уровне ак- тива этот цикл может быть расширен и перезапу- щен, охватывая целую систему активов в рамках определенного бизнес-сегмента или территории, а впоследствии всю организацию и, наконец, це- почку поставок и внешних заинтересованных сторон компании. В основе модели цифровой трансформации лежит комплексная программа управления киберрисками, характеризующая- ся своей устойчивостью и надежностью, а также организационная культура (или цифровая ин- фраструктура), позволяющая реализовывать сам процесс трансформации8. (Более подробная ин- формация о кибербезопасности операционных процессов в сегменте геологоразведки и добычи представлена в нашей недавней публикации под названием «Кибербезопасность для барреля».)

Использование данной модели цифровой трансформации позволяет оценить текущий уро- вень цифровой зрелости предприятий добываю- щего сектора, определить цифровые технологии, внедрение которых в ближайшей перспективе позволит достичь краткосрочных и долгосроч- ных бизнес-целей, а также выработать решения для реализации крупных операций в сегментах геологоразведки, разработки и добычи.

6

vk.com/id446425943

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

Оценка возможностей цифровой трансформации для сегмента разведки и добычи

НЕСМОТРЯ НА ТО что предприятия нефте- газодобывающей отрасли имеют различ- ный уровень цифровой зрелости, сегмент

разведки опережает сегменты разработки место- рождений и добычи по уровню использования цифровых технологий. Тогда как геологиче- ские дисциплины и использование передовых технологий моделирования облегчали процесс разведки на протяжении нескольких десятиле- тий, сложная экосистема и устаревшие ключе- вые активы замедляют процесс цифровой эво- люции сегментов разработки месторождений и добычи соответственно.

Однако не все субсегменты разведки также занимают ведущие позиции по внедрению циф- ровых технологий. Сходным образом в сегментах разработки месторождений и добычи существует несколько субсегментов, игроки которых преу- спели в применении новейших цифровых техно- логий в рамках своей деятельности. Вместо опи- сания каждого субсегмента в следующем разделе представлена информация о ведущем субсегмен- те внутри каждого сегмента (сейсмическое моде- лирование, эксплуатационное бурение и добыча), наиболее нуждающемся в цифровой трансформа- ции или имеющем наиболее широкие возможно- сти для создания выгод (рис. 3).

Рис. 3. Текущий уровень цифровой зрелости и краткосрочный план внедрения

цифровых технологий в сегменте разведки и добычи

Цифра– Цифра Вещь– вещь цифра

Фазы

Этапы

Механизация

Установка

датчиков

Передача

Интеграция

Анализ

Визуализация

Дополнение

Роботизация

Создание

Виртуализация

 

Разведка

 

 

 

Разработка

 

 

 

Добыча

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Геологическая перспективность

Сейсмическое моделирование

Геологоразведочное бурение

 

Планирование разработ

Проектирование и строительство

Эксплуатационное бурение

 

Заканчивание скважины

Добыча

Внутрискважинные работы и капитальный ремонт скважин

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Текущий уровень цифровой

Предлагаемые цифровые технологии

 

для внедрения

 

 

 

 

 

зрелости отрасли

в краткосрочной и среднесрочной

 

перспективе (2–3 года)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Источник: анализ «Делойта»

 

Deloitte Insights | Deloitte.com/insights

7

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

Краткосрочная цель, стоящая перед подразделением сейсмического моделирования нефтегазовых компаний, изменилась. Сейчас она заключается в определении оптимального размера существующей ресурсной базы, включая выявление полупромышленных ресурсов и ресурсов, находящихся на границе рентабельности, снижающих общую прибыльность

предприятия и замораживающих значительную часть капитала.

Сейсмическое

моделирование

Сейсмическое моделирование представляет

Например, команда исследователей из Уни-

собой процесс, применяемый предприятиями

верситета Калгари применяет технологии вир-

отрасли на протяжении более чем 80 лет для

туальной реальности, дополненной реальности,

исследования и оценки залежей углеводородов,

а также современные инструменты визуализа-

находящихся в толще пород. Сейсмическое мо-

ции с целью оказания содействия добывающим

делирование проводится в основном на позднем

предприятиям Канады, использующим техно-

этапе анализа и визуализации данных в рамках

логии парогравитационного дренажа, в повы-

модели цифровой трансформации деятельности.

шении эффективности управления сложными

Лидирующие позиции сегмента разведки объяс-

резервуарами за счет создания имитационных

няются эффективностью внедрения технологий

моделей в реальном 3D-мире11.

стандартизации геологических данных и форма-

Может быть, на этом и стоит остановиться?

тов, инвестированием во внедрение передовых

Недавнее снижение мировых цен на нефть оказа-

алгоритмов, а также использованием более высо-

ло серьезное влияние на бизнес-цели предприя-

копроизводительной вычислительной техники,

тий.Покрайнеймере,наданныймомент.Вместо

позволяющей проводить анализ геолого-геофи-

оценки и анализа новых залежей углеводородов

зических данных, поступающих от тысяч сква-

на пограничных территориях, краткосрочная

жин, в течение нескольких секунд. В частности,

цель подразделения сейсмического моделирова-

компания ExxonMobil, использует метод сейсми-

ния нефтегазовых компаний изменилась и сей-

ческого моделирования для прогнозирования

час заключается в выборе оптимального размера

распределения разрывов пласта в коллекторах

существующей ресурсной базы, включая выяв-

с малой проницаемостью, позволяя увеличить

ление полупромышленных ресурсов и ресурсов

нефтяной поток и оптимизировать размещение

на границе рентабельности, снижающих общую

скважин9.

прибыльность предприятия и замораживающих

Отрасль также добилась значительного успе-

значительную часть капитала.

хавсферевизуализации,разработав3D-системы

«Обладая более надежными ключевыми ак-

интерпретации, способные осуществлять ско-

тивами и оптимизированной структурой ба-

ростное геологическое моделирование, струк-

ланса, мы стремимся в дальнейшем повышать

турную и стратиграфическую интерпретацию,

качество нашего портфеля и инвестировать

а также углубленное моделирование. Фактиче-

дополнительные средства в реализацию наи-

ски некоторые компании начали использовать

более эффективных проектов», — заявил Дэйв

сейсмогеологические 4D-модели, позволяющие

Хэгер, директор компании Devon Energy12.

интегрировать операционные данные для мони-

Что поставлено на кон? В США около 65% не-

торинга изменений в резервуарах нефти и газа10.

фтеносных скважин являются малодебитными

При этом некоторые из них успешно внедряют

скважинами, производящими менее 10 баррелей

элементы виртуальной реальности в процесс

нефти в сутки13. Сходным образом объем запа-

сейсмического моделирования с целью улучше-

сов категории 2Р, вероятность добычи которых

ния пространственного восприятия 3D-объектов.

не превышает 50%, составляет почти половину

8

vk.com/id446425943

всех доказанных запасов категории 1Р14. Такое разделение ресурсов на «хорошие» и «пло- хие» способствует возникновению расхождений в оценке между покупателями и продавцами до- бывающих активов. По состоянию на июль 2017 года свыше 1 250 добывающих активов выстав- лены на продажу по всему миру, при этом около 100 отдельных активов не могут найти своих по- купателей уже более трех лет15.

С целью разрешения сложившейся ситуации или выявления новых возможностей для получе- ния конкурентных преимуществ игроки отрасли должны рассмотреть возможность перехода к ре- ализации этапа дополнения, в рамках которого будут задействованы технологии машинного обучения, позволяющие получать данные геоло- горазведки на основании обработки различных факторов, моделей, взаимосвязей и сценариев. Например, организация, занимающаяся интер- претацией данных геологоразведки, внедряет когнитивный рабочий процесс, в рамках кото- рого метод главных компонент и метод самоор- ганизующейся карты используются для анализа сочетаний сейсмических параметров, соответ- ствующих определенным признакам наличия углеводородов16. Разрабатывая стратегии внедре- ния цифровых технологий, компании должны предусматривать возможность обеспечения оп- тимального баланса между оценками, основан- ными на анализе данных и экспертном мнении. Это особенно касается сейсмического модели- рования. Интерпретация данных сейсмической разведки является фундаментальным процессом, по-прежнему зависящим от визуального воспри- ятия геофизиков. Например, поставщик услуг из Экваториальной Гвинеи снабдил свои когни- тивные рабочие процессы цветовой схемой, оп- тимизированной для человеческого восприятия,

иинтерфейсом, позволяющим расширить ког- нитивные способности человека. Это способство- вало более эффективной интерпретации данных

исвоевременному определению перспективных участков, что позволило оператору привлечь но- вых партнеров к участию в проекте17.

ПИЩА ДЛЯ РАЗМЫШЛЕНИЙ

Использование межфункциональных данных, получаемых на протяжении всего периода эксплуатации природного резервуара, для целей сейсмического моделирования и интерпретации данных сейсмической разведки позволит существенно увеличить преимущества от применения когнитивных технологий. Это, в частности, относится к высококонкурентному рынку сланца в США,

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

который характеризуется обилием данных о пробуренных и добывающих скважинах, предназначенных для анализа геофизиками18.

Эксплуатационное бурение

Эксплуатационное бурение находится на на- чальной стадии интеграции данных в рамках модели цифровой трансформации деятельно- сти, поскольку большинство используемых ана- литических платформ по-прежнему не способ- но агрегировать и стандартизировать данные по взаимодействию с поставщиками19. Проблема

синтеграцией данных объясняется наличием различных целей у более чем 15 функций, уча- ствующих в процессе бурения, сотен собствен- ных инструментов, программного обеспечения

итехнологий у более чем 300 сервисных компа- ний, обслуживающих месторождения, а также отсутствием форматов стандартизации данных20. Результат всего этого — миллионы гигабайтов неэффективно используемых данных. «Невоз-

можность обеспечить плавный обмен данными между всеми сторонами и системами, начиная

ссистемы управления буровой установкой и за- канчивая передачей цифровых данных сторон- ним поставщикам, доставившим на площадку каротажную систему или цементировочную установку, приводит к стремительному пора-

жению», — заявил Майкл Бехунек, старший кон- сультант по бурению корпорации Apache21.

Решение проблемы разрозненности дан- ных является основным фактором, влияющим на эффективность операционной деятельности

иснижение расходов. На протяжении послед- них примерно пяти лет внедрение инноваций в сфере операционных технологий, в частности технология кустового бурения нескольких сква- жин, позволила отрасли снизить среднее время бурения в шельфовых условиях с 35 дней в 2012 году до почти 15 дней в настоящее время22. Од- нако эффект от их внедрения постепенно сходит на нет (что проявляется в отсутствии динамики в количестве дней бурения и стабилизации объе- мов добычи нефти из новых скважин на одну бу- ровую установку на шельфовых месторождениях США), уступая место цифровым технологиям23.

Сходным образом компании сегмента развед- ки и добычи и нефтесервисные компании под- держивали тесное взаимодействие друг с другом при внедрении операционных технологий, что- бы повысить прибыльность бурения в нынешних нестабильных экономических условиях. Теперь

9

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

им предстоит объединить усилия на цифровом

в то время как нефтесервисные компании могут

поприще. Добывающим и нефтесервисным ком-

потенциально обеспечить себе многомиллиард-

паниям надлежит определить приемлемый уро-

ную прибыль28. Существует несколько способов

вень рентабельности инвестиций в цифровые

создания выгод в процессе бурения, включая

решения, внедрение которых поможет предупре-

оптимизацию траектории, скорости проходки,

дить попытки хакеров воспользоваться дезинте-

сопротивления трения, вибрации бурильной ко-

грированностьюрабочихпроцессов.Полученная

лонны, эффективности оборудования и другие,

при этом прибыль будет распределяться между

которые традиционные компании могут исполь-

компаниями этих сегментов, а темпы внедрения

зовать. В то время как компании, лидирующие

инноваций в отрасли могут замедлиться. Джа-

в области внедрения цифровых технологий, ре-

стин Рунс, старший вице-президент компании

шают вопрос реализации максимальной ценно-

Schlumberger, прав, заявляя о том, что «невоз-

сти за счет использования средств передовой ин-

можно продолжать инвестировать в техно-

тегрированной аналитики на уровне компании29.

логии, когда не получаешь выгоды, связанной с

В частности, компания Noble и предприя-

такими инвестициями»24.

 

тие группы GE Baker Hughes (BHGE) стремятся

С этой целью все отраслевые игроки должны

на 20% снизить расходы на шельфовое бурение

активно

взаимодействовать

 

 

 

друг с другом в вопросах раз-

 

 

 

 

 

 

работки

общих

стандартов

[Компаниям сегмента разведки и добычи,

данных. Однако, понимая

сложность

стоящей

перед

отраслью задачи и значи-

а также нефтесервисным компаниям]

тельную продолжительность

надлежит определить приемлемый

процесса

 

стандартизации

уровень рентабельности инвестиций

всех форматов данных (ре-

в цифровые решения, внедрение которых

ализация

пилотного

проек-

та по

интеграции моделей

поможет предупредить попытки хакеров

данных PPDM

(Professional

воспользоваться дезинтегрированностью

Petroleum Data Management)

и

WITSML

(wellsite

рабочих процессов. Полученная

information transfer standard

при этом прибыль будет распределяться

markup

language)

заняла

у Совета по стандартам в не-

между компаниями этих сегментов,

фтегазовой

отрасли

при-

а темпы внедрения инноваций

близительно четыре

года),

в отрасли могут замедлиться.

разработка

краткосрочной

стратегии

 

агрегации дан-

 

 

 

ных

добывающей

компа-

 

 

 

 

 

 

нии должна осуществляться

 

 

 

на основании решений, предлагаемых сторон-

за счет совместной разработки передовой си-

ними подрядчиками и позволяющих аккуратно

стемы анализа данных. Компании планируют

применить систему интеграции к разнообраз-

оптимизировать процесс бурения посредством

ным данным по бурению25. Например, корпо-

проведения анализа показателей эффективно-

рация Apache устанавливает блоки интеграции

сти, который будет включать определение новых

данных на 21 буровой площадке в Северной

ключевых показателей эффективности деятель-

Америке, что позволяет ей поводить мониторинг

ности, анализ высокочастотных сигналов в при-

и линейный анализ данных из систем контроля

водных системах, а также оценку интенсивности

бурения,системпроведениякаротажавпроцессе

использования ключевых активов. Специальное

бурения,цементировочныхустановокипрочих26.

техническое оборудование будет установлено

По мере решения этого вопроса темпы вне-

на буровой площадке, а данные будут переда-

дрения цифровых технологий в области пе-

ваться в наземные центры, где на основании

редовой аналитики могут значительно воз-

прогнозных алгоритмов будут определяться по-

расти. В результате снижение среднегодовых

казатели вибрации, температуры и прочие по-

расходов на бурение составит приблизительно

казатели за несколько недель до определения

30млрддолл.США27 длядобывающихкомпаний,

обычными автоматизированными системами30.

10

vk.com/id446425943

Несмотря на некоторый ажиотаж, связан- ный с потенциальным внедрением технологий дополненной реальности в процесс бурения или переходом к автономному бурению за счет разра- ботки линейных и нелинейных решений, в част- ности автоматическое корректирование осевой нагрузки на долото, отрасли следует приложить все усилия для эффективного завершения всех процессов в рамках этапов интеграции и анализа модели цифровой трансформации деятельности. Решение этих вопросов необходимо для созда- ния автоматизированных буровых установок вбудущем.Кпримеру,программаподназванием «Буровая установке будущего» (Rig of the Future), реализуемая компанией Schlumberge, заключа- ется главным образом в интеграции разнообраз- ных систем бурения с использованием архитек- туры открытых систем в рамках взаимодействия со сторонними подрядчиками31.

ПИЩА ДЛЯ РАЗМЫШЛЕНИЙ

Сближение интегрированного передового анализа данных по бурению и операционной деятельности позволит значительно снизить расходы и сократить время реализации комплексных проектов с длительным периодом восстановления месторождений, требующих проведения ряда специальных адаптационных мероприятий на них. Более того, откроются дополнительные возможности по объединению технических решений с обширным операционным опытом в сфере эксплуатации систем датчиков, позволяя эффективно внедрять и использовать комплексную аналитику данных внутри таких систем32.

Добыча

В отличие от разведки и разработки место- рождений, добывающий сегмент в большинстве случаев состоит из уже действующих скважин, платформ, инструментов и систем контроля. Около 40% мировых запасов сырой нефти и при- родного газа добывается на месторождениях, действующих на протяжении уже более 25 лет. Фактически, на протяжении последних 100 лет почти 175 месторождений находятся в активной эксплуатации33. Учитывая это, обеспечение не- прерывности добычи и, следовательно, денеж- ных потоков является основной целью предпри- ятий отрасли,которые вовлеченыв бесконечный

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

цикл реконструкции и модернизации. Проще говоря, у отрасли всегда имеется большой порт- фель добывающих активов, которые недоста- точно хорошо сенсоризованы, не оснащены цифровыми технологиями и даже не имеют не- обходимой защиты от кибератак34.

Осуществление совместной деятельности на многих месторождениях, большой разброс скважин и активов, а также расходы на обновле- ние существующей инфраструктуры могут стать очередным препятствием на пути модернизации устаревших активов.

«Контроль данных по добыче представля- ет собой обычную процедуру для операторов, проведение которой могут себе позволить лишь крупные и очень крупные добывающие предприятия. и даже в этом случае им прихо- дится делать выборку. Таким образом, мони- торингу подвергаются данные лишь 60–70%

скважин», — заявил представитель руководства аналитической компании WellAware35.

Актуальность этого вопроса никогда не была столь высока, как в настоящее время. Нестабиль- ность денежных потоков и постепенный рост расходов по новым проектам привели к измене- нию основной бизнес-цели многих добывающих предприятий. Теперь вопрос освоения новых месторождений отошел на второй план, усту- пив место гораздо более экономически выгод- ной оптимизации объемов добычи из уже дей- ствующих месторождений. Директор компании ConocoPhillips Райан М. Лэнс очень точно оха- рактеризовал текущую ситуацию, отметив, что

«низкая капиталоемкость является лучшим другом финансового директора»36.

Так какую цифровую стратегию выбрать ком- пании в отношении уже существующих активов? Стоит ли осуществлять комплексное инвести- рование во внедрение цифровых технологий или только лишь в технологию цифрового про- тотипирования ряда добывающих скважин? Ни один из вариантов не подходит, поскольку первый экономически нецелесообразен, а вто- рой не принесет существенной отдачи. Что тогда? Точно так же, как каждое операционное реше- ние (например, метод повышения нефтеотдачи) и бизнес-стратегия (например, приобретение близлежащего месторождения с целью оптими- зации существующей инфраструктуры) зависят от конкретного месторождения, любая цифровая инвестиция должна быть тщательно проанализи- рована и спланирована в соответствии с особенно- стями каждого месторождения или скважины.

Так, например, повысить эффективность вы- сокоперспективного месторождения поможет

11

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

внедрение передовых распределенных датчиков и «умных» устройств OEM, которые позволят оценить условия эксплуатации с разных ракур- сов над и под землей. Повысить эффективность месторождения со средней перспективностью поможет размещение датчиков (для контроля за температурой, вибрацией, сдвигами и т. д.) на насосном оборудовании, трубопроводной ар- матуре и других механизмах, что позволит раз- работатьэффективныйпланрегламентныхработ с учетом технического состояния оборудования. Для месторождения с низким потенциалом мож- но использовать стандартные решения по авто- матизации и мониторингу, что позволит поддер- живать оптимальные объемы добычи. Подобная цифровая сегментация позволит охватить все ба-

зисные активы и оптимизировать общую произ- водительность портфеля без лишних вложений.

После установки датчиков предприятиям до- бывающего сегмента можно смело переходить к этапу внедрения передовых аналитических тех- нологий, завершение которого откроет для них новые горизонты эффективности оптимизации и технического обслуживания.

Интеграция протоколов автоматизации с об- лачными аналитическими платформами в безо- паснойсредепозволитрешитьрядважныхвопро- сов, связанных с эксплуатацией существующих месторождений, в частности присутствие газа, засорение оборудования, повреждение насосных механизмов вследствие чрезмерной откачки и недостаточное извлечение углеводородов из-

Рис. 4. Краткое описание основных преимуществ цифровых технологий для предприятий

сегмента разведки, разработки месторождений и добычи углеводородов

 

Разведка

Разработка

Добыча

 

Выбор оптимального размера

Решение проблемы

Решение проблемы

 

существующей ресурсной

разрозненности данных

бесконечного цикла

 

базы, включая выявление

и определение уровня

модернизации

 

полупромышленных ресурсов

рентабельности инвестиций

и дооснащения

Цель

и ресурсов, находящихся

в цифровые технологии,

оборудования

 

на границе рентабельности,

позволяющего обеспечить

на существующих

 

снижающих общую

стабильность заданного

месторождениях

 

прибыльность предприятия

направления и темпа

без лишних расходов

 

и замораживающих

внедрения инноваций

 

 

значительную часть капитала

 

 

 

Стандартизация данных,

Наличие различных целей,

Низкий уровень

 

использование передовых

собственных инструментов,

оснащённости датчиками

Текущее

алгоритмов

а также отсутствие

связан с используемым

и высокопроизводительных

форматов стандартизации

устаревшим оборудованием

положение

вычислительных машин

данных создают проблемы

и необходимостью

 

 

позволили перейти к этапам

с интеграцией

обеспечить

 

анализа и визуализации

 

непрерывность добычи

 

Дополнение визуального

Проведение интеграции

Установка датчиков

Предлагаемые

восприятия геофизиков

и анализа за счет аккуратного

с использованием стратегии

за счет использования

наложения систем

послойного формирования

цифровые

технологии машинного

интеграции и аналитики

данных и расширение

технологии

обучения для получения

на разнообразные данные

анализа до уровня

 

данных о географических

по бурению с использованием

резервуара

 

особенностях

архитектуры открытых систем

 

 

Более высокая вероятность

Общегодовое снижение

Дополнительные потоки

Потенциальное

извлечения и большая

расходов на бурение

денежных средств в размере

рентабельность вероятных

составит более 30 млрд

свыше 20 млрд долл. США,

преимущество

запасов категории 2P,

долл. США для предприятий

за исключением снижения

 

составляющих 50% всех

сегмента разведки и добычи

расходов в связи с отказом

 

доказанных запасов

 

оборудования и ремонтом

 

категории 1P

 

 

Источник: анализ «Делойта»

Deloitte Insights | Deloitte.com/insights

 

 

12

 

vk.com/id446425943

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

за недостаточной откачки37. Хотя характер и объ-

изменяющимся эксплуатационным условиям.

ем полученных в результате преимуществ будет

Внедрение такой инновации на уровне резервуа-

отличаться для разных месторождений по ряду

ра позволило снизить время простоя на 27% в до-

показателей, оптимизация добычи в рамках

полнение к выгодам, полученным от эксплуата-

проекта, охватывающего 100 скважин, позволит

ции новых электрических погружных насосов39.

получить общегодовой доход в размере 20 млн

Внедрение вышеописанных решений и под-

долл. США (приблизительно 20 млрд долл. США

держание полученных результатов по всем ме-

по отрасли), помимо экономии расходов в связи

сторождениям, вероятно, потребует от компа-

с отказом оборудования и ремонтом38.

ний использования технологии моделирования

Темпы создания выгод возрастут экспонен-

и учета данных за весь период эксплуатации

циально по мере проведения анализа непо-

скважины, необходимой для разработки дина-

средственно на уровне залежей углеводородов.

мического аналитического подхода с учетом

Например, оператор в Казахстане столкнулся

предельных допустимых отклонений и уровня

с проблемой низкого давления нагнетания насо-

волатильности. Такой подход к эксплуатации

са, приведшей к отсрочке добычи на нескольких

1 000 скважин, не требующий дополнительных

газоконденсатных скважинах. Помимо установ-

инвестиций в получение лицензий на новые

ки новых электрических погружных насосов,

модели и проведение технического анализа,

оператор использовал аналитические техноло-

эффективно применяется ближневосточным

гии в реальном времени для внесения упреждаю-

оператором, планирующим сэкономить время

щих корректировок в работу насосов и моторных

и миллионы долларов на внедрении цифровых

усилителей с целью обеспечения соответствия

технологий40.

ПИЩА ДЛЯ РАЗМЫШЛЕНИЙ

Наибольшим потенциалом в области установки датчиков для сбора и анализа данных по эффективности работы скважин обладает Ближний Восток, где 35% нефти и газа добывается на месторождениях, эксплуатируемых более пяти десятилетий,далееследуетСевернаяАфрика41.

13

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

Заставляя колесо цифровых технологий вращаться

Долгосрочная цель для компаний

 

ОЛЬШИНСТВО цифровых решений направ-

И как только внедрение цифровых техноло-

 

лено на снижение операционных расходов

гий позволит оптимизировать операционные

Ботрасли, которые в 2016 году составили

и капитальные затраты, нефтегазовые компании

 

приблизительно 2,3 трлн долл. США. Бесспор-

смогут обратить вспять тенденцию к пониже-

 

но, цифровые технологии помогают и будут

нию показателя дохода на вложенный капитал

 

в дальнейшем помогать снижать операционные

(ROCE) даже в более неблагоприятных для не-

 

расходы отрасли, но при этом существует гораз-

фтяных цен условиях.

 

до более широкая категория в составе чистых

Нефтегазовая компания может оптимизи-

основных средств или производственного ка-

ровать существующую операционную среду

 

питала в размере 3,4 трлн долл. США, которой

и внедрить новые модели капитала в три этапа:

 

почти не коснулись существующие цифровые

начиная с роботизации процессов, помимо стан-

 

решения42. Также необходимо учитывать, что

дартного использования для наблюдения и про-

ежегодное увеличение капитальных расходов

верки, создания и производства специальных

составляет приблизительно 500 млрд долл. США

элементов и механизмов с более продолжитель-

 

к указанной значительной сумме43. Даже уве-

ным периодом от начала разработки до выхода

личение капиталоотдачи на 1% может привести

на рынок и возможностью индивидуального

 

к существенной экономии в размере до 40 млрд

проектирования, и заканчивая созданием реаль-

 

долл. США. Такое увеличение возможно за счет

ной модели материального актива или его вир-

снижения альтернативных издержек в будущем

туального клона (цифрового двойника), соче-

 

благодаря использованию технологии интеллек-

тающего в себе физическую модель и аналитику

 

туальных роботов, направленной на обеспечение

на основе данных.

 

безопасности активов и людей, снижения расхо-

Хотя некоторые сценарии уже начинают во-

 

довназаменуизношенныхдобывающихактивов

площаться в жизнь, это всего лишь верхушка

 

благодаря использованию технологии 3D-печа-

айсберга. Отрасль стоит на пороге больших пе-

 

ти по запросу или продления периода эксплуа-

ремен в структуре и составе своих материальных

 

тации шельфовых активов благодаря регулярно-

активов. В таблице 1 представлен ряд сценари-

 

му мониторингу их структурной целостности44.

ев внедрения цифровых технологий в отрасли

 

(Для формирования более целостной картины

в рамках трех этапов. В ней также содержатся

следует отметить, что в 2016 году предприятия

дополнительные сведения о конкретных обла-

сегментов разведки, разработки месторождений,

стях или операциях, где можно прогнозировать

 

добычи и нефтесервисные компании по всему

значительный потенциал для повышения эф-

 

миру объявили о совокупном чистом убытке

фективности капитальных вложений.

 

в размере приблизительно 35 млрд долл.США45.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Бесспорно, цифровые технологии помогают и будут

вдальнейшем помогать снижать операционные расходы отрасли, но при этом существует гораздо более широкая категория

всоставе чистых основных средств или производственного капитала в размере 3,4 трлн долл. США, которой почти не коснулись существующие цифровые решения.

14

vk.com/id446425943

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

Таблица 1. Примеры цифровизации материальных активов предприятиями отрасли

Этапы

 

Примеры

 

Возможности

 

 

 

 

 

 

 

Роботизация

РЕШАЕМАЯ ЗАДАЧА: Более сложные, сопряженные с многочисленными рисками, условия эксплуатации на шельфовых месторождениях

РЕШЕНИЕ: Роботизация платформ

Компания Woodside Petroleum использует когнитивные технологии в сочетании с роботизированной системой NASA, R2C3, одним из трех роботов, разработанных космическим агентством и компанией General Motors, с целью роботизации шельфовых операций. Woodside начнет внедрение цифровых технологий с изучения возможностей

роботизированного выполнения операций на основании анализа свыше 300 идей, предложенных персоналом компании, включая операторов, инженеров и рабочих по ремонту и обслуживанию месторождений46.

«Установка датчиков на роботизированных платформах позволит своевременно выявлять неисправности в работе шельфового оборудования», — заявил Шон Грегори, старший вице-президент и директор по технологиям компании Woodside47.

Буровые

установки

иплатформы

Плавучая

установка для добычи, хранения

иотгрузки

Подводные

конструкции

Создание

РЕШАЕМАЯ ЗАДАЧА: Снижение времени простоя и оптимизация

Шельфовый

цепочки поставок для отдельных механизмов

 

 

райзер

 

РЕШЕНИЕ: Лазерное сканирование и 3D-печать

 

Газовое сопло

 

 

Песочные

 

 

 

 

фильтры

 

Компания BHGE работает над снижением времени простоя и оптимизацией

 

 

Инструменты

 

цепочки поставок по приобретению сложных механизмов, в частности

 

 

для подводного

 

импеллеров насосного оборудования. Компания планирует использовать

 

 

 

закачивания

 

технологию лазерного сканирования каждой части импеллера с целью

 

 

 

в пласт

 

создания 3D-модели, которая будет выполнять функцию цифровых

 

 

Внутри-

 

производственных запасов. Использование модели позволит компании

 

 

скважинное

 

внедрить передовую технологию 3D-печати для изготовления деталей

 

 

 

устройство

 

и механизмов под названием «прямое лазерное спекание металлов»

 

 

 

для промывки

 

(DMLS) для создания импеллеров в течение 10 дней по сравнению с тремя

 

 

 

бурильных

 

месяцами, необходимыми при использовании традиционных методов48.

 

 

Хотя краткосрочной целью этой инновации является быстрое и точное

 

труб

 

Буровые

 

производство необходимых запасных частей и механизмов, использование

 

коронки

 

цифровых запасов в сочетании с аналитикой позволяет открывать новые

Короткие пер-

 

перспективы для проектного мышления и оптимизации операционных

 

 

форированные

 

процессов49.

 

 

 

 

 

патрубки

 

 

 

 

 

 

 

Подвесное

 

 

 

 

устройство

 

 

 

 

для хвостовика

 

 

 

 

 

Виртуа-

РЕШАЕМАЯ ЗАДАЧА: Поддержание структурной

 

Буровые

целостности долгосрочных шельфовых активов

 

 

установки

лизация

 

 

 

 

 

и платформы

 

РЕШЕНИЕ: Создание жизнеспособной модели

 

 

 

 

Плавучая

 

материального актива (цифрового двойника)

 

 

установка

 

 

 

 

для добычи,

 

Совместная реализация межотраслевого проекта Akselos и LICengineering

 

 

 

хранения

 

позволяет корпорации Shell обеспечить структурную целостность своих

 

 

 

и отгрузки

 

шельфовых активов за счет объединения структурных имитационных

 

 

Корабли и суда

 

моделей (или цифровых двойников) с данными датчиков, установленных

 

Оборудование

 

на буровых установках, и аналитикой больших массивов данных в облаке.

 

 

для СПГ

 

Данные датчиков, установленных на платформах и содержащих сведения

 

 

Подводное

 

о коррозии, повреждении корпуса, механическом напряжении, скорости

 

ветра и волнении моря, будут отражаться в цифровом двойнике в режиме

 

оборудование

 

реального времени с использованием облачных технологий50.

 

 

 

Благодаря формированию тысяч имитационных моделей в обновленном

 

 

 

цифровом двойнике компания не только поможет своим инженерам

 

 

 

своевременно принимать необходимые меры по предупреждению

 

 

 

и устранению недостатков, но и создавать новые и высокоэффективные

 

 

 

структурные прототипы.

 

 

 

 

 

 

 

Источник: анализ «Делойта»

Deloitte Insights | Deloitte.com/Insights

15

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

Очевидно, что это лишь начало длительного процесса. Удастся ли отрасли перейти от экс- периментов к внедрению цифровых решений на уровне компании, в частности при наличии обширной базы существующих активов и зави- симости от мультивендорных систем контроля,

инасколько быстро это происходит? Вместо того чтобы учиться на собственных ошибках, отрасль может взять на вооружение передовой цифровой опыт ведущих капиталоемких отраслей, а также попытаться учесть совершенные ими ошибки

ивоспользоваться их достижениями.

Отрасль возобновляемых источников энергии,

вчастности энергия ветра, предлагает свой опыт

вобласти внедрения цифровых решений. После применения стандартного подхода на основе ак- тивов к созданию, оптимизации и обслуживанию гидротурбины компания GE перешла к исполь- зованию метода построения прогнозных имита- ционных моделей (т. е. цифрового двойника) для каждой гидротурбины на ветроэлектростанции — не обесценивая при этом уникальные требования каждой из них — и добилась максимальной эф- фективности работы каждой гидротурбины51.

Отрасль производства, включая автомоби- лестроение, может предложить множество про- стых, но в то же время наглядных примеров применения «умных» технологий к устаревшим, но по-прежнему жизнеспособным активам. На- пример, в 2010 году компания Harley Davidson провела модернизацию сотен единиц производ-

ственного оборудования с установкой датчиков, использовала технологию беспроводной связи для сбора данных, а также внедрила систему программного обеспечения для контроля за своевременным обнаружением ранних призна- ков механических неисправностей. В отличие от прочих цифровых решений, число проектов по комплексной модернизации и оснащению дат- чиками производственного оборудования рас- тет вместе со снижением расходов на установку датчиков. Теперь осталось только решить, какие датчики устанавливать и для чего52.

Аэрокосмическая и оборонная промышлен- ность продолжают предлагать передовые реше- ния в области интеграции человеческих ресур- сов, процессов, инструментов, материалов, сред и данных с цифровыми двойниками. Корпора- ция Lockheed Martin использует в своей деятель- ности цифровые продукты, производственные процессы и информацию в сочетании с техноло- гиейцифровыхдвойников.Используяцифровые технологии следующего поколения, компания создает цифрового двойника для каждого про- дукта путем интеграции всех четырех состав- ляющих экосистемы, включая проектирование, производство, тестирование и проверку, а также выпуск, за счет использования языка управле- ния общими данными и архитектуры открытых систем53. (На рис. 5 представлены ключевые циф- ровые решения, помогающие компаниям прове- сти трансформацию своих основных операций.)

16

vk.com/id446425943

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

Рис. 5. Решения в области цифровой трансформации для установки оборудования

для шельфового бурения

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

• •••

• •

1

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

• -

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

6

- •

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1Виртуализация экосистемы

Создание цифровых двойников шельфовых активов с целью повышения структурной целостности

исоздания новых и высокоэффективных структурных прототипов. Возможности по оптимизации

ипродлению срока эксплуатации объектов основных средств стоимостью 3,4 трлн долл. США.

2Организация межфункциональных рабочих процессов

Организация межфункциональных, междисциплинарных рабочих процессов, направленных на объединение традиционно разрозненных процессов и обеспечение комплексного представления об активе на протяжении всего срока его эксплуатации.

3Интеграция операционных данных

Установление стандартов агрегации данных или разработка безопасных платформ для интеграции данных по бурению путем взаимодействия

с поставщиками. По прогнозам компаний, оптимизация стоимости бурения составит 9–12% за счет мониторинга и анализа агрегированных данных по бурению.

4Передовая аналитика

Использование передовой аналитики для проведения линейного и нелинейного анализа показателей эффективности деятельности систем и ключевых операций на платформе. Компании сегмента разведки и добычи могут потенциально реализовать сумму сэкономленных общегодовых расходов на бурение в размере 30 млрд долл. США за счет использования передовой аналитики по бурению.

5Механизация и автоматизация оборудования

Обеспечение безопасности и повышение производительности за счет механизации и автоматизации задач, реализуемых

при эксплуатации буровой установки, в частности манипуляции с трубами, управление и эксплуатация противовыбросового превентора, эксплуатация системы подачи жидкости и другие.

6Роботизация платформ

Создание автоматизированных буровых платформ или роботизация ключевых шельфовых операций.

7Создание сложных механизмов

Снижение времени простоя, оптимизация цепочки поставок, а также стимулирование прогрессивного мышления в сфере использования материалов, проектирования и производства. Благодаря технологии 3D-печати импеллеры в насосном оборудовании шельфовых буровых установок могут быть заменены в течение 10 дней по сравнению с тремя месяцами, необходимыми для замены при использовании традиционных методов.

Источник: анализ «Делойта»

Deloitte Insights | Deloitte.com/insights

17

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

Эффективное использование цифровых технологий

ПО МЕРЕ завершения первого цикла циф- ровой трансформации на уровне актива или операции компаниям следует рассмо-

треть возможность механизации и дополнения

уже существующих и действующих активов с це- лью расширения их охвата цифровыми техноло- гиями на уровне организации и, в конечном ито- ге, на уровне экосистемы. Каждый завершенный цикл может открыть для компании доступ к но- вым операционным и бизнес-моделям, а также моделям капитала.

Что может заставить это цифровое колесо двигаться в нужном темпе и в правильном на- правлении? Только лишь внедрения цифровых технологий будет недостаточно. Для того чтобы оставаться на плаву в эпоху цифровой револю- ции, компания, занятая в сфере разведки и добы- чи нефти и газа, должна понимать и учитывать в своей деятельности нижеследующие аспекты цифровой трансформации.

Продвижение междисциплинарных об- щекорпоративных рабочих процессов:

демократизация информации внутри орга- низации путем инвестирования в использова- ние безопасных интегрированных платформ и трансформации структуры новых групп гео- физиков и аналитиков данных.

Обеспечение стандартизации процес- сов и систем в рамках поддержания кон- курентоспособности: объединение постав-

щиков, партнеров и провайдеров цифровых технологий с целью разработки доступных технологических решений в областях с вы- соким потенциалом создания выгод и мини- мальным конкурентным преимуществом.

Внедрение системных изменений в структуре трудовых ресурсов и раз- витие культуры цифровых технологий:

проведение ребрендинга отрасли с акцен- том на привлечение ценных специалистов в области цифровых технологий и карди- нальное изменение мировоззрения сотруд- ников и руководства компании, направлен- ного на ускорение процесса формирования прогрессивной цифровой культуры54.

Поддержание взаимодействия между цифровыми и существующими техно-

логиями: избежание частичной оптими- зации инвестиций в цифровые технологии за счет отмены или отсрочки модернизации существующих активов, структур и процесса принятия решений.

Переход от экспериментов к успешно-

му внедрению: анализ деятельности от- раслей, успешно применяющих цифровые технологии на практике, использование их опыта по определению масштаба решений, интеграции систем и изменению действую- щих бизнес-моделей.

Более пристальное внимание к цифро-

вой стратегии: поддержание приверженно- сти руководства компании цифровой страте- гиипутемчеткогоопределениядолгосрочной стратегии и преимуществ от внедрения циф- ровых технологий, которые не должны огра- ничиваться только лишь снижением опера- ционных расходов — около 30% организаций с высоким уровнем цифровой зрелости уста- навливают горизонт планирования продол- жительностью не менее пяти лет55.

Пришло время действовать. В настоящее время цифровая трансформация практически стала нормой, и нефтегазодобывающим компаниям стоит воспользоваться случаем, усилив эффект от проведения цифровой трансформации, особенно в нынешних нестабильных экономических условиях, требующих внедрения обновленных операционных моделей и моделей капитала. А использование подробной дорожной карты позволит сделать этот путь не таким утомительным.

18

vk.com/id446425943

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

Приложение

 

АЖДАЯ операция сегмента

разведки

 

и добычи отображается в нашей модели

Кцифровой

трансформации деятельности

на

основании

проведенных

обширных

исследований

технологических

процессов

и анализа новейших решений и технологий, предлагаемых крупными компаниями по об- служиванию месторождений, автоматизации процессов, а также разработке и продаже про- граммного обеспечения. Более того, перечень цифровых технологий, рекомендуемых к вне- дрению в ближайшей перспективе, определен нами с учетом актуальных бизнес-целей, стоя-

щих перед большинством компаний. Эти бизнесцели были определены на основании детального изучения последней отчетности, представленной

вКомиссию по ценным бумагам и биржам США,

атакжеинформацииоразличныхмеждународных и американских компаниях из публичных источников. Кроме этого, мы упорядочили данные цели в соответствии с этапами модели цифровой трансформации (см. табл. 2), проведя анализ новых технологичных решений

всегменте разведки и добычи, внедрение которых планируется или осуществляется

внастоящее время.

Таблица 2. Описание этапов и технологий, лежащих в основе модели цифровой трансформации деятельности

Связь

 

Технологии

Вещь–

Механизация: автоматизация рабочих процессов

Электромоторы, насосное оборудование,

цифра

посредством использования электротехнических,

трубопроводная арматура,

 

гидравлических, пневматических и других устройств

гидроприводы, валы и инструменты

 

Установка датчиков для сбора и анализа

с механическим приводом

 

 

 

данных: выявление событий или изменений

Датчики, программируемые

 

в среде и направление информации

логические контроллеры,

 

на соответствующие электронные устройства,

«умные» электронные устройства

 

как правило процессор вычислительной машины

и исполнительные механизмы

 

Передача: передача цифровых или аналоговых

Роутеры, пульты дистанционного

 

данных посредством канала связи в различные

управления, хабы и сетевые коммутаторы

 

информационные сети, системы и устройства

 

Цифра

Интеграция: стандартизация, агрегация

Облачные вычисления, серверы,

 

и интеграция технологий и данных

протоколы и стандарты данных

 

Анализ: обработка и анализ больших массивов

Высокопроизводительные

 

данных, позволяющий получить представление

компьютерные системы,

 

и сделать выводы об эффективности деятельности

потоковая аналитика и прочие

 

Визуализация: расширенное представление

аналитические инструменты

 

и программное обеспечение

 

информации, способствующее повышению

 

 

 

эффективности ее интерпретации и использования,

Портативные устройства,

 

а также повышению мобильности сотрудников

интерфейсы и решения

 

Дополнение: автоматизация процесса принятия

для обеспечения мобильности

 

 

 

решений за счет использования «умных» технических

Искусственный интеллект, Интернет

 

средств, позволяющих прогнозировать и определять

вещей, когнитивные технологии,

 

наиболее эффективные операционные стратегии

машинное и углубленное обучение

Цифра–

Роботизация: автономное взаимодействие

Роботы, дроны

вещь

с реальным миром благодаря использованию

и автоматизированные средства

 

«умного» оборудования и роботов

3D-принтеры, аддитивное производство

 

Создание: использование 3D-моделей данных для

 

и передовые материалы

 

послойной печати или производства оборудования,

Цифровой двойник, цифровая цепочка

 

позволяющих обеспечить быстрое прототипирование

 

 

 

и индивидуализированное производство

 

 

Виртуализация: цифровое копирование

 

 

материальных активов, процессов и систем

 

 

 

 

Источник: анализ «Делойта»

Deloitte Insights | Deloitte.com/Insights

19

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

ПРИМЕЧАНИЯ

1.S&P Capital IQ и анализ «Делойта».

2.Там же.

3.Добыча нефти из новых скважин на одну буровую установку стабилизировалась на месторождении Eagle Ford на уровне 1 400 баррелей в сутки и фактически снизилась на месторождении Permian до менее чем

600баррелей в сутки. Аналогичным образом в мировой добывающей отрасли наблюдаются признаки стабилизации уровня производственных расходов на баррель нефтяного эквивалента в начале 2017 года (источник:УправлениеэнергетическойинформацииСША(EIA),Drillingproductivityreport,датапросмотра—

14августа 2017 года).

4.Michael Mullany, “8 lessons from 20 years of hype cycles,” LinkedIn, 7 декабря 2016 года.

5.Jim Montague, “Bright oil and gas future will rely on innovation, efficiency,” Control Global, 16 марта 2017 года.

6.Adam Mussomeli, Doug Gish, Stephen Laaper, The rise of the digital supply network, Deloitte University Press, 1 декабря 2016 года.

7.Цифровой двойник представляет собой динамическое цифровую модель промышленного актива, которое позволяет компаниям лучше понимать и прогнозировать производительность своего оборудования, находить новые источники доходов, а также изменять способы ведения деятельности. Цифровая цепочка

представляет собой систему коммуникации, объединяющую традиционно разрозненные элементы в рамках производственного процесса и обеспечивающую комплексное представление об активе на протяжении всего производственного цикла (источник: GE, анализ «Делойта»).

8.Anshu Mittal, Andrew Slaughter, Paul Zonneveld, Protecting the connected barrels, Deloitte University Press, 26 июня 2017 года.

9.ExxonMobil, “Seismic imaging overview,” дата просмотра — 31 августа 2017 года.

10.Dynamic Graphics, “Dynamic visual analytics,” дата просмотра — 31 августа 2017 года.

11.LyndaHarrison,“SAGDreservoirsimulationgetsaboostfromvirtualandaugmentedrealityattheUniversityofCalgary,” JWN Energy, 25 августа 2016 года.

12.Devon Energy Corp., “Q3 2016 earnings call,” 2 ноября 2016 года.

13.Rystad Energy, UCube database, дата просмотра — 4 августа 2017 года.

14.Там же.

15.Derrick Petroleum Services, “Global M&A database,” дата просмотра — 4 августа 2017 года.

16.Rocky Roden, Ching Wen Chen, “Interpretation of DHI characteristics with machine learning,” Geophysical Insights,

май 2017 года.

17.Jonathan Henderson, “Cognitive interpretation,” GEOExPro, 2015; GeoTeric, “Prospect investigation and de-risking using cognitive interpretation workflows, offshore equatorial guinea,” 2017 год.

18.E&P, “Shale technology showcase: Reservoir characterization helps unlock shale reserves,” 5 июля 2017 года.

19.Anya Litvak, “Shale companies turn to machines to crunch their drilling data,” Pittsburgh Post-Gazette, 1 марта 2016 года.

20.Spears & Associates Inc., “Oilfield market report,” 1 апреля 2016 года; Andrew Slaughter, Gregory Bean, Anshu Mittal, “Connected barrels: Transforming oil and gas strategies with the Internet of Things”, Deloitte University Press, 14 августа 2015 года.

21.Drilling Contractor, “Apache deploys data aggregation technology to enable data-driven decisions, reduce drilling costs,” 22 мая 2017 года.

20

vk.com/id446425943

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

22.Rystad Energy, NASWellCube database, дата просмотра — 4 августа 2017 года.

23.УправлениепоэнергетическойинформацииСША(EIA),Drillingproductivityreport;Rystad;анализ«Делойта».

24.Linda Hsieh and Kelli Ainsworth, “Schlumberger Rig of the Future aims to optimize, integrate drilling subsystems to provide open and scalable well construction platform,” Drilling Contractor, 1 января 2017 года.

25.Standards Leadership Council.

26.Drilling Contractor, “Apache deploys data aggregation technology to enable data-driven decisions, reduce drilling costs.”

27.Показатель расчетной величины получен с учетом экономии в размере 10 и 20% от стоимости бурения береговой скважины в размере 190 млрд долл. США и стоимости бурения морской скважины в размере 50 млрд долл. США соответственно (источник: Rystad; анализ «Делойта»).

28.Rystad Energy, UCube Database, дата просмотра — 4 августа 2017 года; регистрационные документы компании; анализ «Делойта».

29.ResearchGate, “Application of artificial intelligence methods in drilling system design and operations: A review of the state of the art,” май 2015 года.

30.Offshore Technology, “GE & Noble look to the digital rig to cut expenditure,” дата просмотра — 31 августа 2017года;BruceBeaubouef,“Industrycontinuestoadvancedigitization,”OffshoreMagazine,5августа2017года.

31.Linda Hsieh, Kelli Ainsworth, “Schlumberger Rig of the Future aims to optimize, integrate drilling subsystems to provide open and scalable well construction platform.”

32.Elaine Maslin, Audrey Leon, “The digital revolution is now,” OE Digital, 1 июня 2017 года.

33.Rystad Energy, UCube Database, дата просмотра — 4 августа 2017 года.

34.Помимо использования стандартных методов, компания может обеспечить безопасность существующих

операционных систем за счет внедрения комплексной программы управления исправлениями с применением подхода, основанного на оценке рисков. (Mittal, Slaughter, Zonneveld, Protecting the connected barrels.)

35.Beth Stackpole, “IoT for oil and gas industry: Updating a decades-old process,” IOT Agenda, дата просмотра —

31августа 2017 года.

36.ConocoPhillips, “Goldman Sachs Energy Conference,” 5 января 2017 года.

37.Ambyint, “Production challenges,” дата просмотра — 31 августа 2017 года.

38.IanJones,AnalyticalAssist:Leantimesfortheoilandgasindustrycallforanalyticalinsights,SAS,датапросмотра—

31августа 2017 года.

39.Nick James, Ramana Palisetti, Remigio Stanislao Silva Sifontes, Taking artificial lift to the next level, Schlumberger, 6 января 2017 года; Schlumberger, Case study: Schlumberger tackles ESP challenges in Kazakhstan, 6 января 2017 года.

40.Ian Brown, Trevor Stoddard, Enhancing production efficiency through model-based predictive analytics, E&P, 1 сентября 2016 года.

41.Rystad Energy, UCube Database, дата просмотра — 18 августа 2017 года.

42.S&P Capital IQ и анализ «Делойта».

43.Rystad Energy, UCube Database.

44.Анализ «Делойта».

21

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

45.S&P Capital IQ и анализ «Делойта».

46.Woodside, “NASA Robonaut to touch down at Woodside,” 2 февраля 2017 года.

47.Paul Garvey, “NASA Robonaut rick logs on for work at Woodside,” Australian, 17 июня 2017 года.

48.GE, “GE Oil & Gas starts strong in 2017 with innovative digital customer agreements,” 31 января 2017 года.

49.Mark Egan, Better watch out! This Italian 3D printing workshop is taking a leaf from Saint Nicholas, GE, 9 марта 2017 года.

50.OE Digital, “Shell joins digital twin JIP,” 19 июля 2017 года.

51.GE, “GE’s digital wind farm,” дата просмотра — 31 августа 2017 года.

52.Mary Catherine O’Connor, “Bringing smart technology to old factories can be industrial-size challenge,” Wall Street Journal, 7 июня 2016 года.

53.Lockheed Martin, The product digiverse: Looking at the future of digital environment, дата просмотра —

31 августа 2017 года.

54.Gerald C. Kane, Doug Palmer, Anh Nguyen Phillips, David Kiron, Natasha Buckley, “Achieving digital maturity,” MIT Sloan и Deloitte University Press, 13 июля 2017 года.

55.Там же.

БЛАГОДАРНОСТИ

Авторы выражают благодарность Джону Ингланду (вице-президент и руководитель Группы по оказанию услуг предприятиям добывающей промышленности и энергетики, «Делойт ЛЛП», США), Дэймону Ваккаро (директор, «Делойт Консалтинг ЛЛП»), Рэйчел Гойдан (управляющий директор, «Делойт Консалтинг ЛЛП»), Джеффри Кэнну (директор, «Делойт Туш Томацу Лимитед»), Тимоти Арчеру (старший партнер, «Делойт ЛЛП») и Эмме Сэндфорд (директор, «Делойт ЛЛП») за оказанную поддержку и содействие в процессе подготовки данной публикации.

Выражаем особую благодарность Риту Мариам Томас (помощник менеджера, «Делойт Саппорт Сервисис Индиа Пвт. Лтд.»),Джоанне Ламбеас (менеджер, «Делойт Туш Томацу Лимитед»),Джоани Пирсон (менеджер, «Делойт Сервисис ЛП»), Вамси Кришна (старший аналитик, «Делойт Саппорт Сервисис Индиа Пвт. Лтд.»), Венкатеш Гангаварапу (аналитик, «Делойт Саппорт Сервисис Индиа Пвт. Лтд.»), Лорель МакКонн (менеджер, «Делойт Сервисис ЛП») и Алок Нукрай Пепакаяла

(старший аналитик, «Делойт Саппорт Сервисис Индиа Пвт. Лтд.») за вклад в редактирование, дизайнерскую обработку и выпуск данной публикации.

22

vk.com/id446425943

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

КОНТАКТНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Антон Боутс

Руководитель Международной группы по предоставлению услуг предприятиям нефтегазовой отрасли «Делойт Туш Томацу Лимитед»

+27 11 806 5197 abotes@deloitte.co.za

Джон Ингланд

Руководитель Группы по предоставлению услуг предприятиям нефтегазовой отрасли в регионе Северная и Южная Америка, «Делойт», США

+1 713 982 2556 jengland@deloitte.com

Раджив Чопра

Руководитель Международной группы по оказанию услуг предприятиям

добывающей промышленности и энергетики, «Делойт Туш Томацу Лимитед»

+44 20 7007 2933 rchopra@deloitte.co.uk

Северная и Южная Америка Марк Уолш

Руководитель Департамента консалтинга по оказанию услуг предприятиям добывающей промышленности и энергетики «Делойт», США

+1 617 437 3069 marwalsh@deloitte.com

Коулман Роуланд

Партнер-консультант по оказанию услуг предприятиям нефтегазовой отрасли, «Делойт», США

+1 713 982 2948 corowland@deloitte.com

Эми Винзор

Руководитель Департамента консалтинга по оказанию услуг предприятиям нефтегазовой отрасли, «Делойт», США

+1 303 312 4156 awinsor@deloitte.com

Дэймон Ваккаро

Директор Департамента консалтинга по оказанию услуг предприятиям нефтегазовой отрасли, «Делойт», США

+1 703 251 3784 dvaccaro@deloitte.com

Рикардо Руис

Руководитель Группы по оказанию услуг предприятиям нефтегазовой отрасли в странах — членах Организации стран Латинской Америки (LATCO)

+54 11 3202700 riruiz@deloitte.com

Курт Мортенсон

Руководитель Департамента консалтинга по оказанию услуг предприятиям нефтегазовой отрасли, «Делойт», Мексика

+1 713 982 2034 cmortenson@deloitte.com

Эдуардо Таварес Раффаини

Руководитель Департамента консалтинга по оказанию услуг предприятиям нефтегазовой отрасли, «Делойт», Бразилия

+55 21 3981 0538 eraffaini@deloitte.com

Эндрю Боттерилл

Руководитель Группы по оказанию услуг предприятиям нефтегазовой отрасли, «Делойт», Канада

+14 036 483 239 abotterill@deloitte.ca

Эндрю Сворт

Партнер департамента консалтинга по оказанию услуг предприятиям

нефтегазовой отрасли, «Делойт», Канада

+14 168 132 335 aswart@deloitte.ca

Роуланд Лэйбун

Партнер Департамента консалтинга по оказанию услуг предприятиям

нефтегазовой отрасли, «Делойт», Канада

+15 872 933 217 rlabuhn@deloitte.ca

23

vk.com/id446425943

От байтов к баррелям

Азиатско-тихоокеанский регион

Ближний Восток

Марк Эдмундс

Салям Авауда

Руководитель направления

Руководитель Группы по оказанию услуг

по предоставлению услуг

предприятиям нефтегазовой отрасли

предприятиям нефтегазовой отрасли

«Делойт», Ближний Восток

в Азиатско тихоокеанском регионе

+97156 7507530

+1 415 783 5154

salawawdeh@deloitte.com

medmunds@deloitte.com

 

 

Европа, Ближний Восток и Африка

Рик Карр

Тим Арчер

Руководитель Департамента консалтинга

«Делойт», Великобритания

региона ЮВА, руководитель Группы

+44 20 7303 4484

по оказанию услуг предприятиям

tarcher@deloitte.co.uk

нефтегазовой отрасли, «Делойт», Сингапур

 

+65 62327138

Пиюш Мистри

rickcarr@deloitte.com

«Делойт», Великобритания

 

+44 121 695 5181

Бернадетт Куллинан

pmistry@deloitte.co.uk

Руководитель Группы по оказанию

 

услуг предприятиям нефтегазовой

Свен Эрик Эдал

отрасли, «Делойт», Австралия

«Делойт», Норвегия

+61 08 9365 7137

+47 55 21 82 25

bernadettecullinane@deloitte.com.au

svedal@deloitte.no

Майк Линн

Барт Корнелиссен

Руководитель Департамента консалтинга,

Руководитель Департамента консалтинга

руководитель Группы по оказанию

региона ЕБВА, руководитель Группы

услуг предприятиям нефтегазовой

по оказанию услуг предприятиям

отрасли, «Делойт», Австралия

нефтегазовой отрасли, «Делойт», Нидерланды

+61 08 9365 7125

+31 882 883 290

mlynn@deloitte.com.au

bcornelissen@deloitte.nl

Наохиро Инагаки

Вероник Лоран

Руководитель Группы по оказанию

Руководитель Группы по оказанию услуг

услуг предприятиям нефтегазовой

предприятиям нефтегазовой отрасли,

отрасли, «Делойт», Япония

«Делойт», Франция

+819 065 302 715

+33 1 55 61 61 09

naohiro.inagaki@tohmatsu.co.jp

vlaurent@deloitte.fr

Кристофер Роберж

Эндрю Лейн

Руководитель Группы по оказанию

Руководитель Группы по оказанию услуг

услуг предприятиям нефтегазовой

предприятиям нефтегазовой отрасли,

отрасли, «Делойт», Китай

«Делойт», Африка

+852 2852 5627

+27 11 517 4221

chrisroberge@deloitte.com

alane@deloitte.co.za

24

vk.com/id446425943

 

Цифровая трансформация в сфере разведки и добычи нефти и газа

СНГ

 

Геннадий Камышников

Илья Этко

Руководитель группы

Партнер по цифровому бизнесу

по предоставлению услуг

и инновациям

предприятиям энергетики

«Делойт», СНГ

и добывающей промышленности

+7 (495) 787 06 00

«Делойт», СНГ

ietko@deloitte.ru

+7 (495) 787 06 00

+7 (495) 787 06 00

gkamyshnikov@deloitte.ru

 

 

Рафаил Мифтахов

Камилла Жалилова

Директор группы

Менеджер по развитию бизнеса

технологической интеграции

Энергетика и добывающая

«Делойт», СНГ

промышленность

+7 (495) 787 06 00

«Делойт», СНГ

rmiftakhov@deloitte.ru

+7 (495) 787 06 00

 

kzhalilova@deloitte.ru

 

About the Center for Energy Solutions

The Deloitte Center for Energy Solutions (the “center”) provides a forum for innovation, thought leadership, groundbreaking research, and industry collaboration to help companies solve the most complex energy challenges.

Through the center, Deloitte’s Energy & Resources group leads the debate on critical topics on the minds of executives—from the impact of legislative and regulatory policy, to operational efficiency, to sustainable and profitable growth. We provide comprehensive solutions through a global network of specialists and thought leaders.

With locations in Houston and Washington, DC, the center offers interaction through seminars, roundtables, and other forms of engagement, where established and growing companies can come together to learn, discuss, and debate.

www.deloitte.com/us/energysolutions

vk.com/id446425943

Sign up for Deloitte Insights updates at www.deloitte.com/insights.

Follow @DeloitteInsight

Contributors

Editorial: Rithu Thomas, Abrar Khan, and Nikita Garia

Creative: Sonya Vasilieff, Anoop R, Tushar Barman

Promotion: Devon Mychal

Artwork: Livia Cives

About Deloitte Insights

Deloitte Insights publishes original articles, reports and periodicals that provide insights for businesses, the public sector and NGOs. Our goal is to draw upon research and experience from throughout our professional services organization, and that of coauthors in academia and business, to advance the conversation on a broad spectrum of topics of interest to executives and government leaders.

Deloitte Insights is an imprint of Deloitte Development LLC.

About this publication

This publication contains general information only, and none of Deloitte Touche Tohmatsu Limited, its member firms, or its and their affiliates are, by means of this publication, rendering accounting, business, financial, investment, legal, tax,

or other professional advice or services. This publication is not a substitute for such professional advice or services, nor should it be used as a basis for any decision or action that may affect your finances or your business. Before making any decision or taking any action that may affect your finances or your business, you should consult a qualified professional adviser.

None of Deloitte Touche Tohmatsu Limited, its member firms, or its and their respective affiliates shall be responsible for any loss whatsoever sustained by any person who relies on this publication.

About Deloitte

Deloitte refers to one or more of Deloitte Touche Tohmatsu Limited, a UK private company limited by guarantee (“DTTL”), its network of member firms, and their related entities. DTTL and each of its member firms are legally separate and independent entities. DTTL (also referred to as “Deloitte Global”) does not provide services to clients. In the United States, Deloitte refers to one or more of the US member firms of DTTL, their related entities that operate using the “Deloitte” name in the United States and their respective affiliates. Certain services may not be available to attest clients under the rules and

regulations of public accounting. Please see www.deloitte.com/about to learn more about our global network of member firms.

Copyright © 2017 Deloitte Development LLC. All rights reserved. Member of Deloitte Touche Tohmatsu Limited

vk.com/id446425943

MARKET INSIGHTS

Guide to the Markets

Europe | 3Q 2019 | As of 30 June 2019

vk.com/id446425943

Global Market Insights Strategy Team

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Dr. David Kelly, CFA

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

New York

 

Samantha Azzarello

 

New York

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

David Lebovitz

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

New York

 

Dr. Cecelia Mundt

 

New York

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Gabriela Santos

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

New York

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Alex Dryden, CFA

 

New York

 

 

 

 

 

 

John Manley

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

New York

 

Meera Pandit

 

 

 

New York

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Jordan Jackson

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

New York

 

Tyler Voigt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

New York

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Jennie Li

 

 

 

 

 

 

 

 

 

New York

Karen Ward

Tilmann Galler, CFA

Tai Hui

Chaoping Zhu, CFA

London

Frankfurt

Hong Kong

Shanghai

 

 

 

Michael Bell, CFA

 

Maria Paola Toschi

Marcella Chow

 

 

Milan

 

 

Hong Kong

Yoshinori Shigemi

London

 

 

 

 

 

 

 

Tokyo

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hugh Gimber, CFA

Vincent Juvyns

Ian Hui

Agnes Lin

London

Hong Kong

Luxembourg

Taipei

 

 

Shogo Maekawa

Tokyo

Ambrose Crofton

 

Manuel Arroyo Ozores, CFA

Hannah Anderson

London

 

 

Madrid

 

Hong Kong

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Kerry Craig, CFA

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Jai Malhi

 

Lucia Gutierrez Mellado

 

 

Melbourne

London

 

 

 

 

 

Madrid

Dr. Jasslyn Yeo, CFA

 

 

 

 

 

 

 

 

Singapore

vk.com/id446425943

Page reference

Global economy

Equities

Fixed income

4.

Global growth

46.

Global equity earnings and valuations

72.

Fixed income yields and interest rate risk

5.

Global Purchasing Managers’ Index (PMI) for manufacturing

47.

US stock market

73.

Global government bond yields and inflation expectations

6.

Global unemployment

48.

US earnings

74.

US yield curve

7.

Global inflation

49.

US equity macro correlations

75.

US investment-grade bonds

8.

Global core inflation

50.

US equity valuations

76.

US high yield bonds

9.

Global central bank policy

51.

US valuations and subsequent returns

77.

Europe and UK investment-grade bonds

10.

Global currencies

52.

Equities and interest rates

78.

Europe high yield bonds

11.

Global trade

53.

US bull and bear markets

79.

Emerging markets bonds

12.

Productivity and population growth

54.

Equity income

80.

Fixed income focus: Negative and low-yielding government

13.

US GDP

55.

US sector returns and valuations

 

bonds

14.

US corporates

56.

Europe earnings

81.

Global fixed income spreads and returns

15.

US consumer

57.

Europe equity macro correlations

 

 

16.

US labour market

58.

Europe equity market and currency

Other assets

17.

US inflation

59.

Europe equity valuations

18.

US Federal Reserve policy rate

60.

Europe large, mid and small capitalisation equities

 

 

19.

US Federal Reserve balance sheet

61.

Europe sector returns and valuations

82.

Commodities

20.

US debt

62.

UK earnings

83.

Gold

21.

US focus: Trade and tariffs

63.

Japan earnings

84.

Stock-bond correlation and downside protection

22.

Eurozone GDP

64.

Japan equity market and currency

85.

Alternative investments

23.

Eurozone corporates

65.

Japan corporate governance

86.

Sustainable investing

24.

Eurozone consumer

66.

Emerging markets performance and earnings expectations

87.

Asset markets in coming years

25.

Eurozone labour market

67.

Emerging markets equity drivers

 

 

26.

Eurozone unemployment

68.

Emerging markets equity valuations and subsequent returns

Investing principles

27.

Eurozone inflation

69.

Correlation and volatility

28.

European Central Bank policy rate

70.

Equity focus: US earnings and margin pressure

 

 

29.

Eurozone debt

71.

World stock market returns

88.

Life expectancy

30.

Eurozone government debt and bond spreads

 

 

89.

Cash investments

31.

European politics

 

 

90.

The power of compounding

32.

Eurozone focus: Employment and loan growth

 

 

91.

Annual returns and intra-year declines

33.

UK GDP

 

 

92.

Market timing is difficult

34.

UK consumer

 

 

93.

US asset returns by holding period

35.

UK inflation

 

 

94.

Asset class returns (EUR)

36.UK focus: Brexit

37.Japan GDP

38.Japan inflation

39.China GDP

40.China debt

41.China inflation and policy rates

42.Emerging markets GDP and inflation

43.Emerging markets currencies and current account

44.Emerging markets structural dynamics

45.Emerging markets focus: China stimulus

3

vk.com/id446425943

Global growth

GTM – Europe | 4

Real GDP growth

 

% change year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2019

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

consensus forecast

 

-6

 

 

 

 

 

US

 

 

2,5%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-8

 

 

 

 

 

UK

 

 

1,3%

 

 

 

 

 

 

 

Eurozone

1,2%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Japan

 

0,7%

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

'20

Contribution to global real GDP growth

% change year on year 5

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

China

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EM ex-China

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

DM ex-US

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

US

 

 

 

 

 

 

 

 

-3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'85

'88

'91

'94

'97

'00

'03

'06

'09

'12

'15

18

Source: (Left) BEA, Bloomberg, Eurostat, Japan Cabinet Office, ONS, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Forecasts are from Bloomberg contributor composite. (Right) Refinitiv Datastream, World Bank, J.P. Morgan Asset Management. EM is emerging markets. DM is developed markets.

Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

4

vk.com/id446425943

Global economy

5

Global Purchasing Managers’ Index (PMI) for manufacturing

GTM – Europe | 5

2019

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

'19

May Jun

 

Global

49,8

49,4

 

Developed

49,2

48,9

 

Emerging

50,4

49,9

 

Eurozone

47,7

47,6

Eurozone

France

50,6

51,9

Germany

44,3

45,0

 

 

Italy

49,7

48,4

 

Spain

50,1

47,9

 

Greece

54,2

52,4

 

Ireland

50,4

49,8

Developed

Sweden

53,1

52,0

Switzerland

48,6

47,7

 

 

UK

49,4

48,0

 

US

50,5

50,6

 

Japan

49,8

49,3

 

China

50,2

49,4

 

Indonesia

51,6

50,6

Emerging

Korea

48,4

47,5

Brazil

50,2

51,0

 

Taiwan

48,4

45,5

 

India

52,7

52,1

 

Mexico

50,0

49,2

 

Russia

49,8

48,6

Source: Markit, J.P. Morgan Asset Management. The Global Purchasing Managers’ Index (PMI) assesses the economic health of the manufacturing sector by surveying output and employment intentions. A score of 50 indicates that economic activity is neither expanding nor contracting, above 50 indicates expansion. The colours range from red to yellow to green, where red is below 50, yellow is at 50 and green is above 50. Quarterly averages are shown, except the two most recent monthly data points. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

vk.com/id446425943

Global unemployment

GTM – Europe | 6

Unemployment rates

 

%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

14

 

Eurozone

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

UK

 

 

 

 

 

 

 

economy

12

 

US

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Japan

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: BLS, Eurostat, Japan Ministry of Internal Affairs & Communications, ONS, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

6

vk.com/id446425943

Global inflation

 

 

GTM – Europe | 7

2017

 

2018

2019

 

 

 

 

 

 

Global economy

Eurozone

 

Developed

 

 

Emerging

 

 

Jun

Jul

Aug

Sep

Oct

Nov

Dec

Jan

Feb

Mar

Apr

May

Jun

Jul

Aug

Sep

Oct

Nov

Dec

Jan

Feb

Mar

Apr

May

Global

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,8

1,8

2,1

2,1

2,1

2,2

2,2

2,1

2,3

2,2

2,2

2,4

2,6

2,7

2,7

2,7

2,8

2,4

2,1

1,9

1,9

2,2

2,4

2,3

Developed

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,4

1,5

1,7

1,9

1,6

1,8

1,8

1,8

1,8

1,9

1,8

2,2

2,3

2,4

2,3

2,1

2,3

1,9

1,6

1,4

1,4

1,6

1,8

1,5

Emerging

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,5

2,4

2,7

2,6

2,7

2,8

2,9

2,5

3,1

2,7

2,7

2,7

3,0

3,1

3,2

3,5

3,5

3,1

2,9

2,7

2,6

3,1

3,3

3,4

Eurozone

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,3

1,3

1,5

1,6

1,4

1,5

1,3

1,3

1,1

1,4

1,2

2,0

2,0

2,2

2,1

2,1

2,3

1,9

1,5

1,4

1,5

1,4

1,7

1,2

France

0,8

0,8

1,0

1,1

1,2

1,2

1,2

1,5

1,3

1,7

1,8

2,3

2,3

2,6

2,6

2,5

2,5

2,2

1,9

1,4

1,6

1,3

1,5

1,1

Germany

1,7

1,7

1,9

1,9

1,5

1,7

1,5

1,5

1,2

1,7

1,3

2,5

2,1

2,2

2,1

2,2

2,6

2,2

1,7

1,7

1,7

1,4

2,1

1,1

Italy

1,2

1,2

1,4

1,3

1,1

1,1

1,0

1,2

0,5

0,9

0,6

1,0

1,4

1,9

1,6

1,5

1,7

1,6

1,2

0,9

1,1

1,1

1,1

0,9

Spain

1,6

1,7

2,0

1,8

1,7

1,8

1,2

0,7

1,2

1,3

1,1

2,1

2,3

2,3

2,2

2,3

2,3

1,7

1,2

1,0

1,1

1,3

1,6

0,9

Greece

0,9

0,9

0,6

1,0

0,5

1,1

1,0

0,2

0,4

0,2

0,5

0,8

1,0

0,8

0,9

1,1

1,8

1,1

0,6

0,5

0,8

1,0

1,1

0,6

Ireland

-0,6

-0,2

0,4

0,2

0,5

0,5

0,5

0,3

0,7

0,5

-0,1

0,7

0,7

1,0

0,9

1,2

1,1

0,8

0,8

0,8

0,7

1,1

1,7

1,0

Sweden

1,8

2,3

2,2

2,2

1,7

1,9

1,7

1,6

1,6

2,0

1,8

2,0

2,1

2,2

2,1

2,5

2,4

2,1

2,2

2,0

1,9

1,8

2,1

2,1

Switzerland

0,4

0,6

0,5

0,8

0,8

0,8

1,1

0,8

0,5

0,7

0,4

1,0

0,9

1,2

1,3

1,1

1,1

1,0

0,8

0,7

0,7

0,7

1,1

0,5

UK

2,6

2,6

2,9

3,0

3,0

3,1

3,0

3,0

2,7

2,5

2,4

2,4

2,4

2,5

2,7

2,4

2,4

2,3

2,1

1,8

1,9

1,9

2,1

2,0

US

1,6

1,7

1,9

2,2

2,0

2,2

2,1

2,1

2,2

2,4

2,5

2,8

2,9

2,9

2,7

2,3

2,5

2,2

1,9

1,6

1,5

1,9

2,0

1,8

Japan

0,4

0,4

0,7

0,7

0,2

0,6

1,0

1,4

1,5

1,1

0,6

0,7

0,7

0,9

1,3

1,2

1,4

0,8

0,3

0,2

0,2

0,5

0,9

0,7

China

1,5

1,4

1,8

1,6

1,9

1,7

1,8

1,5

2,9

2,1

1,8

1,8

1,9

2,1

2,3

2,5

2,5

2,2

1,9

1,7

1,5

2,3

2,5

2,7

Indonesia

4,4

3,9

3,8

3,7

3,6

3,3

3,6

3,3

3,2

3,4

3,4

3,2

3,1

3,2

3,2

2,9

3,2

3,2

3,1

2,8

2,6

2,5

2,8

3,3

Korea

1,8

2,2

2,5

2,0

1,8

1,2

1,4

0,8

1,3

1,2

1,5

1,5

1,5

1,1

1,4

2,1

2,0

2,0

1,3

0,8

0,5

0,4

0,6

0,7

Taiwan

1,0

0,8

1,0

0,5

-0,3

0,3

1,2

0,9

2,2

1,6

2,0

1,8

1,4

1,8

1,5

1,7

1,2

0,3

-0,1

0,2

0,2

0,6

0,7

0,9

India

1,5

2,4

3,3

3,3

3,6

4,9

5,2

5,1

4,4

4,3

4,6

4,9

4,9

4,2

3,7

3,7

3,4

2,3

2,1

2,0

2,6

2,9

3,0

3,0

Brazil

3,0

2,7

2,5

2,5

2,7

2,8

2,9

2,9

2,8

2,7

2,8

2,9

4,4

4,5

4,2

4,5

4,6

4,0

3,7

3,8

3,9

4,6

4,9

4,7

Mexico

6,3

6,4

6,7

6,4

6,4

6,6

6,8

5,6

5,3

5,0

4,6

4,5

4,7

4,8

4,9

5,0

4,9

4,7

4,8

4,4

3,9

4,0

4,4

4,3

Russia

4,4

3,8

3,3

3,0

2,7

2,5

2,5

2,2

2,2

2,3

2,4

2,4

2,3

2,5

3,1

3,4

3,5

3,8

4,3

5,0

5,2

5,3

5,2

5,1

Source: Bank of Mexico, DGBAS, ECB, Federal Reserve, Goskomstat of Russia, IBGE, India Ministry of Statistics & Programme Implementation, Japan Ministry of Internal Affairs & Communication, Korean National Statistical Office, National Bureau of Statistics China, Refinitiv Datastream, Riksbank, Statistics Indonesia, Swiss National Bank, UK Office for National Statistics (ONS), J.P. Morgan Asset Management. Figures shown are for headline inflation and are % change year on year.

Heatmap colours are based on the respective central bank target inflation rates. Blue is below target, white is at target and red is above target. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

7

vk.com/id446425943

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global core inflation

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe |

8

 

Core inflation

 

 

 

 

 

 

 

 

Average

Latest

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

since 2000

 

 

% change year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

US

 

2,0%

2,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

UK

 

1,7%

1,7%

 

 

 

 

Headline inflation

 

 

 

 

Eurozone

1,4%

1,1%

 

economy

 

 

target

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

Japan

 

-0,2%

0,5%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

 

Source: Bank of Japan, BLS, Eurostat, ONS, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. CPI is the Consumer Price Index. Core inflation for the US is defined as CPI excluding food and energy. Core inflation for Japan is defined as CPI excluding fresh food and energy. Core inflation for the UK and the eurozone is defined as CPI less energy, food, alcohol and tobacco. Japan core CPI has been adjusted down by 2% from April 2014 to March 2015 to remove the estimated impact of the consumption tax hike over this period. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

8

vk.com/id446425943

Global central bank policy

Market expectations for policy rate

 

%

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

economy

2,0

 

 

 

 

 

 

 

 

US

1,5

 

 

 

 

Global

1,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

UK

 

0,5

 

 

 

 

 

0,0

 

 

 

Japan

 

 

 

 

 

 

-0,5

 

 

 

Eurozone

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Switzerland

 

-1,0

 

 

 

 

 

Jun ’19

Jun ’20

Jun ’21

Jun ’22

Jun ’23

GTM – Europe | 9

Central bank balance sheets

USD trillions

18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Forecast*

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Switzerland

 

 

 

 

 

 

 

16

 

 

 

UK

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Japan

 

 

 

 

 

 

 

 

14

 

 

 

Eurozone

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

US

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

'20

Source: (Left) Bloomberg, J.P. Morgan Asset Management. Expectations are calculated using OIS forwards. (Right) Bank of England (BoE), Bank of Japan (BoJ), European Central Bank (ECB), Refinitiv Datastream, Swiss National Bank (SNB), US Federal Reserve (Fed), J.P. Morgan Asset Management. *Balance sheet forecast assumptions: BoE to have zero net asset purchases until the end of 2020; BoJ to have an annualised net asset purchase pace of 35 trillion yen until the end of 2020; ECB to have zero net asset purchases until the end of 2020; SNB to have zero net asset purchases until the end of 2020; Fed to reduce its balance sheet until the end of September 2019, in line with its announced plans. Assets then remain constant until reserves reach USD 1.2 trillion, at which point net asset purchases increase. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

9

vk.com/id446425943

Global economy

Global currencies

GTM – Europe | 10

Real effective exchange rates

Index level rebased to 100 in 2010, broad real effective exchange rate (REER)

160

USD

150

 

GBP

 

EUR

140

JPY

130

120

110

100

90

80

70

60

'75

'77

'79

'81

'83

'85

'87

'89

'91

'93

'95

'97

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

Source: J.P. Morgan Securities Research, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

10

vk.com/id446425943

Global economy

Global trade

GTM – Europe | 11

Exports of goods

% of nominal GDP, 2018

US

Eurozone

Canada

UK

Brazil

India

China

Russia

Mexico

Japan

Korea

US

China

EM ex-China

Eurozone

Other

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Global export volumes

% change year on year, three-month moving average 8

DM

 

 

Global

 

 

6

 

EM

 

 

 

4

2

0

-2

-4

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) IMF Direction of Trade, IMF World Economic Outlook, J.P. Morgan Asset Management. (Right) CPB Netherlands, Refinitiv Datastream,

J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

11

vk.com/id446425943

Productivity and population growth

Drivers of US GDP growth

Average % change year on year

5,0

 

Growth in workers

 

 

 

4,5%

+ Growth in real output per worker

4,5

Growth in real GDP

economy

4,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

3,5

1,6%

 

 

 

 

 

3,0

3,2%

3,2%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,0%

 

 

 

 

 

 

 

3,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

 

 

2,0

 

 

 

 

1,1%

1,8%

 

 

 

 

 

1,4%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5

 

 

1,9%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,0

 

2,2%

 

 

 

0,7%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

0,0

2,8%

1,0%

1,3%

1,6%

1,9%

1,1%

 

 

 

 

 

 

 

 

'58 - '67

'68 - '77

'78 - '87

'88 - '97

'98 - '07

'08 - '18

 

 

GTM – Europe | 12

Global working-age population growth

Annualised % change 1,2

1,0

 

 

 

 

 

0,8

 

 

 

 

 

0,6

 

 

 

 

 

0,4

 

 

 

 

 

0,2

 

 

 

 

 

0,0

 

 

 

 

 

-0,2

 

 

 

 

 

-0,4

 

 

 

 

 

-0,6

 

 

 

 

 

-0,8

1980-2000

 

2000-2020

2020-2040

 

 

 

 

 

 

-1,0

US

UK

Eurozone

Japan

 

Source: (Left) BEA, BLS, J.P. Morgan Asset Management. GDP drivers are calculated as the average annualised growth between 4Q from the preceding year in the period and 4Q of the last year of the period. (Right) United Nations (UN) Department of Economic and Social Affairs, J.P. Morgan Asset Management. Working-age population is defined as aged 15-69. Data from 2020 onwards are UN forecasts. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

12

vk.com/id446425943

Global economy

 

 

 

US GDP

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

| 13

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Contribution to US real GDP growth and ISM manufacturing

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

% change year on year (LHS); index level (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

65

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

55

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

45

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Net exports

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

Change in inventories

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Investment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Government

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1Q19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

since 2000

 

 

 

-6

 

 

 

 

 

 

 

 

Consumption

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

35

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,1%

3,2%

 

 

-8

 

 

 

 

 

 

 

 

ISM composite (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: BEA, Bloomberg, ISM, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. The Institute for Supply Management (ISM) composite is an economy weighted average of the manufacturing and non-manufacturing surveys. A score of 50 indicates that economic activity is neither expanding nor contracting, above 50 indicates expansion. ISM data is shown with quarterly frequency. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

13

vk.com/id446425943

Global economy

 

 

 

US corporates

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe | 14

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

US future capex intentions and business investment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

% change year on year (LHS); index level (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

Business investment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Duke CFO future capex intentions

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Future capex intentions

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: BEA, Dallas Fed, Duke CFO Global Business Outlook, Haver Analytics, Kansas City Fed, New York Fed, Philadelphia Fed, Refinitiv Datastream, Richmond Fed, J.P. Morgan Asset Management. Future capex intentions is an average index level of the five aforementioned fed districts equally weighted, displayed using a three-month moving average. Duke CFO future capex intentions is expected growth in the next 12 months. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

14

vk.com/id446425943

US consumer

GTM – Europe | 15

US consumer confidence

US house prices relative to income

 

Index level

 

 

 

 

Recession

 

 

 

Index level

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

140

 

 

 

 

 

 

 

 

 

160

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

140

 

 

 

 

 

 

 

 

130

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

110

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'79

'84

'89

'94

'99

'04

'09

'14

'19

'79

'84

'89

'94

'99

'04

'09

'14

'19

Source: (Left) Conference Board, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. (Right) OECD, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Periods of “recession” are defined using US National Bureau of Economic Research (NBER) business cycle dates. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

15

vk.com/id446425943

US labour market

GTM – Europe | 16

US unemployment rate and wage growth

 

%, wage growth is year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Unemployment

 

 

 

 

 

Global

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Jun 2019:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,7%

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

Wage growth

 

 

 

 

Jun 2019:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,4%

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'67

'72

'77

'82

'87

'92

'97

'02

'07

'12

'17

Source: BEA, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Wage growth is average hourly earnings of total private production and non-supervisory employees. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

16

vk.com/id446425943

US inflation

 

 

 

GTM – Europe

| 17

US headline and core inflation

Average

May

US core goods and services inflation

Average

May

% change year on year

% change year on year

since 2000

2019

since 2000

2019

 

 

 

 

 

 

Headline CPI

2,2%

 

1,8%

6

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Core CPI

2,0%

 

2,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

4

 

 

 

 

 

 

Headline inflation

 

Global

 

 

 

 

 

 

 

target

 

3

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-3

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

 

 

 

 

 

Services CPI

 

2,8%

 

2,5%

 

 

 

 

Core goods CPI

0,0%

 

-0,2%

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: (All charts) BLS, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. CPI is the Consumer Price Index. Core CPI is defined as CPI excluding food and energy. Core goods CPI is defined as goods CPI excluding food and energy. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

17

vk.com/id446425943

Global economy

US Federal Reserve policy rate

 

 

GTM – Europe | 18

Federal funds policy rate expectations

 

 

 

 

 

% Fed funds rate, FOMC and market expectations

 

 

 

 

 

FOMC June 2019 forecasts* (%)

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

2019

2020

2021

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,1

2,0

1,8

 

 

6

 

 

 

 

 

 

3,6

3,7

3,8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5

1,9

2,0

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

forecasts (median)

(median)

3

 

2019 (mean)

 

2

1

0

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

'20

'21

'22

Source: Bloomberg, US Federal Reserve, J.P. Morgan Asset Management. *Forecasts are median estimates of Federal Open Market Committee (FOMC) participants. PCE is personal consumption expenditure. Market expectations are calculated using OIS forwards. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

18

vk.com/id446425943

US Federal Reserve balance sheet

US Federal Reserve: Balance sheet assets

 

USD trillions

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Forecast

 

5,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Other

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,5

 

Treasuries

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Mortgage-backed securities

 

 

 

 

 

 

economy

 

 

 

 

 

 

 

 

4,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

'20

GTM – Europe | 19

US Federal Reserve: Balance sheet liabilities

USD trillions

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Forecast

5,0

 

Other

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,5

 

Reserves

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Currency in circulation

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

'20

Source: (All charts) Refinitiv Datastream, US Federal Reserve, J.P. Morgan Asset Management. Forecast: US Federal Reserve (Fed) balance sheet assets are projected to decrease until the end of September 2019, in line with the Fed’s announced plans. Reserves are subsequently expected to decline to a level of USD 1.2 trillion and then expected to be held constant, with overall liabilities growing in line with currency in circulation, which is expected to be 6.8% per annum (in line with the historical average). The asset side of the balance sheet will match in overall terms, but is expected to be progressively shifted from mortgage-backed securities to US Treasuries. Other assets and other liabilities are held constant over the forecast period. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

19

vk.com/id446425943

US debt

GTM – Europe | 20

US debt to GDP ratios

US debt service ratios

 

% of nominal GDP

 

 

 

 

 

 

 

 

% of disposable income

 

 

 

 

 

 

 

 

110

 

 

 

 

Recession

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

48

 

 

 

 

 

 

 

 

Government

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Non-financial corporates

economy

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

44

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

46

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Households

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

42

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Non-financial

9

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

corporates

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

38

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Households

 

 

 

 

 

36

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

34

 

'75

'79

'83

'87

'91

'95

'99

'03

'07

'11

'15

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: (All charts) Bank for International Settlements, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Debt refers to gross debt. For the household sector, gross disposable income is the amount of money that all of the individuals in the household sector have available for spending or saving after income distribution measures (for example, taxes, social contributions and benefits) have taken effect. For the non-financial corporate sector, gross disposable income is essentially akin to gross operating surplus before dividends or interest is paid. Periods of “recession” are defined using US National Bureau of Economic Research (NBER) business cycle dates. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

20

vk.com/id446425943

US focus: Trade and tariffs

GTM – Europe | 21

US effective import tariff rate

Tariffs on US imports from China

 

%, effective tariff rate (tariffs collected as % of all imported goods)

USD billions

 

 

 

22

 

 

 

 

 

160

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Capital goods

Consumption goods

Intermediate goods

 

20

 

 

 

 

 

140

 

 

economy

 

 

 

 

 

 

 

 

18

 

 

 

 

 

 

 

 

16

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

14

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Proposed: 25% on global autos

80

 

 

 

10

 

 

 

 

and auto part imports

 

 

 

 

8

 

 

 

 

Proposed: 25% on

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

remaining China imports

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

Currently effective

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

0

 

 

 

1910

1920

1930 1940

1950

1960 1970

1980 1990 2000 2010

In effect

 

Proposed

Source: (Left) Esteban Ortiz-Ospina and Max Roser "International Trade", US Census Bureau, US International Trade Commission, J.P. Morgan Asset Management. Currently effective and proposed data are JPMAM calculations. Currently effective tariffs includes tariffs on washing machines, solar panels, steel and aluminium, as well as tariffs implemented on approximately USD 250 billion of China imports. Remaining China imports and global autos (including auto parts) are measures proposed on approximately USD 290 billion worth of goods for each. (Right) United Nations, US International Trade Commission, US Trade Representative, J.P. Morgan Asset Management. Analysis classifies each individual product that the US imports from China to the HTS-8 level that either appears on the 2018 & 2019 tariff lists published in the US Federal Register or has been threatened with higher tariffs into its appropriate System of National Accounts group and aggregates these categories by value of

21 imports from 2017. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

vk.com/id446425943

Global economy

 

 

 

Eurozone GDP

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

| 22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Contribution to eurozone real GDP growth and composite PMI

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

% change year on year (LHS); index level (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

65

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

55

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

45

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Net exports

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Change in inventories

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

Investment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Government

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average

1Q19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-6

 

 

 

 

 

 

 

 

Consumption

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

since 2000

 

 

35

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Composite PMI (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,4%

1,2%

 

 

-8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

 

 

'19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: Eurostat, Markit, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. PMI is Purchasing Managers’ Index where a score of 50 indicates that economic activity is neither expanding nor contracting, above 50 indicates expansion. PMI data is shown with quarterly frequency. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

22

vk.com/id446425943

Eurozone corporates

Eurozone future capex intentions and business investment

% change year on year (LHS); index level, four-quarter moving average (RHS)

10

economyGlobal

5

 

 

0

 

 

-5

-10

Business investment

 

GTM – Europe | 23

60

Future capex intentions

40

20

0

-20

-40

-15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-60

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: Eurostat, IFO, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

23

vk.com/id446425943

Global economy

Eurozone consumer

GTM – Europe | 24

Eurozone consumer confidence

Eurozone house prices relative to income

Index level

 

 

 

Recession

 

 

 

 

Index level

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

250

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Spain

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

France

 

 

 

 

 

 

 

-5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

200

 

Italy

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Germany

 

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

150

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

'80

'84

'88

'92

'96

'00

'04

'08

'12

'16

Source: (Left) European Commission, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. (Right) OECD, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Light grey columns indicate recession in the eurozone. Pre-2000, recessions are determined by a recession occurring in either Germany or the EU-15.

Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

24

vk.com/id446425943

Eurozone labour market

GTM – Europe | 25

Eurozone unemployment rate and wage growth

%, wage growth is year on year

 

13

Unemployment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Wage growth

5,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,5

11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,5

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

May 2019:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7,5%

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,5

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1Q19:

2,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,2%

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,0

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5

 

'98

'99

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

 

Source: ECB, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Wage growth is compensation per employee. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

25

vk.com/id446425943

Eurozone unemployment

GTM – Europe | 26

Germany, France, Italy and Spain unemployment rates

 

%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

28

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

24

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Spain

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Italy

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

France

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Germany

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: Eurostat, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

26

vk.com/id446425943

Eurozone inflation

GTM – Europe | 27

Eurozone headline and core inflation

 

% change year on year

 

 

 

Average

June (flash)

 

5

 

 

 

 

 

since 2000

 

2019

 

 

 

 

 

Headline CPI

1,7%

 

 

1,2%

economy

 

 

 

 

Core CPI

1,4%

 

 

1,1%

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Headline inflation

 

 

 

 

 

 

 

 

target

Global

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Eurozone core goods and services inflation

% change year on year

 

 

 

Average

 

June (flash)

3,5

 

 

 

 

 

since 2000

 

2019

 

 

 

Services CPI

 

1,9%

 

 

1,6%

3,0

 

 

Core goods CPI

0,6%

 

 

0,2%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: (All charts) Eurostat, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. CPI is the Consumer Price Index. Core CPI is defined as CPI less energy, food, alcohol and tobacco. Core goods CPI is defined as goods CPI less energy, food, alcohol and tobacco. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

27

vk.com/id446425943

Global economy

European Central Bank policy rate

GTM – Europe | 28

European Central Bank policy rate expectations

% deposit rate, market expectations

ECB staff June 2019 forecasts* (%)

4,0

2019 2020 2021

3,5

 

1,2

1,4

1,4

 

 

 

 

 

 

 

7,7 7,5 7,3

3,0

1,3 1,4 1,6

2,5

2,0

1,5

 

rate

 

on 30 June 2019 (mean)

1,0

0,5

0,0

-0,5

-1,0

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

'20

'21

'22

Source: Bloomberg, European Central Bank, J.P. Morgan Asset Management. *Forecasts are made by ECB staff. HICP is the Harmonised Index of Consumer Prices. Market expectations are calculated using OIS forwards. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

28

vk.com/id446425943

Eurozone debt

GTM – Europe | 29

Eurozone debt to GDP ratios

Eurozone debt service ratios

 

% of nominal GDP

 

 

 

 

 

 

 

 

% of disposable income

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7,5

 

 

 

 

 

 

 

 

41

 

 

 

 

 

 

 

Non-financial corporates

 

Households

 

 

Non-financial corporates

economy

110

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7,0

 

 

 

 

 

 

 

 

39

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

 

 

 

 

 

 

 

Government

 

 

 

 

 

 

 

 

 

38

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

37

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

36

 

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

35

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

34

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Households

5,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

33

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5,0

 

 

 

 

 

 

 

 

32

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: (All charts) Bank for International Settlements, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Debt refers to gross debt. Debt service ratios are a GDP-weighted average of France, Germany, Italy and Spain. For the household sector, gross disposable income is the amount of money that all of the individuals in the household sector have available for spending or saving after income distribution measures (for example, taxes, social contributions and benefits) have taken effect. For the non-financial corporate sector, gross disposable income is essentially akin to gross operating surplus before dividends or interest is paid. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

29

vk.com/id446425943

Eurozone government debt and bond spreads

GTM – Europe | 30

France, Germany, Italy and Spain government debt to GDP

 

% of nominal GDP

 

 

 

 

 

 

 

 

 

160

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

140

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Spain

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

Germany

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

European 10-year government bond spreads over Germany

% spread

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Italy

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Spain

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

France

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) Bank for International Settlements, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Italy and France data are four-quarter moving averages. Debt refers to gross debt. (Right) Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

30

vk.com/id446425943

European politics

European parliament seat breakdown

% of seats

 

 

 

 

 

 

 

 

Pro-Europe

 

Moderately Eurosceptic

 

Eurosceptic

 

Other

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

economy

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

80

 

 

 

 

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

30

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2004

2009

2014

2019

GTM – Europe | 31

Survey results: Do you support the euro?

% answering “yes”

85

 

 

 

 

80

Nov ’13

 

 

 

Nov ’17

 

 

 

 

 

 

 

75

Nov ’18

 

 

 

 

 

 

 

70

 

 

 

 

65

 

 

 

 

60

 

 

 

 

55

 

 

 

 

50

 

 

 

 

45

 

 

 

 

40

Italy

France

Spain

Germany

 

Source: (Left) European Parliament, J.P. Morgan Asset Management. Pro-Europe includes EPP: European People's Party, Renew Europe, Greens/EFA: The Greens/European Free Alliance, S&D: Group of the Progressive Alliance of Socialists and Democrats in the European Parliament. Moderately Eurosceptic includes GUE/NGL: European United Left-Nordic Green Left. Eurosceptic includes ID: Identity and Democracy, EFDD: Europe of Nations and Freedom, ECR: European Conservatives and Reformists. (Right) Eurobarometer survey, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

31

vk.com/id446425943

Eurozone focus: Employment and loan growth

GTM – Europe | 32

Eurozone PMI: Employment

Eurozone loan growth to non-financial corporates

 

Index level

 

 

 

 

 

 

 

 

 

% change year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

Share of total employment

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

58

 

Services

 

 

 

76%

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Manufacturing

 

 

14%

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

56

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

54

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

52

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

48

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

France

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Services: Employment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Germany

 

 

 

 

 

 

 

 

-6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Eurozone

 

46

 

 

 

 

 

Manufacturing: Employment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-8

 

 

 

 

 

 

 

Italy

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

44

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Spain

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

42

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) Markit, J.P. Morgan Asset Management. PMI is Purchasing Managers’ Index where a score of 50 indicates that economic activity is neither expanding nor contracting, above 50 indicates expansion. 10% of total eurozone employment is accounted for by other industries, mainly comprising of construction and agriculture. (Right) ECB, J.P. Morgan Asset Management. Loan growth measure is adjusted to reflect loans that have been sold or securitised and are no longer reported on banks’ balance sheets. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

32

vk.com/id446425943

Global economy

 

 

 

UK GDP

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

| 33

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Contribution to UK real GDP growth and composite PMI

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

% change year on year (LHS); index level (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

65

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

55

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

45

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Net exports

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

Change in inventories

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Investment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Government

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average

1Q19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

since 2000

 

 

 

35

 

 

 

 

 

 

 

 

Consumption

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,9%

1,8%

 

 

 

 

-8

 

 

 

 

 

 

 

 

Composite PMI (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: Markit, ONS, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. PMI is Purchasing Managers’ Index where a score of 50 indicates that economic activity is neither expanding nor contracting, above 50 indicates expansion. PMI data is shown with quarterly frequency. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

33

vk.com/id446425943

Global economy

UK consumer

GTM – Europe | 34

UK consumer confidence

UK house prices relative to income

Index level, three-month moving average

 

 

 

Index level

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

130

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Recession

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

110

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

90

 

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

 

-30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

-40

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

'87

'92

'97

'02

'07

'12

'17

'87

'92

'97

'02

'07

'12

'17

Source: (Left) GfK, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. (Right) OECD, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Light grey columns indicate recession. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

34

vk.com/id446425943

UK inflation

UK headline and core inflation

 

% change year on year

 

 

 

 

Average

May

 

6

 

 

 

 

 

 

since 2000

2019

 

 

 

 

 

Headline CPI

2,1%

 

2,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Core CPI

 

1,7%

 

1,7%

economy

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Headline inflation

 

 

 

 

 

 

 

 

target

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

GTM – Europe | 35

UK core goods and services inflation

% change year on year

 

 

 

 

Average

May

6

 

 

 

 

 

 

since 2000

2019

 

 

 

Services CPI

3,3%

 

2,6%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Core goods CPI

-0,7%

 

0,4%

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: (All charts) ONS, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. CPI is the Consumer Price Index. Core CPI is defined as CPI less energy, food, alcohol and tobacco. Core goods CPI is defined as goods CPI less energy, food, alcohol and tobacco. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

35

vk.com/id446425943

UK focus: Brexit

 

 

 

No-

Customs

Single

 

 

 

deal

union

market

 

 

 

 

 

 

 

 

Control of migration

 

 

 

 

 

 

 

economy

 

 

 

 

 

 

‘Sovereignty’

 

 

 

 

 

No budget payments to

 

 

 

 

 

EU

 

 

 

Global

 

 

 

 

 

- Ability to set broader

 

 

 

 

 

laws

 

 

 

 

 

- Ability to set goods

 

 

 

 

 

regulations

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ability to negotiate trade

 

~

 

 

 

deals

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Resolves Northern Ireland

 

 

 

 

 

border/Union risk

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Preserve current supply

 

 

 

 

 

chain and economic links

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe | 36

What Brexit outcome would you prefer to see?

% of respondents

40

35

35

30

30

25

20

16

15

 

10

10

9

5

0

No-deal

This deal Single market Remain

Not sure

Source: (Left) J.P. Morgan Asset Management. (Right) YouGov, J.P. Morgan Asset Management. Survey fieldwork was carried out on 10-11 April 2019. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

36

vk.com/id446425943

Japan GDP

GTM – Europe | 37

Contribution to Japan real GDP growth and composite PMI

 

% change year on year (LHS); index level (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

62

economy

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

58

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

54

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

46

 

-4

 

 

 

Net exports

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

42

 

 

 

 

Change in inventories

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-6

 

 

 

Investment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

38

 

 

 

 

Government

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average

 

 

 

 

 

 

 

Consumption

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1Q19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

since 2000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-8

 

 

 

Manufacturing PMI (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

0,9%

 

0,9%

34

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: Japan Cabinet Office, Markit, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. PMI is Purchasing Managers’ Index where a score of 50 indicates that economic activity is neither expanding nor contracting, above 50 indicates expansion. PMI data is shown with quarterly frequency. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

37

vk.com/id446425943

Japan inflation

GTM – Europe | 38

Japan headline and core inflation

 

% change year on year

 

 

 

 

Average

May

 

5

 

 

 

 

 

 

since 2000

2019

 

 

 

 

 

 

Headline CPI

0,1%

0,7%

 

4

Headline inflation

 

Core CPI

 

0,1%

0,8%

economy

 

 

 

 

 

 

 

 

target

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Japan core goods and services inflation

% change year on year

Average

May

 

since 2000

2019

6

 

 

 

Core goods CPI

0,0%

 

1,2%

 

 

 

Services CPI

 

0,1%

 

0,3%

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: (All charts) Japan Ministry of Internal Affairs & Communications, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. CPI is the Consumer Price Index. Core CPI is defined as CPI excluding fresh food. Core goods CPI is defined as goods CPI excluding fresh food. Increase in Japan inflation measures between 2014 and 2016 can be attributed to the impact of the consumption tax hike over this period. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

38

vk.com/id446425943

China GDP

GTM – Europe | 39

 

Contribution to China real GDP growth

1Q 2019

2019

China industrial production and retail sales

 

 

% change year on year

 

 

 

 

 

 

consensus

% change year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

forecast

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GDP growth

6,4%

 

6,2%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

 

 

 

 

 

 

 

Investment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Consumption

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

 

Net exports

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

Global

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Retail sales

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

Industrial production

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

'90

'92

'94

'96

'98

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

'96

'00

'04

'08

'12

'16

Source: (Left) Bloomberg, National Bureau of Statistics of China, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Forecast is from Bloomberg contributor composite. (Right) National Bureau of Statistics of China, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Industrial production is a three-month moving average and retail sales is a six-month moving average. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

39

vk.com/id446425943

China debt

GTM – Europe | 40

China debt to GDP ratios

China credit growth

 

% of nominal GDP

 

 

 

 

 

 

 

 

% change year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

180

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Non-financial corporates

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

160

 

 

 

 

 

 

 

 

 

35

 

 

 

Total social financing

 

 

 

 

 

economy

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

140

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Broad credit

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Government

 

 

10

 

 

 

RMB bank lending

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Households

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) Bank for International Settlements, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Debt refers to gross debt. (Right) People’s Bank of China (PBoC), J.P. Morgan Asset Management. This chart includes three measures of credit ranging from the narrowest – RMB bank lending – to the more extensive broad credit. Specifically, RMB bank lending is the sum of all loans made by the commercial banking system to domestic borrowers. Total social financing (TSF) is all funding to domestic borrowers that is not explicitly backed by the sovereign and thus includes bank lending, trust loans, entrusted loans, bankers’ acceptances, corporate bonds and equity financing by non-financial enterprises, asset backed securities, loan write-offs and local government ‘special’ bonds. Broad credit is total social financing plus all finance provided by local and central governments. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

40 Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

vk.com/id446425943

China inflation and policy rates

GTM – Europe | 41

 

China inflation

 

 

 

 

 

 

Average

 

May

 

% change year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

since 2007

 

2019

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

Headline CPI*

2,7%

 

2,7%

 

 

 

 

 

 

 

Core CPI

 

1,3%

 

1,6%

economy

 

 

 

 

 

 

Headline PPI**

1,1%

 

0,6%

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

China interbank rate and reserve requirement ratio (RRR)

% rate

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

SHIBOR

 

 

 

 

 

 

 

 

RRR

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

25

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) Bloomberg, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. *CPI is the Consumer Price Index. Core CPI is defined as CPI excluding food and energy. **PPI is the Producer Price Index. (Right) People’s Bank of China, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Average RRR for large and small banks. SHIBOR is the 3-month interbank rate. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

41

vk.com/id446425943

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Emerging markets GDP and inflation

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

|

42

 

EM GDP growth

 

 

 

 

 

 

 

 

EM inflation

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

% change year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

% change year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

Forecast

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

Forecast

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Commodity

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

countries

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Other EM

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Other EM

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

countries

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-6

 

countries

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

'20

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

 

'20

Source: (All charts) IMF, national statistics agencies, J.P. Morgan Securities Research, J.P. Morgan Asset Management. Other EM countries are China, India, Malaysia, Mexico, Philippines, Poland, Romania, Thailand, Turkey, Vietnam. Commodity countries are Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Indonesia, Kazakhstan, Peru, Russia, South Africa, Venezuela. GDP and inflation aggregates are calculated using a GDP-weighted average. Forecasts are from J.P. Morgan Securities Research. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

42

vk.com/id446425943

Emerging markets currencies and current account

GTM – Europe | 43

EM currencies vs. US dollar

EM current account balance

 

 

% from fair value, relative to US dollar

 

 

 

% of GDP

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

 

 

 

 

 

1,2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EM currencies

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

expensive

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

economy

20

 

relative to USD

 

 

 

0,7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

+1 std. dev.

0,2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Global

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average

 

 

 

 

-0,8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1 std. dev.

-1,3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

-1,8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-30

 

 

 

 

 

 

-2,3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'92

'96

'00

'04

'08

'12

'16

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) J.P. Morgan Asset Management. Fair value is based on nominal exchange rates relative to PPP exchange rates and adjusted for GDP per capita. (Right) Bloomberg, J.P. Morgan Asset Management. EM currencies and current account balances are created using the current weighted average of JPM GBI-EM Global Diversified Index countries. Current account balance is the balance of a country’s net trade in goods and services, its net earnings on cross-border investments and its net transfer payments. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

43

vk.com/id446425943

Global economy

Emerging markets structural dynamics

GTM – Europe | 44

Urbanisation, real GDP per capita and population size

Share of global real GDP

Urbanisation rates, %, and GDP per capita, USD, bubble size is population

%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60.000

 

 

 

 

 

 

AUS

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

USA

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

NLD

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50.000

Developed markets

 

 

 

CAN

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

JPN

25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

DEU

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Emerging markets

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

US

 

 

 

 

 

FRA

 

 

GBR

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

capita

 

 

 

ITA

 

 

HKG

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30.000

 

 

 

 

 

ESP

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

per

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Eurozone

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

KOR

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GDP

 

 

 

 

 

 

 

SAU

 

 

 

 

 

 

 

 

 

China

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20.000

 

 

 

TUR

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

CHN

RUS

BRA

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10.000

 

 

 

 

ARG

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

THA

 

 

MEX

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Japan

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

IDN

 

ZAF

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

IND

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

20

40

60

 

80

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

India

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-10.000

 

Urbanisation rate

 

 

 

'70

'75

'80

'85

'90

'95

'00

'05

'10

'15

Source: (Left) World Bank, J.P. Morgan Asset Management. Urbanisation rate refers to the proportion of the total population living within an urban area defined by national statistical offices. Countries are labelled using three-letter International Organisation of Standardisation country codes. (Right) Refinitiv Datastream, World Bank, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

44

vk.com/id446425943

Emerging markets focus: China stimulus

GTM – Europe | 45

Global economy

China stimulus

% of GDP 12

10

8

6

4

2

Tax cuts

Local government

Central government

0

2008-2009

2015-2016

2018-2019

China broad credit impulse and imports

% of GDP (LHS); % change year on year, three-month moving average (RHS)

15

China broad credit impulse

 

China imports

30

 

 

 

 

(advanced 18 months)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

25

10

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

15

5

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

5

0

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

-5

-5

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

-15

-10

 

 

 

 

 

-20

'15

'16

'17

'18

'19

'20

'21

Source: (Left) Ministry of Finance of China, J.P. Morgan Securities Research, J.P. Morgan Asset Management. Central government spending is the incremental expenditure by the central government on infrastructure construction and subsidies to certain economic sectors. The spending is financed by tax revenue and issuance of treasury bonds. Local government spending is mostly composed of infrastructure investment conducted by local governments and their financing vehicles. These investments are mainly financed by bank loans, issuance of special local government bonds, policy bank loans and Private Public Partnership (PPP) projects. Tax cuts include cuts to VAT, personal income tax, corporate taxes and tariffs. (Right) China Customs, People’s Bank of China (PBoC), Refinitiv Datastream,

J.P. Morgan Asset Management. Broad credit impulse is the rate of change (using absolute 12-month changes) of annual broad credit as a % of GDP. Past 45 performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

vk.com/id446425943

Equities

Global equity earnings and valuations

GTM – Europe | 46

Global earnings per share

NTM EUR earnings per share estimates, rebased to 100 in Jan 2009

US

290

 

240

Japan

190

EM

140

Europe

90

40

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Global forward price-to-earnings ratios

x, multiple 40x75

Current

35x

Range since 1990

Average since 1990

30x

25x

20x

15x

10x

5x

0x

US

Europe

UK

Japan

EM

 

ex-UK

 

 

 

Source: (Left) IBES, MSCI, Refinitiv Datastream, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. NTM is next 12 months. (Right) IBES, MSCI, Refinitiv Datastream, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. Earnings and valuation charts use MSCI indices for all regions/countries, except for the US, which is the S&P 500. EM is emerging markets. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

46

vk.com/id446425943

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

US stock market

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

|

47

 

S&P 500 Index

 

 

Recession

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Log scale

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tech

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

bust (2000)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Black

 

 

 

 

 

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

Monday

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(1987)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Oil shocks

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(1973 & 1979)

 

Global financial

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

crisis (2008)

 

 

 

 

 

Great

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

Depression

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(1929-1939)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

World War II

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(1939-1945)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

World War I

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(1914-1918)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1900'

'10

'20

'30

'40

'50

'60

'70

'80

'90

'00

'10

 

 

Source: Refinitiv Datastream, Robert Shiller, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. Periods of “recession” are defined using US National Bureau of Economic Research (NBER) business cycle dates. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

47

vk.com/id446425943

US earnings

GTM – Europe | 48

Equities

S&P 500 earnings and performance

Next 12 months’ earnings per share estimates (LHS); index level (RHS)

180

3.200

S&P 500 EPS

S&P 500 index level

 

3.000

160

2.800

 

 

2.600

140

2.400

 

 

2.200

2.000

120

1.800

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.600

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.200

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

800

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

600

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

 

S&P 500 earnings per share growth

% change year on year

44 Start of year EPS growth expectations

Delivered EPS growth

36

Current EPS growth expectations

28

20

11%

12

4

3%

 

-4

 

 

-12

-20

-28

-36

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

'20

Source: (All charts) IBES, Refinitiv Datastream, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. EPS is earnings per share. Expected earnings growth and delivered earnings growth are calculated using IBES consensus estimates for next 12 months’ EPS and last 12 months’ EPS, respectively. Year on year growth rates are calculated using year-end data. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

48

vk.com/id446425943

US equity macro correlations

GTM – Europe | 49

Leading economic indicator vs. S&P 500 performance

Initial jobless claims vs. S&P 500 performance

 

Index level

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Index level (LHS); thousands, 12-week moving average (RHS)

 

 

3.500

S&P 500 index level

 

Leading economic

115

3.000

S&P 500 index level

 

Initial jobless claims

700

 

 

 

 

 

 

 

 

 

indicator

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

110

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

650

 

3.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Recession

 

 

 

2.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

600

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

105

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

550

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

2.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

2.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

95

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

450

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

85

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

350

 

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

300

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

75

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

250

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

70

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

200

 

'97

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

'97

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

Source: (Left) Conference Board, Refinitiv Datastream, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. (Right) BLS, Refinitiv Datastream, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. Periods of “recession” are defined using US National Bureau of Economic Research (NBER) business cycle dates. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

49

vk.com/id446425943

Equities

US equity valuations

 

GTM – Europe | 50

S&P 500 forward P/E ratio

 

 

 

x, multiple

 

 

 

 

Valuation measure

Average

Latest

 

 

since 1990

 

26

 

 

 

Shiller cyclically-adjusted P/E ratio

25,8x

30,2x

 

 

 

 

P/B ratio

2,9x

3,3x

 

24

 

 

 

 

 

 

 

 

22

20

30 June 2019:

16,9x

18

16

Average: 15,8x

14

12

10

'90

'92

'94

'96

'98

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: FactSet, IBES, Refinitiv Datastream, Robert Shiller, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. P/E ratio calculated using IBES earnings estimates for next 12 months. P/E data may differ from Guide to the Markets – US , which uses FactSet earnings estimates. Shiller cyclically-adjusted P/E is price-to-earnings ratio adjusted using trailing 10-year average inflation-adjusted earnings. P/B ratio is trailing price-to-book ratio. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

50

vk.com/id446425943

US valuations and subsequent returns

Forward P/E ratios and subsequent 1-year returns

 

%, annualised total return*

 

 

 

 

 

60

 

 

 

Current level

 

40

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

Equities

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

-40

 

 

 

 

 

 

-60

 

 

 

 

 

 

8x

11x

14x

17x

20x

23x

GTM – Europe | 51

Forward P/E ratios and subsequent 10-year returns

%, annualised total return*

 

 

 

 

30

 

 

 

Current level

25

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

-5

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

-15

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

8x

11x

14x

17x

20x

23x

Source: (All charts) IBES, Refinitiv Datastream, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. *Dots represent monthly data points since 1988, which is earliest available. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

51

vk.com/id446425943

Equities

Equities and interest rates

 

GTM – Europe | 52

US Fed funds rate and equities/government bonds relative performance

 

 

% (LHS); relative total return index level, rebased to 100 in 1997 (RHS)

 

 

8

DM equities / DM government bonds

 

 

170

7

DM equities

 

 

 

 

outperforming DM

 

6

government bonds

150

 

 

 

5

 

130

 

 

4

110

3

90

2

70

1

US Fed funds rate

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'97

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

 

Source: MSCI, Refinitiv Datastream, US Federal Reserve, J.P. Morgan Asset Management. Developed market (DM) equities: MSCI World and DM government bonds: BofAML/Merrill Lynch Global Government Index. Index levels are total return in US dollars. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

52

vk.com/id446425943

Equities

 

 

 

 

US bull and bear markets

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

| 53

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

S&P 500 declines from all-time highs, %

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20% market

 

 

 

 

 

 

 

-30

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

decline

 

 

 

 

 

 

 

-40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

-60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

Recession

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

-70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-90

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'28

'33

'38

'43

'48

'53

'58

'63

'68

'73

'78

'83

'88

'93

'98

'03

'08

'13

'18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Characteristics of past bear and bull markets*

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Bear markets

 

 

 

Macro

 

 

Bull markets

 

 

Return before peak

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

environment

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Market corrections

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Market

Bear

Duration

 

 

 

Bull

 

 

Bull

Duration

 

12

 

24

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

peak

return

(months)

 

Recession

start date

 

 

return

(months)

months

months

 

 

1

 

Crash of 1929 – excessive leverage, irrational exuberance

 

 

Sep 1929

-86%

33

 

 

 

-

 

 

-

-

 

 

 

 

 

 

 

2

 

1937 Fed Tightening – premature policy tightening

 

 

 

Mar 1937

-60%

63

 

 

 

Jun 1932

 

 

324%

58

 

27%

 

119%

 

 

 

3

 

Post WWII crash – post-war demobilisation, recession fears

 

 

May 1946

-30%

37

 

 

 

Apr 1942

 

 

158%

50

 

27%

 

57%

 

 

 

4

 

Flash crash of 1962 – flash crash, Cuban Missile Crisis

 

 

 

Dec 1961

-28%

7

 

 

 

Jun 1949

 

 

436%

152

 

28%

 

23%

 

 

 

5

 

Tech crash of 1970 – economic overheating, civil unrest

 

 

 

Nov 1968

-36%

18

 

 

 

Jun 1962

 

 

107%

78

 

15%

 

35%

 

 

 

6

 

Stagflation – OPEC oil embargo

 

 

 

 

Jan 1973

-48%

21

 

 

 

May 1970

 

 

74%

32

 

16%

 

31%

 

 

 

7

 

Volcker Tightening – campaign against inflation

 

 

 

Nov 1980

-27%

21

 

 

 

Oct 1974

 

 

126%

75

 

32%

 

48%

 

 

 

8

 

1987 crash – programme trading, overheating markets

 

 

 

Aug 1987

-34%

3

 

 

 

Aug 1982

 

 

229%

61

 

36%

 

80%

 

 

 

9

 

Tech bubble – extreme valuations, “dot com” boom/bust

 

 

 

Mar 2000

-49%

31

 

 

 

Dec 1987

 

 

582%

150

 

19%

 

39%

 

 

 

10

Global Financial Crisis – leverage/housing, Lehman collapse

 

 

Oct 2007

-57%

17

 

 

 

Oct 2002

 

 

101%

61

 

16%

 

31%

 

 

 

 

 

Current cycle

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Mar 2009

 

 

335%

123

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

MEDIAN

 

 

 

 

- 42%

21

 

 

 

 

 

 

158%

61

 

27%

 

39%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: Bloomberg, NBER, Robert Shiller, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. *A bear market represents a 20% or more decline from the previous market high using a monthly frequency; a bull market represents a 20% increase from a market trough. Periods of “recession” are defined using US National Bureau of Economic Research (NBER) business cycle dates. Chart and table show price return. Median values are calculated excluding data from current cycle.

Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

53

vk.com/id446425943

Equity income

 

GTM – Europe | 54

S&P 500 total return index: Dividends and capital appreciation

 

Capital appreciation

 

%, average annualised returns

 

 

Dividends

20

 

 

13,9%

 

 

13,6%

 

 

12,6%

15,3%

 

 

 

 

10

 

3,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,4%

1,6%

 

 

 

9,4%

5,9%

 

 

5,4%

6,0%

 

 

 

 

1,8%

 

 

 

4,7%

5,1%

3,3%

4,2%

4,4%

2,5%

 

4,0%

 

 

 

 

 

0

-5,3%

 

 

 

 

 

 

-2,7%

2,1%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

-10

1930s

1940s

1950s

1960s

1970s

1980s

1990s

2000s

2010-2018

1926-2018

1926-1929

Sources of income

 

 

 

 

 

 

 

 

 

% yield

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Europe average inflation: 1,9%

 

 

 

 

 

5,8

5,9

6

(12 months to May 2019)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,2

 

 

 

 

 

 

 

3,7

3,9

 

 

4

 

 

 

2,8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

0,0

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,3

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

DM high yield

German

Cash

Euro IG

EM

MSCI

Global

Global REITs

EM debt

 

Bunds

 

 

equity

Europe

convertibles

 

 

 

Source: (Top) Ibbotson, Refinitiv Datastream, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. (Bottom) Barclays, BofA/Merrill Lynch, FTSE, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Euro IG: Bloomberg Barclays Euro Aggregate Credit - Corporate; Global convertibles: Bloomberg Barclays Global Convertibles; EM equity: MSCI EM; Global REITs: FTSE NAREIT Index; DM high yield: BofA/Merrill Lynch Developed Markets High Yield Constrained; EM debt: J.P. Morgan EMBI Global. Yields for the bond indices are yield to maturity and dividend yields for the equity indices. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

54

vk.com/id446425943

US sector returns and valuations

S&P 500 Index

Materials Industrials Financials Energy

S&P 500 weight Russell Growth weight

 

Russell Value weight

 

2Q 2019

 

Equities

YTD

Since market peak**

 

 

Since market low***

 

Beta to S&P 500

 

Forward P/E ratio

 

 

Average since 1996

 

Trailing P/E ratio

 

Average since 1996

 

Dividend yield

 

Average since 1996

2,8%

 

9,4%

 

13,1%

 

5,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,9%

 

11,5%

 

4,4%

 

0,7%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,0%

 

8,0%

 

22,5%

 

9,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6,3

3,6

8,0

-2,8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

17,3

21,4

17,2

13,1

 

76,7

124,9

21,1

7,7

 

321,0

518,2

560,9

97,3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,28

 

1,20

 

1,19

 

1,18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

17,3x

 

16,0x

 

11,9x

 

16,1x

14,0x

 

16,2x

 

12,8x

 

17,5x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

17,0x

 

17,3x

 

12,6x

 

17,1x

16,6x

 

17,9x

 

15,3x

 

21,1x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,2%

 

2,0%

 

2,3%

 

3,7%

2,6%

 

2,1%

 

2,3%

 

2,4%

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe | 55

Cons.

 

Tech

 

Comm.

 

Real

 

Health

 

Cons.

 

Utilities

 

S&P 500

 

 

 

Discr.

 

 

Services*

 

Estate

 

Care

 

Staples

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10,2%

 

21,5%

 

10,2%

 

3,1%

 

14,2%

 

7,3%

 

3,3%

 

100%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Weights

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15,2%

 

33,5%

 

12,0%

 

2,4%

 

12,6%

 

5,7%

 

0,0%

 

100%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5,3%

 

9,7%

 

7,1%

 

5,0%

 

15,2%

 

7,8%

 

6,4%

 

100%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5,3

6,1

4,5

2,5

1,4

3,7

3,5

4,3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

280,6

279,0

60,9

97,1

219,5

188,0

128,0

141,4

 

Return

 

21,8

27,1

19,1

20,4

8,1

16,2

14,7

18,5

 

 

 

781,0

694,2

207,3

630,8

415,1

303,9

299,1

439,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,11

 

1,11

 

0.94*

 

0,84

 

0,79

 

0,60

 

0,30

 

1,00

 

β

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

21,2x

 

19,2x

 

17,7x

 

19,3x

 

15,4x

 

19,2x

 

18,8x

 

16,9x

 

 

 

17,9x

 

20,3x

 

18.2x*

 

15,4x

 

17,6x

 

17,3x

 

14,1x

 

16,0x

 

P/E

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

22,3x

 

19,4x

 

18,4x

 

19,4x

 

16,5x

 

19,3x

 

19,2x

 

17,4x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20,3x

 

23,7x

 

19.9x*

 

16,4x

 

19,5x

 

18,7x

 

14,7x

 

17,8x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,4%

 

1,5%

 

1,4%

 

3,3%

 

1,8%

 

3,0%

 

3,4%

 

2,0%

 

Div

 

1,5%

 

0,9%

 

1.6%*

 

4,4%

 

1,8%

 

2,6%

 

4,1%

 

2,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: FactSet, Russell Investment Group, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. All calculations are cumulative total return in USD, not annualised,

 

including dividends for the stated period. *Communication Services (formerly Telecom) averages are based on five years of backtested data by JPMAM. **“Since

 

market peak” represents period 9 October 2007 to end of last quarter. ***“Since market low” represents period 9 March 2009 to end of last quarter. Forward P/E ratio

 

is a bottom-up calculation based on the most recent S&P 500 Index price, divided by consensus estimates for earnings in the next 12 months (NTM), and is provided

 

by FactSet Market Aggregates. Trailing P/E ratios are bottom-up values defined as month-end price divided by the last 12 months of available reported earnings from

 

brokers. Dividend yield is calculated as the next 12-month consensus dividend divided by most recent price. Averages are since 1996 due to data availability. Past

55

performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

 

vk.com/id446425943

Equities

 

 

Europe earnings

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe |

56

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

MSCI Europe earnings and performance

 

 

 

 

 

MSCI Europe earnings per share growth

 

 

 

 

 

Next 12 months’ earnings per share estimates (LHS); index level (RHS)

 

% change year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

130

 

 

MSCI Europe EPS

 

 

 

 

MSCI Europe

 

1.800

 

40

 

 

 

 

 

 

 

Start of year EPS growth

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

index level

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

expectations

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

32

 

 

 

 

 

 

 

Delivered EPS growth

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.600

 

 

 

 

 

 

 

 

Current EPS growth expectations

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

24

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

110

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.400

 

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4%

 

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.000

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

800

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-24

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

600

 

-32

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

'20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: (All charts) IBES, MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. EPS is earnings per share. Expected earnings growth and delivered earnings growth are calculated using IBES consensus estimates for next 12 months’ EPS and last 12 months’ EPS, respectively. Year on year growth rates are calculated using year-end data. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

56

vk.com/id446425943

Europe equity macro correlations

GTM – Europe | 57

MSCI Europe and composite PMI

MSCI Europe and consumer confidence

 

Index level

 

 

 

 

 

 

Recession

 

Index level

 

 

 

 

Europe consumer confidence

 

 

1.800

MSCI Europe

 

 

 

65

1.800

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.600

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

1.600

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

55

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-10

1.200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-15

 

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

45

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

800

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

800

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

600

 

 

 

 

 

 

 

Europe

40

600

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

composite

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

PMI

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

35

400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-30

 

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

Source: (Left) Markit, MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. The composite Purchasing Managers’ Index (PMI) assesses the economic health of the manufacturing and services sectors by surveying output and employment intentions. Dashed line at 50 indicates that economic activity is neither expanding nor contracting, above 50 indicates expansion. (Right) European Commission, MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Light grey columns indicate recession. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

57

vk.com/id446425943

Europe equity market and currency

GTM – Europe | 58

MSCI Europe vs. the euro

 

Index level (LHS); US dollars per euro (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.800

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,7

 

 

MSCI Europe

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.600

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5

 

1.400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,4

Equities

1.200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EURUSD

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,3

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,1

 

800

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,0

 

600

 

 

 

 

 

 

 

 

Euro depreciating

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,9

 

400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,8

 

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

Source: MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

58

vk.com/id446425943

Equities

 

 

Europe equity valuations

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe | 59

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

MSCI Europe forward P/E ratio

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x, multiple

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average

 

 

 

 

27

 

 

 

 

 

 

 

 

Valuation measure

 

since

Latest

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1990

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

25

 

 

 

 

 

 

 

 

Cyclically-adjusted P/E ratio

19,4x

18,6x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P/B ratio

 

 

2,1x

1,8x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

23

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

21

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

17

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average: 14,3x

 

 

 

 

 

13

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30 June 2019:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

13,9x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'90

'92

'94

'96

'98

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: FactSet, IBES, MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. P/E ratio calculated using IBES earnings estimates for next 12 months. Cyclically-adjusted P/E is price-to-earnings ratio adjusted using trailing 10-year average inflation-adjusted earnings. P/B ratio is trailing price-to-book ratio. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

59

vk.com/id446425943

Europe large, mid and small capitalisation equities

GTM – Europe | 60

MSCI Europe large, mid and small cap performance

 

Index level, rebased to 100 in 2000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

350

 

 

 

 

 

 

 

 

Small cap

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

300

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

250

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Mid cap

150

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

Large cap

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Managament. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

60

vk.com/id446425943

Equities

Europe sector returns and valuations

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe |

61

 

MSCI Europe

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Comm.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Financials*

Health

 

Cons.

 

Cons.

 

Industrials

 

Materials

 

Energy

 

 

Utilities

 

Tech

 

MSCI

 

 

 

 

 

 

Care

 

Staples

 

Disc.

 

 

 

 

Services**

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Europe

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

MSCI Europe weight

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

18,0%

 

 

13,0%

 

14,5%

 

9,6%

 

13,5%

 

7,6%

 

7,9%

 

4,6%

 

4,1%

 

5,9%

 

100%

 

 

Weights

 

Growth weight

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,5%

 

 

17,5%

 

24,4%

 

12,3%

 

19,6%

 

6,7%

 

1,1%

 

1,9%

 

1,2%

 

10,4%

 

100%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Value weight

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

33,0%

 

 

8,0%

 

3,4%

 

6,5%

 

6,7%

 

8,5%

 

15,5%

 

7,7%

 

7,3%

 

0,9%

 

100%

 

 

 

 

2Q 2019

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,4

 

 

2,7

3,4

7,6

8,1

4,2

1,6

-0,9

4,3

9,1

4,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Return

 

Since market peak***

-26,3

 

 

144,6

171,1

106,1

65,5

40,5

62,2

40,3

30,4

70,9

49,4

 

 

 

YTD

12,6

 

 

15,6

19,4

22,0

22,6

19,1

11,9

-0,9

15,7

26,7

16,7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Since market low****

225,2

 

 

256,8

289,5

362,5

311,4

229,6

135,5

102,2

120,0

332,1

225,9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Beta to Europe

1,30

 

 

0,73

 

0,65

 

1,07

 

1,09

 

1,23

 

0,98

 

0,84

 

0,84

 

0,99

 

1,00

 

 

β

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Forward P/E ratio

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9,8x

 

 

16,4x

 

18,9x

 

12,9x

 

16,6x

 

13,2x

 

10,9x

 

13,4x

 

14,8x

 

21,0x

 

13,9x

 

 

 

 

Average since 1995

12,0x

 

 

17,6x

 

17,1x

 

14,8x

 

14,9x

 

12,9x

 

13,2x

 

13,8x

 

13,9x

 

17,3x

 

14,6x

 

 

P/E

 

Trailing P/E ratio

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10,1x

 

 

17,2x

 

20,4x

 

13,3x

 

17,8x

 

13,0x

 

11,6x

 

14,7x

 

16,3x

 

23,3x

 

14,6x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average since 1995

13,7x

 

 

19,3x

 

18,5x

 

17,5x

 

17,2x

 

14,4x

 

14,3x

 

14,2x

 

14,5x

 

20,1x

 

16,5x

 

 

 

 

Dividend yield

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5,2%

 

 

3,0%

 

2,8%

 

3,1%

 

2,6%

 

3,6%

 

5,6%

 

5,0%

 

4,8%

 

1,4%

 

3,7%

 

 

Div

 

Average since 1995

3,6%

 

 

2,5%

 

2,6%

 

2,7%

 

2,7%

 

3,0%

 

4,0%

 

4,0%

 

4,5%

 

1,6%

 

3,1%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: MSCI, Refinitiv Datastream, J.P Morgan Asset Management. All calculations are total return in local currency, not annualised. Technology and Communication Services have forward and trailing P/E averages since 2005 due to data availability. *Financials no longer includes real estate, which is now a separate section making up 2,3% of the MSCI Europe Value index and 0,4% of the MSCI Europe growth index. It is not included in the chart due to a lack of historical data for the sector.**Telecommunication Services was renamed as Communication Services in December 2018 and reconstituted along with Technology and Consumer Discretionary sectors. ***“Since market peak” represents period 9 October 2007 to end of latest quarter. ****“Since market low” represents period 9 March 2009 to end of latest quarter. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

61

vk.com/id446425943

UK earnings

FTSE All-Share earnings and performance

Next 12 months’ earnings per share estimates (LHS); index level (RHS)

 

340

 

 

FTSE All-Share EPS

 

 

FTSE All-Share

 

 

4.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

index level

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

320

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.000

 

300

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

280

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

260

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

240

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

220

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.000

 

200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

180

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

 

 

GTM – Europe | 62

FTSE All-Share earnings per share growth

% change year on year

52

 

 

 

 

 

 

 

Start of year EPS growth

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

expectations

 

 

 

 

 

44

 

 

 

 

 

 

 

Delivered EPS growth

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Current EPS growth expectations

 

 

 

 

 

 

 

 

36

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

28

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-28

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-36

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

'20

Source: (All charts) FTSE, IBES, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. EPS is earnings per share. Expected earnings growth and delivered earnings growth are calculated using IBES consensus estimates for next 12 months’ EPS and last 12 months’ EPS, respectively. Year on year growth rates are calculated using year-end data. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

62

vk.com/id446425943

Equities

 

 

 

Japan earnings

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

|

63

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

TOPIX earnings and performance

 

 

 

 

 

 

 

 

 

TOPIX earnings per share growth

 

 

 

 

 

 

 

Index level, next 12 months’ earnings estimates (LHS); index level (RHS)

 

 

% change year on year

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

150

 

 

TOPIX EPS

 

 

 

 

TOPIX index level

 

 

1.900

 

 

35040

 

 

 

26189

 

63

 

66

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

140

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

329

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

67

46

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.700

 

 

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

130

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.500

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

110

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.300

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7%

 

7%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

900

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

700

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Start of year EPS growth

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

expectations

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

500

 

 

-30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Delivered EPS growth

 

 

 

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-123

 

 

 

 

 

 

Current EPS growth expectations

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-350-40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

300

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

 

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

'20

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: (All charts) IBES, Refinitiv Datastream, TOPIX, J.P. Morgan Asset Management. EPS is earnings per share. Expected earnings growth and delivered earnings growth are calculated using IBES consensus estimates for next 12 months’ EPS and last 12 months’ EPS, respectively. Year on year growth rates are calculated using year-end data, which is on 31 March for Japan, with the calendar year continuing until 31 March of the following year. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

63

vk.com/id446425943

Japan equity market and currency

GTM – Europe | 64

TOPIX vs. the yen

 

Index level (LHS); Japanese yen per US dollar (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

2.000

TOPIX

 

 

 

 

 

 

 

 

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.800

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.600

 

 

 

 

 

 

 

 

 

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

1.200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

110

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

USDJPY

120

 

800

 

 

 

 

 

 

 

 

(inverted)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

600

 

 

 

 

 

 

 

 

Yen depreciating

130

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

140

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

 

Source: Refinitiv Datastream, TOPIX, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

64

vk.com/id446425943

Japan corporate governance

GTM – Europe | 65

Japan corporate profits and return on equity

 

% of GDP (LHS); % (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

13

Corporate profits

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

ROE

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'90

'93

'96

'99

'02

'05

'08

'11

'14

'17

TOPIX companies’ dividend pay-out and share buybacks

Yen trillions 14 20

Share buybacks

12

 

 

Dividends

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-2

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-6

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: (Left) Bloomberg, Japan Ministry of Finance, MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Corporate profits are operating profits taken from the Japan Ministry of Finance’s financial statements and excludes financials and insurance companies. ROE is return on equity (net income as a percentage of shareholders’ equity) for MSCI Japan. (Right) Bloomberg, TOPIX, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

65

vk.com/id446425943

Emerging markets performance and earnings expectations

GTM – Europe | 66

EM vs. DM growth and equity performance

EM earnings expectations by region

 

 

%, next 12 months’ growth estimates (LHS); index level (RHS)

 

 

Consensus EPS for next 12 months, US dollar, rebased to 100 in 2006

 

 

5

EM minus DM GDP growth

 

 

 

 

 

160

210

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EM growth & equity

 

 

 

 

 

 

 

 

190

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EM Asia

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

outperformance

 

 

 

 

 

 

 

130

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

170

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

150

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

130

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EM Europe

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

70

110

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EM Latin America

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

MSCI EM / MSCI DM

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'97

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

 

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) Consensus Economics, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. “EM – DM GDP growth” is consensus estimates for emerging markets growth in the next 12 months minus consensus estimates for developed markets growth in the next 12 months, provided by Consensus Economics. Index level is a relative index level, in USD, rebased to 100 in 1997. MSCI DM is MSCI World. (Right) IBES, MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. EPS is earnings per share. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

66

vk.com/id446425943

Equities

 

 

Emerging markets equity drivers

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

| 67

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EM equity relative performance and commodities

 

 

 

Relative EM / DM equity performance and USD REER

 

 

 

Relative index level rebased to 100 in 1997 (LHS); index level (RHS)

 

 

Relative index level rebased to 100 in 1997 (LHS); index level (RHS)

180

 

MSCI EM / MSCI DM

 

CRB Commodity Index

 

630

 

180

 

 

MSCI EM / MSCI DM

 

USD REER (inverted)

 

 

85

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

160

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

160

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

550

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

95

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

140

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

140

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

470

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

105

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

390

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

115

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

310

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

230

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

125

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

150

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

135

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'97

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

 

 

'97

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: (Left) Commodity Research Bureau, MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. (Right) J.P. Morgan Securities Research, MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. For all charts, MSCI EM and MSCI DM returns are in USD. MSCI DM is MSCI World. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

67

vk.com/id446425943

Emerging markets equity valuations and subsequent returns

GTM – Europe | 68

MSCI EM price-to-book ratio

MSCI EM price-to-book ratio and subsequent 10-year returns

 

x, multiple

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

%, annualised total return*

 

 

 

 

 

3,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

 

Current level

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,75

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

2,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average: 1,8x

 

 

 

 

 

 

 

 

1,75

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

1,50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30 June 2019:

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,6x

 

 

 

 

 

 

 

1,00

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,75

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

'96

'98

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

0,8x

1,3x

1,8x

2,3x

2,8x

3,3x

Source: (All charts) MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. *Dots represent monthly data points since 1996, which is earliest available. MSCI EM index returns are in USD. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

68

vk.com/id446425943

Correlation and volatility

GTM – Europe | 69

Cross country equity index correlation

 

%, rolling six-month average pairwise correlations

 

 

 

 

 

 

0,9

Increasing

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

correlation

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,8

between different

 

 

 

 

 

 

 

 

 

countries’ equity

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

markets

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Equities

0,6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'95

'97

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

VIX volatility index

Index level, implied volatility of S&P 500 Index based on options pricing 60

50

40

30

20

10

0

'95

'97

'99

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

Source: (Left) Bloomberg, J.P. Morgan Asset Management. Correlation calculated from 10 market indices. (Right) CBOE, Refinitiv Datastream,

J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

69

vk.com/id446425943

Equities

 

 

 

Equity focus: US earnings and margin pressure

 

GTM – Europe | 70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

World export volumes and US earnings

 

 

 

 

 

 

US wage growth by sector

 

 

 

% change year on year, export volumes are a three-month moving average

 

% change year on year

 

 

 

25

 

 

World export volumes

 

S&P 500 forward EPS

 

 

50

 

7

 

 

2013

 

Latest

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

40

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-30

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: (Left) CPB Netherlands, IBES, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. EPS is earnings per share. The sharp increase in S&P 500 forward EPS at the start of 2018 is attributed to the Tax Cuts and Jobs Act of 2017, which came into effect at the beginning of 2018. (Right) BEA, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Wage growth is average hourly earnings of total private production and non-supervisory employees. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

70

vk.com/id446425943

World stock market returns

GTM – Europe | 71

Equities

 

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

 

YTD

 

Q219

 

Ann.

 

 

 

 

return

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

since ’08

EUR

-23,0%

 

73,5%

 

35,4%

 

5,5%

 

20,8%

 

27,2%

 

29,5%

 

24,4%

 

16,6%

 

24,8%

 

0,4%

 

19,0%

 

3,4%

 

10,7%

 

TOPIX

 

MSCI EM

 

Small Cap

 

US S&P 500

 

Asia ex-Jp

 

Sm all Cap

 

US S&P 500

 

TOPIX

 

Sm all Cap

 

Asia ex-Jp

 

US S&P 500

 

US S&P 500

 

Europe

 

US S&P 500

Local

-40,6%

 

62,8%

 

24,4%

 

2,1%

 

19,7%

 

35,8%

 

13,7%

 

12,1%

 

14,5%

 

35,9%

 

-4,4%

 

18,5%

 

4,5%

 

8,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-33,7%

 

67,2%

 

28,3%

 

3,5%

 

18,1%

 

26,7%

 

19,7%

 

12,9%

 

15,3%

 

21,0%

 

-1,5%

 

16,9%

 

2,8%

 

9,3%

 

US S&P 500

 

Asia ex-Jp

 

Asia ex-Jp

 

HDY Equity

 

Europe

 

US S&P 500

 

Asia ex-Jp

 

US S&P 500

 

US S&P 500

 

MSCI EM

 

HDY Equity

 

Europe

 

US S&P 500

 

Sm all Cap

 

-37,0%

 

67,2%

 

15,6%

 

1,5%

 

16,4%

 

32,4%

 

7,7%

 

1,4%

 

12,0%

 

31,0%

 

-3,9%

 

16,7%

 

4,3%

 

7,3%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-38,0%

 

40,2%

 

27,5%

 

-5,7%

 

16,8%

 

21,5%

 

16,5%

 

11,5%

 

14,9%

 

12,4%

 

-6,9%

 

16,7%

 

2,1%

 

6,6%

 

HDY Equity

 

Small Cap

 

MSCI EM

 

Small Cap

 

MSCI EM

 

TOPIX

 

Sm all Cap

 

Sm all Cap

 

MSCI EM

 

Portfolio

 

Portfolio

 

Sm all Cap

 

HDY Equity

 

HDY Equity

 

-34,4%

 

40,8%

 

14,4%

 

-8,7%

 

17,4%

 

54,4%

 

6,8%

 

2,8%

 

10,1%

 

21,4%

 

-9,1%

 

15,9%

 

3,2%

 

5,8%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-38,6%

 

37,6%

 

23,9%

 

-5,8%

 

16,3%

 

20,5%

 

16,2%

 

8,8%

 

14,3%

 

11,2%

 

-9,1%

 

14,7%

 

1,4%

 

6,0%

 

Small Cap

 

Portfolio

 

TOPIX

 

Portfolio

 

Sm all Cap

 

Europe

 

HDY Equity

 

Europe

 

HDY Equity

 

TOPIX

 

Sm all Cap

 

Portfolio

 

Portfolio

 

Portfolio

 

-40,4%

 

35,8%

 

1,0%

 

-7,5%

 

18,4%

 

22,3%

 

8,7%

 

5,4%

 

13,1%

 

22,2%

 

-12,2%

 

14,0%

 

2,4%

 

4,8%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-40,4%

 

34,0%

 

23,1%

 

-7,5%

 

15,6%

 

15,3%

 

15,3%

 

8,3%

 

10,1%

 

10,9%

 

-9,4%

 

14,5%

 

0,7%

 

5,2%

 

Portfolio

 

HDY Equity

 

US S&P 500

 

Europe

 

Portfolio

 

Portfolio

 

Portfolio

 

Portfolio

 

Portfolio

 

Europe

 

TOPIX

 

HDY Equity

 

Sm all Cap

 

TOPIX

 

-40,1%

 

30,2%

 

15,1%

 

-8,8%

 

17,1%

 

23,6%

 

8,2%

 

1,9%

 

9,0%

 

13,7%

 

-16,0%

 

13,7%

 

1,7%

 

2,4%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-43,3%

 

32,6%

 

20,9%

 

-9,6%

 

14,2%

 

13,9%

 

11,8%

 

6,3%

 

8,9%

 

8,2%

 

-9,8%

 

11,2%

 

-0,7%

 

5,1%

 

Europe

 

Europe

 

Portfolio

 

TOPIX

 

US S&P 500

 

HDY Equity

 

MSCI EM

 

HDY Equity

 

Asia ex-Jp

 

Sm all Cap

 

Asia ex-Jp

 

Asia ex-Jp

 

MSCI EM

 

Asia ex-Jp

 

-38,5%

 

28,6%

 

11,1%

 

-17,0%

 

16,0%

 

20,5%

 

5,6%

 

0,3%

 

6,4%

 

19,1%

 

-12,0%

 

11,0%

 

0,3%

 

3,6%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-49,8%

 

22,5%

 

16,2%

 

-14,3%

 

13,6%

 

-1,1%

 

10,1%

 

1,5%

 

6,6%

 

7,0%

 

-9,9%

 

11,2%

 

-1,1%

 

3,0%

Asia ex-Jp

 

US S&P 500

 

HDY Equity

 

Asia ex-Jp

 

HDY Equity

 

Asia ex-Jp

 

TOPIX

 

Asia ex-Jp

 

TOPIX

 

US S&P 500

 

MSCI EM

 

MSCI EM

 

TOPIX

 

MSCI EM

-47,7%

 

26,5%

 

8,0%

 

-14,6%

 

14,0%

 

6,2%

 

10,3%

 

-5,3%

 

0,3%

 

21,8%

 

-9,7%

 

10,2%

 

-2,4%

 

3,4%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-50,8%

 

1,5%

 

11,7%

 

-15,4%

 

5,9%

 

-6,5%

 

7,4%

 

-4,9%

 

3,2%

 

5,3%

 

-10,0%

 

7,5%

 

-2,0%

 

2,9%

MSCI EM

 

TOPIX

 

Europe

 

MSCI EM

 

TOPIX

 

MSCI EM

 

Europe

 

MSCI EM

 

Europe

 

HDY Equity

 

Europe

 

TOPIX

 

Asia ex-Jp

 

Europe

-45,7%

 

7,6%

 

7,5%

 

-12,5%

 

20,9%

 

3,8%

 

5,2%

 

-5,4%

 

7,9%

 

14,7%

 

-10,0%

 

5,2%

 

-0,6%

 

3,1%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: MSCI, Refinitiv Datastream, Standard & Poor’s, TOPIX, J.P. Morgan Asset Management. Annualised return covers the period 2008 to 2018. HDY Equity: MSCI AC World High Dividend Yield Index; Small Cap: MSCI The World Small Cap Index. Hypothetical portfolio (for illustrative purposes only and should not be taken as a recommendation): 30% Europe; 20% S&P 500; 15% EM; 10% Asia ex-Japan; 10% TOPIX; 10% HDY equity and 5% small cap. All indices are total return. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

71

vk.com/id446425943

Fixed income

Fixed income yields and interest rate risk

GTM – Europe | 72

Current and historical yields for selected indices

% yield, since 2008*

24

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

How to

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

interpret this

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

chart

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Max

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Current

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Min

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Euro

 

Euro

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

US Treasury:

Euro inv.

US inv.

Euro high

US high

Global

 

EMD

EMD

 

Gov.:

Gov.:

 

 

 

all years

grade

grade

 

yield

 

yield

convertibles

(USD Sov.) (Local Sov.)

 

1-3 years

10+ years

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Illustration of the impact a 1% rise in local interest rates may have on selected indices

% change, assumes a parallel shift in the yield curve and spreads are maintained 4

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Price return

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Total return

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Euro

Euro

US

Euro inv.

US inv.

Euro high

US high

Global

EMD

 

EMD

-20

 

Gov.:

Gov.:

Treasury:

grade

grade

yield

yield

convertibles (USD Sov.)

(Local Sov.)

 

1-3 years

10+ years

 

all years

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: (All charts) Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management.

*Historical yield range is since Jan 2008, convertibles is since Dec 2008.

Fixed income sectors shown are Europe Gov. 1-3: Bloomberg Barclays Europe Government Agg. 1-3 Years; Europe Gov. 10+: Bloomberg Barclays Europe Government Agg. 10+ Years; US Treasury: Bloomberg Barclays US Agg. Treasury; Euro inv. grade: Bloomberg Barclays Euro Agg.

– Corporates; US inv. grade: Bloomberg Barclays US Corporate Investment Grade; Euro high yield: BofA/Merrill Lynch Euro Non-Financial High Yield Constrained; US high yield: BofA/Merrill Lynch US High Yield Constrained; Global convertibles: Bloomberg Barclays Credit/Rate Sensitive; EMD USD Sov.: J.P. Morgan EMBI Global; EMD Local Sov.: JPM GBI-EM Composite.

For illustrative purposes only. Change in bond price is calculated using both duration and convexity, with the exception of Convertibles, which is historical change. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

72

vk.com/id446425943

Global government bond yields and inflation expectations

GTM – Europe | 73

Nominal 10-year government bond yields

10-year government bond breakeven inflation rates

 

% yield

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

% yield

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,5

 

 

 

 

 

 

 

UK

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

US

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

UK

 

4,0

 

 

 

 

 

 

 

US

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Germany

 

 

 

 

 

 

 

 

Germany

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

income

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Fixed

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'98

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

'98

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: (All charts) Bloomberg, J.P. Morgan Asset Management. Government bond breakeven inflation rates are the difference in yield between nominal and inflationprotected government bonds. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

73

vk.com/id446425943

US yield curve

GTM – Europe | 74

 

Yield curve

 

 

 

 

 

 

Recession

Yield curve inversion and recession

 

 

%, 10-year Treasury yield minus 2-year Treasury yield

 

Number of months from

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Curve

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

inversion

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

to S&P 500

S&P 500

Curve

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Yield curve

peak

peak to

inversion

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

inversion

before

start of

to

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

date

recession

recession

recession

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Aug ’78

18

0

18

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Sep ’80

3

8

11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

income

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Dec ’88

19

1

20

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

May ’98

22

12

34

Fixed

-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Dec ’05

22

3

25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Median

19

3

20

 

-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Average

17

5

22

 

'78

'82

'86

'90

'94

'98

'02

'06

'10

'14

'18

 

 

 

Source: (All charts) Bloomberg, Federal Reserve, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Periods of “recession” are defined using US National Bureau of Economic Research (NBER) business cycle dates. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

74

vk.com/id446425943

US investment-grade bonds

GTM – Europe | 75

US investment-grade spread

US investment-grade leverage measures

 

%, option-adjusted spread over local government bond yield

 

 

x, leverage (LHS); x, interest coverage ratio (RHS)

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,6

 

 

 

 

 

 

18

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,2

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,0

 

 

 

 

 

 

14

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

income

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30 Jun 2019:

1,4

 

 

 

 

 

 

10

Fixed

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,2%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,2

 

 

 

 

Interest coverage

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,8

 

 

 

 

 

 

6

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: (Left) Bloomberg Barclays, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Index is Bloomberg Barclays US Corporate Investment Grade. (Right) J.P. Morgan Securities, J.P. Morgan Asset Management. Net leverage is net debt divided by earnings before interest, tax, depreciation and amortisation (EBITDA). Interest coverage ratio is EBITDA divided by interest expense. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

75

vk.com/id446425943

US high yield bonds

GTM – Europe | 76

US high yield spread and defaults

US high yield leverage measures

 

%, default rate (LHS); %, option-adjusted spread (RHS)

 

 

x, leverage and interest coverage ratio

 

 

 

 

 

 

 

16

 

 

 

 

Latest

 

 

 

25

5,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Interest coverage ratio

 

 

 

 

Default rate* (LHS)

1,5%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

14

 

Spread (RHS)

 

4,1%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

4,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

15

4,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

income

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

10

3,5

 

 

 

 

 

 

 

Net leverage

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Fixed

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

3,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

0

2,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) BofA/Merrill Lynch, J.P. Morgan Securities Research, J.P. Morgan Asset Management. HY spread is using the BofA/Merrill Lynch US High Yield Constrained index. Default rates are defined as the par value percentage of the total market trading at or below 50% of par value and include any Chapter 11 filing, prepackaged filing or missed interest payments. *2019 default rate is for the last 12 months. (Right) J.P. Morgan Economic Research, J.P. Morgan Asset Management. Net leverage is net debt divided by earnings before interest, tax, depreciation and amortisation (EBITDA). Interest coverage ratio is EBITDA divided by interest expense. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

76

vk.com/id446425943

Europe and UK investment-grade bonds

GTM – Europe | 77

Euro and UK investment-grade spreads

 

%, option-adjusted spread over local government bond yield

 

 

 

7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

income

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30 Jun 2019:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,5%

Fixed

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30 Jun 2019:

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

1,1%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Euro investment-grade leverage measures

x, leverage (LHS); x, interest coverage ratio (RHS)

 

 

 

4,0

Net leverage

 

 

 

Interest coverage

14

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

13

3,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

3,0

 

 

 

 

 

 

 

 

11

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,5

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9

2,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

7

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

'20

Source: (Left) Bloomberg Barclays, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Indices are Euro inv. grade: Bloomberg Barclays Euro Agg. – Corporates; UK inv. grade: Bloomberg Barclays Sterling Agg. – Corporates. (Right) J.P. Morgan Securities, J.P. Morgan Asset Management. Net leverage is net debt divided by earnings before interest, tax, depreciation and amortisation (EBITDA). Interest coverage ratio is EBITDA divided by interest expense. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

77

vk.com/id446425943

Europe high yield bonds

GTM – Europe | 78

European high yield spread and defaults

European high yield leverage measures

 

%, default rate (LHS); %, option-adjusted spread (RHS)

 

 

 

x, leverage and interest coverage ratio

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

Latest

25

6,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

34%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Interest coverage ratio

 

 

 

 

 

Default rate* (LHS)

1,4%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Spread (RHS)

 

3,7%

 

6,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

14

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

5,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

income

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

4,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Fixed

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Net leverage

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

3,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

 

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) BofA/Merrill Lynch, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Spread to worst is BofA/Merrill Lynch Euro Non-Financial High Yield Constrained. Default rates are reported by JPMAM GFICC Quantitative Research Group. Defaults are defined as a bond rated as Ca or lower. The calculation universe is based on par value percentage of the BofA ML Global High Yield Index (HW00) that is covered by Moody’s and filtered for EUR Developed Markets ExFinancial. *2019 default rate is for the last 12 months. (Right) J.P. Morgan Securities Research, J.P. Morgan Asset Management. Net leverage is net debt divided by earnings before interest, tax, depreciation and amortisation (EBITDA). Interest coverage ratio is EBITDA divided by interest expense. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

78

vk.com/id446425943

Fixed income

Emerging markets bonds

GTM – Europe | 79

Real 10-year government bond yields

Corporate and sovereign EMD spreads

% yield, local currency

5

Developed markets

Emerging markets

4

3

2

1

0

-1

-2

%, spread over 10-year US Treasury

10

 

 

 

9

 

Average

Latest

 

 

since 2008

 

EM sovereigns local

4,2%

4,4%

8

EM sovereigns USD

3,6%

3,8%

 

EM corporates USD

3,6%

3,2%

7

 

 

 

6

 

 

 

5

 

 

 

4

 

 

 

3

 

 

 

2

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) Bloomberg, J.P. Morgan Asset Management. Real yield is calculated by using nominal yield less current CPI for the respective countries.

(Right) J.P. Morgan DataQuery, J.P. Morgan Asset Management. EM sovereign local currency is the J.P. Morgan GBI-EM; EM sovereigns USD is the J.P. Morgan EMBIG; EM corporate USD is the J.P. Morgan CEMBI. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

79

vk.com/id446425943

Fixed income

Fixed income focus: Negative and low-yielding government bonds

GTM – Europe | 80

Developed market government bond yields

% of BofA/Merrill Lynch Global Government Bond Index 80

70

 

of government bonds below 1%

of government bonds below 0%

60

50

40

30

20

10

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Jan ’14

Jul ’14

Jan ’15

Jul ’15

Jan ’16

Jul ’16

Jan ’17

Jul ’17

Jan ’18

Jul ’18

Jan ’19

Source: Bloomberg, BofA/Merrill Lynch, J.P. Morgan Asset Management. Index shown is the BofA/ML Global Government Bond index. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

80

vk.com/id446425943

Global fixed income spreads and returns

Fixed income spreads

%, option-adjusted spread 20

 

18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

16

 

 

 

 

 

 

Current

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Range since 1998

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

14

 

 

 

 

 

 

Average

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

income

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Fixed

6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4,1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3,7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

1,1

 

1,2

 

 

1,5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Euro IG US IG

UK IG

 

EMD

Euro HY US HY

 

 

 

 

 

(USD Sov.)

 

 

 

 

GTM – Europe

| 81

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Fixed income returns

 

 

Ann. return

2015

2016

2017

2018

YTD

2Q19

since ’08

:12,8%

21,0%

6,1%

5,9%

11,0%

3,4%

10,4%

 

EM Debt

US HY

Euro HY

US Treas.

EM Debt

Euro Gov

US HY

 

LCL:1,2%

17,5%

6,1%

0,9%

10,6%

3,4%

7,7%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12,3%

13,5%

2,4%

2,7%

10,5%

3,0%

9,2%

 

US Treas.

EM Debt

Euro IG

US HY

US HY

US IG

EM Debt

 

0,8%

10,2%

2,4%

-2,3%

10,1%

4,5%

6,6%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10,6%

10,1%

1,4%

2,4%

10,3%

2,8%

8,0%

 

US IG

Euro HY

Infl Linked

US IG

US IG

Infl Linked

US IG

 

-0,7%

10,1%

1,4%

-2,5%

9,9%

2,8%

5,4%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6,4%

9,3%

0,2%

1,3%

7,6%

2,4%

7,3%

 

Portfolio

US IG

Euro Gov

Portfolio

Portfolio

Portfolio

Euro HY

 

0,1%

6,1%

0,2%

-1,4%

7,4%

3,2%

7,3%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6,3%

8,1%

-2,9%

1,0%

7,5%

2,3%

7,0%

 

US HY

Portfolio

Portfolio

Euro Gov

Euro HY

EM Debt

Portfolio

 

-4,6%

6,4%

4,2%

1,0%

7,5%

3,8%

5,5%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,7%

4,7%

-4,0%

0,2%

6,0%

2,2%

6,0%

 

Euro Gov

Euro IG

EM Debt

EM Debt

Euro Gov

Euro IG

US Treas.

 

1,7%

4,7%

9,3%

-4,6%

6,0%

2,2%

3,4%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,8%

4,1%

-5,6%

-1,3%

5,6%

2,2%

5,0%

 

Infl Linked

US Treas.

US HY

Euro IG

US Treas.

Euro HY

Euro Gov

 

0,8%

1,0%

7,5%

-1,3%

5,2%

2,2%

5,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,5%

3,8%

-6,5%

-1,5%

5,4%

1,6%

4,6%

 

Euro HY

Infl Linked

US IG

Infl Linked

Euro IG

US Treas.

Euro IG

 

0,5%

3,8%

6,4%

-1,5%

5,4%

3,0%

4,6%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,6%

3,2%

-10,1%

-3,7%

4,1%

1,1%

2,8%

 

Euro IG

Euro Gov

US Treas.

Euro HY

Infl Linked

US HY

Infl Linked

 

-0,6%

3,2%

2,3%

-3,7%

4,1%

2,5%

2,8%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: (All charts) Bloomberg Barclays, BofA/Merrill Lynch, J.P. Morgan Economic Research, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. UK IG:

 

Bloomberg Barclays Sterling Agg. – Corporates; US HY: BofA/Merrill Lynch US High Yield Constrained; EM Debt: J.P. Morgan EMBI Global; Euro HY: BofA/Merrill

 

Lynch Euro Non-Financial High Yield Constrained; US IG: Bloomberg Barclays US Agg. – Corporate – Investment Grade; US Treasuries: Bloomberg Barclays US

 

Agg. Gov. – Treasury; Euro IG: Bloomberg Barclays Euro Agg. – Corporate; Euro Gov.: Bloomberg Barclays Euro Agg. Government; Infl Linked: Bloomberg Barclays

 

Euro Gov. Inflation-Linked. Hypothetical portfolio (for illustrative purposes only and should not be taken as a recommendation): 20% Euro Gov.; 15% US Treasuries;

81

10% Linkers; 15% US IG; 10% Euro IG; 10% US HY; 5% Euro HY; 15% EM Debt. Annualised return covers period 2008 to 2018. Returns are unhedged in euro and

local currencies. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

vk.com/id446425943

Commodities

GTM – Europe | 82

WTI crude oil price and US rig count

 

USD/barrel (LHS); number of rigs (RHS)

 

 

 

 

 

 

160

Oil price

 

 

 

 

 

 

 

Rigs

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

140

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

assets

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Other

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Metal prices

 

Index level, rebased to 100 in Jan 2007

 

 

 

 

 

 

1.800

200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.600

175

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.400

150

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Copper

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

125

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

800

 

 

 

 

 

 

Aluminium

 

 

 

 

 

75

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

600

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Zinc

400

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

200

25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Nickel

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: (Left) Baker Hughes, Bloomberg, J.P. Morgan Asset Management. (Right) Bloomberg, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

82

vk.com/id446425943

Gold

GTM – Europe | 83

Gold vs. real US 10-year Treasury yields

 

$ per Troy ounce (LHS), % inverted (RHS)

 

 

 

 

1.800

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Real yields (inverted)

 

1.600

 

 

 

 

 

 

 

 

1.400

 

 

 

 

 

 

 

assets

1.200

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Other

 

Gold

 

 

 

 

 

 

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Gold price

 

$ per Troy ounce

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-1,0

2.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,6

2.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-0,4

 

 

 

Inflation-adjusted gold price

 

 

 

-0,2

 

 

 

Gold price

 

 

 

 

 

1.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,4

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

30 June 2019:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

$1.412

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0,8

500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1,2

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'78

'82

'86

'90

'94

'98

'02

'06

'10

'14

'18

Source: (All charts) Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Real yield is the 10-year US Treasury inflation protected security yield. Inflation-adjusted gold price is the historic gold price in today’s money, converted using the US Consumer Price Index. The 2001 low is defined as April 2001, and the 2011 peak is defined as August 2011. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

83

vk.com/id446425943

Other assets

Stock-bond correlation and downside protection

GTM – Europe | 84

Rolling six-month stock and bond correlations

Of weekly total return on US equities (S&P 500) and US Treasuries (10-yr) 1,0

Stock and bond returns moving in the same direction

0,5

0,0

-0,5

-1,0

'92

'97

'02

'07

'12

'17

Hedge fund returns in different market environments

%, average total return in up and down months, 2001-present 4

2,9

2

1,2

0,9

0,5

0,3

0

-0,7

-1,1

-2

 

 

S&P 500

 

US bonds**

 

-4

 

HFRI FW*

 

HFRI FW*

 

 

 

 

 

-3,9

 

 

 

 

S&P 500 up S&P 500 down

 

Bonds up

Bonds down

Source: (Left) Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. (Right) Barclays, Hedge Fund Research, Refinitiv Datastream, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. *HFRI FW is Hedge Fund Research Index Fund Weighted. **US bonds is the Bloomberg Barclays US Aggregate Bond Index. Downside protection refers to attempting to minimise the impact of any falls in the underlying investments. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

84

vk.com/id446425943

Alternative investments

GTM – Europe | 85

Global core infrastructure returns

Macro hedge fund relative performance & volatility

 

%, rolling 4-quarter returns from income and capital appreciation

 

Index level (LHS); % change year on year (RHS)

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

35

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

VIX

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5

 

5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-5

assets

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Other

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Macro hedge fund relative performance to HFRI

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-20

 

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'94

'96

'98

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

Source: (Left) MSCI, J.P. Morgan Asset Management. Infrastructure returns represented by the “low risk” category of the MSCI Global Quarterly Infrastructure Asset Index. Data show rolling one-year returns from income and capital appreciation. The chart shows the full index history, beginning in the first quarter of 2009. (Right) CBOE, Hedge Fund Research Indices (HFRI), Refinitiv, J.P. Morgan Asset Management. Macro hedge fund relative performance is calculated relative to the HFRI fund weighted hedge fund index. VIX is the implied volatility of S&P 500 Index based on options pricing. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

85

vk.com/id446425943

Other assets

Sustainable investing

GTM – Europe | 86

Environmental, social and governance considerations

Global equities

Carbon emissions

Water & waste

Biodiversity

Labour management Health & product safety Privacy & data security

Management & oversight Board composition Ownership & pay

Price index

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

150

 

 

 

 

MSCI ACWI ESG Leaders

 

 

 

 

 

 

 

 

 

140

 

 

 

 

MSCI ACWI

 

 

 

 

130

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

120

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

110

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

90

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

80

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

70

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

60

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Both MSCI ACWI and MSCI ACWI ESG Leaders are in USD, rebased to 100 at the inception of the ESG Leaders index. MSCI ACWI ESG Leaders is a capitalisation-weighted price index that provides exposure to companies with high Environmental, Social and Governance (ESG) rankings relative to their sector peers and excludes companies with involvement in alcohol, gambling, tobacco, nuclear power and weapons. ESG rankings are given to companies based on the MSCI framework. The MSCI ESG Leaders index aims to target the sector weights of the underlying indices to limit systematic risk introduced by the ESG selection process. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

86

vk.com/id446425943

Other assets

Asset markets in coming years

GTM – Europe | 87

Past and expected returns

%, annualised return

EM equity US private equity Eurozone large cap Japan equity EM local currency debt UK large cap

Global infrastructure

US core real estate

US high yield bonds hedged

US large cap

European high yield bonds

Diversified hedge funds hedged

Euro government bonds

World government bonds

Commodities

Euro cash

Return since 2009

Expected return in coming 10-15 years

-5

0

5

10

15

20

Source: 2019 Long-Term Capital Market Assumptions, November 2018, J.P. Morgan Multi-Asset Solutions, J.P. Morgan Asset Management. Returns are nominal and in euros. Past returns are calculated from the start of 2009 up to 3Q 2018, or the most recent available data. The projections in the chart above are based on J.P. Morgan Asset Management’s proprietary long-term capital market assumptions (10-15 years) for returns of major asset classes. The resulting projections include only the benchmark return associated with the portfolio and do not include alpha from the underlying product strategies within each asset class. The assumptions are presented for illustrative purposes only. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe.

Data as of 30 June 2019.

87

vk.com/id446425943

Investing

principles

Life expectancy

Probability of reaching ages 80 and 90

% probability, persons aged 65, by gender and combined couple

100

92

80

76

67

60

40

24

20

GTM – Europe | 88

Men

Women

Couple – at least one lives to specified age

50

35

0

80 years

90 years

Source: ONS 2015-2017 Life Tables, J.P. Morgan Asset Management. Past performance is not a reliable indicator of current and future results.

Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

88

vk.com/id446425943

Cash investments

GTM – Europe | 89

Income generated by €100.000 in a three-month bank deposit

Total return of $1 in real terms

 

EUR (LHS); % change year on year (RHS)

 

 

 

 

USD, log scale, total returns

 

 

 

 

5.000

 

2007: €4.650

 

 

 

 

 

5

10.000

 

Annualised real returns

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Income

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1899–2018

2000–2018

Equities: $1.890

 

4.000

 

 

 

 

 

Inflation

4

 

Equities

6,5%

 

3,6%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.000

Bonds

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2,1%

 

4,3%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cash

0,6%

 

-0,6%

 

 

3.000

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

June 2019: €0

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.000

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

Bonds: $12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

Cash: $2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

0

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Investing principles

-1.000

 

 

 

 

 

 

 

 

-1

0

 

 

 

 

 

'01

'03

'05

'07

'09

'11

'13

'15

'17

'19

1899

1919

1939

1959

1979

1999

Source: (Left) Bloomberg, Eurostat, J.P. Morgan Asset Management. Inflation is the percentage change year on year for the eurozone harmonised index of consumer

 

prices. (Right) Bloomberg, Bloomberg Barclays, FactSet, Shiller, Siegel, Standard & Poor’s, J.P. Morgan Asset Management. Pre 2010 returns: Shiller, Siegel; from

 

 

2010: Equities: S&P 500; Bonds: Bloomberg Barclays US Treasury 20+ year Total Return Index; Cash: Bloomberg Barclays US Treasury Bills Total Return Index.

 

 

Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

 

 

 

 

89

vk.com/id446425943

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

The power of compounding

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

|

90

 

€5.000 invested annually with 5% growth per year

 

 

€5. 000 investment with/without income reinvested

 

 

 

EUR

 

 

 

 

 

 

 

 

EUR, MSCI Europe returns

 

 

 

 

 

 

 

 

700.000

 

 

 

 

 

 

 

 

80.000

 

 

 

 

 

 

 

€76.233

 

 

 

 

 

 

 

 

 

€639.199

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

600.000

Starting at age 25

 

 

 

 

 

 

 

With dividends reinvested

 

 

 

 

 

 

Starting at age 35

 

 

 

 

 

 

 

Without dividends reinvested

 

 

 

 

 

500.000

 

 

 

 

 

 

 

 

60.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

400.000

 

 

 

 

 

 

 

€353.803

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

300.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

€27.578

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

200.000

 

 

 

 

 

 

 

 

20.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Investing principles

0

 

 

 

 

 

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

25

30

35

40

45

50

55

60

65

'86

'90

'94

'98

'02

'06

'10

'14

 

'18

 

 

 

 

Age

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: (Left) J.P. Morgan Asset Management. For illustrative purposes only, assumes all income reinvested, actual investments may incur higher or lower growth

 

 

 

 

rates and charges. (Right) Bloomberg, MSCI, J.P. Morgan Asset Management. Based on MSCI Europe index and assumes no charges. Past performance is not a

 

 

 

 

 

reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

90

vk.com/id446425943

Investing

principles

 

 

 

Annual returns and intra-year declines

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

| 91

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

MSCI Europe Index intra-year declines vs. calendar-year returns

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Despite average intra-year drops of 15,4% (median 12,1%), annual returns are positive in 30 of 39 years

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

%

 

 

 

39

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Calendar-year return

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

40

 

 

34

 

 

 

 

34

35

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Intra-year decline

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

30

 

 

 

 

 

28

 

 

 

 

 

28

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

YTD

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

23

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

21

22

 

 

 

 

 

 

 

 

22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

18

 

 

 

 

 

15

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

17

16

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

13

 

 

13

 

 

 

 

13

 

12

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9

 

 

 

 

 

 

 

10

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

 

 

 

 

 

4

 

 

 

 

4

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

-3

 

 

 

 

-4

-5

 

-4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-4

-5

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-10

 

-7

 

-6

 

 

 

 

 

 

-6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-11

-10

 

-11

 

 

-8

 

 

-9

 

-8

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-11

 

 

 

 

 

 

 

-12

 

-12

 

-12 -12

 

 

-13

 

 

 

 

 

 

 

-12

 

-12

 

 

-12

 

 

 

 

 

 

 

-15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-17 -15

 

-20

 

 

-18

 

 

 

 

-16

 

 

-18

 

 

 

 

-15

-15

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-19

-18

 

 

 

 

 

 

 

 

-18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-24

 

 

 

 

 

 

-22

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-26

-25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-31

 

-31

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-40

 

 

 

-35

 

 

 

 

 

 

 

-35

-37

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-41

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-48

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

'80

'82

'84

'86

'88

 

'90

'92

'94

'96

'98

'00

'02

'04

'06

'08

'10

'12

'14

'16

'18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: MSCI, Refinitiv Datastream, J.P Morgan Asset Management. Returns are based on local price only and do not include dividends. Intra-year decline refers to the largest market fall from peak to trough within a short time period during the calendar year. Returns shown are calendar years from 1980 to 2018. YTD is year to date. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

91

vk.com/id446425943

Market timing is difficult

GTM – Europe | 92

US mutual fund and ETF flows and S&P 500 index

 

USD billions, three-month net flow (LHS); index level (RHS)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

150

3-month net fund flows

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

S&P 500 index level

 

3.000

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.000

 

50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.500

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1.000

 

-50

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

500

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Avoid selling at the bottom

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Investing principles

-100

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0

'96

'97

'98

'99

'00

'01

'02

'03

'04

'05

'06

'07

'08

'09

'10

'11

'12

'13

'14

'15

'16

'17

'18

'19

Source: FactSet, Investment Company Institute, J.P. Morgan Asset Management. Fund flows are US long-term equity fund flows with ETF flows included from 2006

 

 

 

onwards. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

 

 

 

 

 

 

92

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

vk.com/id446425943

Investing

principles

 

 

US asset returns by holding period

 

GTM – Europe | 93

Range of equity and bond total returns

 

 

%, annualised total returns, 1950-present

 

 

75

 

 

Large cap equity

 

 

 

 

 

 

Bonds

 

 

 

61%

 

 

50/50 portfolio

 

 

50

49%

 

 

48%

 

 

25

 

30%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

24%

24%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

21%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

18%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

17%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

17%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

15%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

13%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4%

4%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1%

 

1%

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-3%

0%

 

 

 

 

 

 

 

 

-1%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-7%

-3%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

-18%

-24%

-25

 

-43%

 

 

 

-50

1-yr rolling

5-yr rolling

10-yr rolling

20-yr rolling

 

 

 

 

Source: Strategas/Ibbotson, J.P. Morgan Asset Management. Large cap equity represents the S&P 500 Composite and Bonds represents the Strategas/Ibbotson US Government Bond Index and US Long-term Corporate Bond Index. Returns shown are per annum and are calculated based on monthly returns from 1950 to latest available and include dividends. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

93

vk.com/id446425943

Investing

principles

 

 

94

Asset class returns (EUR)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GTM – Europe

| 94

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Ann.

 

 

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

 

YTD

 

2Q19

 

return

 

Vol.

 

 

 

since ’08

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Govt bonds

 

EME

 

REITS

 

EMD

 

REITS

 

DM Equities

 

REITS

 

REITS

 

HY bonds

 

EME

 

Govt bonds

 

REITS

 

DM Equities

 

HY bonds

 

EME

15,9%

 

73,5%

 

36,4%

 

12,1%

 

18,3%

 

21,9%

 

44,8%

 

13,9%

 

17,7%

 

21,0%

 

4,6%

 

19,2%

 

2,7%

 

9,3%

 

29,6%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cash

 

HY bonds

 

EME

 

REITS

 

HY bonds

 

Portfolio

 

EMD

 

EMD

 

Cmdty

 

DM Equities

 

IG bonds

 

DM Equities

 

IG bonds

 

REITS

 

REITS

5,7%

 

54,4%

 

27,5%

 

10,9%

 

17,8%

 

3,3%

 

20,2%

 

12,8%

 

15,1%

 

8,1%

 

1,3%

 

17,8%

 

2,5%

 

9,0%

 

20,3%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

IG bonds

 

DM Equities

 

Cm dty

 

Govt bonds

 

EME

 

HY bonds

 

DM Equities

 

DM Equities

 

EME

 

Portfolio

 

HY bonds

 

Portfolio

 

EMD

 

EMD

 

HY bonds

-3,9%

 

26,7%

 

24,9%

 

9,9%

 

16,8%

 

2,7%

 

20,1%

 

11,0%

 

14,9%

 

1,7%

 

0,8%

 

11,2%

 

2,3%

 

8,3%

 

18,3%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EMD

 

Portfolio

 

HY bonds

 

IG bonds

 

EMD

 

Hedge Funds

 

IG bonds

 

HY bonds

 

EMD

 

Cash

 

REITS

 

EME

 

Govt bonds

 

DM Equities

 

DM Equities

-6,3%

 

25,4%

 

22,8%

 

7,8%

 

16,7%

 

2,1%

 

17,5%

 

8,4%

 

13,5%

 

-0,3%

 

0,7%

 

11,2%

 

1,9%

 

6,7%

 

17,0%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hedge Funds

 

EMD

 

DM Equities

 

HY bonds

 

DM Equities

 

Cash

 

Portfolio

 

Govt bonds

 

REITS

 

HY bonds

 

EMD

 

EMD

 

HY bonds

 

IG bonds

 

Cm dty

-19,3%

 

24,2%

 

20,1%

 

6,6%

 

14,7%

 

0,2%

 

16,2%

 

7,7%

 

12,6%

 

-3,0%

 

0,2%

 

11,0%

 

1,5%

 

5,9%

 

15,7%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Portfolio

 

REITS

 

EMD

 

Cash

 

Portfolio

 

REITS

 

HY bonds

 

IG bonds

 

DM Equities

 

EMD

 

Cash

 

HY bonds

 

Portfolio

 

Portfolio

 

Portfolio

-20,9%

 

23,5%

 

19,8%

 

1,7%

 

10,7%

 

-1,3%

 

13,9%

 

7,4%

 

11,4%

 

-4,0%

 

-0,3%

 

9,9%

 

1,5%

 

5,8%

 

11,7%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

HY bonds

 

IG bonds

 

Portfolio

 

Portfolio

 

IG bonds

 

IG bonds

 

Hedge Funds

 

Hedge Funds

 

Portfolio

 

REITS

 

Portfolio

 

IG bonds

 

REITS

 

Govt bonds

 

EMD

-23,1%

 

15,5%

 

18,9%

 

1,2%

 

9,5%

 

-4,0%

 

13,2%

 

7,3%

 

10,3%

 

-4,0%

 

-1,6%

 

8,7%

 

0,3%

 

4,7%

 

11,4%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cm dty

 

Cmdty

 

Govt bonds

 

DM Equities

 

Hedge Funds

 

EME

 

Govt bonds

 

Portfolio

 

IG bonds

 

IG bonds

 

Hedge Funds

 

Cm dty

 

Hedge Funds

 

EME

 

Hedge Funds

-32,3%

 

15,2%

 

13,3%

 

-1,8%

 

1,9%

 

-6,5%

 

13,0%

 

6,4%

 

7,4%

 

-4,2%

 

-2,0%

 

5,5%

 

0,0%

 

2,7%

 

9,3%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

REITS

 

Hedge Funds

 

IG bonds

 

Hedge Funds

 

Cash

 

Govt bonds

 

EME

 

Cash

 

Hedge Funds

 

Govt bonds

 

DM Equities

 

Govt bonds

 

Cash

 

Hedge Funds

 

Govt bonds

-34,1%

 

9,9%

 

13,2%

 

-5,8%

 

1,2%

 

-8,4%

 

11,8%

 

0,1%

 

5,6%

 

-5,8%

 

-3,6%

 

5,5%

 

-0,1%

 

1,2%

 

7,6%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

DM Equities

 

Cash

 

Hedge Funds

 

Cmdty

 

Govt bonds

 

EMD

 

Cash

 

EME

 

Govt bonds

 

Hedge Funds

 

Cmdty

 

Hedge Funds

 

EME

 

Cash

 

IG bonds

-37,2%

 

2,3%

 

12,5%

 

-10,4%

 

0,3%

 

-10,6%

 

0,3%

 

-4,9%

 

4,7%

 

-6,9%

 

-6,8%

 

4,5%

 

-0,7%

 

1,1%

 

7,5%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EME

 

Govt bonds

 

Cash

 

EME

 

Cmdty

 

Cm dty

 

Cmdty

 

Cm dty

 

Cash

 

Cm dty

 

EME

 

Cash

 

Cmdty

 

Cm dty

 

Cash

-50,8%

 

-0,6%

 

1,1%

 

-15,4%

 

-2,6%

 

-13,4%

 

-5,5%

 

-16,1%

 

-0,1%

 

-10,7%

 

-9,9%

 

-0,1%

 

-2,6%

 

-5,1%

 

1,7%

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Source: Barclays, Bloomberg, FTSE, J.P. Morgan Economic Research, MSCI, Refinitiv Datastream, J.P. Morgan Asset Management. Annualised return covers the period from 2008 to 2018. Vol. is the standard deviation of annual returns. Govt bonds: Bloomberg Barclays Global Aggregate Government Treasuries; HY bonds: Bloomberg Barclays Global High Yield; EMD: J.P. Morgan EMBI Global; IG bonds: Bloomberg Barclays Global Aggregate – Corporates; Cmdty: Bloomberg Commodity; REITS: FTSE NAREIT All REITS; DM Equities: MSCI World; EME: MSCI EM; Hedge funds: HFRI Global Hedge Fund Index; Cash: JP Morgan Cash Index EUR (3M). Hypothetical portfolio (for illustrative purposes only and should not be taken as a recommendation): 30% DM equities; 10% EM equities; 15% IG bonds; 12,5% government bonds; 7,5% HY bonds; 5% EMD; 5% commodities; 5% cash; 5% REITS and 5% hedge funds. All returns are total return, in EUR, and are unhedged. Past performance is not a reliable indicator of current and future results. Guide to the Markets - Europe. Data as of 30 June 2019.

vk.com/id446425943

J.P. Morgan Asset Management: Index definitions

All indexes are unmanaged and an individual cannot invest directly in an index. Index returns do not include fees or expenses.

The S&P 500 Index is widely regarded as the best single gauge of the U.S. equities market. This world-renowned index includes a representative sample of 500 leading companies in leading industries of the U.S. economy. Although the S&P 500 Index focuses on the large-cap segment of the market, with approximately 75% coverage of U.S. equities, it is also an ideal proxy for the total market. An investor cannot invest directly in an index.

The S&P 400 Mid Cap Index is representative of 400 stocks in the mid-range sector of the domestic stock market, representing all major industries.

The Russell 3000 Index® measures the performance of the 3,000 largest U.S. companies based on total market capitalization.

The Russell 1000 Index ® measures the performance of the 1,000 largest companies in the Russell 3000.

The Russell 1000 Growth Index ® measures the performance of those Russell 1000 companies with higher price-to-book ratios and higher forecasted growth values.

The Russell 1000 Value Index ® measures the performance of those Russell 1000 companies with lower price-to-book ratios and lower forecasted growth values.

The Russell Midcap Index ® measures the performance of the 800 smallest companies in the Russell 1000 Index.

The Russell Midcap Growth Index ® measures the performance of those Russell Midcap companies with higher price-to- book ratios and higher forecasted growth values. The stocks are also members of the Russell 1000 Growth index.

The Russell Midcap Value Index ® measures the performance of those Russell Midcap companies with lower price-to- book ratios and lower forecasted growth values. The stocks are also members of the Russell 1000 Value index.

The Russell 2000 Index ® measures the performance of the 2,000 smallest companies in the Russell 3000 Index.

The Russell 2000 Growth Index ® measures the performance of those Russell 2000 companies with higher price-to-book ratios and higher forecasted growth values.

The Russell 2000 Value Index ® measures the performance of those Russell 2000 companies with lower price-to-book ratios and lower forecasted growth values.

The Russell Top 200 Index ® measures the performance of the largest cap segment of the U.S. equity universe. It includes approximately 200 of the largest securities based on a combination of their market cap and current index membership and represents approximately 68% of the U.S. market.

The MSCI® EAFE (Europe, Australia, Far East) Net Index is recognized as the pre-eminent benchmark in the United States to measure international equity performance. It comprises 21 MSCI country indexes, representing the developed markets outside of North America.

The MSCI Emerging Markets IndexSM is a free float-adjusted market capitalization index that is designed to measure equity market performance in the global emerging markets. As of June 2007, the MSCI Emerging Markets Index consisted of the following 25 emerging market country indices: Argentina, Brazil, Chile, China, Colombia, Czech Republic, Egypt, Hungary, India, Indonesia, Israel, Jordan, Korea, Malaysia, Mexico, Morocco, Pakistan, Peru, Philippines, Poland, Russia, South Africa, Taiwan, Thailand, and Turkey.

The MSCI ACWI (All Country World Index) Index is a free float-adjusted market capitalization weighted index that is designed to measure the equity market performance of developed and emerging markets. As of June 2009 the MSCI ACWI consisted of 45 country indices comprising 23 developed and 22 emerging market country indices.

The MSCI Small Cap IndicesSM target 40% of the eligible Small Cap universe within each industry group, within each country. MSCI defines the Small Cap universe as all listed securities that have a market capitalization in the range of USD200-1,500 million.

The MSCI All Country Asia Pacific ex-Japan Index is a free float-adjusted market capitalization weighted index that is designed to measure the equity market performance of the developed and emerging markets in the Pacific region. The MSCI All Country Asia Pacific ex-Japan Index consists of the following 11 developed and emerging market countries: Australia, China, Hong Kong, Indonesia, Japan, Korea, Malaysia, New Zealand, Philippines, Singapore, Taiwan, and Thailand.

The MSCI China Index is an unmanaged index considered representative of stocks of China.

The MSCI KOKUSAI Index is a free float-adjusted market capitalization index that is designed to measure the equity market performance of developed markets excluding Japan. The MSCI KOKUSAI Index consists of the following 23 developed market country indices: Australia, Austria, Belgium, Canada, Denmark, Finland, France, Germany, Greece, Hong Kong, Ireland, Israel, Italy, Netherlands, New Zealand, Norway, Portugal, Singapore, Spain, Sweden, Switzerland, the United Kingdom, and the United States*.

The Nikkei 225 Index is a price-weighted average of the 225 top-rated Japanese companies listed in the first section of the Tokyo Stock Exchange.

The Tokyo Price Index (TOPIX) is a capitalization-weighted index lists all firms that are considered to be under the 'first section' on the TSE, which groups all of the large firms on the exchange into one pool. The second section groups all of the remaining smaller firms.

The FTSE 100 Index is an index of the 100 largest companies (by market capitalization) in the United Kingdom.

The FTSE All Share Index is an index of the 630 largest companies (by market capitalization) in the United Kingdom.

The MSCI Value and Growth IndicesSM cover the full range of developed, emerging and All Country MSCI Equity indexes. As of the close of May 30, 2003, MSCI implemented an enhanced methodology for the MSCI Global Value and Growth Indices, adopting a two dimensional framework for style segmentation in which value and growth securities are categorized using different attributes - three for value and five for growth including forward-looking variables. The objective of the index design is to divide constituents of an underlying MSCI Standard Country Index into a value index and a growth index, each targeting 50% of the free float adjusted market capitalization of the underlying country index. Country Value/Growth indices are then aggregated into regional Value/Growth indices. Prior to May 30, 2003, the indices used Price/Book Value (P/BV) ratios to divide the standard MSCI country indices into value and growth indices. All securities were classified as either "value" securities (low P/BV securities) or "growth" securities (high P/BV securities), relative to each MSCI country index. The following MSCI Total Return IndicesSM are calculated with gross dividends:

This series approximates the maximum possible dividend reinvestment. The amount reinvested is the dividend distributed to individuals resident in the country of the company, but does not include tax credits.

The MSCI Europe IndexSM is a free float-adjusted market capitalization index that is designed to measure developed market equity performance in Europe. As of June 2007, the MSCI Europe Index consisted of the following 16 developed market country indices: Austria, Belgium, Denmark, Finland, France, Germany, Greece, Ireland, Italy, the Netherlands, Norway, Portugal, Spain, Sweden, Switzerland and the United Kingdom.

The MSCI Pacific IndexSM is a free float-adjusted market capitalization index that is designed to measure equity market performance in the Pacific region. As of June 2007, the MSCI Pacific Index consisted of the following 5 Developed Market countries: Australia, Hong Kong, Japan, New Zealand, and Singapore.

Credit Suisse/Tremont Hedge Fund Index is compiled by Credit Suisse Tremont Index, LLC. It is an asset-weighted hedge fund index and includes only funds, as opposed to separate accounts. The Index uses the Credit Suisse/Tremont database, which tracks over 4500 funds, and consists only of funds with a minimum of US$50 million under management, a 12-month track record, and audited financial statements. It is calculated and rebalanced on a monthly basis, and shown net of all performance fees and expenses. It is the exclusive property of Credit Suisse Tremont Index, LLC.

The NCREIF Property Index is a quarterly time series composite total rate of return measure of investment performance of a very large pool of individual commercial real estate properties acquired in the private market for investment purposes only. All properties in the NPI have been acquired, at least in part, on behalf of tax-exempt institutional investors - the great majority being pension funds. As such, all properties are held in a fiduciary environment.

The NAREIT EQUITY REIT Index is designed to provide the most comprehensive assessment of overall industry performance, and includes all tax-qualified real estate investment trusts (REITs) that are listed on the NYSE, the American Stock Exchange or the NASDAQ National Market List.

vk.com/id446425943

J.P. Morgan Asset Management: Index definitions

The Dow Jones Industrial Average measures the stock performance of 30 leading blue-chip U.S. companies.

The Dow Jones-UBS Commodity Index is composed of futures contracts on physical commodities and represents twenty two separate commodities traded on U.S. exchanges, with the exception of aluminum, nickel, and zinc.

West Texas Intermediate (WTI) is underlying commodity in the New York Mercantile Exchange's oil futures contracts. The S&P GSCI Index is a composite index of commodity sector returns representing an unleveraged, long-only investment in commodity futures that is broadly diversified across the spectrum of commodities. The returns are calculated on a fully collateralized basis with full reinvestment.

The Bloomberg Barclays U.S. Aggregate Index represents securities that are SEC-registered, taxable, and dollar denominated. The index covers the U.S. investment grade fixed rate bond market, with index components for government and corporate securities, mortgage pass-through securities, and asset-backed securities.

This U.S. Treasury Index is a component of the U.S. Government index.

The Bloomberg Barclays High Yield Index covers the universe of fixed rate, non-investment grade debt. Pay-in-kind (PIK) bonds, Eurobonds, and debt issues from countries designated as emerging markets (e.g., Argentina, Brazil, Venezuela, etc.) are excluded, but Canadian and global bonds (SEC registered) of issuers in non-EMG countries are included.

The Bloomberg Barclays 1-3 Month U.S. Treasury Bill Index includes all publicly issued zero-coupon U.S. Treasury Bills that have a remaining maturity of less than 3 months and more than 1 month, are rated investment grade, and have $250 million or more of outstanding face value.

The Bloomberg Barclays Euro-Aggregate Index consists of bond issued in the euro or the legacy currencies of the sovereign countries participating the European Monetary Union (EMU).

The Global Bond Index Emerging Market Broad Diversified Index (GBI-EM) is a comprehensive global local emerging markets index, and consists of liquid, fixed-rate, domestic currency government bonds.

The Bloomberg Barclays Global Aggregate Corporate Index consists of corporate issues in Europe, the US and Asiapacific regions.

The Bloomberg Barclays Global High Yield Index is an unmanaged index considered representative of fixed rate, noninvestment-grade debt of companies in the U.S., developed markets and emerging markets.

The Bloomberg Barclays Emerging Markets Index includes USD-denominated debt from emerging markets in the following regions: Americas, Europe, Middle East, Africa, and Asia. As with other fixed income benchmarks provided by Barclays Capital, the index is rules-based, which allows for an unbiased view of the marketplace and easy replicability. The Bloomberg Barclays MBS Index covers the mortgage-backed pass-through securities of Ginnie Mae, Fannie Mae, and Freddie Mac. Aggregate components must have a weighted average maturity of at least one year, must have $250 million par amount outstanding, and must be fixed rate mortgages.

The Bloomberg Barclays Corporate Bond Index is the Corporate component of the U.S. Credit index. The Bloomberg Barclays TIPS Index consists of Inflation-Protection securities issued by the U.S. Treasury.

The J.P. Morgan EMBI Global Index includes U.S. dollar denominated Brady bonds, Eurobonds, traded loans and local market debt instruments issued by sovereign and quasi-sovereign entities.

The Li Keqiang Index is a composite measure composed of China’s electricity production, financial institution loans and railway freight.

The Euro Stoxx 600 Index represents large, mid and small capitalisation companies across 18 European countries. The JPMorgan GBI-EM Global Diversified consists of regularly traded, liquid fixed-rate, domestic currency government

bonds to which international investors can gain exposure. The weightings among the countries are more evenly distributed within this index.

The JPMorgan Corporate Emerging Markets Bond Index (CEMBI): The CEMBI tracks total returns of US dollardenominated debt instruments issued by corporate entities in Emerging Markets countries, and consists of an investable universe of corporate bonds. Both indices are also available in Diversified version.

The JPMorgan CEMBI Index is a USD denominated external debt index tracking bond issued by sovereigns and quasisovereigns in the developing nations.

The J.P. Morgan Domestic High Yield Index is designed to mirror the investable universe of the U.S. dollar domestic high yield corporate debt market.

The CS/Tremont Equity Market Neutral Index takes both long and short positions in stocks with the aim of minimizing exposure to the systematic risk of the market (i.e. a beta of zero).*

The CS/Tremont Multi-Strategy Index consists of funds that allocate capital based on perceived opportunities among several hedge fund strategies. Strategies adopted in a multi-strategy fund may include, but are not limited to, convertible bond arbitrage, equity long/short, statistical arbitrage and merger arbitrage.

The Bloomberg Barclays U.S. Dollar Floating Rate Note (FRN) Index provides a measure of the U.S. dollar denominated floating rate note market.

*Market Neutral returns for November 2008 are estimates by J.P. Morgan Funds Market Strategy, and are based on a December 8, 2008 published estimate for November returns by CS/Tremont in which the Market Neutral returns were estimated to be +0.85% (with 69% of all CS/Tremont constituents having reported return data). Presumed to be excluded from the November return are three funds, which were later marked to $0 by CS/Tremont in connection with the Bernard Madoff scandal. J.P. Morgan Funds believes this distortion is not an accurate representation of returns in the category. CS/Tremont later published a finalized November return of -40.56% for the month, reflecting this mark-down. CS/Tremont assumes no responsibility for these estimates.

The Office of National Statistics (ONS) Index is a mix-adjusted average housing price index. The index is calculated monthly using mortgage financed transactions from the Regulated Mortgage Survey by the Council of Mortgage Lenders. The Nationwide House Price Index is a mix adjusted index constructed from Nationwide lending data across the UK. The Halifax House Price Index is constructed from mortgage data derived from Halifax lending data across the UK.

The MSCI AC World High Dividend Yield Index is composed of those securities that have higher-than-average dividend yield within its parent index, a track record of consistent dividend payments and the capacity to sustain future dividend payments.

vk.com/id446425943

J.P. Morgan Asset Management: Risks and disclosures

The Market Insights program provides comprehensive data and commentary on global markets without reference to products. Designed as a tool to help clients understand the markets and support investment decision-making, the program explores the implications of current economic data and changing market conditions. For the purposes of MiFID II, the JPM Market Insights and Portfolio Insights programs are marketing communications and are not in scope for any MiFID II / MiFIR requirements specifically related to investment research. Furthermore, the J.P. Morgan Asset Management Market Insights and Portfolio Insights programs, as non-independent research, have not been prepared in accordance with legal requirements designed to promote the independence of investment research, nor are they subject to any prohibition on dealing ahead of the dissemination of investment research.

This document is a general communication being provided for informational purposes only. It is educational in nature and not designed to be taken as advice or a recommendation for any specific investment product, strategy, plan feature or other purpose in any jurisdiction, nor is it a commitment from J.P. Morgan Asset Management or any of its subsidiaries to participate in any of the transactions mentioned herein. Any examples used are generic, hypothetical and for illustration purposes only. This material does not contain sufficient information to support an investment decision and it should not be relied upon by you in evaluating the merits of investing in any securities or products. In addition, users should make an independent assessment of the legal, regulatory, tax, credit, and accounting implications and determine, together with their own professional advisers, if any investment mentioned herein is believed to be suitable to their personal goals. Investors should ensure that they obtain all available relevant information before making any investment. Any forecasts, figures, opinions or investment techniques and strategies set out are for information purposes only, based on certain assumptions and current market conditions and are subject to change without prior notice. All information presented herein is considered to be accurate at the time of production, but no warranty of accuracy is given and no liability in respect of any error or omission is accepted. It should be noted that investment involves risks, the value of investments and the income from them may fluctuate in accordance with market conditions and taxation agreements and investors may not get back the full amount invested. Both past performance and yields are not a reliable indicator of current and future results. J.P. Morgan Asset Management is the brand for the asset management business of JPMorgan Chase & Co. and its affiliates worldwide. To the extent permitted by applicable law, we may record telephone calls and monitor electronic communications to comply with our legal and regulatory obligations and internal policies. Personal data will be collected, stored and processed by J.P. Morgan Asset Management in accordance with our Company’s Privacy Policy (https://www.jpmorgan.com/global/privacy).For further information regarding our local privacy policies, please follow the respective links: Australia (https://www.jpmorganam.com.au/wps/portal/auec/PrivacyPolicy), EMEA (www.jpmorgan.com/emea-privacy-policy), Hong Kong (https://www.jpmorganam.com.hk/jpm/am/en/privacy-statement), Japan (https://www.jpmorganasset.co.jp/wps/portal/Policy/Privacy), Singapore (http://www.jpmorganam.com.sg/privacy) and Taiwan (https://www.jpmorgan.com/country/GB/en/privacy/taiwan ).

This communication is issued by the following entities: in the United Kingdom by JPMorgan Asset Management (UK) Limited, which is authorized and regulated by the Financial Conduct Authority; in other European jurisdictions by JPMorgan Asset Management (Europe) S.à r.l.; in Hong Kong by JF Asset Management Limited, or JPMorgan Funds (Asia) Limited, or JPMorgan Asset Management Real Assets (Asia) Limited; in Singapore by JPMorgan Asset Management (Singapore) Limited (Co. Reg. No. 197601586K), or JPMorgan Asset Management Real Assets (Singapore) Pte Ltd (Co. Reg. No. 201120355E); in Taiwan by JPMorgan Asset Management (Taiwan) Limited; in Japan by JPMorgan Asset Management (Japan) Limited which is a member of the Investment Trusts Association, Japan, the Japan Investment Advisers Association, Type II Financial Instruments Firms Association and the Japan Securities Dealers Association and is regulated by the Financial Services Agency (registration number “Kanto Local Finance Bureau (Financial Instruments Firm) No. 330”); in Australia to wholesale clients only as defined in section 761A and 761G of the Corporations Act 2001 (Cth) by JPMorgan Asset Management (Australia) Limited (ABN 55143832080) (AFSL 376919); in Brazil by Banco J.P. Morgan S.A.; in Canada for institutional clients’ use only by JPMorgan Asset Management (Canada) Inc., and in the United States by JPMorgan Distribution Services Inc. and J.P. Morgan Institutional Investments, Inc., both members of FINRA; and J.P. Morgan Investment Management Inc.

In APAC, distribution is for Hong Kong, Taiwan, Japan and Singapore. For all other countries in APAC, to intended recipients only.

Copyright 2019 JPMorgan Chase & Co. All rights reserved.

Prepared by: Karen Ward, Tilmann Galler, Vincent Juvyns, Maria Paola Toschi, Michael Bell, Hugh Gimber, Jai Malhi and Ambrose Crofton.

Unless otherwise stated, all data as of 30 June 2019 or most recently available.

Guide to the Markets - Europe

JP-LITTLEBOOK

0903c02a81fb9230

vk.com/id446425943

CAPITAL MARKETS RESEARCH

JULY 11, 2019

 

WEEKLY

MARKET OUTLOOK

Moody’sAnalytics Research

Weekly Market Outlook Contributors:

Moody's Analytics/New York:

John Lonski Chief Economist

1.212.553.7144

john.lonski@moodys.com

Yukyung Choi

Quantitative Research

Moody's Analytics/Asia-Pacific:

Katrina Ell

Economist

Moody's Analytics/Europe:

Barbara Teixeira Araujo

Economist

Moody’s Analytics/U.S.:

Ryan Sweet

Economist

Bernard Yaros

Economist

Steven Shields

Economist

Editor

Reid Kanaley

Contact: help@economy.com

Market Implied Ratings Differ on the Likely Direction of Baa3 Ratings

Credit Markets Review and Outlook by John Lonski

Market Implied Ratings Differ on the Likely Direction of Baa3 Ratings

» FULL STORY PAGE 2

The Week Ahead

We preview economic reports and forecasts from the US, UK/Europe, and Asia/Pacific regions.

The Long View

Full updated stories and key credit market metrics: Second-quarter 2019’s bond issuance by U.S. companies revealed yearly gains of 5.0% for investment-grade and 27.2% for high-yield.

 

»

FULL STORY PAGE 5

 

 

 

Investment Grade: We see year-end 2019’s average

 

Credit

investment grade bond spread above its recent 119 basis

Spreads

points. High Yield: Compared with a recent 421 bp, the high-

 

yield spread may approximate 475 bp by year-end 2019.

Defaults

US HY default rate: Moody's Investors Service’s Default

 

 

Report has the U.S.' trailing 12-month high-yield default rate

 

dipping from June 2019’s actual 3.0% to a baseline estimate

 

of 2.9% for June 2020.

 

 

Issuance

For 2018’s US$-denominated corporate bonds, IG bond

 

 

issuance sank by 15.4% to $1.276 trillion, while high-yield

 

bond issuance plummeted by 38.8% to $277 billion for high-

 

yield bond issuance’s worst calendar year since 2011’s $274

billion. In 2019, US$-denominated corporate bond issuance is expected to rise by 0.2% for IG to $1.278 trillion, while highyield supply grows by 22.3% to $339 billion. The very low base of 2018 now lends an upward bias to the yearly increases of 2019’s high-yield bond offerings.

» FULL STORY PAGE 9

Ratings Round-Up

U.S. and European Rating Activity Mixed

» FULL STORY PAGE 12

Market Data

Credit spreads, CDS movers, issuance.

» FULL STORY PAGE 14

Moody’s Capital Markets Research recent publications

Links to commentaries on: Spreads, yield collapse, inversions, unmasking danger, divining markets, upside risks, rating changes, high leverage, revenues and profits, Fed moves, riskier outlook, high-yield, defaults, confidence vs. skepticism, stabilization, buybacks, volatility.

THIS EDITION OF THE WEEKLY MARKET OUTLOOK WAS REPUBLISHED JULY 12, 2019, TO

 

 

CORRECT NUMBERS IN FIGURE 2 ON PAGE 3.

»

FULL STORY PAGE

 

 

19

 

 

Click here for Moody’s Credit Outlook, our sister publication containing Moody’s rating agency analysis of recent news events, summaries of recent rating changes, and summaries of recent research.

Moody’s Analytics markets and distributes all Moody’s Capital Markets Research, Inc. materials. Moody’s Capital Markets Research, Inc. is a subsidiary of Moody’s Corporation. Moody’s Analytics does not provide investment advisory services or products. For further detail, please see the last page.