«

»

אפר' 26 2009

הערכת שווי יחסי – חלק 2: דוגמא בסיסית

בצורה הבסיסית ביותר של הערכת שווי יחסי [הקדמה בחלק 1], יש רק 3 שלבים לתהליך ההערכה:

1. בחירת קבוצה של חברות דומות ברות השוואה

2. בחירת היחס

3. השוואת היחס של כל חברה לממוצע

הרבה אנליסטים מסתפקים רק בשלב הבסיסי, ובאמצעות דוגמא נראה את הבעייתיות ואת השאלות העולות כאשר משווים יחסים.

בחירת הקבוצה

ניקח לדוגמא קבוצה של 10 יצרניות תוכנה גדולות, עם שווי שוק מעל 2 מיליארד ד':

rv2

כבר בשלב הזה אפשר לראות את הבעיתיות בקבוצה. לכל החברות MSFT, ORCL, SAP, ADBE, CA, INTU, BMC, RHT, NUAN, SY יש שווי שוק מעל 2 מיליארד ד', חברות לא קטנות, אבל האם באמת אפשר להשוות בין מייקרוסופט עם 167 מיליארד ד' לבין סיבייס עם 2.5?

האם SAP, שלקוחותיה הם אירגוני ענק בכל רחבי העולם, ושאת מוצרה קשה מאוד להחליף אחרי ההטמעה, אפשר להשוות ל-Intuit שמפתחת בעיקר תוכנות קטנות בתחום העסקים הקטנים וניהול פיננסי של משק בית פרטי? Intuit מוכרת בעיקר בארה"ב, התוכנה שלה עולה כמה עשרות דולרים, ומתחלפת במהירות.

ברור שרוב החברות כאן עומדות בפני מכשולים וסיכונים שונים לחלוטין אחת מהשנייה, ולמעט מייקרוסופט שחלק מהאסטרטגיה שלה זה להתחרות בכל יצרנית תוכנה באשר היא, רוב החברות ברשימה לא מתחרות אחת של השנייה.

כדאי גם להבין כיצד סייקלים כלכליים משפיעים על כל חברה. ירידה בצריכה הפרטית תפגע למשל במייקרוסופט במידה מסויימת, אבל יכולה לעודד את Intuit [שימוש אישי בתוכנה זול יותר מאשר ללכת לאיש מקצוע]. סביבה בה עסקים משקיעים פחות בתשתית המחשבים ותקציבי IT יורדים, תהיה קשה ל-Oracle ו-SAP וכנראה פחות קשה ל- Nuance Communication.

כמעט כל החברות ברשימה בסיסן בארה"ב, אך האם SAP שבסיסה בגרמניה מושפעת יותר מכלכלת גרמניה או ארה"ב או כל העולם?

ככל ששואפים ליצור קבוצת חברות דומות או ברות השוואה, כך אין מנוס מהכרות עם החברות, בדיקת הסיכונים והשווקים של כל אחת.

בחירת היחס

באופן טבעי, היחס המתבקש לחברות הנ"ל הוא מכפיל הרווח. החברות אינן מנהלות נכסים, והן עברו את שלב ההקמה. בשנים 98-00 ההנחה הזו לא הייתה תקפה, כי חברות תוכנה רבות בקושי מכרו, שלא לדבר על הרוויחו. הרטיו P/E היה בלתי שימושי באותם ימים, ומשקיעים נעזרו במכפילי מכירות לרוב.

rv3

לפני שניגשים לתוצאות, עולות 2 נקודות בעייתיות: ל-2 חברות חסר נתונים.

הבעייה הראשונה [אצל SAP] משותפת לכל המכפילים, והשניה [אצל NUAN] בעייתית במכפיל הספציפי שבחרנו. נראה כיצד להתגבר על הבעיות הנ"ל.

בעייה ראשונה אמינות הנתונים

במקרה של SAP אין נתונים מ-Yahoo. הבעייה השורשית היא כמובן להסתמך על מקור מידע אמין. אם SAP רווחית, ו-Yahoo שם בטעות N/A כיצד אנו יכולים לסמוך עליו ששאר המספרים נכונים?

ובכן, לצורך הדוגמא, וגם הדרך הטריוויאלית לעקוף את הבעייה הזו היא לבדוק מקורות מידע נוספים. אז נוסיף עוד 2 מקורות לטבלה הבאה, וגם ממוצע.

rv4

כעת גם ניתן לראות בטבלה למעלה עוד חיסרון שצויין בהתחלה: אפשר בקלות להתאים או לעוות את הנתונים ולקבל תוצאות שונות לחלוטין בכל פעם.

יש פערים בין מקורות שונים. לפעמים הפערים זניחים [למשל למכפיל של CA יש סטיית תקן של 0.04, שהיא 0.3% מהממוצע]. לפעמים הפערים יותר גדולים [למשל המכפיל של BMC נע בס"ת של 3.3% מהממוצע].

יש דרך נוספת לעקוף את חוסר העקביות הזו, ונגיע אליה כאשר נטפל בבעייה השנייה שעולה מהטבלה.

בעייה שנייה המכפיל אינו ניתן לחישוב

המקרה של NUAN בעייתי ספציפית למכפיל הרווח. הבעייה היא ש-NUAN לא הרוויחה, ולכן ה-EPS שלה שלילי, ומכאן שהרטיו P/E אינו ניתן לחישוב. אפשר כמובן להתעלם מהחברה הזו ולהוציא אותה מהקבוצה, לפני שעושים את משהו שיכול להתברר כטעות כדאי להבין את התופעה ואת שתי שאלות שהיא מעלה ושיש לשאול בכל פעם שבוחרים יחס כלשהו:

1.האם יש חברות שלא עונות על היחס, ואם כן, אז האם הן נפוצות ויש טעם להשתמש ביחס הזה לצורך השוואה?

2.גם בהנחה וכל החברות עונות על היחס, כיצד התפלגות היחס יוצרת עיוותים בצורה שבה משווים חברות אחת לשנייה?

נרחיב קצת על השאלה השנייה ונשתמש במכפיל הרווח הפופולרי כדוגמא. מאחר ומכפיל הרווח [כמו רוב המכפילים האחרים] תחום ב-0 מצד אחד, ומצד שני יכול להגיע למספרים מאוד גבוהים הרי שנוצר עיוות באופן שבו היחסים מתפלגים. ההרחבה בעמוד הבא.

לצורך המחשת בעיית העיוות ניקח דוגמא עם 6 חברות:

rv5

בגלל שחברה F מרוויחה סנטים בודדים, המכפיל שלה גבוה בצורה יוצאת דופן ומעוות את התמונה. לא רק זה אלא שההשוואה המתבקשת ל-P/E ממוצע יוצרת מצב שכל החברות למעט F נסחרות מתחת לממוצע, ולכן על פניו בצורה זולה. כמובן שהתמונה הזו יכול להיות מאוד רחוקה מהמציאות.

מספיק שחברה F תרוויח 2 סנט פחות, ואז ה-PE שלה יהיה בלתי ניתן לחישוב, מה שיוביל לזה שהיא תצא מהממוצע וניתן יהיה להשתמש בו לצורך השוואה.כלומר הפער בין ממוצע הגיוני לממוצע מעוות יכול להיות תלוי ב-2 סנט בלבד, מה שמערער את ההשוואה מהיסוד.

הפיתרון המתבקש הוא לאתר חברות שחורגות באופן יוצא דופן מהממוצע, אולם בגלל הגדרת המכפיל, הוא לעולם יהיה מוטה כלפי מעלה. כלומר יש להבין שגם אם משווים רק חברות עם מכפיל "הגיוני" ההטייה קיימת באופן ממוצע. הנה למשל התפלגות מכפילי הרווח וההון נכון לשנת 2007:

rv6

קל לראות את הזנב הארוך לכיוון אחד, ואת הכמות יוצאת הדופן של החברות בקצה הכי ימני של הסקאלה.

בגלל העיוות הזה, ממוצע היחס לא בהכרח ייתן נקודה נוחה להשוואה. דרך אחת להתגבר על ההטייה הזו היא להסתכל לא רק על הממוצע, אלא גם על החציון.

נחזור לדוגמא הקודמת:

rv7

ניתן לראות שלמרות העיוות עדיין החציון נותן אומדן מסויים לשאר החברות.

בחזרה לדוגמא הראשונה. נוסיף ממוצע וחציון למכפיל לפי הטור הימני.

rv8

ניתן לראות ש-5 חברות מתוך ה-9 שנותרו בעלות מכפיל יותר נמוך, ורק 2 חברות בעלות מכפיל יותר נמוך מהחציון [אפשר להגיד ש-ORCL ו-SAP יושבות על החציון, ולא מתחת].

פיתרון נוסף למכפיל שאינו ניתן לחישוב

דרך נוספת לעקוף את בעיית מכפיל הרווח השלילי, וגם דרך יותר מורכבת, היא להמשיך למעלה בדוח הרווח, עד שמוצאים שורה חיובית אצל כל החברות.

 

ה-Earning ב-PE מתייחס לרווח נטו [השורה התחתונה], מעליו אפשר למצוא:

  1. EBIT - רווח לפני תשלומי ריבית ומס
  2. EBITDA - רווח לפני תשלומי ריבית, מס ופחת
  3. Operating Income - רווח תפעולי
  4. Gross Operating Profit - כאן כבר מתקרבים לשורה העליונה עם רווח לפני כל ההוצאות למעט עלות המכירות [Cost of Sales]
  5. וכמובן למעלה: מכירות. אלא שכאן אנו כבר מגיעים למכפיל אחר, ה-Price/Sales.

אם נחשב את המספרים הנ"ל לחברות בדוגמא, נראה ש-NUAN מחזיקה מספרים שלילים בכל הקטגוריות עד Gross Operating Profit.

מאחר ומכפילים כאלה פחות נפוצים, נצטרך לחשב אותם בעצמנו לפי הדוגמא בטבלה הבאה:

rv9

הערות לטבלה:

1. 4Q מייצג את הרבעון האחרון, 3Q את זה שלפניו, וכן הלאה

2. TTM הוא הסכום של ארבעת הרבעונים האחרונים, כמקובל בחישוב רווחים או מכירות

3. מספר המניות בממוצע משוקלל הוא הנפוץ בחישובים מהסוג הזה, אבל זווית אחרת להערכת השווי תינתן בשימוש המניות המדוללות - Diluted Weighted Average Shares

4. באותו אופן ניתן לבצע את בחיוב עבור Operating Income, Income Before Tax, Net Income Before Extra. Items וכמובן Net Income

בשורה התחתונה צריך המעריך לשאול את עצמו האם הטיפוס במעלה הדוח אכן משרת את מטרת ההשוואה או מזיק לה. האם למשל NUAN עם מכפיל חדש של 4.7 אכן מתומחרת נכון בהשוואה לשאר החברות או רק מעוותת את התמונה ויותר נכון יהיה להוציא אותה מהרשימה ולהחליף אותה בחברה אחרת. כמובן שלא תמיד יש יכולת להוציא חברות מהרשימה, למשל אם אנחנו רוצים לקבל חוות דעת ספציפית על החברה הזו, ולא על הקבוצה באופן כללי.

אחת מהדרכים לענות על השאלה הזו, היא לבדוק האם הפרופורציה נשמרה בין החברות. למשל SAP בעלת מכפיל רווח 16.5, פחות או יותר על הממוצע, מקבלת מכפיל חדש 5.5 - השני הכי גבוה בהשוואה לקבוצה החדשה. ככל שמטפסים למעלה בדוח ההכנסות, כך הפרופורציה מתעוותת ומתרחקת מהשורה התחתונה.

ככלל אצבע הייתי אומר שיש לעצור ב-EBITDA ומקסימום ב-Operating Income וגם אז מומלץ לבדוק את הגורמים שמשפיעים על כל חברה בנפרד אם הדבר מתאפשר.

בחלק 3 אעלה 2 נקודות נוספות על מכפילים: נירמול וצפי לעתיד.

 

«

»

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>