Money Report

🔫 Самая творческая задача (мульты 2/2) Лично мне очень нравится собирать и анализировать мульты. Это реально интересно.   🙂 Сложно или легко? Принято считать, что DCF более сложный, чем мульты, потому что для DCF нужно построить полную модель, что трудозатратно. И действительно, технически собрать мульты проще, особенно если есть всякие терминалы и инструменты выгрузки.   В то же время, собрать быстро не равно собрать правильно. Мульты это не о том, чтобы сделать табличку с EV и EBITDA и поделить одно на другое, они о том – как правильно СОПОСТАВИТЬ и посчитать.   Простые примеры: ♦️одна компания разработчик ПО капитализирует R&D, другая – нет (нужно посчитать EBITDAC) ♦️одна компания выдает акции в качестве мотивации, другая – нет (как правильно считать EBITDA?) ♦️у одного маркетплейса есть финтех (и он считает по нему EBITDA, а у другого – нет. Брать EBITDA с финтехом или без? Что если у второго финтех – это некоторые операции, а у первого – полноценный банк?   В общем, сопоставимость сводится к 2 этапам: 1) выбрать правильные аналоги 2) выбрать правильный мультипликатор 3) правильно посчитать базу для мультипликатора   🙂 Мультипликаторы Глобально, можно посчитать любой мультипликатор. Главное – следовать правилу: знаменатель должен быть драйвером числителя и быть сопоставимым с числителем   Мультипликаторы могут быть операционные (EV/кол-во номеров в отеле, EV/торговая площадь) и финансовые (EV/EBITDA, P/E). Могут быть на базисе Enterprise Value (не учитывает структуру капитала) и Рыночной Капитализации (учитывает структуру капитала).   🙂 В чем творчество? Предположим, мы выбрали отличных пиров, корректный мульт, все аккуратно и красиво посчитали, скорректировали на страны/размер/прочее и получили действительно адекватные цифры диапазона оценок.   Теперь самое важное – определить, а где наш таргет относительно этих пиров? Можно взять медиану пиров, ну а что если наш таргет – мессия сектора (самый-самый)? А если не мессия, но тоже ничего, выше среднего? В общем оценивать позицию можно разными способами и, вероятно, это будет зависеть от того, какая оценка вам нужна))   Также интересным является и сам анализ. Например, компания Х может торговаться значительно дороже своих аналогов. Почему так произошло? Если у них кратно выше маржа, то как они опережают рынок и сектор? Какая стратегия привела их к этому? Или что они делают сейчас, что ожидание их будущих результатов так отражается в текущей оценке? И наоборот, часто бывают аутсайдеры с оценкой ниже плинтуса. Как они к этому пришли? Почему у них не получается работать лучше? Справедлив ли негатив в их сторону? Это объемная и интересная часть работы.   🙂 Проблематика РФ В РФ не так много публичных компаний и часто бывает, что на РФ рынке найти аналоги – тяжело или просто их нет. В таком случае можно обратиться к зарубежным рынкам (с корректировками мульта, конечно). В то же время уже несколько старших коллег говорило мне, что для текущего рынка РФ брать зарубежные мульты – это не релевантно и на практике так не делают. Проблема в взаимосвязи рынков капитала и рынков как таковых в принципе. После 2022 года РФ значительно обособилась и стала более закрытой с точки зрения капитала. В таком случае возникает вопрос: насколько реально адекватно смотреть мульты компаний, например, в США, если там совершенно другие условия работы этих рынков? Какого-то конкретного ответа у меня нет и я не могу говорить за весь наш рынок, но проблема объективно есть. Тем не менее, даже справочно считать мульты по другим странам полезно (особенно, если проекты учебные).   🙂 Вывод Расчет мультипликаторов – базовая, но весьма интересная и полезная для развития задачка. Не всегда можно понять логику оценок рынком тем или иным способом, но чаще всего у рынка есть реальные основания оценивать компанию именно так – а понимаешь эту оценку ты или нет – уже твоя проблема и задача.

🔫 Самая красивая формула (мульты 1/2) В математике есть «самая красивая формула» или «математический сонет»: e^(iπ) + 1 = 0 В финансах я бы провел аналогию формулой мультипликаторов, а именно: Мульт (например, EV/EBITDA) = k / (r – g) где: ♦️k – маржа (конвертация в денежный поток) ♦️r – риск (ставка дисконтирования) ♦️g – рост (будущий) Мультипликатор может быть любой: EV/Revenue, EV/EBITDA, P/E и т.д.   Эта формула описывает базовое концептуальное правило: мультипликатор (= оценка) тем выше, чем: ♦️выше маржа ♦️ниже риск ♦️быстрее рост Вывод формулы см. на картинке, но базово – это модель Гордона.   🙂 Маржа Главный драйвер оценки бизнеса – денежный поток. Поэтому, чем лучше выручка/ebitda/чистая прибыль конвертируется в денежный поток – тем выше оценка. При одной и той же EBITDA марже денежная маржа у компаний может быть разной за счет: ♦️оборотного капитала ♦️уровня капекса ♦️налогов   Почти всегда денежная маржа ниже EBITDA маржи (что очевидно). Почти идеально, когда конвертацию EBITDA в FCF = 100%. Например, около 100% конвертации есть у HeadHunter, потому что: ♦️почти нет капекса ♦️отрицательный оборотный капитал (= дает деньги) ♦️льготная налоговая ставка   Здесь также интересно посмотреть на каждый элемент денежного потока. 1. Капекс Капекс напрямую зависит от бизнес-модели: ♦️огромный (15-30+% от выручки) – очень капиталоемкие отрасли. Например, телеком. При ebitda марже телекома в 40%, капекс может быть 20-25%, поэтому мульты телекома всего 2-3х ebitda ♦️средний (5-10%) – капиталоемкие. Например, ритейл со своими магазинами. ♦️низкий (до 5%) – чаще всего IT, услуги и т.п. Основной кост – на сервера, разработку и т.п.   2. Налоги Тут понятно – номинальная ставка 25%, но могут быть льготы. В частности, льготы могут быть временные (IT) или постоянные (медицина). Например, у Мать и Дитя – нулевая налоговая ставка, что значительно повышает денежный поток (конвертация из EBITDA – порядка 80%)   3. Оборотный капитал (NWC) Самая интересная и управляемая часть. Аналогично капексу, напрямую зависит от бизнес-модели (ну и еще от мастерства менеджмента): ♦️положительный (забирает деньги) – запасы и дебиторка забирают больше, чем дает кредиторка (упрощенно) ♦️отрицательный (дает деньги) – запасов и дебиторки почти нет, а кредиторка значительная. Примеры: ♦️ритейл (почти нет дебиторки, а кредиторка покрывает инвестиции в запасы значительно) ♦️SaaS (подписочная модель создает предоплаты, запасов и дебиторки нет или очень мало)   🙂 Риск и рост Тут, думаю, все тоже очевидно: ♦️чем больше риск (= меньше вероятность) получать денежный поток, тем меньше стоит такая денежная машина ♦️чем быстрее рост, тем больше денежного потока будет в будущем, что автоматически повышает ценность   Стоит отметить, что в теории риск = ставка дисконтирования, но на практике следует понимать, что риск – это совокупность всех рисков: ♦️качество менеджмента и акционеров (!) ♦️долговая нагрузка ♦️конкуренция и рынок ♦️технологии ♦️регуляторика ♦️и прочее, прочее, прочее Именно поэтому при одинаковом росте и марже в одинаковом секторе компании все равно могут стоить по-разному: потому что рынок по-разному оценивает риск-профиль. И также частично поэтому важна IR-функция, которая снижает неопределенность вокруг компании => снижает/объясняет риски => делает оценку стабильнее.   По поводу роста тоже важно понимать. Лучше всего смотреть форвардные мультипликаторы, потому что рынок – это ожидания. И оценки отражают прежде всего ожидания будущих результатов. Компания может расти быстрее рынка, укрепляя свои позиции и наоборот.   🙂 Взаимосвязь Разумеется, все эти параметры грани одного и того же кубика (= бизнеса) и не существуют друг без друга: ♦️быстрый рост привносит более высокие риски и требует инвестиций (= снижения маржи) ♦️более высокий риск может как ухудшать (плохой менеджмент), так и улучшать (новая стратегия) маржу ♦️маржа может быть следствием положения на рынке, которое зависит от роста   🙂 Вывод Анализ мультипликаторов – одна из самых творческих задач в финансах по моему мнению. Более детально об этом я расскажу в следующем посте. #теория