1 Analiza wybranych wskaźników pozwalających ocenić potencjał wzrostu wartości spółek notowanych na GPW dr Rafał Wolski [email protected]

2 Agenda Cel pracy Hipoteza Przegląd literatury Badanie Wnioski

3 Cel pracy Wartość przedsiębiorstwa jest odzwierciedlana na rynku w cenie akcji. Istnieje jednak ryzyko, że rynek w sposób niedoskonały wycenił dane przedsiębiorstwo. Prawidłowa wycena jest zatem dla inwestora fundamentem pozwalającym na dokonanie właściwego wyboru i uzyskania oczekiwanego dochodu.

4 Cel pracy Wyznaczając cel pracy autor brał pod uwagę potrzeby informacyjne inwestorów na rynku. Koncepcja EVA nie jest nowa, jednak w sposób odmienny od czysto księgowego podejścia traktuje koncepcję zysku.

5 Cel pracy Wykazanie czy zastosowanie wskaźnika EVA przyczynia się do prawidłowej wyceny spółek publicznych.

6 Hipoteza badawcza VA jako miernik zysku uwzględniający pozabilansowe czynniki lepiej oddaje wartość spółek notowanych na giełdzie aniżeli zysk netto.

7 Literatura Inspiracją do przeprowadzenia badań były podobne prace: GRIFFITH, J. M., 2006, EVA and Stock Performance. Journal Of Investing, 15(2), p. 75-78. Hamilton, J., Rahman, S., Lee, A. C. 2009, EVA: Does Size Matter?. Review Of Pacific Basin Financial Markets & Policies, 12(2), p. 267-287.

8 Literatura Griffith (2006) - zanegował przydatność wskaźnika EVA w analizie giełdowej. Hamilton (2009) - badania wykazały przewagę spółek adoptujących koncepcję EVA co przekładało się na korzyści ich inwestorów.

9 Badanie Budowa bazy danych Bilanse spółek bez banków i ubezpieczycieli (273 spółki) Przedsiębiorstwa notowane na Giełdzie Papierów Wartościowych w okresie 11 lat, od 2004 roku do 2014 roku Kalkulacja beta na podstawie danych giełdowych Premia ryzyka z bazy danych Damodarana (wartości oczekiwane) EVA bez korekt na podstawie klasycznego wzoru

10 Ekonomiczna Wartość Dodana EVA = (Zysk z działalności – podatek dochodowy)- (kapitał własny*koszt kapitału własnego + koszty finansowe* tarcza podatkowa)

11 Model Analiza regresji, estymacja KMNK Odrzucenie sektorów o niewystarczającej liczbie danych Wyliczenie stopy zwrotu oraz zysku na akcję i EVA na akcję Wyliczenie mediany każdego ze wskaźników dla sektórów

12 Model Spółki przydzielane były do branż według danych z bazy Notoria Przeanalizowano następujące branże: budownictwo, deweloperzy, energetyka, finanse (ale nie działalność bankowa – np. Kruk S.A.), handel, informatyka, media, przemysł, telekomunikacja i usługi Z badań wyłączono takie branże jak ochrona zdrowia, czy rynek kapitałowy

13 Model

14 Wyniki Zaprezentowano jedynie wybrane wyniki, na podstawie których można podjąć wnioskowanie. W badaniu przeanalizowano łącznie 40 zależności.

15 Model objaśnienia, estymacja KMNK

16 Wyniki budownictwo StałaEVAPSStałaEPS Stała EVAPS(- 1) StałaEPS(-1) 0,347 0,199 0,1670,4900,130-1,5481,269-2,970 0,345 1,179 0,5531,4770,3391,1300,4491,176 t-stat 1,006 0,169 0,3010,332 t-stat 0,383-1,3702,825-2,525 (0,341) (0,870) (0,770)(0,748) (0,712)(0,208)(0,022)*(0,036)* 0,320 0,332 0,961 1,012 9,2079,125 7,4685,131 1,0111,007 0,9660,801 0,0030,012 0,1900,444 -0,108-0,098 0,0890,374 F-stat (1, 9) 0,0280,110 F-stat (1, 8) 1,8776,376 (0,870)(0,748) (0,208)(0,036)* 0,2380,243 -0,1540,160 DW-stat1,5041,494DW-stat 2,2061,492

17 Wyniki energetyka StałaEVAPSStałaEPS Stała EVAPS(- 1) StałaEPS(-1) 0,027-0,0560,373-0,2570,012-0,0930,190-0,130 0,0740,0820,1220,0850,0750,0860,1670,117 t-stat 0,362-0,6913,056-3,020 t-stat 0,155-1,0901,139-1,111 (0,726)(0,507)(0,014)* (0,881)(0,308)(0,288)(0,299) 0,039 0,024 0,231 0,238 0,5080,2660,4440,442 0,2380,1720,2360,235 0,0500,5030,1290,134 -0,0550,4480,0200,025 F-stat (1, 9) 0,4779,122 F-stat (1, 9) 1,1881,234 (0,507)(0,014)* (0,308)(0,299) -0,021-0,208-0,340-0,345 DW-stat 2,0342,360 DW-stat 2,6772,616

18 Wyniki finanse StałaEVAPSStałaEPS Stała EVAPS(- 1) StałaEPS(-1) 0,1371,2800,079-1,310-0,132-0,4380,059-4,807 0,1210,6310,1511,7810,1000,5010,0861,961 t-stat 1,1332,0280,521-0,735 t-stat -1,319-0,8740,689-2,452 (0,287)(0,073)(0,615)(0,481) (0,224)(0,408)(0,510) (0,040) * 0,015 -0,081 0,399 0,254 1,0951,5050,5310,332 0,3490,4090,2580,204 0,3140,0570,0870,429 0,237-0,048-0,0270,358 F-stat (1, 9) 4,1110,540 F-stat (1, 9) 0,7646,010 (0,073)(0,481) (0,408)(0,040)* -0,014-0,1270,053-0,352 DW-stat 1,4501,720 DW-stat 1,8722,511

19 Wyniki informatyka StałaEVAPSStałaEPS Stała EVAPS(- 1) StałaEPS(-1) 0,0450,605-0,1660,5150,0300,486-0,2010,646 0,0720,2550,1410,4500,0870,3000,1470,458 t-stat 0,6282,371-1,1841,145 t-stat 0,3431,623-1,3721,411 (0,546)(0,042)*(0,267)(0,282) (0,740)(0,143)(0,207)(0,196) -0,031 -0,029 0,258 0,272 0,4100,5820,5010,533 0,2140,2540,2500,258 0,3840,1270,2480,199 0,3160,0300,1540,099 F-stat (1, 9) 5,6201,311 F-stat (1, 9) 2,6331,991 (0,042)(0,282) (0,143)(0,196) -0,478-0,191-0,093-0,080 DW-stat 2,7852,259 DW-stat 1,7942,117

20 Wnioski Brak zależności pomiędzy wskaźnikami a stopą zwrotu z akcji. W jednym przypadku EVA na akcję objaśniała zmiany w stopie zwrotu, podobnie w jednym przypadku zysk na akcję objaśniał stopy zwrotu, a w dwóch przypadkach stopę zwrotu w sposób istotny statystycznie objaśniał zysk na akcję opóźniony o jeden okres. Jedynie w sektorze informatyka zależność między EVA na akcję i stopą zwrotu miała charakter dodatni. W pozostałych statystycznie istotnych przypadkach zależność ta miała charakter ujemny. Przeprowadzone badania rodzą kolejne pytania. Przede wszystkim o znaczenie analizy fundamentalnej. Czy jej zastosowanie ma sens.

21 Wnioski Wyniki nie mogą być uznane za ostateczne, ale wątpliwości pozostają.

22 Wnioski W świetle przeprowadzonej analizy hipotezę badawczą: EVA jako miernik zysku uwzględniający pozabilansowe czynniki lepiej oddaje wartość spółek notowanych na giełdzie aniżeli zysk netto należy uznać za zweryfikowaną negatywnie.

23 Dziękuję za uwagę