Итоги 1 квартала. Рассуждения о DCF-анализе

Привет, котаны!

Настало время отчитаться о наших результатах за 1-й квартал. В целом, начало года можно считать неплохим: доходность портфеля составила 7.1%, что чуть лучше бенчмарков (+1.4% к S&P500 и +4.3% к NASDAQ Composite). Учитывая, что на отчетный период пришлась катастрофическая просадка акций технологического сектора, многие из которых сейчас далеки от своих недавних максимумов, во второй квартал мы смотрим с оптимизмом. Отдельно хотели бы отметить верную ставку на производителей оборудования в полупроводниковом секторе: Applied Materials прибавил с начала года +55%, Lam Research +26%. Скоро стартует сезон отчетностей, который приведет к ребалансировке портфеля.

Target price: стоит ли овчинка выделки?

Любому инвестору, державшему в руках отчет equity research ведущего глобального или российского инвестбанка, знакомы жирные цифры целевой цены (target price) в верхнем углу первой страницы отчета. Как правило, эта целевая цена определяется на основе DCF-модели и основана на простой идее – стоимость компании равна величине ее будущих денежных потоков, скорректированных по ставке дисконтирования. Стоит или нет в принципе ориентироваться на инвестбанковские прогнозы – вопрос отдельный (хотя бы ввиду очевидного конфликта интересов, т.к. эмитенты сами нанимают банки, чтобы те «объективно» их оценили). Речь о другом – стоит ли в текущей рыночной конъюнктуре в принципе опираться на DCF-анализ при принятии инвестиционных решений на фондовом рынке?

На эти мысли натолкнула коррекция в конце февраля, когда рост доходностей Treasuries спровоцировал распродажи в технологических и вообще в быстрорастущих компаниях. Мы тогда с моим Lion Brother’ом сидели и грустно наблюдали, как бумаги в нашем портфеле – Square, MercadoLibre, Lam Research -–летят на 10-20% от недавних хаев. Наша стратегия не предусматривает фиксацию бумаг до изменения фундаментальных факторов (по сути – до выхода новой квартальной отчетности). И мы задались вопросом, можно ли было использовать какой-то универсальный строгий подход, чтобы определить, как каком уровне акции были перекуплены и прибыль стоило бы зафиксировать?

Для этого в порядке эксперимента я построил простенький DCF по Activision Blizzard в следующих предпосылках:

• Темп роста выручки – на уровне среднего за 2011-2020 (6.2%). Средний темп роста за 2016-2020 близок – 6.1%, так что подход кажется правдоподобным.

• Рентабельность по EBITDA – тоже средняя за 2011-2020 (33%). С учетом небольших колебаний за этот период (от 29% до 37%) тоже звучит разумно.

• Соотношение денежного потока и EBITDA – тоже среднее за 2011-2020 (88%). Вот тут разброс большой, но какой-то восходящей или нисходящей тенденции нет, бизнес зрелый, соотношение 88% кажется адекватным (у разработчика игр не должно быть большой амортизации и капексов, просроченной дебиторки или залежавшихся запасов, поэтому EBITDA должна быть близка к потоку).

• WACC 6.88% — особо не умничая, берем предпосылки у старины Дамодарана и Duff & Phelps (кому интересно, расчет в таблице ниже).

В результате получаем оценку EV $71 млрд, превышающую текущий уровень $67 млрд. Бежим продавать ATVI, как только подрастет еще на 5-6%?



Но тут пытливый ум инвестиционного аналитика может вспомнить, что у Ibbotson публикует премии за размер компаний. Обычно они применяются для компаний с малой капитализацией, что к ATVI отношения не имеет. Но Ibbotson предлагают также применять дисконт -0.35% к ставке дисконтирования для сверхбольших компаний (с капитализацией более $25 млрд). Что, если быть окончательно дотошными и применить эту корректировку?

В результате WACC меняется всего на 0.35%, а оценка вырастает сразу до $78 млрд!



А что, если мы применим премию за инвестирование в акции (equity risk premium) не 5.5%, как у Duff & Phelps, а 4.63%, как у старика Дамодараныча?Оценка будет уже $102 млрд!

Как видим, небольшое изменение двух не самых существенных предпосылок – по сути, выбор между двумя уважаемыми источниками премий для расчета WACC – может изменить оценку в 1.5 раза. Почему так происходит – в особенности с технологическими компаниями? Есть два фактора:

1. Высокие темпы роста – из-за того, что многие технологические компании растут на 20-30% в год, наиболее существенная часть оценки заложена в терминальной стоимости (грубо говоря, денежный поток, который будет заработан с 5-го года прогноза и до бесконечности, т.к. из-за высоких темпов роста он стабилизируется на очень высоком уровне относительно текущих финансовых результатов). Даже очень небольшие колебания ставки дисконтирования могут серьезно изменить терминальную стоимость.
2. Низкие ставки – поскольку ставки дисконтирования сами по себе очень низкие, отклонение даже на несколько десятых процентов меняет их очень сильно. Вспоминая формулу Гордона (Терминальная стоимость = FCF x (1 + темп роста) / (WACC – темп роста)), видим, что денежный поток делится на очень маленький знаменатель (WACC – темп роста), из-за чего возникает опять же огромный эффект на терминальную стоимость.

Можно ли опираться на DCF, принимая решение, покупать или продавать акции в портфель? Для нас вывод – очевидно, нет, поскольку DCF модели очень чувствительны ко многим вводным. Само по себе это неплохо, но чувствительность к ставкам дисконтирования на американском рынке сейчас критичная.

На нашей практике работы в инвестиционных банках в ходе переговоров между сторонами о цене сделки использовались самые разные аргументы – темпы роста, прогнозы капитальных затрат, рентабельности, оборотного капитала, но никогда не шел торг в терминах ставки дисконтирования. Потому что операционные и финансовые показатели – более или менее объективны, а кто правильнее считает премии – Дамодаран или Ибботсон – спор бесполезный.

Поэтому – на наш взгляд, простому инвестору ориентироваться на DCF анализа при покупке или продаже акций совершенно бессмысленно. Возможно, многим читателям эта мысль покажется очевидной, но от того, что мы ее сформулировали, хуже не будет.

Соблюдайте хладнокровие и инвестируйте!