ROIC достига нов пик, но може ли да продължи?

Възвръщаемостта на инвестирания капитал (ROIC) за последните дванадесет месеца (TTM) скочи до нов връх за S&P 500 през 1 Q22[1]^,[2]. Всички единадесет сектора на S&P 500 също отбелязаха подобрение на ROIC спрямо предходната година. Това подобрение идва от по-високите маржове на нетната оперативна печалба след данъци (NOPAT) и инвестирания капитал.

Този доклад е съкратена версия на S&P 500 & Sectors: ROIC достига нов пик, но може ли да продължи?, една от тримесечните ми серии за основните пазарни и секторни тенденции.

S&P 500 ROIC продължава да се възстановява през 4Q21

Възвръщаемостта на инвестирания капитал (ROIC) за последните дванадесет месеца (TTM) скочи до нов връх за S&P 500 през 1Q22. Той нарасна от 7.6% през 1Q21 до 10.1% през 1Q22. Две ключови наблюдения:

1. Маржовете, без съмнение, получават изкуствен тласък от инфлацията, тъй като печалбите днес се основават на по-високи цени на продадените стоки от цената на продадените стоки. Този тласък ще продължи, докато продължават високите нива на инфлация.
2. WACC се увеличи с по-малко от доходността на корпоративните облигации AAA. Това изоставане предполага, че фирмите са съкратили падежа на своите неизплатени облигации, за да се възползват от стръмността на кривата на доходността за падежи, по-кратки от пет години. Съкращаването на падежите може да намали цената на дълга и WACC в краткосрочен план, но оставя фирмите изложени на рязко нарастващи разходи за финансиране, ако лихвените проценти продължат да растат.

В резултат на това „рекордната“ възвръщаемост на капитала е малко мираж и тенденцията на ROIC скоро може да се обърне.

Основни подробности за избрани сектори S&P 500

Всички единадесет сектора на S&P 500 отбелязаха подобрение на ROIC на годишна база (на годишна база).

Енергийният сектор се представи най-добре през последните дванадесет месеца, измерено чрез промяна в ROIC, като неговата ROIC нарасна с 900 базисни точки. Като се има предвид въздействието на COVID-19 върху енергийните компании и цените на енергията през 2020 г. и силата на възстановяването, тази тенденция не е изненадваща.

От друга страна, секторът на телекомуникационните услуги, само с 3 базисни пункта, отбеляза най-малкото подобрение на ROIC на годишна база през последните дванадесет месеца. Като цяло секторът на технологиите печели най-висока ROIC от всички сектори, а секторът на комуналните услуги печели най-ниската ROIC.

По-долу подчертавам енергийния сектор, който имаше най-голямото подобрение на ROIC на годишна база.

Примерен секторен анализ: Енергетика

Фигура 1 показва ROIC на енергийния сектор от -0.3% през 1Q21 до 8.7% през 1Q22. Маржът на NOPAT в енергийния сектор нарасна от -0.8% през 1Q21 на 12.5% през 1QQ22, докато инвестираният капитал се увеличи от 0.39% през 1Q21 до 0.70% през 1QQ22.

Фигура 1: Енергийна ROIC срещу WACC: декември 2004 г. - 5/16/22

Периодът на измерване 16 май 2022 г. използва ценовите данни към тази дата за моето изчисление на WACC и включва финансовите данни от 1Q22 10-Qs за ROIC, тъй като това е най-ранната дата, за която всички 1Q22 10-Qs за съставните части на S&P 500 бяха налични.

Фигура 2 сравнява тенденциите за маржа на NOPAT и оборотите на инвестирания капитал за енергийния сектор от 2004 г. За изчисляване на тези показатели сумирам индивидуалните стойности на S&P 500 за приходите, NOPAT и инвестирания капитал. Наричам този подход „агрегатна” методология.

Фигура 2: Марж на енергията NOPAT и обороти на IC: декември 2004 - 5/16/22

Периодът на измерване 16 май 2022 г. използва ценовите данни към тази дата за моето изчисление на WACC и включва финансовите данни от 1Q22 10-Qs за ROIC, тъй като това е най-ранната дата, за която всички 1Q22 10-Qs за съставните части на S&P 500 бяха налични.

Агрегираната методология осигурява директен поглед върху целия сектор, независимо от пазарната капитализация или претеглянето на индекса и съответства на това как S&P Global (SPGI) изчислява показатели за S&P 500.

За допълнителна гледна точка, сравнявам метода на обобщения за ROIC с две пазарно претеглени методологии: пазарно претеглени показатели и пазарно претеглени драйвери. Всеки метод има своите плюсове и минуси, които са описани подробно в приложението.

Фигура 3 сравнява тези три метода за изчисляване на ROIC в енергийния сектор.

Фигура 3: Енергийни ROIC методологии в сравнение: декември 2004 г. - 5/16/22

Периодът на измерване 16 май 2022 г. използва ценовите данни към тази дата за моето изчисление на WACC и включва финансовите данни от 1Q22 10-Qs за ROIC, тъй като това е най-ранната дата, за която всички 1Q22 10-Qs за съставните части на S&P 500 бяха налични.

Разкриване: Дейвид Треньор, Кайл Гуске II и Мат Шулер не получават обезщетение да пишат за някакъв конкретен запас, стил или тема.

Приложение: Анализ на ROIC с различни методологии за претегляне

Извеждам показателите по-горе, като сумирам отделните S&P 500 съставни стойности за приходи, NOPAT и инвестиран капитал, за да изчисля представените показатели. Наричам този подход „агрегирана” методология.

Агрегираната методология осигурява директен поглед върху целия сектор, независимо от пазарната капитализация или претеглянето на индекса и съответства на това как S&P Global (SPGI) изчислява показатели за S&P 500.

За допълнителна перспектива сравнявам агрегирания метод за ROIC с две други методологии, претеглени на пазара:

Пазарно претеглени показатели - изчислено чрез претегляне на пазарната капитализация на ROIC за отделните компании спрямо техния сектор или общия S&P 500 за всеки период. Подробности:

1. Теглото на компанията се равнява на пазарната капитализация на компанията, разделена на пазарната капитализация на S&P 500 / нейния сектор
2. Умножавам ROIC на всяка компания по нейното тегло
3. S&P 500 / сектор ROIC се равнява на сумата от претеглените ROIC за всички компании в S&P 500 / всеки сектор

Пазарно претеглени шофьори - изчислено чрез претегляне на пазарната капитализация на NOPAT и инвестиран капитал за отделните компании във всеки сектор за всеки период. Подробности:

1. Теглото на компанията се равнява на пазарната капитализация на компанията, разделена на пазарната капитализация на S&P 500 / нейния сектор
2. Умножавам NOPAT на всяка компания и инвестирах капитал по тежестта му
3. Сумирам претегления NOPAT и инвестирания капитал за всяка компания в S&P 500 / всеки сектор, за да определям претегления NOPAT и претегления инвестиран капитал на всеки сектор
4. S&P 500 / Сектор ROIC е равен на претегления сектор NOPAT, разделен на претегления сектор инвестиран капитал

Всяка методология има своите плюсове и минуси, както е посочено по-долу:

Агрегиран метод

Плюсове:

• Ясен поглед към целия S&P 500/сектор, независимо от размера на компанията или тежестта.
• Съответства на начина, по който S&P Global изчислява показатели за S&P 500.

Минуси:

• Уязвим от въздействието на компаниите, които влизат / излизат от групата компании, което може неправомерно да повлияе на съвкупните стойности, въпреки нивото на промяна от компаниите, които остават в групата.

Пазарно претеглени показатели метод

Плюсове:

• Отчита размера на фирмата спрямо общия S&P 500 / сектор и претегля съответно нейните показатели.

Минуси:

• Уязвими към извънредно въздействие на една или няколко компании, както е показано в пълния доклад. Това огромно въздействие се случва само за съотношения, при които необичайно малки стойности на знаменателя могат да създадат изключително високи или ниски резултати.

Метод с пазарно претеглени драйвери

Плюсове:

• Отчита размера на фирмата спрямо общия S&P 500 / сектор и съответно претегля нейния NOPAT и инвестирания капитал.
• Намалява потенциалното извънгабаритно въздействие на една или няколко компании чрез агрегиране на стойности, които движат съотношението, преди да се изчисли съотношението.

Минуси:

• Може да сведе до минимум въздействието на промените за период от време в по-малките компании, тъй като тяхното въздействие върху общия сектор NOPAT и инвестирания капитал е по-малко.

[1] Изчислявам тези показатели въз основа на методологията на SPGI, която сумира индивидуалните стойности на S&P 500 за NOPAT и инвестирания капитал, преди да ги използвам за изчисляване на показателите. Наричам това "агрегатна" методология.

[2] Изследването ми се основава на последните одитирани финансови данни, които в повечето случаи са 1-Qs за 22Q10. Данните за цените са към 5г.