Evaluarea Unei Intreprinderi Prin Multipli de Piata – Abordari Teoretice, Empirice Si Practice

1.Evaluarea unei întreprinderi prin multipli de piață – abordări teoretice, empirice și practice

1.1.Introducere în evaluarea întreprinderii

Procesul de evaluare joacă un rol important în mai multe arii de activitate ale finanțelor precum managementul unui portofoliu de investiții, fuziuni și achiziții sau finanțe corporative. Orice activ, financiar sau real are o valoare și ceea ce este esențial să cunoaștem și să înțelegem care sunt factorii determinanți ai valorii deoarce în contextul actual al globalizării și al dezvoltării tehnologiei și pieței serviciilor de evaluare, instrumentele utilizate în procesul de estimare a valorii se schimbă, însă ceea ce rămâne este produsul acestui proces și anume, valoarea. Indiferent dacă vorbim despre evaluarea de proprietăți imobiliare, bunuri mobile și valori mobiliare sau întreprinderi, acest ultim domeniu al evaluării reprezentând pilonul subiectului dezbătut în cadrul prezentei lucrări și tipul de activ la care se vor face referiri ulterioare, există atât modele de abordare specifice dar și elemente comune, principii similare, generalități prezentate succint în cele ce urmează.

De-a lungul timpului, au luat naștere și s-au dezvoltat diferite opinii referitoare la procesul de evaluare, dintre care una larg dezbătută în prezent este reprezentată de incertitudinea care este generată fie de activul supus evaluării fie chiar de tehnica aplicată. Deși activitatea de evaluare este o profesie bazată pe experiență, cunoștințe și abilități dezvoltate pe baza unor standarde profesionale, a unui cod deontologic și etic specifice, există o reală incertitudine asociată cu rezultatul obținut. Valoarea estimată este afectată de informațiile specifice obiectului evaluării și de informațiile de piață, astfel disponibilitatea și modificarea acestora alterează previziunea viitorului companiei respective sau chiar al întregului sector ceea ce generează un anumit grad de incertitudine. În evaluarea întreprinderilor, deseori apar dificultăți legate de stadiul de dezvoltare al unei companii, astfel companiile mature tind să fie mai ușor de evaluat decât companiile aflate în stadii de creștere sau companii de tip start-up. Așadar, chiar și având acces la o multitudine de informații, în actul de evaluare este necesară ipoteza unei piețe într-un continuu proces de schimbare și adaptare și chiar a unei piețe ineficiente. În direcția prezentată, Damodaran 2004 consideră că pare a fi rezonabil argumentul conform căruia cei care acceptă ineficiența piețelor financiare ar trebui să își sacrifice timpul pentru estimarea valorii iar cei care cred că piețele sunt eficiente ar trebui să considere prețul ca cea mai bună estimare a valorii.

Din cele notate anterior, observăm că în activitatea de evaluare, este foarte importantă distincția dintre preț și valoare. Prețul este o sumă de bani rezultată în urma unei tranzacții și este diferit de valoare, care nu reprezintă o sumă de bani exactă, ci o sumă de bani estimată, o opinie asupra celui mai probabil preț care va fi plătit pentru un anumit activ, la o anumită dată. Valoarea unei întreprinderi este o opinie a evaluatorului asupra acestui obiect privit fie ca un set de valori patrimoniale fie ca un activ generator de beneficii economice viitoare, opinie atribuită în urma unui raționament aplicat prin diferite modele, opinie influențată de cantitatea și calitatea informațiilor avute la dispoziție de către evaluator. În acest punct, este importantă expertiza analistului care trebuie să considere întotdeauna o marjă rezonabilă de eroare în a face recomandări pe baza evaluărilor realizate. În ceea ce privește complexitatea tehnicii de evaluare și atribuirea unei relații directe între aceasta și eficiența procesului de evaluare, profesorul Aswath Damodaran, în cadrul aceleiași cărți, notează că pe măsură ce un model devine tot mai matematic, numărul de input-uri necesare estimării unei valori crește ducând astfel la manifestarea unui compromis între beneficiile unui estimări cât mai detaliate și costurile acesteia, respectiv erorile care vor crește proporțional. Totodată, în contextul actual în care ne confruntăm cu multe informații, abilitatea evaluatorului în a identifica informațiile care contează de cele care nu contează este la fel de importantă ca și tehnica de evaluare aplicată.

În ceea ce privește metodele de evaluare ale capitalului unei companii, acestea sunt diferite în ceea ce privește tehnica de aplicare sau ipotezele pe care se bazează dar au și caracteristici comune astfel putând fi clasificate în două categorii largi, directe și relative. Prin această clasificare, este mai ușor să înțelegem de ce diferite abordări conduc la rezultate diferite și ce abordare trebuie aplicată într-un caz particular. Modelele de evaluare ale unei întreprinderi au același obiectiv comun, acela de a estima valoarea prezentă a fluxurilor de numerar care revin acționarilor sau în sens larg, investitorilor. Putem așadar concluziona că în mod implicit, estimarea valorii unei companii implică un proces de planificare și previziune.

În cadrul primei categorii, două dintre abordările directe sunt contextuale prin natura lor și prezintă mai puțin interes printre analiști și anume:

abordarea prin active – utilizată în cadrul procesului de luare a deciziilor de finanțare și în analiza companiilor aflate în lichidare. Dezavantajul acestei abordări este că prin ignorarea activelor intangibile nu este luat în considerare efectul de sinergie;

abordarea CCA (contingent claims approach) – presupune evaluarea unei companii pe baza unui set de opțiuni reale. Această abordare prezintă probleme în estimarea parametrilor.

A treia metodă de evaluare directă este estimarea valorii unei companii pe baza cash-flow-urilor previzionate. De-a lungul anilor, au fost testate și aplicate mai multe abordări derivate ale modelului de discontare a dividendelor (dividend discount model), cum ar fi modelul fluxurilor de numerar actualizate (discounted cash-flow), modelul EBO (Edwards-Bell-Ohlson), modelul EVA bazat pe valoarea economică adăugată (enterprise value added) și modelul de venit rezidual RIM (residual income model). În mod evident, estimarea fluxurilor viitoare de numerar, a ratelor de actualizare, precum și a valorilor opțiunilor implică prognoza a ceea ce se poate întâmpla în perioada viitoare cu o companie.

Metodele de evaluare relative sunt cele în care multiplii de piață ai unor companii "comparabile" sunt folosiți pentru a evalua societatea țintă. Deși la prima vedere, aceste metode nu implică realizarea de previziuni, este atins același obiectiv final însă pe o altă cale. Prin folosirea unui multiplu de piață în estimarea valorii unei companii, analistul nu previzionează în mod tradițional fluxurile de numerar ale întreprinderii țintă, ci mai degrabă, valoarea întreprinderii țintă se deduce din multiplul de piață atribuit altor companii atunci când performanța companiei subiect al evaluării este aliniată cu performanțele previzionate ale companiilor comparabile. Această abordare va fi detaliată în următoarea parte a lucrării.

Un punct de vedere comun printre analiști este faptul că dintre metodele de evaluare disponibile, metoda cash-flow-ului net actualizat (DCF) oferă cele mai bune rezultate. Pablo Fernandez 2015 consideră că abordarea prin multipli reprezintă a doua metodă în procesul de estimare a valorii capitalului propriu sau al investitorilor, fiind utilă mai ales pentru a identifica diferențele dintre firma supusă evaluării și firmele comparabile. Marc Goedhart, Timothy Koller și David Wessels 2005 argumentează că abordarea prin multipli nu reprezintă doar un al doilea set de instrumente de estimare a valorii de piață a capitalului, ci și o cale prin care se pot identifica acei factori cheie care crează valoare într-un domeniu de activitate prin raportarea performanțelor companiei respective la cele înregistrate de concurenții săi și poate fi utilă în realizarea previziunilor necesare în cadrul abordării prin venit. De multe ori, valoarea estimată prin abordarea prin piață este folosită ca instrument de verificare pentru valoarea rezultată prin abordarea prin venit, evaluatorul fiind cel care trebuie să decidă cât de multă importanță va fi atribuită valorii derivate din metoda relativă în cadrul estimării globale. În mod normal, această decizie depinde de cantitatea și calitatea datelor pe care evaluatorul le are la dispoziție.

1.2.Abordarea prin piață

Abordarea prin multipli de piață se bazează pe ideea că valoarea unei companii poate fi determinată prin raportare la companii similare și relevante ale căror valori de piață se cunosc fie pentru că acțiunile acestor companii sunt tranzacționate curent pe bursă fie pentru că a avut loc recent o achiziție ai cărei termeni sunt făcuți public.

Punctul de pornire pentru evaluarea unei întreprinderi prin piață o reprezintă compunerea și utilizarea unui multiplu de piață, multiplicator sau rată de valoare. Acest multiplu este raportul dintre valoarea de piață a capitalurilor unei companii și un parametru economic relevant care se presupune că face referire la acea valoare, astfel există două mari categorii de multipli:

multipli ai capitalurilor proprii – exprimă valoarea creanțelor acționarilor asupra fluxurilor de numerar generate de business prin raportare la un parametru legat de această categorie de investitori

multipli ai capitalului investit – exprimă valoarea tuturor creanțelor asupra unei afaceri în raport cu o variabilă care face referire la întreaga întreprindere

1.2.1.Avantajele și dezavantajele abordării prin piață

De-a lungul anilor, au fost observate și analizate puncte forte și slabe ale acestei abordări, avantaje și dezavantaje.

Damodaran 2004 consideră că abordarea prin piață este des utilizată deoarece se bazează pe mai puține ipoteze și timpul necesar pentru estimarea valorii capitalurilor unei companii este mai redus. Diferența dintre cele două metode de evaluare este că ipotezele într-o evaluare relativă sunt implicite și nedeclarate, în timp ce ipotezele dintr-o evaluare directă sunt explicite și declarate. Totodată, această abordare este mai simplu de prezentat și explicat clienților decât abordarea prin actualizarea fluxurilor de numerar. În aceeași direcție, Sorin V. Stan și Ion Anghel 2009 argumentează că rezultatele obținute prin abordarea prin piață se bucură de un sentiment de înțelegere și susținere din partea investitorilor deoarece bazându-se pe așteptările care se conturează pe piață, așteptări încorporate în multiplicatori, această metodă va reflecta în consecință opinia tuturor participanților. Totuși, în situația în care cele două metode de evaluare conduc la rezultate diferite, autorii consideră abordarea prin venit ca fiind cea căreia trebuie să i se acorde o pondere mai mare întrucât cel puțin la nivel teoretic, nu este influențată de diferitele percepții ale investitorilor. Un alt punct forte identificat de profesorul Damodaran este că o metodă de evaluare relativă este mai probabil să reflecte într-o măsură mai mare starea actuală a pieței în comparație cu o măsură de evaluare directă, astfel atunci când pe o piață se conturează un trend ascendent al prețurilor acțiunilor, abordarea prin multipli va cuantifica acest ciclu mai bine decât abordarea prin venit, conducând la estimarea unor valori mai ridicate și apropiate de prețul pieței.

Peter Suozzo et al 2001 grupează avantajele abordării prin piață în trei caracteristici majore ale acesteia: utilitate, simplitate și relevanță. În opinia acestora, multiplii sunt instrumente robuste care oferă informații utile despre valoarea relativă, disponibilitatea datelor și simplitatea calculelor făcând din aceștia instrumente atractive de estimare a valorii unei companii. În același timp, multiplii sunt relevanți și eficienți deoarece se bazează pe cei mai comuni parametri economici utilizați de investitori în propriile analize. La polul opus, prin faptul că un multiplu încorporează mai multe informații într-o singură valoare, poate deveni dificil să identifici efectele unor variabile diferite asupra valorii ceea ce implică o interpretare simplistă și de multe ori, chiar și eronată. Totodată, multiplii sunt statici și nu reușesc întotdeauna să surprindă natura dinamică și în continuă evoluție a mediului de afaceri și pe de altă parte, sunt atât de diferiți încât pot conduce la comparații inconsistente. Așadar, cele trei dezavantaje identificate sunt interpretarea simplistă, faptul că sunt intrumente statice și dificultatea de comparare.

Analizând dezavantajele abordării prin piață, profesorul Damodaran notează că de multe ori, sunt ignorate aspecte importante precum variabilele de risc, potențial de creștere și cash-flow în selectarea comparabilelor, astfel se manifestă riscul de a obține rezultate inconsistente. Pe de altă parte, faptul că abordarea prin piață reflectă cel mai bine starea actuală a pieței poate conduce la valori prea mari atunci când piață supraevaluează companiile comparabile sau prea mici în caz de subevaluare. Pe piețele emergente, în mod frecvent ne putem confrunta cu cazuri de supra/sub-evaluare a companiilor, aceste erori ale pieței conducând implicit și la multiplicatori eronați și la estimarea unor valori nesustenabile. În același timp, lipsa de transparență în ceea ce privește ipotezele care stau la baza abordării le fac vulnerabile la manipulare, astfel un analist părtinitor căruia îi este permis să aleagă multiplul pe care se bazează evaluarea și firmele comparabile poate asigura, în esență, că aproape orice valoare rezultată poate fi justificată.

În tabelul alăturat sunt grupate avantajele și dezavantajele identificate de diferiți analiști, putându-se observa punctele comune ale raționamentului acestora:

Tabel 1. Avantajele și dezavantajele abordării prin piață

1.2.2.Etapele procesului de evaluare prin piață

Procesul de evaluare prin piață presupune parcurgerea mai multor etape:

1.2.2.1.Etapa 1:selectarea setului de multipli de piață

Sorin V. Stan și Ion Anghel 2009 notează că nu există multiplicatori mai buni sau mai puțin buni, dar selectarea multiplilor trebuie să reflecte scopul evaluării precum și natura companiei țintă.

Damodaran 2004 a identificat trei pași de bază care trebuie urmați pentru o utilizare eficientă a multiplilor de piață.

a)Consistență și uniformitate în definire și măsurare

Primul pas constă în asigurarea faptului că multiplul selectat este definit și măsurat într-un mod consistent și uniform pentru toate comparabilele selectate. Înainte de a detalia acest aspect, voi prezenta principalele categorii de multiplicatori pornind de la clasificările propuse de diferiți analiști.

Tipuri de multipli

Pablo Fernandez 2015 propune clasificarea multiplilor în următoarele trei categorii:

1.multipli bazați pe valoarea de piață a capitalurilor proprii

PER (price earnings ratio) = capitalizare bursieră/profit net

P/CE (price to cash earnings) = capitalizare bursieră/profit net înainte de amortizare și depreciere

P/S (price to sales) = capitalizare bursieră/cifra de afaceri

P/LFCF (price to levered free cash flow) = capitalizare bursieră/fluxuri de numerar la dispoziția acționarilor

P/BV (price to book value) = capitalizare bursieră/valoarea contabilă a capitalurilor proprii

P/Customer = capitalizare bursieră/număr de clienți

P/potential customer = capitalizare bursieră/număr potențial de clienți

P/units = capitalizare bursieră/numărul de produse vândute

P/output =capitalizare bursieră/output produs

2.multipli bazați pe valoarea de piață a companiei

EV/EBITDA (entreprise value to EBITDA) = valoarea întreprinderii/EBITDA

EV/Sales (entreprise value to sales) = valoarea întreprinderii/cifra de afaceri

EV/FCF (entreprise value to unlevered free cash flow) = valoarea întreprinderii/fluxuri de numerar la dispoziția investitorilor

3.multipli de creștere

PEG sau PER/g = PER/rata de creștere viitoare a profitului pe acțiune

EV/EG = (EV/EBITDA)/rata de creștere viitoare a EBITDA

Alți analiști clasifică multiplicatorii în următoarele trei categorii:

1.multiplicatori ai profitului: PER, PEG, VPKi/PIAD (valoarea de piață a capitalului investit/profit înainte de impozit, amortizare și dobânzi) echivalent cu EV/EBITDA, VPKi/PID (valoarea de piață a capitalului investit/profit înainte de impozit și dobânzi) echivalent cu EV/EBIT, VPKi/Cash-flow (valoarea de piață a capitalului investit /cash flow=profit net+cheltuieli non-cash)

2.multiplicatori ai valorilor contabile: Preț/ANC (prețul acțiunii/activul net contabil pe acțiune) echivalent cu P/BV, VPKi/AT (valoarea de piață a capitalului investit/valoarea contabilă a activelor totale), VPKpr/CIN (valoarea de piață a capitalului propriu/costul de înlocuire al activelor) cunoscut sub denumirea de factorul Tobin’s Q

3.multiplicatori ai cifrei de afaceri: P/Sales, EV/Sales

Revenind la faptul că multiplii trebuie definiți și măsurați în același mod pentru toate companiile comparabile, ne referim în primul rând la faptul că trebuie să existe o consistență între numărător și numitor, astfel dacă numărătorul reprezintă o valoare a capitalurilor proprii atunci numitorul trebuie să fie consistent cu acesta (profit net, valoarea contabilă a capitalurilor proprii) iar dacă numărătorul reprezintă o valoare a companiei atunci și numitorul trebuie să fie o măsură a cash-flow-urilor care revin tuturor categoriilor de investitori ai companiei (marja EBITDA, marja operațională, cifra de afaceri, valoarea contabilă a capitalurilor). Unul dintre multiplii definiți în mod inconsistent și utilizați în procese de estimare a valorii de către analiști este P/EBITDA. Acest multiplu nu conduce la estimări eficiente nici atunci când multiplul este compus în același fel pentru toate comparabilele deoarece unele companii se pot finanța integral din resurse proprii iar altele pot avea un grad ridicat de îndatorare. În al doilea rând, este de menționat faptul că se pot manifesta inconsistențe generate de standardele și regulile diferite de contabilitate, multiplii profiturilor și cei ai valorilor contabile fiind afectați de acest aspect. Firmele care adoptă norme diferite pentru scopuri de raportare și impozitare raportează în general venituri mai mari acționarilor decât o fac către autoritățile fiscale astfel, atunci când sunt comparate prin multipli ai profiturilor cu firme care nu mențin norme diferite, vor avea o valoare mai mică printr-un multiplu PER inferior. Multiplii cifrei de afaceri prezintă astfel avantajul că pot fi utilizați în comparații pe piețe cu sisteme diferite de contabilitate. Dintr-un alt unghi, trebuie să se asigure că multiplul este calculat pentru toate companiile prin raportare la un parametru actual, de tip backward sau de tip forward, în primul caz fiind important să se aibă în vedere faptul că întreprinderile pot avea perioade fiscale diferite.

Având în vedere plaja largă de multipli care pot fi utilizați în estimarea valorii unei întreprinderi, multipli enumerați în rândurile de mai sus, o serie de studii s-au focusat pe analiza performanței metodologiei de evaluare prin compararea mai multor multipli și respectiv, pe investigarea variației acestei performanțe pe industrii și în timp. Rezultatele acestor studii demonstrează că, deși nu există un multiplicator perfect, anumite categorii conduc la rezultate mai eficiente în procesul de evaluare. Unii autori susțin că pentru anumite întreprinderi, este necesar să se utilizeze multipli specifici industriei respective, alții subliniază că principalul criteriu nu este profilul companiei ci mai degrabă calitatea multiplului în sine, motiv pentru care este necesară analiza întregii piețe și nu doar a industriei.

Multiplii de tipul forward sau backward looking?

În cadrul unui studiu realizat în 2002 de Jing Liu, Doron Nissim și Jacob Thomas pe un eșantion de date anuale din 81 de industrii, au fost selectate trei categorii de multipli de piață cu scopul de a examina eficiența procesului de estimare a valorii de piață a capitalului unei companii. Au fost analizate rate de tip backward looking, forward looking și rate bazate pe modelul venitului rezidual. Rezultatele studiului demonstrează că eficiența multiplilor de piață bazați pe parametri de tipul forward looking în procesul de evaluare este superioară și performanța crește dacă orizontul de previziune este mai mare. A fost estimată o eroare de 23% pentru multiplii istorici și de 18% pentru multiplii prognozați pe un an, previziunile pe doi ani reducând eroarea de estimare la 16%. În mod similar, când Moonchul Kim, Jay Ritter 1999 au analizat eficiența utilizării multiplilor de piață istorici și previzionați pe o perioadă de un an, respectiv 2 ani în estimarea valorii de piață a unei acțiuni pentru un număr de 142 de oferte publice inițiale, eroarea medie de predicție a scăzut de la 55% până la 43,7%, respectiv 28,5% iar procentul companiilor evaluate în intervalul de +/- 15% față de multiplul actual de tranzacționare a crescut de la 15,4% până la 18,9%, respectiv 36,4%. James R Hitchner menționează că valoarea unei companii nu este rezultatul performanțelor sale istorice ci mai degrabă, prețurile plătite pentru întreprinderi reflectă așteptările investitorilor și astfel, abordarea prin piață are o natură prospectivă.

Dintre multiplii de piață bazați pe parametri de tipul backward looking, rezultate cele mai semnificative se înregistrează pentru profit, urmat de valoarea contabilă și cu cea mai slabă performanță, cifra de afaceri. Utilizându-se parametri reprezentați de cash-flow-uri se înregistrează o eficiență scăzută, aceasta fiind redusă într-un grad și mai mare atunci când se estimează valoarea întreprinderii față de valoarea capitalurilor proprii în cazul EBITDA. Multiplii bazați pe modelul venitului rezidual frecvent utilizat în estimarea valorii terminale au o performanță mai scăzută în comparație cu prima categorie de multipli. Un alt studiu realizat de Erik Lie și Heidi J. Lie 2002 conduce la rezultate similare, astfel valorile previzionate participă la îmbunătățirea acurateței evaluării pe baza multiplului PER iar multiplii bazați pe valoarea contabilă a activelor și EBITDA performează mai bine decât cei bazați pe cifra de afaceri. Un alt rezultat interesant și extrem de util al cercetării anterior amintite este faptul că eficiența și precizia în evaluare depind de profitabilitate și dimensiunea activelor intangibile. Cele mai bune rezultate se înregistrează astfel pentru companiile mari. Pentru companiile cu profit mic sau mediu, cele mai bune rezultate se înregistrează pentru multiplul P/BV și pentru companiile mari, pentru multiplul PER. Pentru companiile cu multe active necorporale se înregistrează cele mai slabe rezultate, mai ales pentru companiile din sectorul IT al căror potențial de creștere nu este ușor de estimat. Eșantionul a fost împărțit în companii financiare și nonfinanciare, precizia procesului de evaluare fiind superioară pentru primele probabil prin prisma faptului că dispun de mai multe active lichide a căror valoare este mai ușor de estimat. Marc Goedhart, Timothy Koller și David Wessels 2005 recomandă ca în situația în care nu sunt disponibile date previzionate și trebuie să se utilizeze date istorice, să se utilizese date pentru cele mai recente patru trimestre, nu pentru cel mai recent an fiscal și totodată, să se elimine acele evenimente extraordinare. Pablo Fernandez 2015 consideră că multiplii de tipul backward looking sunt dependenți de factori exogeni precum rata de dobândă, rata de inflație sau fenomenele înregistrate pe piața de capital și cum caracteristicile unui business se pot modifica substanțial în timp, nu este relevant să se compare multiplul respectiv cu media istorică din ultimii ani.

Multiplii specifici unei industrii?

În ceea ce privește investigarea variației performanței pe industrii, rezultatele cercetărilor anterioare sunt diferite. Jing Liu, Doron Nissim și Jacob Thomas 2002, contrar opiniei populare că diferite industrii au diferiți "cei mai buni" multipli, au demonstrat că există un clasament general al multiplilor de piață care a fost observat în mod constant pentru aproape toate industriile examinate, după cum se poate observa din tabelul alăturat. Rangurile inferioare presupun erori mai mici în estimarea prețului acțiunilor pe baza diferitelor categorii de multipli de piață și implicit, o performanță superioară. Observăm că multiplul bazat pe cifra de afaceri nu a fost situat pe primele două locuri pentru nicio industrie în timp ce multiplul PER bazat pe parametrul profit per acțiune (EPS) a fost situat pe primul loc pentru 66 de industrii din totalul de 81, fiind urmat de multiplul bazat pe modelul venitului rezidual (P1*) și respectiv, de multiplul bazat pe profit conform contabilității de angajamente (IACT).

Tabel 2. Clasament al multiplilor de piață

Sursa: Jing Liu, Doron Nissim și Jacob Thomas 2002

De cealaltă parte sunt analiștii care consideră că pentru anumite întreprinderi, este necesar să se utilizeze multipli specifici industriei. Lane R., Reignold J. 2003 au realizat un studiu amplu privind distribuția valorii medianei multiplilor în 7 industrii, studiu al căror concluzii sunt utile în ceea ce privește selectarea celui mai reprezentativ multiplu pentru o anumită industrie. Rezultatele au demonstrat că pentru retail, comunicații, transport, producție și industria de construcții cel mai reprezentativ multiplu este EV/EBIT iar pentru companiile din domeniul serviciilor și companii financiare, EV/BV of invested capital. Asociația australiană ACVAL (The Australian Private Equity and Venture Capital Association Limited) consideră că fiecare proces de evaluare ar trebui să ia în considerare ciclul de viață al industriei și stadiul de maturitate al companiei pentru a se obține cele mai bune rezultate. Pentru companiile de tip start-up este recomandat să se utilizeze multiplul bazat pe cifra de afaceri iar pentru companiile mature, multiplul bazat pe profit. În opinia lui Damodaran 2004, multiplii specifici anumitor sectoare, precum P/Customer sau P/Potential customer pentru companii de IT și telefonie mobilă, P/units pentru companii de băuturi răcoritoare sau P/output pentru companii producătoare de ciment și alte materii prime sunt periculoși deoarece pot conduce la supra/sub-evaluări semnificative în raport cu restul pieței deoarece nu pot fi calculați și pentru alte sectoare și în al doilea rând, este mult mai dificil să se raporteze multiplii respectivi la variabile fundamentale. De exemplu, un vizitator în plus pe site-ul web al unei companii conduce la venituri mai mari și profituri? (pentru o analiză detaliată a selectării multiplilor pe industrii, a se consulta anexa 1).

Având în vedere toate aspectele prezentate, putem concluziona prin prezentarea unui clasament al celor mai utilizați multipli de piață realizat de Pablo Fernandez 2015 pe baza informațiilor furnizate de Morgan Stanley Research. După cum putem observa, PER și EV/EBITDA par a fi cei mai populari

multipli în rândul companiilor de evaluare, urmați de P/BV și cu un procent mai mic de 10% de P/Sales, rezultate comune cu ale cercetărilor anterior prezentate.

Figura 1.Cei mai utilizați multipli de piață

Sursa: Pablo Fernandez 2015

b)Statistici descriptive

Al doilea pas este să se cunoască statisticile descriptive nu doar la nivelul industriei ci și la nivelul întregii piețe pentru a identifica dacă firmele, respectiv sectorul în care activează sunt supra/sub-evaluate. Acest pas presupune nu doar calcularea valorilor elementelor de statistică descriptivă:medie, mediană, deviație standard dar și analiza existenței valorilor extreme și în al treilea rând, analiza valorilor negative ale parametrilor.

Din punctul de vedere al semnului parametrilor financiari utilizați în determinarea multiplilor, Charles M.C. Lee 2003 consideră ca fiind un aspect important în cadrul procesului de evaluare selecția unor parametri financiari pozitivi. Din acest motiv, în multe cercetări sunt utilizate rate de valoare care prezintă la numitor variabile precum cifra de afaceri sau valoarea contabilă în detrimentul marjelor de profit, analiza bazându-se astfel pe rate precum P/BV sau EV/Sales. În acceași direcție, James R. Hitchner 2003 consideră că multiplii negativi determinați de pierderi nu sunt semnificativi și ar trebui să fie ignorați. În cazul în care se înregistrează pierderi, raportul PER nu este semnificativ și de obicei, nu este raportat. Chiar dacă eșantionul de date este unul larg, eliminarea acelor companii care înregistrează pierderi afectează acuratețea estimărilor prin faptul că media valorilor multiplului va fi în mod artificial mai ridicată. Damodaran 2004 oferă trei soluții la această problemă: media să fie ajustată pentru a reflecta eliminarea companiilor cu pierderi, să fie utilizate valori agregate sau să fie utilizat un multiplu care să poată fi compus pentru toate companiile, de exemplu randamentul profitului care este inversul ratei PER. Consider că o altă soluție o poate reprezenta utilizarea celor două alternative, P/BV sau EV/Sales. Primul multiplu prezintă ca și avantaj faptul că are o variabilitate redusă între industrii față de PER și poate fi compus și pentru companii cu pierderi, astfel o companie cu profituri negative poate avea un raport P/BV supraunitar ceea ce înseamnă faptul că deși este confruntată temporar cu pierderi, compania este evaluată de piață într-un mod optimist în ceea ce privește activitatea viitoare. De asemenea, cea de-a doua alternativă, multiplul EV/Sales poate fi compus pentru majoritatea companiilor având în vedere faptul că veniturile nu pot fi negative, cu excepția acelor companii aflate în faza de dezvoltare a produselor și este mai puțin volatil.

c)Analizarea multiplului și a factorilor determinanți

Al treilea pas presupune analizarea multiplului și a factorilor determinanți și înțelegerea modului în care aceștia au impact asupra variației multiplului, acest aspect fiind important pentru investitorii individuali, managerii de fonduri, analiștii de piață și polii de decizie.

Herrmann V., Richter F. 2003, printr-un studiu realizat pe un eșantion de companii din Europa și America au demonstrat că unul dintre cei mai importanți pași în cadrul procesului de estimare a valorii îl reprezintă analiza factorilor care au impact asupra ratelor de valoare, astfel cele două întrebări la care trebuie să răspundem înainte de a utiliza un multiplu de piață sunt:

Care sunt variabilele fundamentale care determină multiplul pe baza căruia o companie ar trebui să se tranzacționeze?

Cum afectează modificările acestor variabile fundamentale multiplul selectat?

Un număr mare de analize se bazează pe ipoteza că există o relație liniară între multipli și factorii determinanți ai acestora. În timp ce variabilele care determină un multiplu pot fi extrase pornind de la un model de actualizare a fluxurilor de numerar și relația dintre fiecare variabilă și multiplu poate fi analizată prin modificarea valorii variabilei caeteris paribus, există un factor dominant pentru fiecare multiplu, un număr mare de studii urmărind determinarea acestuia pentru o serie de multipli des utilizați în practică precum PER, P/BV sau P/Sales.

Pornind de la modelul clasic de discontare a dividendelor (DDM) pentru cazul unei companii mature aflată la un grad de creștere stabilă, se pot determina principalii factori determinați ai multiplilor astfel:

P0 = Payout ratio*EPS0*(1+gn)/(ke – gn) (1)

P0/EPS0= PER =Payout Ratio*(1 + gn)/(ke-gn) (2)

P0/BV0= P/BV =ROE*Payout Ratio*(1 + gn )/(ke –gn) (3)

P0/Sales0= P/Sales =Net Margin*Payout Ratio*(1 + gn)/(ke-gn) (4)

EV0/Sales0=EV/Sales=Net Margin after tax*(1-Reinvestment Ratio)*(1+gn)/(kc-gn) (5)

Multiplul PER

Multiplul PER este în atenția analiștilor de piață încă de la dezvoltarea modelului Gordon Shapiro în 1956. Cercetările anterioare au dovedit că multiplul prezintă cea mai largă dispersie prin prisma variabilității profitului de la o firmă la alta mai ales în cazul celor cu rate ridicate de creștere sau pentru acele industrii ciclice. Pentru a depăși această problemă, au fost propuse soluții încă din anii 50 astfel Molodovsky N. 1953 propune normalizarea profiturilor pentru întregul ciclu de viață al unei industrii, respectiv companii pe baza mediei istorice. Pe de altă parte, multiplul este afectat de structura de finanțare și fiind calculat pe baza profitului, include o serie de elemente nonoperaționale. De exemplu, în 2002, compania AOL Time Warner deținea aproximativ 100 miliarde dolari în active intangibile precum fondul comercial și în ciuda faptului că EBITDA al companiei a fost de 6.4 miliarde dolari, aceasta a înregistrat o pierdere de 98 miliarde dolari, astfel raportul PER nu a fost semnificativ. S-a demonstrat că o companie care se finanțează integral din capitaluri proprii, poate crește artificial raportul PER prin apelarea la datorii financiare atunci când diferența dintre multiplu și costul datoriei financiare este mai mare de 100%. O alternativă la acces multiplu este EV/EBITDA, deoarece având în vedere faptul că valoarea întreprinderii include atât datorii și capitaluri proprii iar EBITDA este profitul pus la dispoziția investitorilor, o schimbare în structura de capital nu va avea nici un efect sistematic asupra multiplului.

Deși una dintre cele mai populare rate de valoare, multiplul PER poate conduce la supra/sub-evaluări semnifivative dacă se ignoră relația acestuia cu variabile fundamentale, ceea ce subliniază importanța determinării factorilor determinanți ai acestui multiplu de piață.

Astfel, White 2000 utilizând date din 1926-1997 pentru indicele bursier S&P500, a demonstrat că factorii determinanți ai multiplului PER având cea mai mare putere explicativă sunt rata de distribuire a dividendului și randamentul dividendului, alte variabile cu impact asupra acestuia fiind rata de creștere a profitului, rata de creștere economică, rata inflației, rentabilitatea pieței de capital și rata obligațiunilor de stat. Ramcharran H. 2002 a demonstrat că pe 21 de piețe emergente, multiplul PER este determinat de rata de creștere economică și de riscul de credit, rezultatele obținute fiind consistente cu cele ale studiilor realizate pe piețele de capital dezvoltate, folosind date anuale din perioada 1992-1999 în secțiune transversală cu tehnici de regresie SUR. Shamsuddin și Hiller 2004, printr-o cercetare trimestrială pe piața australiană din perioada 1984q1-2001q3, au demonstrat că multiplul PER crește simultan cu rata de distribuire a dividendului, aprecierea monedei naționale, creșterea economică și creșterea gradului de încredere al consumatorilor, fiind într-o relație inversă cu rata de dobândă și volatilitatea pieței.

Pornind de la modelul de discontare a dividendelor pentru o companie cu o rată de creștere stabilă dezvoltat prin ecuația (1), Damodaran 2004 a derivat următoarea relație pentru determinanții multiplului PER luând în considerare cazul unei companii care se așteaptă să crească cu o rată mai mare în următorii ani și cu o rată stabilă în perpetuitate:

unde d=rata de distribuire a dividendelor

dn= rata de distribuire a dividendelor în perioada de creștere stabilă

g=rata de creștere a companiei în primii n ani, g=ROE*(1-d)

gn= rata de creștere a companiei în perpetuitate

ke,hg=costul capitalului propriu în perioada de creștere

ke,st=costul capitalului propriu în perioada de stabilitate

Astfel, Damodaran 2004 a identificat principalii trei factori determinanți ai multiplului PER:

Rata de distribuire a dividendelor: raportul PER crește pe măsură ce crește rata de distribuire a dividendelor

Gradul de risc prin intermediul costului capitalului propriu: raportul PER devine mai mic pe măsură ce crește gradul de risc. Diferența dintre valorile multiplului PER la diferite rate de creștere ale companiei este mai mică la un nivel mai mare de risc și cresc pe măsură ce riscul scade. Astfel, pentru companiile de tehnologie care au atât oportunități mari de creștere cât și un grad mare de risc asociat în raport cu piața, este mai eficient să se dezvolte strategii de reducere a riscului și nu de majorare a potențialului de creștere pentru a atinge valori mai mari ale multiplului PER.

Rata de creștere așteptată: există o relație directă între raportul PER și rata de creștere a companiei, relația fiind mai sensibilă atunci când ratele dobânzilor sunt mai scăzute deoarece valoarea actualizată a fluxurilor de numerar generate în viitor de creșterea companiei este mai mică într-un context al unor dobânzi mai reduse.

Pornind de la relația Edward-Bell-Ohlson (EBO), relație care a fost subiectul mai multor cercetări, Kuznetsov Ivan 2006 a realizat un amplu studiu pe baza ecuației (7) conform căreia principalul factor determinant al multiplului PER este deviația așteptată a profitului de la valoarea sa curentă. Analistul a demonstrat faptul că firmele cu un profit curent mai mic se tranzacționează la un multiplu PER mai mare datorită așteptărilor optimiste ale investitorilor. Această relație a fost subiectul mai multor cercetări, astfel pe piețele dezvoltate, studiile au demonstrat că o variabilitate mare a profitului conduce la valori mici ale multiplului și există o corelație puternic pozitivă între acest multiplu și rata de creștere așteptată a profitului. Pe piețele emergente, a fost estimată o relație semnificativă între multiplul PER și riscurile financiare, politice și economice încă din 1996. Damodaran 2004 a examinat 16 piețe emergente (România nu a fost inclusă în cadrul acestui studiu) și a descoperit că rata dobânzii, creșterea reală a PIB-ului și riscul de țară explică în jur de 74% din variabilitatea multiplului PER, estimând următoarea ecuație:

PER=33,52-103,5 Rd+103,85 PIB-0,143 Rt,

principala concluzie care rezultă din estimările sale fiind că țările cu o creștere reală mai mare, rate scăzute ale dobânzii și risc de țară mai mic vor avea rate mai mari ALE multiplului.

unde Pt=prețul acțiunii la momentul t

It=profit la sfârșitul perioadei t

Ke=costul capitalului propriu

ΔIat+n=Iat+n-Iat

Iat=profitul rezidual al perioadei t

Et=valoarea așteptată

Dudney et el. 2008 au investigat impactul unor factori fundamentali asupra ratei E/P (profit per acțiune/preț) în perioada 1953-2003 pe indicele bursier S&P500, factori cu efect semnificativ rezultând a fi rata de dobândă pe termen scurt, prima de risc, ratele de impozitare, rata de inflație sau rata de creștere a companiei. Kumar S., Warne D.P. 2009 au realizat o analiză prin utilizarea datelor anuale pentru 243 de companii listate la Bombay Stock Exchange pentru perioada 2001-2007, rezultatele estimării regresiei demonstrând că cele mai importante variabile care au impact asupra ratei PER sunt variabilitatea prețului acțiunilor și mărimea companiei. Muhammad A. 2010, pe un eșantion de date pentru 35 de companii listate la Bursa de Valori Karachi pentru perioada 2000-2008, a analizat efectul unor variabile și anume rata de distribuire a dividendului sau rata de creștere a profitului, respectiv rata de dobândă asupra multiplului de piață PER, rezultatele indicând o relație pozitivă semnificativă cu primele două variabile și o relație negativă cu ultima variabilă.

Un studiu recent aparținând cercetătorului Dr Talat Afza și Ms. Samya Tahir 2012 are ca obiectiv să analizeze factorii determinanți ai ratei PER pe un eșantion de 25 de companii din sectorul chimic listate la bursa de valori din Pakistan în perioada 2005-2009. Rezultatele demonstrează că cele mai importante variabile care explică fluctuațiile multiplului de piață analizat sunt rata de distribuire a dividendului și factorul Tobin Q atât pentru analiza pe serii de timp cât și pentru analiza de tip pooled care combină seriile de timp cu datele în secțiune transversală. Analizând rezultele estimărilor redate în tabelul de mai jos, observăm că multiplul PER și rata de distribuire a dividendului sunt puternic pozitiv corelate ceea ce indică fapul că investitorii își îndreaptă atenția într-o măsură mai mare către acele companii care distribuie dividende mari acționarilor. Încrederea investitorilor este mai mare pentru firmele mici, cu posibilități mari de creștere ceea ce se reflectă printr-un factor Tobin Q superior. În mod similar, investitorii preferă acțiunile acelor firme ale căror prețuri de piață sunt foarte variabile, în scopul de a obține beneficii prin câștigurile de capital.

Tabel 3. Rezultatele estimării regresiei prin utilizarea analizei datelor cumulate

Sursa: Dr Talat Afza și Ms. Samya Tahir 2012

Multiplul P/BV

Al doilea cel mai utilizat multiplu, P/BV, prin comparație cu PER prezintă ca și avantaj faptul că are o variabilitate redusă între industrii și poate fi compus și pentru companii cu pierderi. Ca și multiplul profitului net, și multiplul valorii contabile a capitalului propriu este influențat de politicile contabile diferite la nivel de amortizare, cheltuieli de cercetare și dezvoltare sau active intangibile. De menționat este faptul că pentru companiile cu un nivel semnificativ de capital uman precum companiile de servicii și tehnologie, rata P/BV nu are semnificație mare.

Factorii determinanți ai multiplului sunt identificați pornind de la relația Edward-Bell-Ohlson (EBO) prin dezvoltarea ecuației (8) conform căreia, rata este în relație directă cu valoarea așteptată a rentabilității capitalurilor proprii.

unde Pt=prețul acțiunii la momentul t

BVt=valoarea contabilă a capitalului propriu la sfârșitul perioadei t

ROE=rentabilitatea capitalului propriu

Ke=costul capitalului propriu

Et=valoarea așteptată

Această relație a fost subiectul multor cercetări, astfel încă din 1984, Wilcox J. W. a estimat o regresie prin care a demonstrat că rata curentă ROE explică într-o măsură mare variabilitatea multiplului P/BV. Totodată, prin estimarea aceleiași regresii cu multiplul PER în calitate de variabilă endogenă, rezultatele au indicat că nu se manifestă o relație semnificativă. Mulți analiști folosesc rata curentă ROE ca și determinant pentru rata viitoare, lucrul valabil în cazul unui mediu stabil. În caz contrar, se poate utiliza o rată a rentabilității previzionată care poate fi compusă ca medie istorică pe 3-5 ani.

Pe baza ecuației (8), Capaul C., Rowley I., Sharpe W.F. 1993 au analizat multiplul P/BV pe diferite piețe în perioada 1981-1992 și au concluzionat că acele companii cu valori ridicate ale raportului P/BV se confruntă cu exces de rentabilitate mai redus în perioadele ulterioare. Fairfield P.M. 1994 a folosit, de asemenea, modelul EBO, în scopul de a deriva multiplul P/BV. Pe baza unui eșantion de 22.741 de observații din perioada 1970-1984, a estimat o relație puternică între valoarea curentă a multiplului și valoarea așteptată a ROE. Charles M.C. Lee 2003 ajunge la aceeași concluzie, astfel companiile cu o rată de rentabilitate așteptată a capitalurilor proprii superioară costului capitalurilor proprii, spread-ul dintre cei doi indicatori fiind cunoscut sub numele de abnormal ROE, vor avea și o valoare mai ridicată a multiplului. O altă concluzie a studiului anterior este că multiplii P/BV și PER sunt corelați pozitivi dar nu transmit pe piață aceleași semnale. O valoare ridicată a multiplului P/BV indică faptul că o companie își desfășoară activitatea pe o nișă profitabilă dar nu înseamnă obligatoriu că are și un potențial mare de creștere, totodată o companie cu potențial puternic de creștere poate avea profitabilitate limitată pe termen scurt.

Damodaran 2004 estimează o regresie a multiplului P/BV pe baza factorului determinant ROE pe mai multe piețe emergente, cum ar fi Portugalia, Grecia, Brazilia și India, în fiecare caz găsind o relație pozitivă și semnificativă puternic, astfel:

Grecia: P/BV = 2.11 + 11.63 ROE (R2=17.5%)

Brazilia: P/BV = 0.77 + 3.78 (ROE) (R2=17.3%)

Portugalia: P/BV = -1.94 + 16.34 ROE + 2.83 Beta (R2=78%)

India: P/BV = -1.68 + 24.03 ROE (R2=51%)

Prin dezvoltarea ecuației (3) pentru cazul a două perioade de creștere, Damodaran 2004 obține următoarea relație:

unde ROEhg=rentabilitatea capitalului propriu în perioada de creștere

ROEst=rentabilitatea capitalului propriu în perioada de stabilitate

Putem astfel observa că principalul factor determinant al multiplului P/BV este rentabilitatea capitalului propriu. O scădere a rentabilității capitalului propriu afectează raportul P/BV în mod direct prin relația specificată anterior și în mod indirect, prin scăderea ratei așteptate de creștere sau a ratei de distribuire a dividendelor.

Multiplul EV/Sales

În contextul în care criza financiară a determinat pentru multe companii profituri negative, multiplii cifrei de afaceri au început să fie tot mai utilizați în evaluarea întreprinderilor având în vedere faptul că un astfel de multiplu poate fi compus pentru majoritatea companiilor de vreme ce veniturile nu pot fi negative, cu excepția acelor companii aflate în faza de dezvoltare a produselor. Comparativ cu multiplul PER, multiplii cifrei de afaceri sunt mai puțin volatili și pe baza lor, pot fi comparate firme cu standarde contabile diferite deoarece este mult mai dificil să manipulezi variabila de vânzări, comparativ cu profitul net sau valoarea contabilă a capitalurilor proprii. Pe de altă parte, Kuznetsov Ivan 2006 consideră că acești multipli au un mare dezavantaj și anume, este greu să identifici dacă o companie cu o valoare mică a ratei este subevaluată de piață sau nu. În acest caz, dacă valoarea mică a ratei în comparație cu media industriei este rezultatul unei marje operaționale reduse, cel mai probabil compania respectivă nu este subevaluată. O companie poate fi subevaluată numai în cazul în care marja sa o depășește pe cea a industriei.

Unii analiști aplică multiplul P/Sales, însă conform teoriei finanțelor este mai corect să se folosească multiplul EV/Sales deoarece veniturile unei companii sunt considerate ca sursă de profit nu numai pentru acționari dar și pentru celelalte categorii de investitori precum creditorii.

Damodaran 2004 a dezvoltat următoarea relație pentru cazul particular al unei companii stabile:

Astfel, multiplul este determinat de marja operațională, rata de creștere, rata de impozitare, rata de reinvestire a profitului și costul capitalului, principala variabilă determinantă fiind marja operațională. De obicei, firmele cu marje operaționale mai mari și rate mai mici de reinvestire tind să aibă valori mai mari ale multiplului EV/Sales.

Prin considerarea unui caz general, cu două perioade de creștere, o creștere mare (g) urmată de o creștere stabilă în perpetuitate (gn), se obține ecuația (11):

unde OMat=rata marjei operaționale după impozitare, EBIT(1-t)

=rata de reinvestire în perioada de creștere

n= rata de reinvestire în perioada de stabilitate

kc,hg=costul capitalului investit (wacc) în perioada de creștere

kc,st=costul capitalului investit (wacc) în perioada de stabilitate

În concluzie, putem spune că multiplul EV/Sales este determinat de profitabilitate, rata de creștere a companiei, politica de investiții și risc. Studiile au demonstrat că politica de investiții și cota de impozitare nu determină modificări mari pe termen scurt în nivelul multiplului, însă profitabilitatea are un impact crescut. Reducerea marjei operaționale conduce implicit la reducerea multiplului EV/Sales precum și la rate de creștere viitoare mai mici ceea ce se transmite în ultimă instanță asupra valorii multiplului în sensul diminuării acesteia.

1.2.2.2.Etapa 2:identificarea companiilor comparabile

Mulți analiști sunt de acord cu faptul că pentru a obține rezultate eficiente în estimarea valorii unei întreprinderi prin abordarea prin multipli de piață, cheia o reprezintă o selecție judicioasă a companiilor comparabile care poate conduce și la înlăturarea într-o măsură semnificativă a subiectivismului și a gradului de imprecizie ale metodei. Dar ce înțelegem printr-o companie comparabilă?

Principiul substituției, principiu pe care se bazează abordarea prin piață, definește compania selectată ca și bază de comparație ca fiind similară și relevantă prin raportate la compania subiect al evaluării:

-similară se referă la natura întreprinderii și cuprinde atât elemente cantitative cât și elemente calitative

-relevantă se referă la așteptările unui cumpărător potențial și la gradul de risc preluat prin investiția în respectiva întreprindere

Prin corelarea celor două atribute, Sorin V.Stan și Ion Anghel 2009 definesc compania comparabilă ca fiind aceea caracterizată prin parametri economico-financiari la nivel de rentabilitate, risc, flux de lichidități și potențial de creștere similari cu cei ai întreprinderii țintă. Deși în această definiție, nu se menționează ca și criteriu de selecție industria de care aparține o anumită companie, în practică, mulți analiști pornesc de la analiza domeniului de activitate în ipoteza că firmele din același sector au profile de risc, creștere și flux de numerar similare și, prin urmare, pot fi comparate cu mai multă justificare, apoi lista comparabilelor este filtrată după alte criterii precum mărimea companiei sau gradul de lichiditate. Această abordare este dificil de aplicat atunci când sunt relativ puține companii într-un sector și de asemenea, atunci când diferențele dintre companii sunt mari și persistente.

Deși cel mai simplu și des aplicat în practică criteriu de formare a grupului de comparabile este clasificarea industrială, așa cum am notat anterior, încă din anii 90, cercetările efectuate au demonstrat că distribuția de eroare a rezultatelor estimate în evaluarea capitalurilor unei întreprinderi este mult mai mică atunci când comparabile sunt grupate mai degrabă pe baza unor proiecții similare în ceea ce privește diferite variabile fundamentale. Chiar dacă un prim criteriu de comparație poate fi analiza domeniului de activitate, companiile trebuie apoi analizate din mai multe puncte de vedere operaționale și financiare:ce produse vând, cum generează venituri și profit, au un acces mai facil la clienți, au acces la economii de scală, cum se dezvoltă etc. deoarece dacă o companie deține anumite avantaje strategice și acestea se traduc în rate superioare de creștere respectiv rentabilitate la nivelul investițiilor realizate, atunci compania respectivă se tranzacționează la multipli de piață superiori.

În contextul în care mediul internațional de afaceri este caracterizat de schimbări rapide, se modifică și metodele prin sunt estimate datele de intrare în cadrul procesului de evaluare, astfel autorii vin în completarea practicii tradiționale de selecție a comparabilelor pe baza clasificării industriale cu diferite criterii de selecție a comparabilelor pe baza unor proiecții similare de creștere și cu abordări care îmbină elemente specifice atât metodelor de evaluare relative cât și directe, metodă întâlnită în literatura de specialitate sub numele de warranted-multiple approach. Astfel, profesorul Damodaran grupează diferitele metode de selecție a comparabilelor în două categorii: prima categorie presupune selecția unor companii similare din punct de vedere al variabilelor fundamentale în evaluare iar a doua categorie presupune luarea în considerare a tuturor firmelor din sector sau piață și controlarea diferențelor cu privire la variabilele fundamentele folosind tehnici statistice cum ar fi regresii multiple.

În ciuda faptului că cel mai simplu criteriu este sau mai bine zis, pare clasificarea industrială, încă din 1981 Boatsman J. și Baskin E. prin compararea a două seturi de companii grupate în funcție de criteriul industriei au ajuns la concluzia că distribuția de eroare a rezultatelor estimate este mult mai mică atunci când comparabile sunt grupate mai degrabă pe baza ratei de creștere istorice a profitului. Alford A.W. 1992 a folosit diferite combinații a criteriilor de selecție a comparabilelor folosind un eșantion de 4698 de companii pentru anii 1978, 1982 și 1986 și a concluzionat că se înregistrează cea mai mică dispersie a erorilor atunci când se utilizează ca și criterii de formare a grupului de peers clasificarea industrială și ROE sau totalul activelor, demonstrând totodată o relație pozitivă între performanța procesului de evaluare și mărimea firmei. Skosvik K. și Skosvig S. 2001 au dezvoltat un model bazat pe multiplul PER și au concluzionat că cele mai importante criterii pentru alegerea comparabilelor sunt ROE și rata de creștere anuală a companiei, însă rezultatele unei astfel de evaluări par a fi distorsionate. O posibilitate de a obține o estimare fiabilă este de a alege firme din aceeași industrie comparabile într-o măsură cât mai mare din punct de vedere al riscului investițional și al politicilor contabile. Bhojraj S. și C.M.C. Lee 2002 au o abordare care constă în estimarea unor regresii pentru un set de multipli de piață pe baza unor parametri fundamentali pentru fiecare companie pentru a obține din punct de vedere teoretic un multiplu corect estimat. Același model de tipul warranted-multiple approach este aplicat pentru multiplul EV/Sales în cadrul articolului prezentat succint în cele ce urmează, articol ce are ca și obiectiv analizarea celei mai eficiente tehnici de previziune a multiplilor de piață cu aplicabilitate în procesul de selecție a comparabilelor.

Charles M.C. Lee 2003 estimează un set de regresii de tipul secțiune transversală anuală pe perioada 1982-1998 pentru companiile DJIA (Dow Jones Industrial Average) în cadrul cărora variabila dependentă este reprezentată de EV/Sales iar variabilele independente de 8 factori determinanți, rezultatele obținute fiind redate în tabelul de mai jos:

Tabel 4. Rezultatele estimării regresiei EV/Sales pe baza a 8 variabile determinante

Sursa: Charles M.C. Lee 2003

Rezultatele indică modul în care se poate realiza previziunea multiplului EV/Sales pentru o anumită companie prin indicarea ponderilor de ajustare pentru variabilele explicative. De exemplu, valoarea medie a multiplului pentru industrie poate fi ajustată pentru rata marjei operaționale, rata de creștere așteptată și nivelul cheltuielilor pentru cercetare și dezvoltare deoarece companiile profitabile cu oportunități de creștere superioare și care realizează investiții în domeniul de R & D valorează mai mult ceea ce ar trebui să se reflecte pe piață printr-un nivel mai mare al multiplului.

Modelul este utilizat în selectarea companiilor comparabile prin 4 metode. Primele două metode presupun estimarea valorii unei companii pe baza mediei armonice a multiplului EV/Sales pentru companii din aceeași industrie restrânsă la două cifre ale codului SIC (Standard Industrial Classification), respectiv primele patru companii cu cea mai apropiată capitalizare bursieră iar ultimele două metode presupun estimarea valorii unei companii pe baza mediei armonice a multiplului EV/Sales pentru primele patru companii cu cele mai apropiate valori ale multiplului EV/Sales ajustat, respectiv cu constrângerea industriei. Concluziile analizei efectuate au demonstrat că ultimele două metode au rezultate mai eficiente în previziunea valorilor multiplului pe o perioadă de 2-3 ani și în mod implicit, sunt mai performante în estimarea valorii unei companii. Aplicând aceeași abordare în evaluarea unei companii pentru un eșantion de companii ale grupului G7, rezultatele indică că această tehnică poate fi aplicată cu succes și într-un cadru internațional.

Așa cum am specificat anterior, Damodaran 2004 grupează diferitele metode de selecție a comparabilelor în două categorii.

Metode de selecție a comparabilelor pe baza unor variabile fundamentale în evaluare, acestea din urmă fiind descrise în cadrul primei etape. Atunci când eșantionul de companii este prea mare, se poate apela la tehnici statistice cum ar fi analiza de tip Cluster pentru a găsi firme similare.

Metode de selecție a comparabilelor prin luarea în considerare a tuturor firmelor din sector sau piață și controlarea diferențelor cu privire la variabilele fundamentele. Sunt mai multe căi care permit controlarea acestor diferențe:

-ajustări subiective – această metodă prezintă dezavantajul că în cazul în care multiplul la care se tranzacționează compania țintă este semnificativ diferit de media grupului de comparabile și această diferență nu poate fi explicată prin parametri fundamentali, atunci firma va fi percepută pe piață ca fiind supra/sub-evaluată.

-multipli modificați – această metodă se aplică atunci când comparabilele sunt similare din punct de vedere al mai multor variabile determinante ale valorii, cu excepția variabilei de control a multiplului selectat. În acest caz, multiplul este divizat prin respectiva variabilă: PER/rata de creștere a profitului per acțiune, (P/BV)/ROE, (P/Sales)/rata marjei operaționale. Luând un exemplu practic, pentru companiile Andres Wines Ltd și Todhunter Int’l din sectorul companiilor de băuturi, se observă pe baza datelor din tabelul alăturat că o valoare a multiplului PER de 8,96 și respectiv 8,94 în comparație cu media pieței de 22,66 poate conduce la concluzia că firmele respective sunt subevaluate, însă pe baza multiplului PEG de 2,56 și respectiv 2,98 raportat la media pieței de 2, observăm că aceste două companii nu sunt subevaluate.

Tabel 5. Sectorul companiilor de băuturi – PER și rata așteptată de creștere a EPS pe 2005-2009

Sursa: Damodaran 2004

-regresii sectoriale – atunci când companiile diferă la nivelul mai multor variabile, se pot estima regresii ale multiplilor în funcție de variabilele determinante, rezultatele estimărilor fiind utilizate pentru a prognoza valori pentru fiecare companie în parte.

Price Earnings (PER) = f (Growth, Payout ratios, Risk)

Price to Book Value (P/BV) = f (Growth, Payout ratios, Risk, ROE)

Price to Sales (P/Sales) = f (Growth, Payout ratios, Risk, Margin)

Această abordare are rezultate bune în cazul în care numărul de firme comparabile este mare și relația dintre multiplu și variabile este stabilă. Atunci când aceste condiții nu se mențin, un număr mic de valori extreme pot determina predicții mai puțin fiabile. Prin estimarea unei astfel de regresii pentru sectorul companiilor producătoare de băuturi răcoritoare la nivelul multiplului PER, s-au obținut rezultatele:

PER = 20.87 – 63.98 Standard deviation + 183.24 Expected Growth, R2 = 51%

Așadar, pentru compania Coca-Cola, pentru un risc (deviația standard) de 35.51% și o rată de creștere așteptată de 19%, se previzionează un multiplu de 20.87 – 63.98*(0.3551) + 183.24*(0.19) = 32.97, așadar compania respectivă cu un multiplu de 44.33 este supraevaluată prin raportare la sector.

-regresii la nivel de piață – atunci când sectorul conține un număr mic de companii, analiza se poate extinde la nivel de piață. Este posibil să fie necesară considerarea unor relații non-lineare între multiplul selectat și factorii determinanți precum și adăugarea unor variabile explicative suplimentare precum mărimea companiei.

Primul avantaj al abordării prin regresie este faptul că ea cuantifică pe baza unor date reale de piață gradul în care o rată de creștere sau un grad de risc mai mare afecteză multiplii. În al doilea rând, permite să se facă comparații mai semnificative ale firmelor care operează în industrii cu relativ puține firme. În al treilea rând, permite să se examineze dacă firmele dintr-o industrie sunt supra/sub-evaluate, prin estimarea valorilor lor în raport cu alte firme de pe piață.

1.2.2.3.Etapa 3:calcularea valorii sintetice pentru fiecare multiplu prin diferite proceduri de medie:aritmetică, geometrică, armonică sau mediană

În ceea ce privește alegerea celei mai adecvate proceduri de a determina valoarea medie a multiplilor, mai mulți autori (Baker MR, Ruback R. 1999, Beatty RP, Riffe SM, Thompson R. 1999) au demonstrat că utilizarea mediei armonice conduce la erori mai mici ale estimărilor. Pe aceeași lungime de undă, alți autori (Alford AW 1992, Moonchul Kim, Jay Ritter 1999, Erik Lie, Heidi J. Lie 2002, Herrmann V., Richter F. 2003), susțin că nu este corect și recomandat să se utilizeze media aritmetică deoarece oferă ponderi egale pentru toate observațiile iar în cazul existenței valorilor extreme, este bine să se utilizeze mediana deoarece neutralizează asimetria. Într-un studiu recent, E. Maug, I. Dittmann 2006 analizează acuratețea procesului de estimare a valorii pe baza unui eșantion de 52.112 observații pentru companii din US prin raportarea rezultatelor derivate din calculul pe baza multiplilor cu fiecare din cele 4 metode de determinare a valorii medii la datele existente pentru companiile listate. Concluzia studiului este că media geometrică este modul optim de determinare a valorii medii, în timp ce media aritmetică și armonică conduc la supraevaluări iar pentru mediană, rezultatele obținute nu au fost semnificative. Conform celor notate de Stan V. Sorin, Anghel Ion 2009, media armonică este acea măsură statistică care reflectă cel mai bine media valorilor unui indicator pentru un eșantion de companii cu diferite categorii de multiplicatori. Următoarea opțiune a evaluatorilor este mediana. Charles M.C. Lee 2003 concluzionează în urma analizei realizate că media armonică, urmată de mediană sunt cele mai bune măsuri pentru a ilustra valoarea medie a multiplilor pentru un set de companii.

1.2.2.4.Etapa 4:ajustarea pentru risc

Această ajustare cuprinde ajustarea pentru riscul de țară și eventual, riscul nesistematic întrucât nu toate companiile sunt listate public astfel sunt necesare corecții pentru mărime și control.

Înainte de a se trece la pasul reprezentat de estimarea efectivă a valorii pentru compania țintă, este necesar să se asigure că firmele selectate în grupul de peers au același grad de risc ca și compania subiect al evaluării, astfel este necesar să se facă corecții fie pentru riscul nesistematic, fie pentru riscul de țară. Menționăm că ajustarea multiplilor pentru riscul de țară va face subiectul unui capitol distinct în cadrul lucrării de față.

Din punctul de vedere al corectării pentru riscul nesistematic, Koeplin J., Sarin A., Shapiro A. 2000 au dezvoltat așa numita abordare prin achiziție, astfel autorii recomandă să se compare prețul de achiziție al companiilor listate cu cel aferent companiilor similare deținute privat deoarece acestea din urmă sunt vândute cu un discount semnificativ în raport cu prima categorie. Studiul a fost realizat pe un număr de 84 de companii americane pentru multiplul MVIC (market value of invested capital)/EBITDA, discount-ul rezultat fiind de aproximativ 18-20%. În aceeași direcție, Kooli M., Kortas M., L'Her J-Fr. 2003 au estimat un discount pentru lipsa de lichiditate de 34%, 17%, respectiv 20% pentru multiplii PER, P/Sales, respectiv P/CF pe baza unui eșantion de companii americane din perioada 1995-2002. Totodată, rezultate obținute au demonstrat că reducerea discount-ului este în relație directă cu mărimea și rata de creștere pentru companiile publice, fiind mai sensibilă la modificarea factorului de creștere. În ceea ce privește studiile similare realizate pe piețe emergente, discount-ul estimat este mai mare probabil din cauza faptului că piețele emergente sunt adesea caracterizate printr-un grad scăzut de lichiditate a activelor tranzacționate și a fluxurilor de capital. În acest sens, notez abordarea propusă de Pereiro L.E 2001 în evaluarea companiilor private din America Latină în ceea ce privește corecțiile necesar a fi aplicate pentru ilichiditate, mărimea companiei și dețineri minoritare. În primul caz, pentru un număr de 91 de tranzacții pentru companii publice și private din Argentina în perioada 1990-1999, pentru cazul particular al multiplului PER, estimările realizate au condus la un discount de ilichiditate de 34.9%. În al doilea caz, a fost calculat multiplul PER pentru 25% dintre cele mai mari companii și 25% dintre cele mai mici companii din punct de vedere al capitalizării bursiere, rezultând un discount pentru mărime de 51.3%. În al treilea caz, a fost estimată o primă pentru deținerile de control peste pragul de 50% de 38.7%.

1.2.2.5.Etapa 5:calcularea unei valori sintetice pentru compania subiect al evaluării

Prin aplicarea multiplicatorului aferent grupului de comparabile la parametrul economic aferent întreprinderii subiect al evaluării, se finalizează procesul de estimare a valorii prin abordarea prin piață.

Deoarece s-a constatat că, chiar și după ajustarea pentru niveluri similare de factori operaționali în selectarea comparabilelor din țări dezvoltate pentru evaluarea unei companii dintr-o economie emergentă, factori precum rentabilitatea capitalului propriu, rata de creștere așteptată sau profitabilitatea firmei, valoarea multiplilor tinde să fie în continuare supraevaluată, vom dedica capitalul următor al lucrării studiului necesității realizării de corecții pentru riscul de țară asupra multiplilor dar și al modului în care diferiți analiști realizează aceste corecții.

2.Corectarea multiplilor de piață pentru riscul de țară în contextul unei economii emergente

Pe măsură ce companii din economiile emergente se dezvoltă și devin actori tot mai importanți pe scena economică globală și în același timp, candidați pentru portofoliile marilor investitori, cererea pentru evaluarea acestor companii crește. În ultimii ani, asistăm la o majorare semnificativă a numărului de companii listate public din țări din Asia sau America Latină, unele dintre acestea devenind chiar jucători globali, cu capitalizare bursieră ridicată și operațiuni desfășurate în afara piețelor naționale. La începutul anilor 90, în top 100 companii la nivel mondial în ceea ce privește capitalizarea bursieră nu se regăseau companii din China sau Brazilia, dar astăzi, putem vedea mai multe astfel de companii în topul precizat, precum PetroChina, Industrial&Commercial Bank of China, Tencent Holdings sau China Mobile în China și Banco Santander în Brazilia. În ceea ce privește volumul tot mai mare de fuziuni și achiziții în cadrul cărora întreprinderile din țări dezvoltate au ca obiectiv întreprinderi din piețe emergente, putem observa că asistăm la o ușoară inversare a trendului cu schimbarea rolului acestor din urmă companii de la ținta achizițiilor efectuate de companii din țări dezvoltate la cumpărători ai unor astfel de companii.

Caracteristicile acestor companii care de multe ori operează pe piețe instabile din diferite puncte de vedere poate determina dificultăți în cadrul procesului de evaluare, așa cum vom vedea în continuare. Următoarea secțiune a acestui capitol prezintă principalele erori manifestate ca răspuns la incertitudinea și provocările cu care ne confruntăm în estimarea valorii unei companii dintr-o piață emergentă, culminând cu descrierea principalelor metode aplicate de analiști în diferite cercetări de-a lungul anilor în ceea ce privește ajustările necesar a fi efectuate în cadrul abordării prin multipli de piață.

2.1.Caracteristici ale economiilor emergente și dificultăți în procesul de evaluare

Damodaran 2009 a identificat principalele caracteristici ale companiilor din țări cu piețe în dezvoltare care conduc la manifestarea unei serii de probleme generale în procesul de evaluare și în mod particular, la necesitatea corectării multiplilor de piață pentru riscul de țară aferent unei economii emergente. Aceste caracteristici sunt:

1.volatilitatea monedei naționale în ceea ce privește puterea de cumpărare precum și prețul acesteia în termenii monedelor economiilor dezvoltate – multe dintre aceste companii operează pe piețe cu monede instabile și rate ridicate de inflație, structuri slab dezvoltate de guvernanță corporativă precum și un risc semnificativ de țară, acest aspect conducând la problema reprezentată de lipsa ratei fără risc care reprezintă un important factor de intrare în cadrul abordării prin venit

2.riscul de țară – dezvoltarea economiilor emergente este însoțită de un risc macroeconomic semnificativ, astfel bunăstarea companiilor chiar și a celor bine dezvoltate este dependentă de stabilitatea politică sau economică a țării respective

3.inexistența sau lipsa de siguranță în ceea ce privește informațiile de piață – atunci când piețele de capital nu sunt lichide și companiile se finanțează de la bănci și mai putin prin listare, respectiv emisiune de titluri financiare, o practică răspândită printre evaluatori în ceea ce privește abordarea prin piață este să se utilizeze ca și bază de referință piața SUA având în vedere gradul ridicat de disponibilitate a datelor

4.diferențe la nivelul cerințelor de publicare a informațiilor financiar-contabile, mai puțin stricte pe piețele emergente și la nivelul standardelor de contabilitate – evaluarea companiilor pe piețele emergente devine mai dificilă și prin prisma unor practici de diminuare a profiturilor impozabile precum înregistrarea pe costuri mai degrabă decât capitalizarea cheltuielilor, crearea unor rezerve, aplicarea unei amortizări accelerate sau reevaluarea activelor, precum și contabilitatea inflației

5.practici de guvernanță corporativă – tranziția companiilor din economiile emergente de la companii deținute de familie la companii publice poate conduce la confruntarea investitorilor cu lipsa accesului la capital deoarece în continuare, familia deține controlul asupra managementului prin diferite instrumente precum acțiuni cu drepturi de vot sau dețineri piramidale

6.riscuri suplimentare – acestea sunt riscuri cu probabilitate mică de manifestare dar cu consecințe majore, precum naționalizarea și terorismul

Prin prisma acestor caracteristici, procesul de evaluare a unei companii dintr-o piață emergentă față de procesul de evaluare a unei companii dintr-o piață dezvoltată devine mai dificil, astfel profesorul Damodaran, în cadrul aceluiași studiu amintit anterior, notează cele mai frecvente erori făcute de analiști în confruntarea cu dificultățile aferente evaluării în contextul unei economii emergente.

În cadrul abordării prin venit, cea mai frecventă practică este eronata sau multipla considerare a riscului de țară. În acest sens, unii analiști susțin că au ajustat fluxurile de numerar pentru a ilustra diferența de risc de țară prin construirea mai multor posibile scenarii în ceea ce privește evoluția viitoare a companiei și astfel, prin încorporarea în cadrul acestora a posibilității și a consecințelor unor rezultate slabe. Alți analiști consideră că beta cuprinde riscul de țară și astfel, acele companiile care activează în țări cu un risc ridicat de țară vor avea în mod implicit un indicator beta mai mare și un cost al capitalurilor proprii mai ridicat, însă în realitate nu există nicio modalitate de a încorpora riscul de țară în coeficientul beta. La polul opus, sunt analiștii care încorporează acest risc în mai multe dimensiuni ale valorii:sunt estimate rate fără risc ridicate prin considerarea unui prime de risc aferente riscului de țară, prime mai mari de risc de capital prin majorarea primei de piață mature și ajustarea fluxurilor de numerar așteptate pentru a reflecta același risc de țară.

În cadrul abordării prin piață, principalele aspecte care trebuie avute în vedere în procesul de evaluare a unei companii dintr-o piață emergentă sunt:

Tabel 6.Dificultăți în evaluarea unei companii dintr-o economie emergentă

Sursă:Damodaran 2009

2.2.Metode de corectare a multiplilor pentru diferența de risc de țară

Evaluarea în contextul economiilor emergente întâmpină dificultăți în selectarea companiilor pentru abordarea prin multipli de piață din cauza segmentării pieței de capital locale și volumului redus de tranzacționare ceea ce face necesară apelarea la comparabile transfrontaliere. Acest lucru presupune cuantificarea diferențelor de condiții economice în care își desfășoară activitatea companiile și pe de altă parte, cuantificarea diferențelor de percepție a valorii pe piață. În această ipoteză, o serie de studii au avut ca obiectiv demonstrarea necesității realizării de corecții pentru riscul de țară și pe de altă parte, construirea unor metodologii prin care se poate realiza acest lucru fie prin aplicarea unor coeficienți asupra multiplilor fie prin estimarea unor regresii pe baza variabilelor determinante ale multiplului selectat.

2.2.1.Este necesară corectarea multiplilor pentru diferența de risc de țară?

Kuznetsov Ivan 2006 a realizat un studiu pe baza unui eșantion de companii din SUA, ca economie dezvoltată și respectiv Rusia, ca economie emergentă pentru perioada 2001-2004 prin care a urmărit să demonstreze că utilizarea unor multipli neajustați pentru a ilustra diferența de risc de țară de pe piața din SUA va conduce la supraevaluarea semnificativă a companiilor rusești. Pentru a asigura utilizarea aceleiași perioade de calcul, valorile contabile au fost considerate la sfârșitul anului iar prețul acțiunilor la sfârșitul lunii aprilie, practică comună des folosită de mulți cercetători, deoarece decalajul de patru luni este considerat ca fiind suficient pentru companii să își publice situațiile financiare și acestea să fie disponibile pentru investitori și în final, să se reflecte în prețurile acțiunilor. Totodată, pentru a se asigura comparabilitatea datelor, au fost selectate acele companii pentru care valoarea contabilă este pozitivă în fiecare an iar profiturile sunt pozitive pentru cel puțin 3 din 4 ani, au fost excluse companiile fără cod de clasificare industrială și au fost selectate companiile din Rusia ale căror situații financiare sunt raportate în standardele IAS (International Accounting Standards).

În vederea atingerii obiectivului final, au fost calculate și comparate elemente de statistică descriptivă pentru cele două grupuri de companii și pentru multiplii de piață PER, P/BV și EV/Sales, în trei etape.

În cadrul primei etape, ale cărei rezultate sunt redate în tabelul 7, au fost considerate toate companiile din cele două grupuri fără a fi aplicată o clasificare industrială și fără filtrarea companiilor după factorii determinanți ai multiplilor. După cum putem observa, multiplul PER are cea mai mare variabilitate deoarece este dependent de fluctuația profitului, media depășește mediana ceea ce înseamnă că valorile nu sunt normal distribuite și astfel ne confruntăm cu valori ridicate ale factorului skewness iar factorul kurtosis arată că distribuțiile au cozi mai groase decât distribuța normală. Totodată, se înregistrează valori mai scăzute pentru Rusia ca efect direct al riscului de țară rezultat din ineficiența sau lipsa de stabilitate a instituțiilor de reglementare ale statului, protecție slabă a drepturilor investitorilor, precum și un grad ridicat de asimetrie informațională.

Tabel 7.Statistici descriptive

Sursă: Kuznetsov Ivan 2006

Pe de altă parte, valorile mai scăzute ale multiplilor înregistrate pentru Rusia pot fi cauzate și de faptul că firmele din această țară sunt mai puțin performante și astfel, pentru a se putea concluziona că se manifestă riscul de țară, este necesar să se examineze distribuția factorilor determinanți în cadrul celei de-a doua etape.

Pentru multiplul P/BV, observăm că în același interval, companii cu valori apropiate ale indicatorului ROE au valori diferite ale multiplului pentru cele două piețe analizate. Acest aspect este un indicator clar al faptului că nu se poate evalua o companie din Rusia pe baza unei comparabile americane fără realizarea de corecții.

Tabel 8.Legătura empirică dintre P/BV și factorul determinant, ROE

Sursă: Kuznetsov Ivan 2006

Conform datelor din tabelul 9, relația dintre multiplul PER și rata de creștere a veniturilor nete pare a avea un impact moderat pe piața rusă având în vedere un coeficient de corelație mai mic în comparație cu cel american. În America, proxy-ul utilizat pentru rata de creștere așteptată și anume, rata de creștere cu un an înainte substituie relativ bine valoarea așteptată, probabil datorită stabilității pieței. Pentru piața din Rusia însă, diferența dintre valorile așteptate și realizate sunt destul de diferite, probabil din cauza fluctuațiilor de piață.

Tabel 9.Legătura empirică dintre PER și factorul determinant, rata de creștere așteptată

Sursă: Kuznetsov Ivan 2006

La nivelul multiplului EV/Sales, coeficientul de corelație de aproximativ 50% estimat pe piața americană se află în concordanță cu rezultatele cercetărilor anterioare (Bhojraj S., C.M.C. Lee 2002 au descoperit o corelație între EV/Sales și marja de profit ajustată ca diferența dintre marja de profit a firmei și cea a industriei de 54%).

Cu toate că rezultatele obținute în cea de-a doua etapă indică manifestarea riscului de țară, înainte de a face orice concluzie ar trebui să se ia în considerare aceste rezultate și pe baza clasificării industriale.

Tabel 10.Legătura empirică dintre EV/Sales și factorul determinant, rata marjei operaționale

Sursă: Kuznetsov Ivan 2006

În a treia etapă de analiză, se consideră distribuția multiplilor pe industrii cu scopul de a afla dacă se manifestă diferențe transfrontaliere la nivelul valorilor multiplilor, diferențe care pot fi atribuite riscului de țară sau nu. Au fost alese cele mai reprezentative industrii ruse pentru care numărul de companii disponibile este mai mare de patru, ulterior fiind selectate comparabile americane cu aceeași clasificare industrială bazată pe codul GICS (Global Industry Classification Standard) cu 8 cifre.

Pentru toate industriile, multiplul P/BV are valori mai mici pentru Rusia. În ceea ce privește factorul determinant, s-a observat că pentru industriile de echipamente și respectiv, metale și minerit, mediana factorului determinant ROE este mai mare pentru Rusia decât SUA astfel de valori fiind cauzate de o profitabilitate ridicată a întregii industrii. În acest caz, pentru a identifica companii comparabile, ar trebui căutate firme al căror indicator financiar ROE fluctuează în jurul valorii mediane înregistrate pentru Rusia de 53%.

Figura 2.Multiplul P/BV pe industrii în 2004

Sursă: Sursă: Kuznetsov Ivan 2006

Pentru multiplul PER, observăm că diferența dintre valorile înregistrate pe piața dezvoltată și cele înregistrate în economia emergentă nu este la fel de mare prin comparație cu cazul anterior probabil din cauza volatilității ridicate a multiplului prin prisma profiturilor. Pentru industria echipamentelor, unde se înregistrează cea mai mică diferență, aceste rezultate ar putea fi explicate prin analiza valorilor ratei rentabilității capitalurilor proprii dar trebuie avut în vedere faptul că mai multe cercetări empirice anterioare au concluzionat că relația dintre PER și nivelul curent al ROE este nesemnificativă statistic.

Figura 3.Multiplul PER pe industrii în 2004

Sursă: Sursă: Kuznetsov Ivan 2006

De asemenea, pentru industriile de echipamente și respectiv, metale și minerit, diferența dintre valorile multiplului EV/Sales pe cele două piețe este mai mică ceea ce poate fi explicat și prin analiza marjei operaționale mai ridicate în Rusia decât SUA.

Figura 4.Multiplul EV/Sales pe industrii în 2004

Sursă: Sursă: Kuznetsov Ivan 2006

În concluzie, chiar și după selectarea companiilor comparabile din țări dezvoltate pe baza unor niveluri apropiate ale factorilor operaționali pentru evaluarea unei companii dintr-o economie emergentă, factori precum rentabilitatea capitalului propriu, rata de creștere așteptată sau profitabilitatea firmei, se constată că în continuare, valoarea medie a multiplilor tinde să fie supraevaluată, deci este evident faptul că este necesară corectarea pentru diferența de risc de țară.

Chiar dacă riscul de țară poate deveni un aspect mai puțin important în contextul globalizării portofoliului investițional, Pereiro 2002 consideră că dacă un investitor este constrâns să intre pe o anumită piață segmentată sau lipsită de lichiditate, atunci va suporta consecințele riscului de țară asupra rentabilității investiției, efecte care sunt mai puternice decât cele induse de fluctuațiile industriei respective chiar la nivel internațional. Black 2001, într-un studiu privind valoarea companiilor rusești și factorii cu impact asupra acesteia, vorbește despre faptul că discrepanța la nivelul multiplilor de piață între companii dezvoltate și companii din economii emergente este influențată nu doar de riscul de țară, dar și de calitatea structurii de guvernanță corporativă. În aceeași direcție, Damodaran 2009 notează că una dintre cele mai frecvente erori făcute de diferiți analiști în procesul de evaluare prin piață este ignorarea necesității de a integra aspectul structurii de guvernanță corporativă în cadrul procesului și în consecință, merg de la o extremă la alta. Astfel, atunci când economia este pe un trend crescător, ei ignoră regulile slabe de guvernanță corporativă iar când semnalele economice nu sunt optimiste, ei folosesc același sistem slab de guvernanță corporativă ca justificare pentru a reduce valoarea companiilor respective, de multe ori prin sume arbitrare și nejustificate care nu țin cont de diferențele existente între companii și nu reflectă schimbările în piață.

2.2.2.Care sunt tehnicile ce pot fi aplicate în vederea corectării multiplilor pentru diferența de risc de țară?

În continuare, vom prezenta cele trei metode de corectare pentru diferența de risc de țară: ajustare pe baza spread-ului randamentului obligațiunilor de stat, ajustare pe baza raportului multiplilor de piață și ajustarea prin regresie.

Ivashkovskaya I și Kuznetsov I 2007 cercetează un caz pratic de abordare prin multipli pe o piață emergentă când analistul trebuie să implice companii din piețe dezvoltate și deoarece diferențele inevitabile existente între diferitele piețe de capital naționale conduc la situația în care companii cu caracteristici operaționale similare au valori diferite pe diferite piețe financiare apare necesitatea realizării unor corecții pentru diferența de risc de țară. Scopul studiului este să se analizeze dacă sunt necesare ajustările pentru riscul de țară și în al doilea rând, să se construiască o metodologie de ajustare pentru cazul particular al Rusiei ca și economie emergentă și respectiv, SUA ca și economie dezvoltată în perioada 2002-2005. Deoarece modul în care se analizează necesitatea corectării multiplilor pentru diferența de risc de țară a fost descris în secțiunea anterioară a lucrării, ne vom concentra atenția asupra metodologiei de realizare a corecțiilor.

2.2.2.1.Spread-ul randamentului obligațiunilor de stat

Corecția pe baza spread-ului randamentului obligațiunilor de stat se bazează pe ipoteza că există o relație pozitivă între randamentul la maturitate al obligațiunilor de stat și probabilitatea de faliment a emitentului. Cu cât titlul este mai riscant, cu atât investitorul așteaptă o rentabilitate mai mare, motiv pentru care rata fără risc aferentă obligațiunilor de stat este considerată un proxy bun pentru a ilustra imperfecțiunile pieței sau riscul de țară. Dintr-un alt unghi, cu cât riscul aferent mediului de afaceri este mai mare, cu atât mai redusă este dorința investitorilor de a-și plasa capitalul într-o anumită companie ceea ce se va reflecta pe piață în valori ale multiplilor mai mici.

Coeficientul de corecție pentru diferența de risc de țară se calculează astfel:

Coeficient=YTMSUA / YTMRusia

Pentru SUA, a fost considerat yield-ul notelor de trezorerie cu maturitate de 5 ani de la sfârșitul lunii aprilie 2003-2005 iar pentru Rusia, a fost ales yield-ul eurobondurilor emise de Russian Federation Minfin cu diferite maturități, ambele titluri financiare fiind denominate în dolari americani. Valorile sunt redate în tabelul de mai jos pentru anul 2005:

Tabel 11.Instrumente financiare la 29.04.2005

Sursă: Ivashkovskaya I și Kuznetsov I 2007

Este important ca ambele titluri să aibă aceeași maturitate și în ciuda faptului că EURO-10 are o maturitate apropiată de cea aferentă US TN-5, există o diferență și astfel, pe baza teoriei structurii la termen a ratelor de dobândă, s-a estimat o relație de tip cauză-efect între yield-ul la maturitate al eurobondurilor și termenul de maturitate al acestora printr-o ecuație de regresie cu următorul rezultat:

YTM = 4,43 + 0,6 lnT; R2 = 91% ,

astfel se obține un yield de 4,43+0,6*ln5=5,4% pentru eurobondurile Minfin.

Corecția se realizează prin raportul dintre randamentele la maturitate pentru cele două instrumente financiare, astfel 3,9/5,4=0,72. Coeficienții de ajustare sunt redați în tabelul 12:

Tabel 12.Coeficienți de corecție pe baza spread-ului randamentului obligațiunilor de stat

Sursă: Ivashkovskaya I și Kuznetsov I 2007

Se poate observa o creștere a coeficientului de corecție de la 0.56 la 0.72 generată de scăderea relativă a riscului economiei rusești în 2005 în comparație cu riscul economiei americane care crește în perioada analizată.

2.2.2.2.Raportul multiplilor de piață

Această metodă de corecție pentru riscul de țară a fost dezvoltată de Pereiro 2002 și presupune raportul dintre valorile mediane ale multiplilor pentru o țară cu economie emergentă și respectiv, o țară dezvoltată astfel:

Coeficient=median(multipluRusia) / median(multipluSUA)

Corectarea pentru diferența de risc de țară pe baza raportului multiplilor de piață diferă de prima metodă de corecție deoarece încorporează și alte riscuri specifice firmei precum structura de guvernanță corporativă întrucât o valoare de piață reflectă percepția investitorului cu privire la companie.

În cadrul studiului analizat, s-au obținut corecțiile:

Tabel 13.Coeficienți de corecție pe baza raportului multiplilor de piață

Sursă: Ivashkovskaya I și Kuznetsov I 2007

Pentru multiplul P/BV se poate observa o creștere a coeficientului de la 51% în anul 2003 la 72% în anul 2005 ceea ce presupune în mod implicit scăderea gradului de ajustare a multiplului și totodată, scăderea gradului de risc de țară pentru Rusia. În ceea ce privește multiplul EV/Sales, se observă că rezultatul nu este concludent cu cel al primei metode.

2.2.2.3.Ajustarea prin regresie

O altă metodă de estimare a coeficientului de corecție pentru diferența de risc de țară o reprezintă regresia multiplă care permite determinarea unui multiplu de piață pe baza parametrilor determinanți. Pentru fiecare multiplu selectat, este rulată o singură regresie cu propriile sale variabile fundamentale ca și variabilele explicative la care se adaugă variabilele dummy generale. Având în vedere că relația structurală dintre multiplii și determinanții lor este dependentă de timp, estimarea unei regresii pe un eșantion de date cumulate poate conduce la rezultate inexacte, astfel Ivashkovskaya I și Kuznetsov I 2007 recomandă efectuarea analizei pentru fiecare an.

multiplul P/BV

Cercetările anterioare au folosit în calitate de principală variabilă explicativă indicatorul de rentabilitate ROE, alături de deviația standard a profitului net pentru a ilustra componenta de risc. S-a considerat o ecuație de regresie log-liniară iar deviația standard a profitului net a fost logaritmată din cauza valorilor ridicate. Pentru a identifica efectele abordării transfrontaliere prin multipli, s-a adăugat o variabilă dummy care are valoare unitară dacă respectiva compania este din SUA și valoare nulă dacă este din Rusia. S-a adăugat o altă variabilă de tip dummy pentru a puncta domeniul de activitate al companiei deoarece autorii consideră că fiecare industrie este caracterizată prin anumite variabile fundamentale specifice. Coeficienții au semnele așteptate iar coeficientul de determinare este de cca 40% pentru cei trei ani de analiză. Coeficientul aferent variabilei dummy pentru țară este semnificativ statistic și are un semn pozitiv, acest lucru însemnând că pentru o companie din SUA logaritmul natural al multiplului P/BV va fi cu 0,54 puncte procentuale mai mare comparativ cu Rusia. Ecuația estimată este redată mai jos:

ln (P/BVt)=0,8+0,33*ln(ROEt)-0,01*ln(σNIt)+0,54*Dcountry+0,02*Dindustry, R2=39% (12)

(0,168) (0,036) (0,016) (0,097) (0,028)

multiplul PER

Pentru multiplul PER, se folosesc ca și variabile fundamentale rata de creștere așteptată a profitului net și deviația standard a profitului net. Coeficientul aferent variabilei dummy pentru țară este semnificativ statistic și are un semn pozitiv, acest lucru însemnând că firmele americane sunt tranzacționate cu o primă de 0.24 puncte procentuale în comparație cu cele rusești ceea ce ia forma unor rate de valoare superioare.

ln(PERt)=2,57+0,08*NIgrowtht -0,02* ln(σNIt)+0,24*Dcountry-0,01*Dindustry, R2=10% (13)

(0,131) (0,029) (0,014) (0,096) (0,024)

multiplul EV/Sales

Pentru multiplul EV/Sales, au fost obținute cele mai robuste estimări. În calitate de principal factor determinant al multiplului s-a selectat marja operațională iar pentru variabila de risc, s-a selectat deviația standard a lui EBIT. Coeficientul aferent variabilei de risc nu are semnul așteptat iar coeficientul aferent variabilei dummy pentru țară nu este semnificativ statistic.

EV/Salest=1,26+2,85*OMt+0,08*ln(σEBITt)+0,42*Dcountry-0,22*Dindustry, R2=26% (14)

(0,197) (0,777) (0,023) (0,136) (0,037)

2.2.3.Care sunt tehnicile de evaluare care conduc la cele mai eficiente rezultate prin abordarea prin multipli de piață?

Cu scopul de a analiza eficiența procesului de estimare a valorii de piață a unei companii dintr-o țară cu o piață în dezvoltare pe baza unor companii similare din țări dezvoltate, autorii studiului amintit au dezvoltat un algoritm prin care examinează rezultatele procesului de evaluare prin combinarea criteriilor de selecție a comparabilelor prezentate mai jos cu sau fără realizarea de ajustări pentru diferența de risc de țară. Eficiența procesului de evaluare prin piață este analizată prin compararea valorilor estimate prin diferite metode prezentate în figura 5 cu valorile efectiv înregistrate pentru fiecare companie din Rusia selectată ca punct de pornire în cadrul algoritmului.

Criteriile de selecție analizate sunt:

1.după codul de clasificare industrială, astfel dacă o companie americană are același cod GICS (Global Industry Classification Standard) cu compania din Rusia, aceasta este selectată pentru setul de date. Chiar dacă studiile empirice recente pledează în favoarea metodei bazate pe selecția companiilor cu proiecții similare în ceea ce privește variabile fundamentale precum rentabilitatea, riscul sau ratele de creștere, Ivashkovskaya I și Kuznetsov I 2007 consideră că nu ar trebui să se desconsidere faptul că întreprinderi aparținând aceleiași industrii se confruntă cu riscuri și condiții de mediu similare.

2.după parametrul determinant principal. S-a stabilit un interval de valori având ca referință valoarea înregistrată pentru compania țintă, interval în cadrul căruia dacă valoarea variabilei fundamentale pentru compania americană se încadrează, aceasta va fi selectată pentru setul de date, astfel pentru ROE a fost stabilit un interval de +/-10%, pentru rata de creștere a profitului net +/-30% deoarece acest indicator are o variabiliate mai mare iar pentru rata marjei operaționale de +/-10%.

3.prin combinarea primelor două criterii, cu o filtrare principală după industrie și secundară după parametri, astfel intervalul a fost lărgit la +/- 25%, +/-60%, respectiv +/-30%.

Prin combinarea acestor criterii de selecție a comparabilelor cu opțiunea de a realiza sau nu ajustări pentru diferența de risc de țară, au rezultat mai multe abordări prezentate în matricea alăturată:

unde pe axa OX sunt redate criteriile de selecție a comparabilelor iar pe axa OY sunt redate metodele de ajustare a multiplilor pentru diferența de risc de țară

Figura 5. Matricea tehnicilor de evaluare prin multipli de piață

Sursă: Ivashkovskaya I și Kuznetsov I 2007

Pe baza estimărilor realizate, au rezultat următoarele concluzii:

atunci când multiplii nu sunt ajustați pentru a ilustra diferența de risc de țară, media erorilor de predicție este mai mare decât mediana iar aceasta din urmă este pozitivă, ceea ce sugerează faptul că prin ignorarea efectelor abordării transfrontaliere prin multipli se poate ajunge la supraevaluarea companiilor din economii emergente;

atunci când multiplul P/BV este ajustat pentru diferența de risc de țară prin metoda spread-ului randamentului obligațiunilor de stat, supraevaluarea medie a companiilor din economia emergentă scade la 14% pentru criteriul 2 față de 71%, observându-se practic o abatere medie nulă a valorii estimate față de valoarea realizată pentru criteriul 3 de selecție a comparabilelor de la o valoare medie de 47% a erorilor de predicție;

atunci când multiplul P/BV este ajustat pentru diferența de risc de țară prin metoda raportului multiplilor de piață, supraevaluarea medie a companiilor din economia emergentă scade la 9% pentru criteriul 2 față de 71%, respectiv la -6% pentru criteriul 3 de selecție a comparabilelor de la o valoare medie de 47% a erorilor de predicție;

pentru multiplii PER și EV/Sales, rezultatele indică chiar o subevaluare a companiilor prin realizarea corecțiilor pentru risc de țară prin primele două metode;

atunci când multiplii sunt ajustați pentru diferența de risc de țară prin metoda regresiei multiple, se înregistrează cele mai bune rezultate, indiferent dacă se aplică sau nu criterii de selecție a comparabilelor. Mediana fluctuează în jurul valorii de zero ceea ce sugerează o estimare eficientă a valorii companiei din economia emergentă. În continuare, cele mai slabe rezultate se înregistrează pentru multiplul PER probabil din cauza faptului că rata de creștere curentă a profitului net nu este cel mai bun substitut pentru valoarea așteptată a acesteia.

3.Studiu empiric privind ajustarea multiplilor de piață pentru riscul de țară – cazul României

3.1.Contextul analizei

În cadrul celei de-a treia secțiuni a prezentei lucrări, am analizat fluxurile de informații teoretice și rezultatele cercetărilor empririce oferite de literatura relevantă prezentată în primele două părți în cadrul unui studiu prin care mi-am propus să studiez dacă este necesară realizarea de corecții pentru riscul de țară în cazul evaluării unei companii din România pe baza multiplilor de piață aferenți unor companii dintr-un stat dezvoltat, respectiv SUA și pe de altă parte, obiectivul cercetării are în vedere aplicarea celor trei metode de estimare a coeficienților de corecție, metode identificate prin stadiul cunoașterii. Este de menționat că acest studiu are la bază o motivație subiectivă, aceea de a cerceta un domeniu profesional de interes în cadrul căruia doresc să îmi dezvolt o carieră și de a încerca să eficientizez procesul de evaluare a unei companii din România pe baza abordării prin piață, de la selecția eficientă a companiilor comparabile și a multiplilor, până la compunerea unor multipli sintetici pentru cazul particular al României prin realizarea corecțiilor necesare care să conducă la o estimare fundamentată a valorii de piață a unei companii.

Este evident faptul că business-uri având parametri financiari similari se pot tranzacționa la multipli de piață diferiți chiar și pe două piețe dezvoltate, aceste diferențe fiind bine ilustrate pe cazul unei economii emergente de o serie de studii care concluzionează că se manifestă o relație directă între creșterea riscului aferent mediului de afaceri și valori mai mici ale multiplilor de tranzacționare. Așadar, prin ignorarea riscului de țară în cadrul procesului de evaluare ne putem confrunta cu supraevaluări semnificative ale companiilor care operează pe piețe emergente deoarece companiile similare și relevante care activează pe o piață dezvoltată și care sunt utilizate ca și bază de estimare vor fi percepute de investitori la un nivel superior prin prisma unor perspective de dezvoltare mai mari. Deși primul factor care poate explica diferențele manifestate între nivelurile multiplilor aferenți unei economii emergente și respectiv, unei economii dezvoltate este riscul de țară, există și alți factori care pot influența această discrepanță precum calitatea structurii de guvernanță corporativă, aspect prezentat în a doua secțiune a lucrării. Cu scopul de a reduce supraevaluarea companiilor din România, dedic studiul prezentat în cele ce urmează încercării de a aplica diferite măsuri de corecție și pe de altă parte, confruntării cu rezultatele altor studii similare realizate pe cazul unor economii emergente precum Rusia.

3.2.Date și statistici descriptive

În această parte, am realizat o analiză statistică detaliată a multiplilor de piață și a factorilor determinanți ai acestora cu scopul de a identifica necesitatea realizării de corecții pentru riscul de țară. Am selectat ca și economie emergentă România și respectiv, SUA ca și economie dezvoltată. Analiza se bazează atât pe date de piață cât și pe date financiar-contabile. Acestea din urmă au fost considerate la sfârșitul exercițiului financiar aferent anului 2014 pentru companiile care și-au închis și publicat situațiile contabile până în prezent și respectiv, pentru companiile românești și o parte din companiile americane, analiza se bazează pe date de tip trailing având în vedere faptul că ultimele rapoarte disponibile sunt cele aferente anului 2013. Datele de piață sunt aferente lunii aprilie 2015, deoarece scopul este să se analizeze multiplii de tranzacționare ai unei companii în momentul realizării cercetării și întrucât acești multipli încorporează de fapt percepția investitorilor asupra unei companii, percepție care se formează pe baza datelor financiare, în mod implicit este necesară considerarea unei perioade suficiente de la publicarea datelor financiare astfel încât acestea să se reflecte în prețurile acțiunilor. Eșantionul de date cuprinde un număr de 4433 companii americane domiciliate în SUA și listate pe bursele NYSE, NASDAQ și AMEX și respectiv, un număr de 87 de companii românești listate pe bursele BVB și RASDAQ. Datele au fost descărcate de pe finance.yahoo.com, infinancials.com, bvb.ro cu completare din rapoartele companiilor analizate.

Pentru aceste două piețe, au fost compuși următorii multipli de piață:

P/BV=capitalizare bursieră/valoarea contabilă a capitalurilor proprii

PER=capitalizare bursieră/profit net

P/Sales=capitalizare bursieră/cifra de afaceri netă

EV/Sales=valoarea întreprinderii/cifra de afaceri netă

Pentru calcularea și interpretarea elementelor de statistică descriptivă:medie, mediană, deviație standard, au fost analizate existența valorilor extreme și nu în ultimul rând, valorile negative ale parametrilor. Seriile au fost winsorizate la 90% ceea ce presupune limitarea datelor între valorile percentilelor de 5% și respectiv 95% pentru a elimina valorile extreme și pentru a asigura acuratețea datelor. În ceea ce privește valorile negative ale parametrilor financiari, au fost eliminate acele companii care înregistrează profituri și respectiv capitaluri proprii negative, deoarece multiplii negativi determinați de pierderi nu sunt semnificativi. Totodată, au eliminate companiile pentru care nu au fost disponibile date de piață.

În tabelul alăturat, sunt redate elementele de statistică descriptivă pentru cele două piețe analizate:

Tabel 14. Elemente de statistică descriptivă pentru SUA

Tabel 15. Elemente de statistică descriptivă pentru România

Prin analiza elementelor de statistică descriptivă de mai sus, putem deduce mai multe concluzii. În primul rând, valorile mediei multiplilor sunt mai mari decât valorile medianei multiplilor pentru toate cele 4 cazuri, ceea ce semnifică faptul că datele nu sunt normal distribuite. Acest rezultat ne indică faptul că nu este recomandat să se folosească media aritmetică ca o procedură de mediere. Statisticile pentru piața din SUA sunt similare cu rezultatele cercetărilor anterioare. De exemplu, Maug E., Dittmann I. 2006 au obținut o mediană de 1.87 pentru P/BV, 17.01 pentru PER și 1.63 pentru EV/Sales printr-o analiză realizată pe perioada 1994-2003 iar Kuznetsov Ivan 2006 a raportat următoarele valori:1.98, 18.45 și 1.73 pe perioada 2001-2004. Observăm că se înregistrează valori mai scăzute ale multiplilor pentru Rusia, multiplul PER are cea mai ridicată variabilitate prin prisma fluctuației mari a profitului între companii din diferite industrii iar la polul opus, multiplii P/BV și EV/Sales au cea mai scăzută deviație a valorilor de la medie, ceea ce se poate observa și din graficele alăturate.

În cele ce urmează, am analizat statistic seriile de date prin luarea în considerare a factorilor determinanți ai multiplilor deoarece studiile empirice recente pledează în favoarea metodei de evaluare a unei companii bazate pe selecția companiilor comparabile cu proiecții similare în ceea ce privește diferite variabile fundamentale de rentabilitate sau risc. În acest sens, au fost împărțite seriile de date în subserii în funcție de intervalul în cadrul căruia se încadrează parametrul determinant. Pentru selecția variabilei de control pentru fiecare multiplu analizat, s-au luat în considerare cercetările anterioare, astfel:

Tabel 16.Analiza factorilor determinanți ai multiplilor

Astfel, în funcție de disponibilitatea datelor pentru variabilele prezentate în tabelul de mai sus, am selectat indicatorul ROE pentru multiplul P/BV, rata de creștere a profitului net pe ultimul an disponibil ca și proxy pentru rata de creștere așteptată pentru multiplul PER, rata marjei profitului net pentru multiplul P/Sales și respectiv, rata marjei operaționale pentru multiplul EV/Sales. Rezultatele sunt redate în tabelele 17-20.

Tabel 17.Multiplul P/BV și factorul determinant ROE

Tabel 18.Multiplul PER și factorul determinant g – rata de creștere a profitului net

Tabel 19.Multiplul P/Sales și factorul determinant NI(%) – rata marjei profitului net

Tabel 20.Multiplul EV/Sales și factorul determinant OM(%) – rata marjei operaționale

După cum se poate observa, chiar și după ajustarea pentru niveluri similare de factori operaționali în selectarea comparabilelor dintr-o țară dezvoltată pentru evaluarea unei companii dintr-o economie emergentă, factori precum rentabilitatea capitalului propriu, rata de creștere sau profitabilitatea firmei, se constată că în continuare, multiplii din SUA au valori mai ridicate ceea ce poate conduce la supraevaluare prin aplicarea acestora pentru cazul României. Menționez următoarele aspecte:

pentru multiplul P/BV, valoarea acestuia tinde să crească cu creșterea rentabilității capitalului propriu, rezultat concludent cu cercetările anterioare

pentru multiplul PER, se observă în cazul SUA o ușoară majorare a mediei multiplului atunci când companiile au o rată mai mare de creștere a profitului net, însă în cazul României se observă că se înregistrează situația opusă. Acest lucru poate fi explicat prin prisma unei aversiuni mai ridicate la risc a investitorului român, astfel acesta se îndreaptă mai degrabă către companii cu rate de creștere mai reduse dar cu oportunități viitoare de dezvoltare decât către companii care se află pe un trend rapid de creștere dar nesustenabil în viitor. Pe aceeași lungime de undă, Kuznetsov Ivan 2006 a demonstrat faptul că firmele cu un profit curent mai mic se tranzacționează la un multiplu PER mai mare datorită așteptărilor optimiste ale investitorilor cu privire la viitorul acestora. Această relație inversă este demonstrată și printr-un coefiecient de corelație negativ în cazul României de aproximativ 11%. În cazul SUA, se înregistrează un coeficient de corelație de aproximativ 14% față de 59% în cazul multiplului P/BV, 45% pentru P/Sales și 47% pentru EV/Sales, astfel relația dintre PER și rata de creștere pare a nu avea un impact semnificativ pe piață, valoarea redusă a coeficientului putând fi pusă pe seama faptului că rata de creștere a profitului net cu un an înainte nu este un proxy eficient pentru rata de creștere așteptată sau pe seama unui număr ridicat de companii care înregistrează rate ridicate de scăderi ale profitului

pentru multiplul P/Sales, valoarea acestuia tinde să crească cu creșterea ratei marjei profitului net, rezultat concludent cu cercetările anterioare

pentru multiplul EV/Sales, valoarea acestuia tinde să crească cu creșterea ratei marjei operaționale, rezultat concludent cu cercetările anterioare

Rezultatele obținute sunt un indicator clar al faptului că nu se poate evalua o companie din România pe baza unei comparabile americane fără realizarea de corecții. Cu toate acestea, înainte de a face orice concluzie, având în vedere faptul că firme aparținând aceleiași industrii se confruntă cu riscuri și condiții de mediu similare, în continuare am realizat aceeași analiză statistică și pe baza clasificării industriale a companiilor.

Deoarece companiile listate public din România activează pe un număr redus de industrii, au fost selectate comparabile americane cu aceeași clasificare industrială bazată pe codul cu 4 cifre pus la dispoziție de infinancials.com, astfel:

Tabel 21. Clasificare industrială

Rezultate sunt redate prin graficele de mai jos care demonstrează încă o dată necesitatea realizării de corecții pentru multiplii preluați din SUA în cadrul procesului de evaluare a companiilor românești pentru a evita astfel supraevaluarea semnificativă a acestora din urmă.

Grafic 1.Clasificare pe industrii – P/BV

Pentru toate industriile, multiplul P/BV are valori mai mici pentru România, mediana factorului determinant ROE fiind totodată mai mică în comparație cu cea aferentă companiilor americane. Totuși, pentru grupul de industrii 8300+8700, mediana rentabilității capitalurilor proprii este mai mare pentru România decât SUA astfel de valori putând fi cauzate de o profitabilitate ridicată a întregii industrii în perioada analizată. În acest caz, pentru a identifica companii comparabile, ar trebui căutate firme ale căror ROE fluctuează în jurul valorii mediane aferente sectorului din România de cca 10%.

Grafic 2.Clasificare pe industrii – PER

Pentru multiplul PER, observăm că diferența dintre valorile înregistrate pe piața dezvoltată și cele înregistrate în economia emergentă nu este la fel de mare prin comparație cu cazul anterior probabil din cauza volatilității ridicate a multiplului prin prisma profiturilor. Pentru același grup de industrii, respectiv 8300+8700, unde se înregistrează cea mai mică diferență între valorile multiplului PER pe cele două piețe, rezultatele ar putea fi explicate prin analiza valorilor ratei rentabilității capitalurilor proprii dar trebuie avut în vedere faptul că mai multe cercetări empirice anterioare au concluzionat că relația dintre PER și nivelul curent al ROE este nesemnificativă statistic. Pe de altă parte, observăm că pentru industria 5700, valoarea medianei pentru România este mai mare în comparație cu SUA, însă nu consider relevant acest rezultat având în vedere numărul mic de companii românești din acest sector dar și faptul că pentru toate acestea se înregistrează rate negative de creștere și întrucât în cazul României, între seriile de date reprezentate de PER și factorul său determinant a rezultat un coeficient de corelație negativ, acesta conduce implicit la valori ridicate ale multiplului pentru cele 4 companii din industria hotelieră.

Grafic 3.Clasificare pe industrii – P/Sales

În cazul multiplului P/Sales, observăm că acesta are valori mai mici în România decât în SUA pentru toate industriile cu excepția industriei 4500 unde se înregistrează o mediană de 1.73 față de 1.48. Prin analiza marjelor profitului net, se observă că valoarea mai ridicată a multiplului pentru România nu poate fi explicată printr-o medie mai mare a factorului determinant, înregistrându-se o valoare de 9.81% în România față de aproximativ 12% în SUA.

Grafic 4.Clasificare pe industrii – EV/Sales

Pentru multiplul EV/Sales, cea mai mică diferență între valorile medii ale acestuia pe cele două piețe analizate se înregistrează pentru grupul de industrii 7500+9500, diferență ce poate fi explicată și printr-o valoare medie mai ridicată pentru rata marjei operaționale în România decât în SUA pe sectorul farmaceutic.

În concluzie, este evidentă necesitatea reducerii multiplilor aferenți SUA indiferent de criteriile de selecție a comparabilelor utilizate la un nivel care să permită aplicarea eficientă a acestora în estimarea valorii unei companii românești astfel încât să se reducă gradul de supraevaluare. În acest sens, deși există coeficienți de ajustare deja calculați de agenții specializate în acest domeniu, utilizarea acestora în anumite cazuri practice poate conduce la rezultate nesatisfăcătoare, astfel este importantă înțelegerea și aplicarea eficientă a diferitelor metode de corecție a multiplilor. În secțiunea următoarea, sunt aplicate pentru cazul României metoda spread-ului randamentului obligațiunilor de stat, metoda raportului multiplilor și metoda de ajustare prin regresie.

3.3.Metodologie

3.3.1.Spread-ul randamentului obligațiunilor de stat

Coeficientul de corecție determinat pe baza randamentului obligațiunilor de stat presupune determinarea raportului dintre yield-ul la maturitate pentru titluri de stat având aceeași maturitate la momentul realizării analizei aferent economiei dezvoltate și respectiv, economiei emergente. Pentru SUA, au fost selectate date pentru notele de trezorerie cu maturitate de 5 ani la sfârșitul lunii aprilie 2015 iar pentru România, am considerat obligațiuni emise de stat cu diferite maturități. Deoarece titlurile trebuie să fie denominate în dolari americani astfel încât randamentul la scadență să reflecte doar riscul de țară relativ fără a încorpora alte riscuri specifice companiilor, pentru instrumentele financiare din România denominate în EURO am ajustat yield-ul cu diferențialul de inflație dintre SUA (1.9%) și ZonaEuro (1.4%) pe baza previziunilor pe termen mediu și lung realizate de PWC.

Tabel 22.Titluri de stat la sfârșitul lunii aprilie 2015

Sursă: http://www.boerse-frankfurt.de/en/bonds

După cum putem observa în tabelul 22, titlurile românești cu data maturității în 2019 și respectiv 2020 au cea mai apropiată maturitate la momentul analizei de cea aferentă SUA de 5 ani. Pentru a asigura consecvența, am estimat o regresie pentru yield-ul la maturitate al obligațiunilor românești pe baza termenului de maturitate, rezultând ecuația (15).

YTM = 1.21390355163*LOG(T) + 0.355700293887 (15)

Pe baza ecuației de mai sus, pentru o maturitate de 5 ani am obținut un randament al titlurilor românești de 2.30940%.

Rezultă așadar raportul randamentelor instrumentelor financiare cu valoarea de:

1.38778/2.30940=60%, așadar companiile din SUA se tranzacționează pe piață cu o primă de 60% prin prisma unui risc mai redus aferent mediului de business, ceea ce corespunde unui coeficient de corecție aplicat multiplilor din SUA pentru aplicare în România de 62.50%.

3.3.2.Raportul multiplilor de piață

Această metodă presupune determinarea raportului dintre valorile mediane ale multiplilor selectați aferenți economiei emergente și respectiv, economiei dezvoltate, raport ce desemnează discount-ul de tranzacționare al companiilor românești în comparație cu cele americane prin prisma riscului de țară dar și a altor riscuri specifice firmelor. Pe baza elementelor de statistică descriptivă prezentate în secțiunea 3.2, rezultă următorii coeficienți de corecție:

Tabel 23.Coeficienți de corecție prin raportul multiplilor

3.3.3.Ajustarea prin regresie

Deși cele două metode de corecție pentru riscul de țară prezentate anterior sunt practice, acestea nu sunt eficiente în a demonstra dacă este sau nu necesar să se aplice aceste ajustări multiplilor preluați dintr-o economie dezvoltată pentru evaluarea unei companii dintr-o piață emergentă, ajustarea prin regresie oferind instrumentele necesare pentru soluționarea acestei deficiențe.

Metodologia presupune estimarea unei regresii de tip cross sectional pentru fiecare multiplu pe baza unor variabile fundamentale care să încorporeze atât elemente de rentabilitate cât și risc dar și pe baza unei variabile de tip dummy pentru țara de origine a companiei. În situația în care variabila dummy este semnificativă statistic, atunci este evidentă necesitatea ajustării multiplilor de piață iar coeficientul aferent variabilei arată prima de tranzacționare a companiilor din economia dezvoltată.

În continuare, voi prezenta rezultatele obținute pentru fiecare multipliu selectat:

P/BV

Un prim pas în realizarea analizei dorite este identificarea unor legături între variabila dependentă și variabilele independente ale modelului econometric. Identificarea unor legături între variabilele stabilite se realizează prin testul de cauzalitate Granger, test statistic descris de Granger în 1969 și ulterior de Sims în 1972. Acest test arată în ce măsură modificări ale variabilei y1 antrenează modificări ale variabilei y2, astfel, dacă variabila y2 este determinată în sens granger de variabila y1, atunci lag-urile acesteia din urmă ar trebui să fie importante în ecuația primei variabile.

Am considerat ca și variabilă de control asupra multiplului P/BV rata de rentabilitate a capitalurilor proprii analizând totodată și alte variabile determinante precum rata de distribuire a dividendului, rata de creștere a profitului net și indicatorul de risc sistematic beta. Testele Granger, ale căror rezultate pot fi consultate în anexa 2, demonstrează că se manifestă relații de cauzalitate de tipul rata de distribuire a dividendului-multiplu, indicatorul beta-multiplu pentru un lag de 2 perioade, influența variabilei ROE asupra multiplului P/BV devenind semnificativă pentru un lag de 4 perioade.

În estimarea regresiilor, am considerat o relație log-liniară între multiplu și factorul său determinat ROE. Pentru a identifica efectele abordării transfrontaliere prin multipli, s-a adăugat o variabilă dummy care are valoare unitară dacă respectiva compania este din SUA și valoare nulă dacă este din România. Rezultatele estimate sunt redate în tabelul 24.

Tabel 24.Rezultatele modelelor de regresie estimate pentru P/BV

Putem observa că variabila dummy pentru țară este semnificativă statistic pentru toate ecuațiile estimate ceea ce demonstrează necesitatea realizării de corecții asupra multiplului P/BV pentru riscul de țară. La nivelul ecuației 5 care prezintă cel mai ridicat coeficient de determinare, observăm că variabila reprezentată de ROE are semnul așteptat astfel companiile cu o rată de rentabilitate a capitalurilor proprii mai mare vor avea și o valoare mai ridicată a multiplului. Variabila reprezentată de rata de distribuire a dividendului are un impact pozitiv asupra nivelului multiplului ceea ce se află în concordanță cu rezultatele cercetărilor anterioare. Coeficientul aferent variabilei de risc nu are semnul așteptat iar rata de creștere backward a profitului net are un impact negativ asupra multiplului ceea ce poate fi explicat prin faptul că investitorii au așteptări optimiste cu privire la viitorul acelor companii cu un nivel mai mic al profitului. Coeficientul aferent variabilei dummy semnifică faptul că o companie din SUA se tranzacționează cu o primă de aproximativ 87% mai mare în comparație cu o companie din România ceea ce ia forma unor rate de valoare superioare, prima fiind echivalentul unui coeficient de corecție de aproximativ 53.50% pentru companiile românești.

PER

Pornind de la rezultatele cercetărilor anterioare, am selectat ca și parametri determinanți ai multiplului PER rata de creștere a profitului net pe ultimul an disponibil ca și proxy pentru rata de creștere așteptată, rata de distribuire a dividendului și coeficientul de risc beta. Conform testelor de cauzalitate Granger, există o relație de determinare între rata de creștere a profitului net și coeficientul beta pe de o parte și pe de altă parte, multiplul analizat pentru un lag de o perioadă (vezi anexa5).

Rezultatele estimării regresiilor sunt prezentate în tabelul de mai jos:

Tabel 25.Rezultatele modelelor de regresie estimate pentru PER

Observăm că multiplul PER și rata de distribuire a dividendului sunt corelate pozitiv ceea ce indică faptul că investitorii sunt dispuși să plătească mai mult pentru acele companii care plătesc dividende mari acționarilor lor, astfel un nivel mai mare de încredere al investitorilor se transmite pe piață printr-un PER superior. Totodată, relația negativă manifestată între rata de creștere a profitului și multiplu arată că încrederea investitorilor este mai mare pentru firmele mici, cu posibilități mari de creștere. Variabila dummy pentru țară este semnificativă statistic și are un semn pozitiv, acest lucru sugerând că firmele americane sunt tranzacționate cu o primă de aproximativ 34% mai mare, deci este necesară ajustarea multiplilor pentru cazul României cu aproximativ 74.50%.

P/Sales

Deși este important să existe o consistență între numărător și numitor în determinarea unui multiplu de piață, mulți analiști aplică multiplul P/Sales în procesul de estimare a valorii de piață a capitalurilor unei companii în ciuda faptului că veniturile reprezintă o sursă de profit nu doar pentru acționari ci pentru întreaga categorie de stakeholder și astfel, multiplul cifrei de afaceri corect determinat ar fi EV/Sales în cadrul căruia numărătorul reprezintă o valoare a întregii companii.

Pornind de la ipoteza că multiplul P/Sales este aplicat în procesul de evaluare a capitalurilor proprii ale unei companii și nu a valorii întreprinderii, am considerat în calitate de factor determinant al multiplului rata de marjă a profitului net care reprezintă în ultimă instanță sursa pentru cash-flow-urile care revin acționarilor. Rezultatele testelor de cauzalitate redate în anexa6 demonstrează relația de determinare dintre marja profitului net și multiplul cifrei de afaceri, acesta fiind totodată influențat de rata de distribuire a dividendelor dar și de coeficientul de risc.

Rezultatele estimării regresiilor sunt prezentate în tabelul de mai jos:

Tabel 26.Rezultatele modelelor de regresie estimate pentru P/Sales

Pe baza rezultatelor obținute, observăm că variabilele determinante sunt semnnificative statistic și au semnele așteptate conforme rezultatelor studiilor empirice anterioare, astfel se manifestă o relație pozitivă între marja profitului net și rata de distribuire a dividendelor și respectiv, multiplul P/Sales. Coeficientul aferent variabilei dummy se traduce printr-o primă de tranzacționare a companiilor din SUA pe baza acestui multiplu de 40%, respectiv un coeficient de corecție pentru aplicarea multiplului pentru o companie din România de aproximativ 71%.

EV/Sales

La nivelul multiplului EV/Sales care se aplică în estimarea valorii de piață a unei întreprinderi, am selectat ca și variabilă de control rata marjei operaționale deoarece reprezintă o măsură a fluxurilor de numerar care revin tuturor categoriilor de investitori ai companiei. Alte variabile care influențează multiplul EV/Sales sunt rata marjei profitului net și coeficientul de risc (vezi anexa8).

În tabelul 27 sunt redate rezultatele estimărilor realizate:

Tabel 27.Rezultatele modelelor de regresie estimate pentru EV/Sales

Pentru multiplul EV/Sales, se manifestă o corelație pozitivă între acesta și variabila de profitabilitate. Coeficientul de risc beta nu are semnul așteptat pentru nicio ecuație estimată. Variabila dummy pentru țara de origine este semnificativă statistic și are semnul pozitiv așadar este necesar să se ajusteze multiplii specifici companiilor din SUA care se tranzacționează cu o primă de 60% cu un coeficient aferent riscului de țară de aproximativ 62.50% pentru evaluarea unei companii din România.

ANEXE

Anexa 1.Selectarea multiplicatorilor pe industrie

Anexa 2.Teste de cauzalitate Granger pentru P/BV

Anexa3.Modele de regresie estimate pentru P/BV – ecuația 5

Anexa4. Teste de cauzalitate Granger pentru PER

Anexa5.Modele de regresie estimate pentru PER– ecuația 3

Anexa6. Teste de cauzalitate Granger pentru P/Sales

Anexa7.Modele de regresie estimate pentru P/Sales– ecuația 1

Anexa8. Teste de cauzalitate Granger pentru EV/Sales

Anexa9.Modele de regresie estimate pentru EV/Sales– ecuația 1

ANEXE

Anexa 1.Selectarea multiplicatorilor pe industrie

Anexa 2.Teste de cauzalitate Granger pentru P/BV

Anexa3.Modele de regresie estimate pentru P/BV – ecuația 5

Anexa4. Teste de cauzalitate Granger pentru PER

Anexa5.Modele de regresie estimate pentru PER– ecuația 3

Anexa6. Teste de cauzalitate Granger pentru P/Sales

Anexa7.Modele de regresie estimate pentru P/Sales– ecuația 1

Anexa8. Teste de cauzalitate Granger pentru EV/Sales

Anexa9.Modele de regresie estimate pentru EV/Sales– ecuația 1