Бизнес-Лэнд БО-01

RU000A108WJ2

Цена

—

Доходность

—

Погашение

30.12.2027

Купон

Фиксированный

Детали купона

Сумма

57,34

Накопленный доход

0

Выплат в год

4

Следующий купон

01.10.2026

Детали облигации

Номинал

1 000,00 ₽

Валюта

rub

Субординированная

Нет

Амортизация

Нет

Квалифицированные инвесторы

Нет

Кредитный рейтинг эмитента

—

По данным веб-поиска ИИ, не подтверждено агентством

AI-сигналы

🔒 Открыть в приложенииБесплатная регистрация

AI-анализ

Эмитент находится в преддефолтном состоянии: цена 7.71% от номинала — критически низкий уровень, типичный для бумаг с высоким риском дефолта. Доходность 251.36% при ключевой ставке 14% даёт спред 237 п.п., что является маркером экстремального кредитного риска, а не привлекательной премии. Кредитный рейтинг НКР: CC.ru (существенный риск дефолта). Финансовые показатели эмитента минимальны (выручка 9 млн, EBITDA 78 млн, прибыль 9 млн) — эмитент не генерирует достаточного денежного потока для обслуживания долга. Погашение 30.12.2027 (~1.4 года) — процентный риск умеренный, но доминирует кредитный. Отсутствие амортизации повышает риск единовременного дефолта при погашении. Рекомендация: sell.

Данная аналитика сформирована на основе искусственного интеллекта и не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией. Перед принятием инвестиционного решения проконсультируйтесь с лицензированным финансовым советником. Прошлые результаты не гарантируют будущей доходности.

Что если?

прогноз будущих выплат
₽
10 000 ₽10 000 000 ₽
Вложено100 000 ₽100 шт.
Вернётся128 369 ₽
Чистый доход28 369 ₽
Ежемесячно1 911 ₽
Доходность 22.9% годовых К погашению 1.2 лет

Частые вопросы

Когда следующий купон по RU000A108WJ2?

Следующая купонная выплата по облигации Бизнес-Лэнд БО-01 - 01.10.2026.

Когда погашение облигации RU000A108WJ2?

Дата погашения облигации Бизнес-Лэнд БО-01 - 30.12.2027.

Алгоритм

Как работает BondScan

Три этапа: от сотен бумаг до топ-100 надёжных вариантов за считанные минуты.

🧹
1

Быстрый отсев

Мгновенно убираем бумаги с низкой ликвидностью, непрозрачными условиями и доходностью ниже ключевой ставки.

⚖️
2

Глубокий анализ

Нейросеть сравнивает оставшиеся бумаги: финансовое состояние эмитента, кредитное качество и соотношение доходности к рискам.

🏆
3

Ранжирование

Лучшие кандидаты получают оценки по трём осям: надёжность, доходность, рекомендация. На выходе — готовый топ-100.

Результативность

Доказанная эффективность алгоритма BondScan

Сравнение доходности: Топ-100 BondScan vs индекс облигаций МосБиржи (RGBITR)

BondScan Топ-100
RGBITR (МосБиржа)
0%5%10%15%20%Июл 25ОктЯнв 26АпрИюл 26+16.83%+10.1%+6.7п.п.
16.83%
Доходность к погашению Топ-100
+10.1%
RGBITR за год (реальные данные)

Топ-100 бумаг по версии BondScan предлагает доходность к погашению 16.83% — на 6.7 п.п. выше индекса МосБиржи (RGBITR, +10.1% за год). Алгоритм отсеивает скрытые субординированные риски и выбирает бумаги с максимальной риск-защищенной премией к ключевой ставке.

Проблема

С чем сталкивается инвестор?

Информационный шум и таблицы Excel

На рынке торгуются сотни выпусков. Чтобы найти стоящие варианты, приходится часами собирать данные из разных скринеров, вручную перепроверять кредитные рейтинги и сводить всё в таблицы.

Высокий купон ≠ безопасность

Аномально высокая доходность часто маскирует слабые финансы компании или статус субординированной бумаги. Один дефолт может перечеркнуть прибыль за весь год.

Нет времени на глубокий анализ

Сотни бумаг на рынке, у каждой — свои финансовое состояние, рейтинги, графики выплат. Разобраться вручную под силу только аналитику.

Экономика

Посчитайте окупаемость BondScan для вашего капитала

AI-разбор бумаг увеличивает доходность портфеля в среднем на 6.7 п.п.

1 000 000 ₽
Размер портфеля
100 000 ₽5 000 000 ₽
67 000 ₽
Дополнительный доход в год
за счёт AI-разбора
9 990 ₽
Стоимость годовой подписки
≈ 1.0% от портфеля
×6.7
Окупаемость: доп. доход
превышает подписку в 6.7 раз

Стоимость подписки — менее 1.0% от портфеля. Дополнительный доход от BondScan (67 000 ₽) превышает подписку в 6.7 раз. BondScan окупается за первый месяц.

Полный анализ на BondScan →