2 Nội dung nghiên cứu
2.5Phân tích độ nhạy cảm
Dự phóng được đưa ra thảo luận không phản ánh gì hơn là một "phỏng đoán tốt nhất". Nhà quản lý và nhà phân tích thường quan tâm một loạt các khả năng tổng quát có thể xảy ra. Chẳng hạn như, khi xem xét khả năng sẽ cần tài trợ ngắn hạn, nên đưa ra dự báo dựa trên tầm nhìn bi quan hơn về tỉ suất lợi nhuận và doanh thu trên tài sản. Ngoài ra, nhà phân tích khi ước tính giá trị của Nordstrom nên xem xét đến độ nhạy cảm của ước tính với các giả định then chốt về mức tăng doanh thu, tỉ suất lợi nhuận, và hiệu suất sử dụng tài sản. Chuyện gì sẽ xảy ra nếu sự chú tâm của Nordstrom vào khả năng sinh lợi lại dẫn đến mức tốc độ tăng trưởng doanh thu kém hơn tiên liệu? Chuyện gì sẽ xảy ra nếu sự gia tăng tỉ suất lợi nhuận dự phóng lại không thành hiện thực?
Không có giới hạn về số kịch bản có thể phải xem xét. Một cách tiếp cận có hệ thống đến phân tích độ nhạy cảm là bắt đầu với giả định then chốt trên cơ sở tập hợp các dự báo rồi kiểm tra độ nhạy cảm với giả định mà có sự không chắc chắn cao nhất trong tình huống đưa ra. Chẳng hạn như, nếu công ty đã có nhiều kiểu mẫu thay đổi của lãi gộp trước đây, điều quan trọng là phải dự phóng sử dụng hàng loạt số liệu lợi nhuận gộp. Ngoài ra, nếu công ty đã công bố có thay đổi lớn trong bản dự thảo chiến lược mở rộng, giả định hiệu suất sử dụng tài sản có thể sẽ không chắc chắn nhiều hơn. Nhằm xác định nên đầu tư thời gian vào thực hiện phân tích độ nhạy cảm từ đâu, thì điều quan trọng là phải xem xét kiểu mẫu lịch sử của khoản mục, thay đổi về điều kiện ngành nghề, và thay đổi trong chiến lược cạnh tranh của công ty.
Nhận xét:
Phân tích độ nhạy sẽ nêu bật lên những giả định có tác động lớn đối với các kết quả tài chính, và kết quả sẽ giúp ta xác định những lĩnh vực đòi hỏi phải suy tính cẩn trọng hơn.
Dự báo ngắn hạn và yếu tố thời vụ
Cho đến nay, chúng ta chỉ quan tâm đến dự báo hàng năm. Tuy nhiên, đặc biệt với các chuyên gia phân tích chứng khoán ở Hoa Kỳ, có rất nhiều dự báo theo quý. Dự báo quý đưa ra một loạt các câu hỏi. Yếu tố thời vụ quan trọng ra sao? Điểm hữu ích của kết quả kinh doanh quý gần nhất là gì? Có thể so sánh với cùng kỳ năm trước? Một số kết hợp của cả hai? Dữ liệu hàng quý được dùng để tạo ra dự báo hàng năm như thế nào? Các khoản mục được dự báo theo dữ liệu hàng năm có áp dụng tốt được theo dữ liệu hàng quý? Xem xét đầy đủ tất cả những câu hỏi này nằm ngoài phạm vi chương này, nhưng chúng tôi có thể bắt đầu trả lời một vài câu trong số chúng.
Thời vụ là hiện tượng quan trọng đối với doanh thu và thu nhập hơn là dự đoán. Nó thể hiện nhiều hơn là việc một công ty bán lẻ sẽ hưởng lợi từ doanh số của ngày lễ. Thời vụ cũng là kết quả từ những hiện tượng liên quan đến thời tiết (chẳng hạn như, đối với công ty điện và gas, công ty xây dựng, và các nhà sản xuất xe máy), mô hình giới thiệu sản phẩm mới (chẳng hạn như, công nghiệp xe hơi), và các yếu tố khác. Phân tích chuỗi thời gian biến đổi của thu nhập cho các công ty ở Mỹ gợi ý rằng ít nhất một số yếu tố thời vụ có mặt ở hầu như mọi ngành công nghiệp chính yếu.
Ngụ ý cho việc dự báo là một công ty không thể chỉ tập trung vào thành quả của quý mới nhất như xuất phát điểm. Thực ra, những bằng chứng đề nghị rằng, trong dự báo thu nhập, nếu một công ty phải chọn việc chỉ có một quý làm xuất phát điểm, sẽ có thể so sánh với cùng kỳ năm trước, không phải quý mới nhất. Lưu ý cách phân tích này phù hợp với bản báo cáo của nhà phân tích hoặc báo chí tài chính; khi họ thảo luận thông báo thu nhập hàng quý, gần như luôn luôn đánh giá tương đối khoản mục với kết quả cùng kỳ năm trước, không phải quý mới nhất.
Nghiên cứu đã tạo ra mô hình để dự báo doanh thu, thu nhập, hoặc EPS dựa vào chỉ trên quan sát của quý trước đó. Mô hình như vậy không được sử dụng bởi nhiều nhà phân tích, vì các nhà phân tích có tiếp cận sử dụng nhiều thông tin hơn so với quy mô dữ liệu mà những mô hình đơn giản như vậy yêu cầu. Tuy nhiên, mô hình sẽ hữu ích cho những ai còn xa lạ với trạng thái của dữ liệu thu nhập để hiểu xu hướng tiến triển của nó qua thời gian. Những hiểu biết này có thể cung cấp kiến thức tổng quát hữu ích, điểm xuất phát dự báo có thể được điều chỉnh để phản ánh chi tiết không được tiết lộ trong dữ liệu thu nhập lịch sử, hoặc "tính hợp lý" trong dự báo chi tiết.
Sử dụng Qt để chỉ thu nhập (hoặc EPS) cho quý t, và E(Qt) là giá trị mong đợi của nó, một mô hình thể hiện thu nhập phù hợp qua nhiều ngành nghề là mô hình Foster7:
E(Qt) = Qt-4 + δ + ϕ (Qt-1 - Qt-5)
Foster cho thấy rằng một mô hình có dạng tương tự như vậy cũng sẽ áp dụng tốt cho dữ liệu doanh thu.
Dạng mô hình Foster cũng xác nhận tầm quan trọng của yếu tố thời vụ vì nó cho thấy rằng điểm xuất phát cho dự báo cho quý t là thu nhập của bốn quý trước đó, Qt-4. Mô hình này nói rằng, khi buộc phải sử dụng dữ liệu thu nhập ngay trước đó, dự báo hợp lý của thu nhập cho quý t bao gồm những phần tử sau :
thu nhập của có thể được cùng kỳ năm trước (Qt-4 );
xu hướng gia tăng dài hạn của thu nhập hàng quý mỗi năm (δ);
tỉ số (ϕ) của gia tăng thu nhập hàng quý mỗi năm gần đây nhất (Qt-1 - Qt-5).
Thông số δ và ϕ rất dễ ước tính khi sử dụng cho công ty mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản có sẵn trong hầu hết các phần mềm bảng tính.8 Cho hầu hết các công ty, thông số ϕ có xu hướng nằm trong khoảng từ 0.25 đến 0.50, cho thấy rằng 25 đến 50% gia tăng thu nhập hàng quý có xu hướng tiếp tục gia tăng trong quý tiếp theo. Thông số δ phản ánh phần nào trung bình thay đổi thu nhập hàng quý mỗi năm trong những năm qua, và thay đổi rất nhiều ở các công ty khác nhau.
Nghiên cứu cho thấy mô hình Foster đưa ra dự báo cho một quý tiếp theo, bình quân, bằng $0.30 đến $0.35 trên mỗi cổ phần.9 Đáng ngạc nhiên là mức độ chính xác của mô hình cũng ngang bằng với mô hình của các chuyên gia phân tích chứng khoán, người rõ ràng có quyền sử dụng nhiều thông tin hơn trong mô hình. Như mong đợi, phần lớn các căn cứ đều hỗ trợ các nhà phân tích phải tìm được kết quả chính xác hơn, nhưng mô hình đã đủ tốt để “nằm trong khoảng giá trị gần đúng” trong hầu hết trường hợp. Do đó, sẽ chắc chắn sẽ là không thận trọng khi hoàn toàn dựa vào những mô hình đơn giản, nên hiểu biết về diễn biến thu nhập điển hình phản ánh mô hình sẽ rất có ích.
EPS hàng quý của Nordstrom trong nhiều năm trước năm 1999 được trình bày ở Bảng 10 - 4. Lưu ý sự hiện diện rõ rệt của yếu tố thời vụ. Quý thứ hai và thứ tư của mỗi năm có thu nhập cao
hơn hai quý còn lại; quý thứ tư hàng năm là có thu nhập cao nhất ngoại trừ năm 1989, 1991, và 1996.
Nếu chúng ta sử dụng mô hình Foster để dự báo EPS cho quý thứ nhất năm 1999, chúng ta sẽ bắt đầu với EPS của quý cùng kỳ năm 1998, hoặc $0.215.
Bảng 10-4: EPS hàng quý của Nordstrom, 1988-1998
Năm tài chính EPS quý 1 EPS quý 2 EPS quý 3 EPS quý 4
1988 0.120 0.225 0.120 0.290 1989 0.140 0.235 0.135 0.195 1990 0.080 0.220 0.125 0.285 1991 0.155 0.305 0.120 0.250s 1992 0.130 0.255 0.145 0.305 1993 0.070 0.260 0.155 0.370 1994 0.195 0.385 0.230 0.425 1995 0.170 0.325 0.180 0.335 1996 0.160 0.275 0.210 0.265
1997 0.205 0.380 0.235 0.380
1998 0.215 0.470 0.270 0.470
Chúng ta mong đợi một xu hướng đi lên gia tăng trong EPS, và lặp lại một phần một của quý gần nhất ($0,470 - $0,270). Cụ thể hơn, khi các thông số δ và ϕ được ước tính từ các dữ liệu trong bảng 10-410, mô hình Foster dự báo EPS là $0,255:
E(Qt) = Qt-4 + 0.01 + 0.44 (Qt-1 - Qt-5)
= 0.215 + 0.01 + 0.44 (0.47 – 0.38) = 0.255
Mô hình này có thể được mở rộng để dự báo thu nhập 2 quý tới, và thậm chí để dự phóng cho tất cả các quý của năm tiếp theo. Vấn đề nảy sinh ở đây là, để dự báo thu nhập 2 quý tới, ta cần số liệu thu nhập của một quý tiếp theo, và thu nhập của quý này thì vẫn chưa được biết. Giải pháp thích hợp của vấn đề là thay thế dự báo thu nhập của quý tiếp theo. Dự báo của chúng tôi cho thu nhập của Nordstrom trong quý thứ 2 năm 1999, dựa trên dữ liệu 4 quý của năm 1998, có được là $0,408: E(Qt+1) = Qt-3 + 0.01 + 0.44 = 0.380 + 0.01 +0.44 (0.255 – 0.215)
Dự báo $ 0,255 trong quý đầu tiên của năm 1999, tuy đơn giản, nhưng không khác biệt nhiều với 0,220 EPS thực tế của Nordstrom trong quý đó. Một phần của lý do mà các mô hình đơn giản lại có thể đưa ra một dự báo chính xác cao là vì Nordstrom đã có 4 quý với thu nhập cao bất thường trong năm 1998. Mô hình này giả định rằng 44% của EPS tăng trong quý gần đây nhất sẽ được chuyển tiếp qua năm 1999, nhưng gia tăng đó phản ánh hiệu lực sau một thời gian của việc công ty thay đổi trong chiến lược. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình Foster không phải được dự định sẽ là thay thế tiềm năng cho công việc khó khăn trong đưa ra một dự báo chi tiết. Dự báo lợi nhuận hàng quý nên được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp tương tự đã dùng trước đó cho thu nhập hàng năm – dự phóng khoản mục này thông qua khoản mục khác.
Tuy nhiên, mô hình nhắc nhở chúng ta về một số vấn đề quan trọng. Đầu tiên, nó nhấn mạnh rằng, do yếu tố thời vụ, điểm khởi đầu hợp lý trong dự báo hàng quý thường là cùng kỳ của năm trước, không phải là quý gần nhất. Thứ hai, nó chỉ ra rằng những gia tăng lợi nhuận gần đây thường không nên áp đặt hoàn toàn vào tương lai - cho EPS của Nordstrom, chỉ có 44% các thay đổi như vậy, trung bình là có xu hướng tiếp tục tồn tại.
Nhận xét:
Với một số mục đích, bao gồm lập kế hoạch ngắn hạn và phân tích chứng khoán, dự báo theo quý là việc nên làm. Một đặc trưng quan trọng của dữ liệu hàng quý là yếu tố thời vụ; ít nhất một số yếu tố thời vụ tồn tại trong dữ liệu doanh thu và thu nhập của gần như tất cả các ngành nghề. Biết được “đỉnh” và “đáy” (xét về doanh thu và thu nhập) trong một năm kinh doanh của công ty sẽ là một thành phần cần thiết cho một dự báo tốt về tình hình hoạt động trên cở sở theo quý.