Si possono proiettare nel futuro dei dati di bilancio?
A cura di Gian Piero Turletti, autore di “Magic Box” e “PLT
Sta diventando di sempre maggior attualità il tema delle proiezioni, relative ai bilanci futuri di aziende e di società quotate in borsa.
Infatti tale elemento diviene fondamentale soprattutto per valutare prospettive e fair value delle società da esaminare.
Si pensi, ad esempio, alla rilevanza di tali elementi in metodi come il cosiddetto DCF, ovvero discount cash flow, in italiano attualizzazione dei flussi di cassa scontati.
Come procedere, quindi, alle stime dei dati di bilancio futuri?
Principalmente, possiamo utilizzare 3 diversi metodi: stime di settore, dati comunicati dall’azienda, storico dei dati di bilancio aziendale.
Partiamo dall’ultimo metodo, utile soprattutto se l’azienda da analizzare ha un sufficiente storico di dati.
Possiamo usare sia la media storica di tali dati, es. crescita percentuale media del fatturato, o media del rapporto tra oneri finanziari e fatturato, e via dicendo, secondo il dato da esaminare, oppure un’interpolazione statistica, di solito di tipo lineare.
Quest’ultima potrebbe essere calcolata tramite il metodo dei minimi quadrati, ma per semplificare, possiamo considerare i dati che abbiamo a disposizione, relativi al primo ed all’ultimo anno di cui si compone lo storico di bilancio, solitamente considerano i dati relativi agli ultimi 5 anni.
Quindi consideriamo solo i dati di bilancio relativi al primo anno ed all’ultimo anno.
Ci basiamo sull’equazione y= a+bx, dove y rappresenta il dato che intendiamo proiettare, ad es. il fatturato, ed x il numero dell’anno di riferimento.
Cioè se abbiamo i bilanci degli ultimi 5 anni, porremo il primo anno pari a 1 e via di seguito.
Quindi il prossimo anno, quello di cui intendiamo proiettare i risultati, sarà posto pari a 6, quello successivo a 7, e via dicendo.
A questo punto, definiamo un sistema a 2 equazioni di primo grado, sostituendo alla y i dati relativi al primo ed al quinto bilancio annuale, ad es. quelli relativi al fatturato.
Quindi alle x sostituiamo il numero dell’anno, quindi 1 per il primo anno e 5 per il quinto anno.
Se ad esempio un’azienda presenta dati di fatturato pari a 100 il primo anno e 300 al quinto bilancio annuale, avremo il seguente sistema di equazioni:
100= a+b
300= a+5b
Da cui, risolvendo la prima in a, avremo:
a= 100-b
quindi la seconda equazione diventa:
300= 100-b+5 b, da cui otteniamo: 200= 4 b, da cui b= 50,per cui avremo: a=50 e potremo quindi scrivere la nostra equazione come:y=50+50 x.
Se quindi vogliamo proiettare il risultato al settimo anno, avremo:50+50(7)=400.
Ovviamente non sempre avremo un andamento così lineare, potendo ad esempio succedere un’inversione di tendenza, ad esempio durante periodi recessivi in cui il dato, invece di aumentare, diminuisce.
Pertanto sarà opportuno formulare altre ipotesi sui dati di bilancio.
Ad esempio applicare tale metodo alla media dei risultati di settore, in modo da considerare anche l’andamento di imprese negative.
In alternativa sarà possibile considerare i dati prospettati nei business plan aziendali.
Con riferimento ai dati medi di settore, potranno essere formulate anche equazioni relative all’andamento dell’impresa con i migliori risultati e di quella con i peggiori risultati.
Avremo quindi la possibilità di avere diverse stime sui dati di bilancio, basate su:
proiezione lineare (metodo dell’equazione che abbiamo visto sopra: y= a+bx)sui dati dei passati bilanci aziendali
stesso metodo, ma applicato a valori di medie di settore di aziende confrontabili con quella da esaminiare
stesso metodo, applicato ad azienda con i peggiori e ad azienda con i migliori risultati nello stesso settore
dati forniti dal business plan della singola azienda.
Avremo quindi anche la possibilità di fare una media di tali dati e una media delle proiezioni conseguenti ai diversi metodi.
Considerando poi la possibilità di periodi positivi e negativi, potremo valutare l’azienda in contesti espansivi e recessivi, se risulta avere un sufficiente storico di dati. Alternativamente potremo considerare i dati di settore in diversi contesti congiunturali.
In tal modo potremo avere due equazioni, una per i periodi crescenti ed una per i periodi decrescenti.
Quando avremo, ad esempio, un dato proiettivo di rialzo non confermato, perché invece il dato è stato recessivo, potremo applicare per il prossimo anno una nuova equazione, riformulata tenendo conto di tale dato, e che quindi fa formulare diversi valori della nostra equazione, e se anche il prossimo anno conferma un dato ancora ribassista, potremo applicare l’equazione calcolata su periodi negativi.
In tal modo, pur con un metodo che potrebbe adattarsi in ritardo alla fase congiunturale, avremo una buona probabilità di approssimare le future dinamiche societarie.
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