🧮Выручка
💻В финансовом моделировании выручка может принимать участие в определении большого числа показателей: COGS, SG&A, CAPEX, change NWC и D&A. Так, при необходимости быстро оценить компанию и построить DCF-модель аналитики используют метод, который называется «quick-and-dirty». Несмотря на то, что метод используют для быстрого получения результатов, в ряде случаев его качество не уступает детальной оценке. Например, такое часто встречается при прогнозе D&A. В большей степени устойчивые соотношения характерны для зрелых компаний и non-cyclical секторов ($WMT $UNH).
⚙️Суть метода сводится к получению значения показателя в отношении выручки (показатель/выручка %). Сначала анализируются исторические отношения показателя к выручке, потом с помощью них получают будущие.
👍В этих условиях главным становится получение правильной оценки выручки. Классический прогнозный период - 5 лет (для сырьевых компаний может сильно варьироваться, читайте на эту тему мои посты ниже).
🧰Давайте разберём основные методы и источники прогноза выручки.
🚨В первую очередь, обращайте внимание на консенсус-прогнозы.
Для большинства известных американских компаний первые 2-3 года уже оценены. Ресурсы типо Yahoo! Finance предоставляют информацию бесплатно.
⏱Оставшиеся года аналитики пытаются оценить, используя отраслевые отчеты и исследования различных авторитетных организаций ( консалтинговые BiG-3, аудиторские BIG-4). Из этих исследований можно получить оценку долгосрочного роста сектора. В отсутствии таких отчётов аналитики выбирают консервативную оценку, постепенно снижая темпы роста выручки.
🗝Если вы достаточно точно представляете key performance drivers (см. предыдущий пост), то может воспользоваться ими для оценки будущей выручки. Например, для сырьевой компании такими драйверами станут ожидаемый объём производства и цена сырьевого актива ( $MTLR $NVTK ).
📊Даже если вы получили все результаты из консенсус-прогнозов, вы должны проверить показатель роста выручки в каждом году в соотвествии с долей компании на рынке, изменением спроса, увеличением/уменьшением цены продукции и другими ключевыми драйверами.
⚖️Вывод: подобные прогнозы крайне полезны даже без построения модели. Они закрепят Ваше понимание перспектив компании и инвестиций, а также позволят получить примерные значения прибылей на разных уровнях (EBITDA, EBIT и Net Inc), которые позволят воспользоваться мультипликаторами и выстроить стратегию.
5
Нравится
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
Читайте также
8 комментариев
Ваш комментарий...
P.S.: Пара слов о цикличных компаниях. Прогноз выручки для них требует определения фазы цикла, чтобы в последствии получить стабильные показатели прибыли и денежного потока. Для этого вам может потребоваться изменить период прогноза выручки, а не слепо следовать правилу стандартных 5 лет.
Особенно это важно для тех, кто занимается построением DCF-модели, т.к. в конце прогнозного периода денежный поток используется для получения terminal value.
Нравится
2
P.S.S.: относительная проста в прогнозировании выручки, которую я описываю, не должна вас смущать.
Конечно можно использовать сложные математические модели и симуляции, однако часто они отнимут у вас много времени и при этом добавят ту точность, которая обычно лишняя в реальных кейсах.
Здравая логика, понимание бизнес-модели и ключевых драйверов компании часто достаточно, чтобы получить объективный прогноз (составленный самостоятельно или взятый у аналитиков).
Цель этого поста показать, что делать элементарные оценки будущих показателей компании могут большинство из нас. Это крайне полезная практика при решении об инвестициях в любые активы.
Нравится
1
@Storkur чтобы успешно инвестировать нужно разобраться как работает бизнес/компания. Для начала изучите книги Герасименко (про финансовую отчётность и менеджмент). Хороший старт из русскоязычной литературы.
Если вопрос именно в 🧮торговле, то лучше идите на Amazon. Там купите How Day Trade for living (версия для kindle app - 6$) Я не читал, но в целом судя по отзывам знакомых и на том же Amazon - Это хорошая книга для старта.
Все дальнейшее развитие стройте только на иностранной литературе, в частности американской. Адаптированные и переведённые книги у нас в России часто - это очень старые издания. Герасименко - редкое исключение.
Если все таки хотите инвестировать и нужно оценки проводить - читайте А. Дамодаран ( в т.ч. его блог и подкасты, на русском кстати тоже были хоть и кривенькие).
Нравится
Пульс учит
Обучающие материалы об инвестициях от опытных пользователей
RedDan
6,6K подписчиков • 10 подписок
Портфель
до 1 000 000 ₽
Доходность
+30,65%
Еще статьи от автора
13 февраля 2020
⚠️ Влияние коронавируса 🦠
Темпы роста экономики Китая в 1 кв 2020 по оценкам одного европейского банка снизятся до 4,5% (ранее прогнозировалось 6,1%)📉
Если Вам кажется это много (все таки ВВП Китая на уровне 14,4 трлн $, а 1,5% - это 216 млрд $ ), то обратите внимание: доля закрытого Хубея в экономике составляет около 4,5% - 650 млрд $. Консенсус (и планы правительства КНР) по уровню роста на 2020 г в целом по стране были на уровне 6%.
Месячная остановка (давайте думать будто никто там вообще добавленную стоимость не создаёт) приведёт к тому, что экономика Китая потеряет порядка 53 млрд $. И в результате годовой рост снизится до 5,6% г/г.
Это тот минимум, который мы уже получили, а если учесть косвенные факты - невозможность выехать рабочих на фабрики в другие провинции, туризм, логистические сбои глобального уровня, то цифра легко подпрыгивает до 1,5% и 216 млрд $.
Этот же банк рассчитывает, что годовные темпы роста составят 5,7%, за счёт ускоренного восстановления экономики во втором квартале.
⚠️При этом сам же и указывает, что счёт идёт на дни - распространение коронавируса должно быть приостановлено в ближайшие дни, чтобы появилась возможность активно наращивать загрузку предприятий.
⚠️Пара цифр о том почему прямое сравнение с 2003 г нельзя делать. Нужны серьёзные корректировки.
Доли в ВВП Китая ряда отраслей в 2003 и в 2019 гг
Транспорт, логистика, хранение
2003 - 6%
2019 - 4%
Розничные рынки
2003- 8%
2019- около 10%
Проживание и питание
2003- чуть более 2%
2019 - менее 2%
Если кажется изменение незначительным, взгляните, как изменился сам ВВП
ВВП в трлн $
2003 - 1,7
2019 - 14,4
⚓️Не хватает цифр? Посмотрите ещё на то, что падения в 2003 г были вызваны недавно закончившимся кризисом доткомов.
EPS компаний уже к началу эпидемии SARS подошёл с 10% снижением и падением индексов.
FXCN SINA CHL CHA ZNH CEA ACH CBPO
12 февраля 2020
📰Несём свет в массы 💡
Официальный телеграмм канал от Bloomberg
https://t.me/bloomberg
Появился у них он недавно, но своё место в моем личном рейтинге уже заслужил.
3 февраля 2020
📊СТАТИСТИКА: сегодня будут опубликованы PMI (индекс деловой активности) в промышленности по целому ряду ключевых стран.
🇨🇳Китай уже вышел ниже прогноза на 0,2 пункта - 51.1 пункт
Из ожидаемых - 🇷🇺 (предыдущий уровень 47,5), 🇪🇺 (прогноз - 47,8)
Опасаюсь за индексы европейских стран - они могут добавить заметный негатив к текущей ситауации.
💻Помимо этого опубликовано будет ещё с 10ок стран в течение дня.
⚓️ Следите за публикациями на сайте провайдера прогнозов - Markit Economics.
https://www.markiteconomics.com/public
*для новичков*
PMI - индекс деловой активности - один из важнейших индексов для анализа.
Значение индекса ниже 50 пунктов указывает на замедление активности, выше - на рост.
Индекс публикуется в 3х вариантах: в промышленности, в секторе услуг и композитный.
Индекс имеет мощные прогнозные характеристики, в частности доказаны его корреляция с ВВП (читай экономической активностью), промышленным производством, прибылями корпораций.
Индекс собирается путём опроса менеджеров по закупкам различных компаний. Это и наделяет его прогнозными характеристиками, так как менеджеры отвечают на вопросы о будущих поставках и планах, текущих условиях и прошлых заказах.