«

»

אפר' 26 2009

הערכת שווי יחסי – חלק 4: תלוי במשתנה

הדוגמא הבסיסית של השוואת חברות דומות לפי מכפיל משותף יוצאת מנקודת הנחה שמכפיל נמוך יותר מעיד על חברה זולה יותר. אולם זוהי הנחה נאיבית ומוטעית. [חלקים קודמים: 1, 2 ו-3]

יש גורמים נוספים שמשפיעים על המחיר, ומכאן שחברה עם מכפיל נמוך מחברה אחרת יכולה להחזיק מכפיל כזה עם סיבה מוצדקת.

הגורמים הנוספים בראש ובראשונה גורמים פונדמנטליסטיים שמסייעים לחברה להפיק את המקסימום בעתיד מהנתונים הנוכחיים. למשל חברה שיכולה להשיג Return On Equity גבוה בצורה משמעותית מחברה אחרת, יכולה להחזיק פחות הון ולהיות מתומחרת בצורה זהה או יקרה יותר מהחברה השנייה.

דוגמא מתבקשת אחרת היא צמיחה צפוייה ברווחים. משקיעים שיצפו מחברה מסויימת לצמוח, יהיו מוכנים לשלם על הרווחים שלה הרבה יותר מחברה אחרת שהם לא צופים בה צמיחה משמעותית או אפילו ירידה ברווחים.

ההשפעה של צמיחת רווחים על מחיר המנייה הולידה מכפיל פופולרי נוסף, ה-PEG שהוא בעצם מכניס נתון נוסף למשוואה: Price/Earning/Growth. כאשר ה-Growth הוא % הצמיחה הצפויה לחברה. נראה שוב את הדוגמא של חברות התוכנה, והפעם נוסיף צמיחה צפוייה ו-ROE במקביל למכפילים.

rv12

קצת קשה לראות לפי הטבלה את היחס הממוצע בין הנתונים למכפילים, אז נסדר אותם בצורה ויזואלית:

rv13

הקו הממוצע מחלק את החברות בין זולות מהממוצע ליקרות.

כאשר מדברים על PEG נהוג לשים את קו פרשת המים בין 1 ל-1.5. אם נתבונן על הגרף הראשון, ונחייב שהקו יהיה ללא קבוע [כלומר נעדיף y=a*x מאשר y=a*x + b] נקבל את המשוואה הבא:

rv14

המשוואה המתקבלת היא y=153*x וזה אומר שכרגע הממוצע בין החברות שבחרנו הוא PEG של 1.53

במקרה של PB המשוואה היא y=14.1*x

אם נבחן 200 מניות מתוך ה-500S&P, שיש להן P/E ו-P/B מוגדרים וצמיחה צפוייה, ו-ROE בין מינוס 50% לפלוס 50%, נקבל תמונה מעט שונה אבל לא באופן דרסטי.

rv15

הגרף העליון מבוסס על רווחים נוכחיים, הגרף האמצעי על P/E שמחושב לפי רווחים צפויים, והגרף התחתון לפי הון ו-ROE מהרבעון האחרון. נתונים מתוך MSN. צמיחה ו-ROE מחושבים כמספר שלם מתוך 100 [בניגוד לאחוז בדוגמא הקודמת].

במקום 1.53 קיבלנו 1.22 במקרה של PE מול צמיחה. זה ממחיש שחברות התוכנה מתומחרות מעט שונה ביחס לשאר השוק, וכנראה כל סקטור יהיה עם וואריאציה כזו או אחרת של מקדם המשוואה.

לעומת זאת, במקרה של P/B קיבלנו מקדם שונה משמעותית, 6.2 במקום 14.1, וזה מעיד בצורה מאוד ברורה שיש מכפילים שבחירת החברות הדומות יכולה להיות קריטית לקבלת תוצאה ברת השוואה.

בחירת המשתנה הנוסף לכל מכפיל

השיקול העיקרי שצריך להנחות אותנו בבחירת המשתנה הנוסף זה המשקל שהשוק נותן לכל משתנה אפשרי, ולבחור את זה שהשוק חושב שמשפיע על המכפיל בצורה ההדוקה ביותר. מבחינה סטטיסטית ניתן לאמר שאנחנו מחפשים ממוצע הדוק יותר, כלומר שרוב הנקודות יהיו קרובות ככל הניתן לקו.

ההנחות האינטואיטיביות הן:

מכפיל

השפעות ישירות

P/B

Return on Equity Return on Assets

P/E

צמיחה ברווחים Beta

P/S

צמיחה במכירות/רווחים שולי רווח Beta

ה-Beta נכנסת לתמונה כי היא האומדן הנפוץ ביותר לכמת את סיכון החברה למספר בודד. יש ביקורת רבה על ההנחה האקדמאית הזו, ואין לקחת אותה כמובנת מאליו, אלא כזווית מסויימת מיני רבות דרכה הסיכון המגולם בחברה בא לידי ביטוי. בהערכת שווי יחסי, הסיכון שאנו מחפשים, כמו שאר הגורמים, יהיה פרמטר שהשוק חושב בממוצע שמגלם את הסיכון.

בטבלה ציינו את המשפיעים העיקריים המקובלים, אבל כדאי להעמיד אותם למבחן כאשר רוצים לבצע וואלואציה יחסית ולוודא שאכן יש התאמה בקבוצה שאותה סוקרים. אפשר ורצוי לפקפק בהנחות האלו.

את המבחן ניתן לעשות בצורה הבאה. מבחינה מתמטית אנחנו רוצים שהקורלציה בין מערכי המספרים תהיה גבוהה בערך מוחלט ככל האפשר. מבחינה סטטיסטית המספר שאנו מחפשים למדוד נקרא R2[מבטאים: R-Squared] והוא מסמל בסטטיסטיקה את מקדם המובהקות או ה- coefficient of determination, והוא מקדם הקור' בריבוע.

לקחתי שוב קבוצת מדגם של 200 מניות גדולות, ואספתי 3 מכפילים ו-6 נתונים פוטנציאלים. בין כל נתון לכל מכפיל בודקים את הקור' בריבוע, ולהלן התוצאות:

rv16

שלושת המסקנות מהטבלה הן:

1.      הנחות היסוד אכן לא מוטעות ברובן.יש קשר בין ROE ל-P/B, בין צמיחה ל-P/E ובין שולי רווח ל-P/S. כדאי לשים לב שהבטא משחקת תפקיד יותר גדול ב-P/B מאשר לשני המכפילים האחרים, בניגוד להנחה.

2.      כמעט לכל מכפיל יש קשר עם יותר מגורם אחד.

3.      באופן כללי אין מובהקות גבוהה בין המכפילים לנתונים, והדבר נובע בעיקר בגלל השוני הרב בחברות שנבחרו [הדבר היחיד שמשותף להן זה שהן גדולות ובעלות מכירות, רווחים והון עצמי]. המובהקות גדלה ככל שלוקחים קבוצות מצומצמות יותר עם חברות בעלות מאפיינים דומים יותר.

אם נתבונן בנתונים ובחברות של 10 חברות התוכנה, נראה שקיימת אותה קורלציה, אבל הפעם במובהקות יותר גבוהה.

rv17

אלו כמובן רק הנתונים הפופולאריים שנבחרו לצורך הדוגמא, ורוב הזמן הם גם יכולים להיות מספקים, אבל עם קבוצות מסויימות כדי לשקול נתונים אחרים, כמו:

1.      צמיחת מכירות צפוייה

2.      דיבידנדים או Payout Ratio [שזה הדיבידנד באחוז מתוך הרווח הנקי]

3.      שולי רווח נטו לעומת ברוטו

4.      השקעה פנימית - Cap Ex

5.      סטיית תקן של תנועת המחירים [כאומדן סיכון בניגוד לבטא]

אז הנה תמחור חברות התוכנה לפי המובהקות בטבלה למעלה, ולפי קו הממוצע

rv18

בחלק הבא, הערכת שווי יחסי מתקדמת: רגרסיה כתלות ב-2 משתנים או יותר.

«

»

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. (*) שדות חובה מסומנים

אתם יכולים להשתמש באפשרויות ותגי ה-HTMLהבאים: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>