Kasvuosakkeet

Sijoittajan tunnusluvut ja digitaalisen kasvuyrityksen hinnoittelun vaikeus – Piotroskin F-Score menetelmä

Piotroskin F-score menetelmä kehitettiin alunperinalunperin arvo-osakkeita varten, mutta se soveltuu myös kasvuosakkeiden seulontaan.

Piotroskin F-score menetelmä perustuu yhdeksään kriteeriin. Jokaisesta kriteeristä saa pisteen.

Kriteerit ovat seuraavat.

  1. Anna yritykselle piste, jos kuluvan vuoden koko pääoman tuotto on positiivinen.
  2. Anna yritykselle piste, jos kuluvan vuoden liiketoiminnan kassavirta on positiivinen.
  3. Anna yritykselle piste, jos tämän vuoden koko pääoman tuottoaste on edellistä vuotta korkeampi.
  4. Anna yritykselle piste, jos ”liiketoiminnan kassavirta/ taseen loppusumma” on korkeampi kuin koko pääoman tuottoaste.
  5. Anna yritykselle piste, jos ”pitkäaikaisen velan määrä/taseen loppusumma” on edellisvuotta matalampi.
  6. Anna yritykselle piste, jos happotesti (current ratio) on edellisvuotta parempi.
  7. Anna yritykselle piste, jos se ei laskenut uusia osakkeita liikkeelle edellisvuonna.
  8. Anna yritykselle piste, jos myyntikateprosentti on edellisvuotta korkeampi.
  9. Anna yritykselle piste, jos pääoman kierto on edellisvuotta nopeampi

Tuloksena on kokonaisluku nollan ja yhdeksän välillä ja mitä korkeammat pisteet, sen parempi yritys on kyseessä.

Piotroskin F-score menetelmä soveltuu myös kasvuosakkeisiin

Piotroskin F-score menetelmä kehitettiin alunperin arvo-osakkeita varten tunnistamaan arvo-osakkeiden helmet, mutta se soveltuu myös kasvuosakkeiden seulontaan.

Esimerkiksi Euroopan osakemarkkinoiden vuoden 1999-2010 datasta nähdään, että korkean pisteytyksen saaneet kasvuosakkeet tuottavat vuosittain 10,7  prosenttia, kun taas heikot pisteet saaneet kasvuosakkeet tuottavat -13,8 prosenttia.

Piotroskin F-score menetelmä soveltuu myös kasvuosakkeiden arvonmääritykseen. Korkeat pisteet saaneet kasvuyritykset tuottavat paremmin kuin alhaisen pisteytyksen saaneet kasvuyritykset. Sijoittajan tunnusluvut, kasvusijoittaminen ja digitaalisen kasvuyrityksen hinnoittelun vaikeus.

Koe on tehty siten, että Euroopan osakkeista valitaan P/B-luvulla mitattuna kallein viidennes osakkeista. Kasvuosakkeen määritelmä ei siis ole yritysten kasvu itsessään, vaan osakkeiden kallis hinta.

Tulos on samankaltainen mitä Mohanramin G-score menetelmä antoi vuosien 1979-1999 datalle.

Toisin kuin Piotroskin F-score menetelmä, on Mohanramin G-score menetelmä alunperin suunniteltu kasvuosakkeita varten. Se pisteyttää osakkeet kahdeksan kriteerin mukaan. Korkean pisteen saaneet yritykset ovat tuottaneet paremmin kuin alhaisen pisteen saaneet yritykset.

Kummassakin menetelmässä nähdään, että isoin efekti löytyy alhaisten pisteiden kohdalla. Käytännössä kummatkin strategiat hyödyttävät siis ennen kaikkea lyhyeksi myyntiin perustuvaa kasvuosakestrategiaa.

Lyhyeksi myynnissä sijoittaja lainaa osakkeen, myy sen, ostaa halvemmalla saman osakkeen markkinoilta, ja palauttaa lainatun osakkeen.  Lyhyeksi myyjä siis hyötyy nimen omaan kurssilaskusta.

Toisallta kombinaatiostrategia, jossa sijoittaja olisi tasapuolisesti ostanut korkean pisteytyksen kasvuosakkeita ja myynyt lyhyeksi alhaisen pisteytyksen saaneita kasvuosakkeita olisi saanut 24,5 prosentin vuosittaiset tuotot Piotroskin F-score menetelmää käyttäen.

Mohanramin G-score menetelmä ja Piotroskin F-score menetelmä – keskeiset erot

Mohanramin G-score menetelmä sisältää useita kriteerejä, jossa yrityksestä saatua arvoa verrataan toimialan keskiarvoon. Piotroskin F-score menetelmä sisältää puolestaan useamman kriteerin, jossa yrityksen suoriutumista verrataan edelliseen vuoteen

Käytännössä Piotroskin F-score menetelmä on siis helpompi käyttää ja luvun saa haettua esimerkiksi GuruFocuksen avulla.

Kummatkin menetelmät onnistuvat tuomaan esiin ”yritysten sisäisten laadun”, joka heijastuu siten että korkean pistemäärän yritys lyö todennäköisesti pöytään odotuksia korkeamman tuloksen. Vastaavasti alhaiset pisteet korreloivat odotuksia alhaisemman tuloksen tekemisestä tulevaisuudessa.

Piotroskin F-score menetelmä, ongelmat digitaalisen kasvuyrityksen kohdalla

Liiketoiminnan kassavirtaan ja pääoman tuottoon liittyvät kriteerit ovat ainoita ongelmakohtia digitaalisen kasvuyrityksen kohdalla.

Viime vuonna Netflix panosti sisällöntuotantoon 8,6 miljardia dollaria, joka merkattiin yrityksen juokseviin kuluihin. Se tarkoittaa sitä, että tuo summa menee miinusmerkkisenä liiketoiminnan kassavirtaan. Tämän pienentää liiketoiminnan kassavirtaa merkittävästi.

Liiketoiminnan kassavirran pitäisi kertoa kuinka paljon yrityksellä on varaa investointeihin, osingonmaksuun ja lainojen takaisinmaksuihin. Liiketoiminnan kassavirran mukaan Netflixillä ei olisi varaa investoida laisinkaan.

Todellisuudessa Netflixin strategian keskiössä on sen koon mahdollistamat massiiviset investoinnit sisällöntuotantoon.

Toisekseen ”voittaja vie kaiken”-markkinoilla toimiva digitaalinen kasvuyritys tekee maksimaalisen panostuksen kasvuun voittaakseen. Silloin pääoman tuotto kärsii. Digitaalisuuden merkityksestä voi saada kuvaa vertaamalla digitaalisen Amazonin ja fyysisen Walmartin kasvua ja marginaalien kehitystä keskenään.

Piotroskin mukaan yksittäinen kriteeri voi olla yrityksen kannalta hyvä tai huono asia. Useamman kriteerin summa kertoo kuitenkin jotakin yrityksen laadusta.

Kuitenkin GuruFocus antaa Netflixille F-scoreksi arvon 2 ja vuonna 2015 Netflixin F-score kävi useamman kerran nollassa. On hyvä huomioida, että Piotroskin F-score menetelmä mittaa yrityksen laatua, ei hintaa.

Hinnasta voi olla montaa mieltä, mutta Netflixin laatu on kohdallaan ja yrityksen tulos on useasti yllättänyt analyytikot positiivisesti. Myös kasvu on ollut vahvaa.

Piotroskin F-score mittaa yrityksen "sisäistä laatua". Data on isossa kuvassa vakuuttavaa. Kuitenkin, yksittäisen digitaalisen kasvuyrityksen kohdalla, alhaiset F-score pisteet eivät automaattisesti tarkoita, että kyseessä olisi "huonolaatuinen" yritys.

Piotroskin F-score menetelmä on siis isossa kuvassa varsin hyödyllinen työkalu, etenkin ”huonoja” kasvuyrityksiä tunnistettaessa. Yksittäisen kasvuyrityksen kohdalla huono tulos Piotroskin pisteytyksessä ei kuitenkaan automaattisesti tarkoita sitä, että yritys olisi heikkolaatuinen.

Lopuksi, strategia joka on toiminut ennen ei välttämättä toimi tulevaisuudessa. Esimerkiksi Piotroskin F-score menetelmän ylituotto arvo-osakkeissa ei toistunut myöhemmässä kokeessa.

Click to comment

Jätä viesti

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *

SalkunRakentaja on sijoittamiseen ja raha-asioihin keskittyvä verkkojulkaisu. Sivusto sisältää sijoittamiseen, talouteen ja arjen raha-asioihin liittyviä artikkeleita, uutisia ja analyysejä.

SalkunRakentaja-sivusto sisältää myös kumppaneidensa tuottamaa sisältöä (artikkeleita ja mainosbannereita), ja sivusto voi saada ko. sisällöistä julkaisupalkkioita.

   

Yhteystiedot

Julkaisija Salkkumedia Oy
Y-tunnus 2793119-8
Puhelin 040 0132119
Sähköposti info(at)salkunrakentaja.fi
Päätoimittaja Jorma Erkkilä
 
Anna palautetta
Sisällöntuottajaksi
 

Lisätietoja

Henkilöstö
Mediakortti
Yhteistyökumppanit
Digipaketti
Palvelut

 

Tilaa maksuton uutiskirje sähköpostiisi:

Copyright © 2017 Salkkumedia Oy

Ylös