📉Ретроанализ связи недооценки нефтегаза по мультипликатору EV/EBITDA с капитализацией компаний ☝️Статья о том, что не стоит принимать инвестиционные решения исключительно на основе недооценки по мультипликаторам. 📉Многие инвесторы покупают то, что сейчас дешево. С одной стороны логика имеет место быть. С другой стороны, то, что сейчас стоит дешево стоит столько не просто так. Почти всегда есть факторы, сдерживающие цену. ⛽️Рассмотрим российский нефтегаз с 2014 по 2018 года. Период анализа конечно небольшой, но результаты показательны. ❗️Самый простой подход в лоб: EV/EBITDA меньше среднего по отрасли – нужно покупать. EV/EBITDA больше среднего по отрасли – покупать не стоит. Анализировались GAZP LKOH ROSN NVTK SIBN SNGS TATN BANE ⚠️В итоге из 32 наблюдений цена на следующий год росла при недооценке или снижалась при переоценке по EV/EBITDA только в 56% случаев. То есть по сути результат роста/снижения цены на следующий год в зависимости от EV/EBITDA – случайность. 🟢В 4 из 4 динамика цены совпадала с гипотезой по мультипликатору для Газпромнефти и Лукойла. 🟢Ни разу – для Татнефти. 🟢В 3 из 4 раз – для Газпрома и Башнефти. 🟢В 1 из 4 – для Роснефти, Новатэка, Сургутнефтегаз – 2 из 4. ⚠️Вывод: если компания выглядит недооцененной по мультипликатору – то вовсе не факт, что цена вырастет. Как правило, для недооценки есть причины и они уже учтены в цене. Более правильным будет понять причины недооценки и проанализировать возможности компании/рынка для исключения этих причин.

Книги по фундаментальному анализу для новичков: мой выбор Меня часто просят посоветовать книги, которые могут раскрыть тот или иной вопрос. Решил написать об этом отдельный пост. 1️⃣А. Герасименко «Финансовая отчетность для руководителей и начинающих специалистов», «Финансовый менеджмент - это просто». Автор простым языком, на реальных кейсах, объясняет, как читать финансовую отчетность компании, раскрывает смысл основных финансовых показателей и азы оценки бизнеса. Если вы новичок – эти две книги необходимо прочитать в первую очередь. 2️⃣Бенджамин Грэхем (Грэм), Дэвид Додд «Анализ ценных бумаг» Классика жанра, библия стоимостного инвестирования. Один из авторов – учитель У. Баффета, одного из самых успешных инвесторов в истории. Несмотря на то, что примеры и подходы, описанные в книге, относятся к первой половине 20 века, работа все еще актуальна. Обязательно к прочтению. 3️⃣Уильям Шарп, Гордон Александер, Джеффри Бейли «Инвестиции» Шарп – обладатель Нобелевской премии по экономике, уже хотя бы по этой причине его труду следует уделить внимание. Эта книга – самый популярный учебник по фундаментальному анализу. Вместе с этим, в книге уделено внимание и количественным финансам, в том числе и классической портфельной теории. 4️⃣Бернард Баумоль «Секреты экономических показателей» В книге довольно простым языком рассказывается о смысле основных макроэкономических показателей, о том, как правильно использовать макростатистику и о том, как тот или иной показатель влияет на движение цен активов. 5️⃣Асват Дамодаран «Инвестиционная оценка» Пожалуй, самая сложная книга из всего списка, поэтому она последняя в списке. Автор на практических примерах разбирает различные методы оценки, погружаясь в детали. Кроме того, раскрывается специфика различных отраслей, что делает этот труд особенно важным и полезным. Читать лучше именно в таком порядке (По возрастанию сложности). Надеюсь, статья будет для вас полезной. В следующий раз напишу о книгах по количественному анализу. @Pulse_Official

🤔Продолжаем анализировать риски и доходность портфеля. Использование Альфы Дженсена 📈Сразу начнем с формулы: Alpha=Rp-(Rf+β*(Rm-Rf)) Rp - фактическая доходность портфеля β – бета портфеля (средневзвешенная бета всех акций, входящих в портфель) Rm – ожидаемая доходность рыночного индекса ✅Интерпретация: Альфа показывает, насколько фактический перфоманс портфеля превышает ожидаемую доходность с учетом принятого риска. ❗️Иными словами, показатель характеризует мастерство инвестора: сколько дополнительно он сумел заработать при уровне риска, соответствующем ожидаемой доходности. ☝️Данный показатель широко используется хедж-фондами в отчетах для инвесторов. Показатель репрезентативен, если есть бенчмарк, который зафиксирован как индикатор качества управления фондами инвесторов. 🟢Проанализирую свой портфель. Для себя критерием оценки выбираю неотрицательность Альфы. Мой портфель (рассматриваем только акции): Тикер Доля Дох-ть Бета ALXN 15% -4,46% 1,66 LSRG 13% +21,8% 0,36 DSKY 14% +5,82% 0,27 NMTP 11% -2,16% 0,76 PLZL 17% +1,25% 0,51 SBER 12% +11,2% 1,76 SNGSP 17% -0,38% 0,7 ❗️Так как портфель наполнялся неравномерно по срокам (средний срок примерно 2 месяца) – рассматриваю двухмесячные средние ретро-доходности рынка за 20 лет и безрисковые ставки, приведенные к 2 мес. (ОФЗ и гос. облигации США). 2 мес. дох-ть рынка РФ +3,16% США +0,85% 2 мес. безрисковая РФ +0,91% США +0,25% ❗️Так как доля американских активов в портфеле – 15%, то ожидаемую доходность рынка и безрисковую ставку для моего портфеля необходимо взвесить по долям. ⚠️Результат для моего портфеля: 2 мес. дох-ть рынка +2,8% 2 мес. безрисковая +0,8% Средневзвешенная бета портфеля 0,85 2 мес. доходность портфеля +4,2% ✅Альфа портфеля +1,7% ✅Таким образом, при ожидаемом уровне риска мой портфель демонстрирует доходность на 1,7% больше. ⚠️Но здесь необходимо сделать одну оговорку: в 2019 году рынки росли существенно более высокими темпами, чем в среднем за 20 лет. Поэтому рассчитаю Альфа моего портфеля с учетом доходности только за 2019 год: 2 мес. дох-ть рынка РФ +4,24% США +4,37% ✅Альфа портфеля +0,45% ✅Альфа меньше, но все ровно положительная. Таким образом, при поученной доходности я все же принял на себя меньшие риски. Не забывайте анализировать соотношение риск-доходность! Всем удачных инвестиций!