Блог им. broker25

Какой из финпоказателей сильнее влияет на цену акций?

Первоначально вопрос ставился так:
Какой мультипликатор лучше предсказывает цену акций на нашем рынке?

По сути же, мой расчет больше отвечает на вопрос:
Динамика какого финпоказателя сильнее влияет на цену акций?

Итак, в качестве финпоказателей для анализа были взяты следующие параметры:
Выручка, Чистые Активы, Чистая Прибыль, EBITDA, FCF и Дивиденды.
Источником финансовой информации стали карточки компаний из Смартлаба и исторические котировки цен акций из Финама.
Использованы 52 крупнейших компании и четыре периода отчетности: с 2013 по 2017гг.
Все данные объединены в один длинный ряд.
Валюта отчетности — рубль.

Рассматривалась корреляция между изменением рыночной капитализации и изменением какого-либо фиксированного параметра, например, выручки. Цены акций были взяты на первый рабочий день апреля каждого года. Также был сделан расчет для первого рабочего дня февраля. Я попытался найти баланс между актуальностью финансовых данных и их точностью. В начале года точные финапоказатели еще точно неизвестны, но в уже в мае информация о показателях за прошлый год устареет, текущие события будут важнее. 

Первоначальные результаты расчетов оказались нелогичны и неправдоподобны. Пришлось произвести чистку рядов от подозрительных выбросов по каждому показателю.  Возможно, дело было в неточных данных в базе (хотя выборочная проверка неточностей не обнаружила)  или в том факте, что выбросы сильно искажают правильный расчет корреляции за счет своей величины.  После того как я убрал максимальные и минимальные значения данных, расчеты приняли вид более разумный, но все равно малоубедительный. После этого я включил в список лишь те компании и периоды, где имелись ненулевые дивиденды. Наконец, данные расчетов вышли в более-менее убедительном виде. Он представлен ниже. 

Таблица 1. Корреляции при ценах акций на начало апреля

 
Пара Корреляция   Пара Корреляция
∆Mcap  ̶  ∆Sales 43.3%   ∆EV   ̶  ∆Sales 4.7%
∆Mcap  ̶  ∆EBITDA 47.4%   ∆EV  ̶  ∆EBITDA 3.5%
∆Mcap  ̶  ∆BV 12.8%   ∆EV  ̶  ∆BV 3.2%
∆Mcap  ̶  ∆NI 45.9%   ∆EV  ̶  ∆NI 13.3%
∆Mcap  ̶  ∆DIV 24.0%   ∆EV  ̶  ∆DIV 9.9%
∆Mcap  ̶  ∆FCF -12.0%   ∆EV  ̶  ∆FCF 8.0%


Таблица 2. Корреляции при ценах акций на начало февраля
  

Пара Корреляция   Пара Корреляция
∆Mcap  ̶  ∆Sales 0.6%   ∆EV  ̶  ∆Sales 9.2%
∆Mcap  ̶  ∆EBITDA 26.9%   ∆EV  ̶  ∆EBITDA 14.9%
∆Mcap  ̶  ∆BV 18.5%   ∆EV  ̶  ∆BV 3.3%
∆Mcap  ̶  ∆NI 28.4%   ∆EV  ̶  ∆NI 7.9%
∆Mcap  ̶  ∆DIV 29.2%   ∆EV  ̶  ∆DIV 8.2%
∆Mcap  ̶  ∆FCF 9.0%   ∆EV  ̶  ∆FCF 0.0%

Для полноты картины ниже указаны итоги расчетов, включающих компании и периоды без выплат дивидендов.

Таблица 3. Корреляции при ценах акций на начало апреля, без фильтра по дивидендам

Пара Корреляция   Пара Корреляция
∆Mcap  ̶  ∆Sales 14.2%   ∆EV   ̶ ∆Sales 4.2%
∆Mcap  ̶  ∆EBITDA 16.2%   ∆EV  ̶  ∆EBITDA 2.1%
∆Mcap  ̶  ∆BV 24.4%   ∆EV  ̶  ∆BV -2.6%
∆Mcap  ̶  ∆NI 21.9%   ∆EV  ̶  ∆NI 7.0%
∆Mcap  ̶  ∆DIV N/A   ∆EV  ̶  ∆DIV N/A
∆Mcap  ̶  ∆FCF N/A   ∆EV  ̶  ∆FCF N/A

Здесь корреляции гораздо слабее и менее правдоподобны. Почему так получается, понятно не до конца. Возможно, это связано с тем, что нефильтрованные данные включают больше мелких компаний. Результаты этих фирм больше подвержены рискам одноразовых случайных факторов, искажающих расчеты. Колебания финпоказателей мелких компаний выше. Это вносит ошибку в статистические расчеты. Как следствие, результаты расчетов выглядят гораздо более убедительно для дивидендных компаний. И мы возвращаемся для анализа к табличкам 1 и 2.

Выводы:

1. В начале года (январь-февраль) больший вес имеют дивидендный фактор и прогнозная величина чистой прибыли. Корреляция цен акций и дивидендов наибольшая, тк участники рынка покупают акции под дивиденды. На ожидаемую выручку и EBITDA внимания обращают мало. Крупные игроки предпочитают не рисковать и ждут выхода отчетности либо предварительных цифр, обнародованных менеджментом. Когда отчетность выходит, значение динамики чистой прибыли и дивидендов снижается. Больший вес приобретают другие показатели.

2. После выхода отчетности финансовые показатели можно ранжировать по силе воздействия на цену акций так: EBITDA, Чистая Прибыль, Выручка, Дивиденды. Нефильтрованные данные и другие тесты показали, что EBITDA сильнее прочих параметров влияет на капитализацию. Вопрос, насколько сильнее, остается открытым. В любом случае влияние Выручки также велико в любом случае, и этот параметр нельзя игнорировать. 

3. Динамика Свободного Денежного Потока (FCF) очень слабо влияет на цену акций. Отсюда следует, кстати, малая информативность такого мультипликатора как P/FCF.  Для меня это выглядит не ново и вполне убедительно. Я всегда относился к этому показателю с большим подозрением.

4. Изменения Выручки или EBITDA гораздо сильнее влияют на капитализацию, чем на EV. Для меня это следствие парадоксально. Я привык гораздо больше опираться на EV/S и EV/EBITDA, чем на P/S или P/EBITDA. Есть повод для размышлений. 

P.S. Спасибо Тимофею и Смартлабу за базу финансовых показателей. Отлично, что есть люди, перекладывающие финотчеты в формате МСФО в удобную для анализа форму






★1
Твиттер Трампа забыли добавить. Для акций РФ работает лучше всего)
А если без шуток (а я не шутил), то спасибо за проделанную работу. Всегда интересно поиски истин почитать)
avatar

Cheshirsky Kot


теги блога broker25

....все тэги



2010-2020
UPDONW