自分は今までこの違いをあまり意識して来なかった。バリエーションするときに企業の価値を計算しているのか、企業の価格を計算しようとしているのか、意識して来なかった。DCF法で計算されるのは、企業の価値マルチプル法で計算されるのは、企業の価格なんだと思う。大切なのは、違う量を計算しているということを意識することだ。これらが一致する必要はない。企業の価格(株価)は、需要と供給で決まる。企業の価値は需要と供給とは無関係に、理論的には一意に決まる。結論がずれるのは、将来の見方が異なるから。企業価値を計算する場合が多いが、自分が価値を計算しようしているのか、価格を計算しようしているのか。買い手は何を考えているのか、を理解して計算をすることが重要だ。この価格を知っているのが投資銀行なのだろう。株価の決まり方を考える上で以下の本が参考になった。毎日コミュニケーションズ株価は’人気’で決まる。ウォーターフォールグラフ企業価値の結果は当然変化するが、何が要因で変化したのかを把握するのは重要である。・売上が上がったからなのか・収益性があがったからなのか・マルチプルがあがったからなのかなどなど。企業価値がこれら要因の和で表現されていれば、分析は簡単だ。どれがどれだけ効いているのかを表現するのは直感的には難しい。要は、掛け算の各因数要因を足し算で表現できればいい。そこで次のように分解すると足し算の形で表現できる。1/T1*(b2-b1)*a2と足し算の形で表現できる。変化量に相手の数を交互に掛け算しているのがポイントだ。三変数になったら、a1b1c1のうち、a1*b1=A1と考えて、A1をa1とb1の要因分解して、合計すればよい。企業価値の場合(多くは株主価値か?)は、下記のように分解するのが一般的か。分解はそれぞれの場合に分析したい要因に分解すれば良い。/EV1この要因分析はウォーターフォールグラフで表示するとわかりやすくて良い。ウォーターフォールグラフはExcelで一発で作れないが、積み上げグラフを工夫すればすぐできる。売上高)、ということになる。売上も、単価増加と量増加に分けたり、収益性も、粗利益率と販管費率に分けたり、いろいろ仮説次第でどんどん細かく分析すればよい。ウォーターフォール表示しておけば、細かいところをさらに細かく分析することも防げる。企業価値に限らず、この要因分析はいろいろ使えそうだ。有利子負債は税効果によって企業価値向上に寄与するが、多すぎると倒産の危険性が増してしまう。有利子負債はどれだけ多くできるか、適正か、が知りたくなる。これは結構好まれて使われる指標で、先日のソフトバンクのSprint買収に関する発表資料でもしきりに使われていた。EBITDAが何を意味しているのかというと、有利子負債が営業CFに近いEBITDAの何倍か、何年で返済できるのか、ということである。=5であれば、営業CF5年分、ということである。負債の主な出し手である銀行などは7~10年での返済を好むことから、この値も同程度が望ましいとされている。あれば、有利子負債は全力を出せば5年で返済できるかというとそれは違う。設備投資分がEBITDAには含まれていないからである。企業が返済にあてられるフリーキャッシュフローは、営業CFから投資CFを引いた額であり、そもそもEBITDAは税金も考慮していない。/EBITDAを信用しすぎることは危険である。同じ企業にも関わらず、返済にどのくらいの期間がかかるかを計算した例である。見ての通り、税金、設備投資の程度によって、当然ながら返済期間に差が出る。ソフトバンクのSprint買収の話に戻すと、資料にある通り今後投資が必要である。関わらず、有利子負債がEBITDAと比較して十分だ、というのは、危険な議論である。設備投資を勘案すると有利子負債の額はやっぱり負担が大きいのだろう(ちゃんと財務をみないとわからないが・・)。(改)債務モデルをいろいろ勉強して少し丁寧に改良した。今回のモデルは、ある企業をある投資ファンドなどがEquityを買って数年後にExitした場合のリターンを計算することを想定した。投資判断、バリュエーション、などいろいろ応用は簡単にできるだろう。改良のポイントは下記。outputを明確にわける財務モデルに限らず、モデルとは、inputとoutputをある関数でつないで体系化したもの、だ。財務モデルをどんどん作っていくと何がinputで何がoutputかわからなくなる。あるところをいじったとしてそこがinputではなくある関数で出力されたoutputのセルだったとすると、モデルが壊れてしまうことになる。これを防ぐために単純ではあるが、色で区別する。input:青output:黒この配色は、投資銀行でも使われているらしく、スタンダードといったところ。実際そのルールで作ると結構便利。関数ですべてつなぐ例えば、借入をどれくらいすべきか、できるか、などの分析をするとき、どの年、どのくらい、返済計画、の3つの変数が考えられるが、これらもなるべく関数で表現できるようにする。sumif関数を使うと便利。見やすく単純だけど、見やすくする、というのはかなり重要。間違いに気づきやすくなったり、相手に説明しやすかったりたくさんのメリットがある。見やすくする上で気をつけた点は、こんな感じ。・使用していないところは、線を消す。・フォントは「Arial」で。03日SoftBankのイー・アクセス買収ソフトバンクがイー・アクセスを買収した。LTE競争の劣勢を覆すウルトラCだ。700MHz付近(1GHz以下?)はプラチナバンドと呼ばれ、伝搬効率が良く、最近イーモバイルが割り当てられた。今回、ソフトバンクはイー・アクセスをすべて株式交換で買収すると発表した。?・52000円/株とのこと。あたり52000円だから、現イー・アクセス株価15000円に対して、3.5倍。これが成立するのは、現金買収の時。株式交換の場合は、シナジー効果がどれくらいでるか、によってイー・アクセス株主がもらうソフトバンク株式はもはや統合前株式価値ではないからだ。発表によるとシナジー効果は3600億円と非常に大きな額を見込んでいる。これを信じると、イー・アクセス株主が受け取るソフトバンク1株式の株価は、3359円と統合前の株価3160円より少し高い。時価総額にすると、1900億円程度に相当する。EBIDA倍率を計算すると5.4xとなる。イー・アクセス株価が安かったのだ。買収価格=1400億円である。シナジー効果より、2200億円程度となる。両社Win-Winだ。これはシナジー効果が3600億円創造されることが前提だ。買い手であるソフトバンクの株主が損をしないためにはどれだけのシナジー効果が必要だろうか。これを計算すると1200億円程度のシナジー効果がないとソフトバンク側は損をしてしまい。その分がイー・アクセス側の株主に移転するだけの取引となってしまう。当然ながら、公表後両社の株価は大きく変動した。両社の株価が上昇したということは、市場が新たな価値を認めたということである。合計660億円これが市場が認めたシナジー効果の額だ。イー・アクセスはストップ高だったのでもう少し大きいかもしれない。市場は3600億円もシナジー効果を認めていないようであるが、少なくともWin-Winの良い取引だと見ているようだ。メッセージを入力してください。