If you can buy an asset when there is no optimism in its price, it is usually a good thing., Howard Marks (15nov13)
Este finde hice maratón viendo la serie Silicon Valley y casi al final del primer episodio de la segunda temporada escuche un dialogo que explicaba muy bien el peligro de las valoraciones hechas para escenarios perfectos. El problema no sólo es que se confunde Precio con Valor y que muchas veces los analistas se dedican a Fijar Precios (pricing) en lugar de Valuar, sino que a veces olvidamos que nuestras Valuaciones no son igual al Valor intrínseco de una compañía. El siguiente es un extracto de dicho dialogo (énfasis mía):
Friend: - Don't take this deal.
Richard:- What?
Friend: You are worth half that at best.
Richard: Oh. Wow. Thanks for the compliment.
Friend: No. The credit to you guys. You negotiated your asses off, but this is a classic runaway valuation.
Richard: What's wrong with that?
Friend: [your company] Pied Piper will be tied to this crazy valuation that you will never be able to live up to. If you don't keep increasing in value in the next round, if you have a down round, you are fucked. It is the kiss of death for a young CEO. You want to start with a realistic valuation and grow at a reasonable pace.
Hay que recordar que la Valuación es una estimación incierta porque (i)nunca tendremos toda la información completa y exacta (mucho menos cuando se trata del futuro), y porque (ii)las empresas y su Valor no son algo estático sino algo que cambia y fluye y está expuesto a variables fuera de su control. Incluso el Valor contable puede cambiar si aparece un muerto en el armario o un cisne negro o si al momento de la liquidación de la empresa resulta que en lugar del 100% del valor de los activos sólo nos pagan el 75%.
Cuando uno comienza con Valuaciones demasiado optimistas y de repente aparece un cambio en los fundamentales de la empresa o en su contexto, entonces es muy probable que esas variaciones causen una caída imprevista del Valor y obviamente una caída precipitada en el Precio.
Be realistic about the downside of an investment, recognizing our human tendency to be both overly optimistic and overly confident. Expect the worst to be much more severe than your initial projection., David Dreman
Todo esto me hizo recordar dos comentarios que había guardado precisamente porque quería escribir un post relacionado a este tema. Los siguientes comentarios son de los rankianos Siames y Ne.lo quienes obviamente tienen experiencia y entendimiento en estos temas.
“El ejemplo extremo de mala inversión que ha sido Japón no ha sucedido porque sus empresas entraran en un declive de beneficios (aunque no les fue particularmente bien), sino porque no crecieron de forma brutal para justificar las valoraciones que alcanzaron.” Siames 23May16
“… el riesgo está en que las compres a precio de excelentes (cinco o seis veces su valor contable) y luego, antes de que te hayas beneficiado suficientemente de su excelencia, los precios bajen un 60-70-80% hasta acercarse a su valor contable.” Ne.lo 24Nov15
http://www.rankia.com/blog/invirtiendo-en-empresas/3036872-evolucion-cartera-hacia-excelencia
Tal y como dan a entender Nelo y Siames, el problema y el riesgo reside en comprar algo que está caro y/o cuyas expectativas de crecimiento futuro son demasiado altas, tan altas que es posible y probable que la empresa no cumpla con dichas exigencias, ya sea por culpa propia o por variables exógenas.
Aún recuerdo que no hace mucho leía que Gowex iba crecer a múltiplos exponenciales año tras año porque iba a integrar ciudades enteras. También recuerdo que Twitter iba a desplazar a Facebook en número de usuarios o que Facebook superaría las Ventas de Walmart. Incluso en los 90s se pensaba que era muy difícil que apareciera un competidor que desbancara a Walmart debido a su gran Moat de economías de escala y network.
El problema con este tipo de suposiciones optimistas (o “realistas” para algunos) es que olvidan que dentro del Capitalismo los Márgenes y Beneficios generalmente tienden a reducirse con el tiempo y revierten a la media de la industria. Obviamente hay outliers pero son escasos y por más que tengamos la enorme capacidad (y suerte) para identificarlos con anticipación, la verdad es que en un ambiente competitivo nada es 100% gratis ni 100% seguro.
Cualquier crecimiento arriba del promedio (y sobre todo cualquier crecimiento del tipo exponencial) conlleva algún coste o contrapartida[1] y es muy difícil mantenerlo constante por tiempos prolongados porque llega un momento en que ya no es posible reinvertir con retornos crecientes[2]. Esto último es a lo que Mauboussin se refería cuando hablaba de la “Pirámide de los Números” en su genial libro More Than You Know:
That insight came from Oxford’s Charles Elton, who noted that larger animals need smaller animals to sustain them. (Animals rarely prey on larger animals.) So, Elton reasoned, with every increment in body size, there should be an associated loss in numbers. He called this fact of life the “Pyramid of Numbers.” Big fierce animals are rare because they have fewer sources of energy than smaller animals. The species power law distribution is a natural outcome of interacting animals constrained by the laws of physics.
What does this have to do with the stock market? Investors should pay attention to these distributions for three reasons. First, companies, like species, fit into niches. Thinking about these niches and how they change can provide some insight into a company’s growth potential.
Second, a strong body of evidence shows that the variance of growth rates is smaller for large firms than for small firms (even though the median growth rate is fairly stable across the population). Further, growth for large companies often stalls, leading to marked share-price underperformance as investors recalibrate their expectations.
Finally, investors often extrapolate past growth rates into the future, leading to disappointing shareholder returns for companies that cannot meet those expectations. Investors who are aware of patterns of growth may be able to avoid unfavorable expectations gaps.
More Than You Know, Michael Mauboussin
Haceros las siguientes preguntas:
- ¿Cómo van a hacer crecer esas ventas y márgenes?
- ¿Está la empresa invirtiendo en capacidad adicional de producción o sólo está cubriendo los costes de mantenimiento (Capex Crecimiento Vs Capex Mantenimiento)?
- ¿Cómo van las inversiones en I&D, las patentes y capital humano?
- ¿Cuánto está reinvirtiendo la empresa para lograr lo anterior y cual es o ha sido el retorno sobre ese capital invertido?
- ¿Cuánto dinero extra (ya sea por financiación o por ampliación de capital) necesitará la empresa para cubrir sus exigencias, deseos o promesas?
- ¿En cuánto tiempo estará el mercado saturado?
- ¿Cuál es el tamaño del mercado objetivo y cuáles son las limitantes o catalizadores para modificar las dimensiones del mismo?
- ¿Está la industria en etapa de consolidación o fragmentación?
- ¿Cuánto tiempo más tendrá la empresa antes de que alguien la alcance o logre copiarla o aparezca una tecnología disruptiva o un competidor con mejores economías de escala?
Sea como fuere, todas las preguntas anteriores tienen un precio o tradeoff, ya sea menor FCF, más incertidumbre, diferimiento de beneficios, dilución de capital, mayor apalancamiento, etc. Además, hay que tomar en cuenta si todas estas buenas expectativas ya han sido incorporadas al precio y/o descontadas por el mercado.
Even if your expectations for future earnings are spot-on, by paying over the odds in terms of valuation multiple you immediately limit your chances of making a good return. At best, you have paid in advance for some of the profit growth that is delivered. At worst, you have paid up for something that does not materialise. If profits double but the high multiple returns to normal by halving, then the share price will stay the same. If profits do not double and the multiple halves, then your price return will be negative., Andrew Lyddon (1oct13)
¿Cómo podemos disminuir nuestros sesgos inherentes a la hora de hacer Valuaciones? No creo que exista una respuesta exacta y definitiva, y tampoco creo que podamos suprimir al 100% todos nuestros sesgos. Para fortuna nuestra el Prof. Damodaran tiene una pequeña lista que pude ser de mucha utilidad.
What to do about bias
Bias cannot be regulated or legislated out of existence. Analysts are human and bring their biases to the table. However, there are ways in which we can mitigate the effects of bias on valuation:
1. Reduce institutional pressures: As we noted earlier, a significant portion of bias can be attributed to institutional factors. Equity research analysts in the 1990s, for instance, in addition to dealing with all of the standard sources of bias had to grapple with the demand from their employers that they bring in investment banking business. Institutions that want honest sell-side equity research should protect their equity research analysts who issue sell recommendations on companies, not only from irate companies but also from their own sales people and portfolio managers.
2. De-link valuations from reward/punishment: Any valuation process where the reward or punishment is conditioned on the outcome of the valuation will result in biased valuations. In other words, if we want acquisition valuations to be unbiased, we have to separate the deal analysis from the deal making to reduce bias.
3. No pre-commitments: Decision makers should avoid taking strong public positions on the value of a firm before the valuation is complete. An acquiring firm that comes up with a price prior to the valuation of a target firm has put analysts in an untenable position, where they are called upon to justify this price. In far too many cases, the decision on whether a firm is under or over valued precedes the actual valuation, leading to seriously biased analyses.
4. Self-Awareness: The best antidote to bias is awareness. An analyst who is aware of the biases he or she brings to the valuation process can either actively try to confront these biases when making input choices or open the process up to more objective points of view about a company’s future.
5. Honest reporting: In Bayesian statistics, analysts are required to reveal their priors (biases) before they present their results from an analysis. Thus, an environmentalist will have to reveal that he or she strongly believes that there is a hole in the ozone layer before presenting empirical evidence to that effect. The person reviewing the study can then factor that bias in while looking at the conclusions. Valuations would be much more useful if analysts revealed their biases up front.
While we cannot eliminate bias in valuations, we can try to minimize its impact by designing valuation processes that are more protected from overt outside influences and by report our biases with our estimated values.
Fuente: Damodaran (http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/background/valintro.htm)
En resumen, lo que Damodaran explica es que hay tratar de estructurar nuestro Proceso de tal forma que pueda ser revisado, evaluado y mejorado constantemente. De nada sirve un Proceso aparentemente bueno si a la hora de evaluarlo produce malos resultados la mayoría de las veces a lo largo del tiempo. También debemos conocernos muy bien a nosotros mismos y saber reconocer y entender el poder que tienen los incentivos. Todo esto me recuerda mucho al pensamiento Mungeriano. Recomiendo encarecidamente la lectura completa del texto del Profesor porque es un joyita.
NOTAS:
[1]Véase Amazon que ha preferido sacrificar Beneficios y Márgenes con tal de aumentar sus Ventas y su cuota de Mercado.
[2]Véase BRK con el “problema” de demasiado cash y no siempre tienen buenas oportunidades para invertirlo a tasas apropiadas.
