בשעה טובה, אני שמח לעדכן אתכם כי פרק 6, העוסק בחישוב עלות ההון המשוקללת, עלה לאוויר.
רוב רובו של הפרק מוקדש ליישום התיאוריה שעליה מבוססת עלות ההון המשוקללת, כלומר השילוב של מודל ה-CAPM עם מסקנותיהם של מודליאני ומילר. יחד עם זאת, אתם הרי יודעים עד כמה קשה לנו לוותר על סקירה תיאורטית של מתודולוגיות פרקטיות ולכן גם חובבי התיאוריה לא קופחו.
מקווים שתאהבו,
ערן, טל וניר.
היי חברים,
לאחרונה אני מקבל הרבה פידבק חיובי מקוראים שמצאו את החומרים מעניינים, כאשר בכל הפניות מופיעה שאלה אחת קבועה: "היכן ניתן לקנות את הספר". אז ראשית, תודה. אני, טל וניר ממש לא לוקחים זאת כמובן מאליו ומאוד מעריכים את התגובות החיוביות; הן נותנות לנו הרבה סיפוק ואמונה בכך שהמאמצים הרבים שהשקענו היו שווים זאת. שנית, בזמן האחרון אנו עובדים חזק על עניין ההוצאה לאור של הספר, ובעיקר על שיוף והידוק חמשת הפרקים האחרונים (פרקים 9 עד 13). כשיהיו חדשות, אתם תהיו הראשונים לדעת על כך.
אגב, ואם אנחנו כבר בנושא, אשמח לשמוע איך הגעתם לאתר. האם דרך מנוע חיפוש? האם דרך הפרופיל שלי בבלוג של אורי ועודד? בכל אופן, אני שמח שהגעתם. נתראה בפוסטים הקרובים :)
לאחר שקיבלנו בפוסט הקודם מושג כללי אודות אופציות ריאליות, בפוסט זה, בכדי ליישר קו בין אלה שמכירים את התיאוריה שמאחורי חישוב שווי אופציות, ואלה שלא, אסקור את המודל המרכזי לחישוב שוויה של אופציה בעלת מאפיינים גמישים – המודל הבינומי. רק לאחר שנבין כיצד המודל הבינומי עובד נוכל להמשיך ולחשב את שווין של אופציות ריאליות.
אופציית רכש (Call) מאפשרת למחזיק בה את הזכות לרכוש נכס כלשהו, תמורת מחיר קבוע מראש, עד מועד קבוע מראש. בשפה המקצועית, הנכס נקרא "נכס הבסיס", המחיר הוא "תוספת המימוש" והמועד המדובר נקרא "מועד המימוש" (או הפקיעה). למחזיק באופציה ייווצר רווח כאשר מחיר הנכס גבוה מתוספת המימוש, והוא יהיה שווה להפרש ביניהם. נמחיש זאת באמצעות הדוגמא הבאה: נאמר שבידנו אופציית Call על מניה, בעלת תוספת מימוש בגובה 100 ש"ח. כאשר מחירה של המניה גבוה מ-100 ש"ח, נאמר 115 ש"ח, אנו יכולים לממש את האופציה ולמכור אותה בבורסה. "קניית" המניה ב-100 ש"ח ומכירתה תמורת 115 ש"ח יוצרת לנו תקבול (ערך) בגובה 15 ש"ח. מנגד, כאשר מחיר המניה נמוך מ-100 ש"ח לא נוצר לנו כל הפסד כיוון שאנו איננו מחויבים לממש את האופציה. ובצורה גרפית:
ישנם חמישה גורמים מרכזיים המשפיעים על שוויה של אופציית Call. סיכמנו אותם עבורכם בתרשים הבא (נכס הבסיס בו בשם "מניה" לשם הפשטות):
הרציונל שמאחורי החלוקה הוא הבא:
במציאות לא ניתן לשנות גורם אחד מהנזכרים מעלה תוך קיבוע של שאר הגורמים. למשל, עליה בשיעור הריבית אמנם מקטינה את הערך הנוכחי של תוספת המימוש הנדרשת (ובכך מגדילה את שווי האופציה), אך גם יכולה להקטין את הערך הנוכחי של תזרים המזומנים הצפוי מהמניה, מקטינה בכך את שוויה (של המניה). ירידה בשווי המניה משפיעה באופן שלילי על שווי האופציה. לא ניתן לדעת מראש מהי התוצאה הסופית של שתי ההשפעות המנוגדות הללו.
מקבילתה של אופציית הרכש היא אופציית המכר (Put). היא מאפשרת למחזיק בה את הזכות למכור נכס כלשהו, תמורת מחיר קבוע מראש, עד מועד קבוע מראש. בהתאמה, למחזיק באופציה ייווצר רווח כאשר מחיר הנכס נמוך מתוספת המימוש, והוא יהיה שווה להפרש ביניהם. במספרי הדוגמא הקודמת: נאמר שבידנו אופציית Put על מניה, בעלת תוספת מימוש בגובה 100 ש"ח. כאשר מחירה של המניה נמוך מ-100 ש"ח, נאמר 80 ש"ח, אנו לקנות את המניה ולממש את האופציה. קניית המניה ב-80 ש"ח ומכירתה תמורת 100 ש"ח יוצרת לנו תקבול (ערך) בגובה 20 ש"ח. מנגד, כאשר מחיר המניה גבוה מ-100 ש"ח לא נוצר לנו כל הפסד כיוון שאנו איננו מחויבים לממש את האופציה. ובצורה גרפית:
המודל הבינומי הוצג לראשונה ע"י Cox, Ross & Rubinstein בשנת 1979 במאמרם הנודע: Option Pricing: A Simplified Approach.
הרציונל העומד מאחורי המודל הוא ששווי האופציה צריך להיות זהה לשוויו של תיק שיניב במועד הפקיעה תזרים זהה לזו שתניב האופציה. אם נצליח להרכיב תיק "חלופי" שכזה, ונצליח לחשב את שוויו כיום – זה גם צריך להיות מחיר האופציה.
המודל הבינומי, כפי שרומז שמו, אינו משאיר טווח רציף של ערכים אפשריים לשוויו של נכס הבסיס במועד הפקיעה של האופציה. במקום זאת, הוא מניח כי קיימים שני מצבי טבע אפשריים בלבד – כלומר מחיר נכס הבסיס יכול להיות אחד מבין שני ערכים, למשל 115 או 90. לאחר שידועים לנו שתי התוצאות האפשריות, עלינו לתמחר את שווי האופציה כיום. האם חשוב לנו מהי ההסתברות להתרחשותו של כל מצב טבע? באופן מפתיע, התשובה היא לא ואנו נראה זאת כעת.
ניקח למשל אופציית רכש בעלת תוספת מימוש של 100 ש"ח הפוקעת בעוד שנה. כמו-כן, נקבע כי מחירו של נכס הבסיס עומד כיום על 100 ש"ח (כלומר האופציה נמצאת "בכסף") ואנו צופים כי במועד הפקיעה הוא יהיה 115 ש"ח או 90 ש"ח. כפי שניתן לראות, מצב הטבע הראשון הוא חיובי, כלומר יביא עלייה במחיר הנכס, ומצב הטבע השני הוא שלילי.
מה יהיה אם כן שוויה של אופציית הרכש בעוד שנה מהיום?
ובצורה גרפית:
כעת, נרצה לבנות אסטרטגיה בה מכירה של אופציית רכש אחת וקניית נתח מסוים מנכס הבסיס תבטיח לנו תקבול ודאי במועד הפקיעה. לשם כך נגדיר פרמטר בשם "דלתא"[1] שיחושב כהפרש בין שווי האופציה בשני מצבי הטבע לבין שווי נכס הבסיס בשני מצבי הטבע. ובמספרים:
\[\Delta=\frac{15-0}{115-90}=0.6\]
אם נקנה 0.6 יחידות של נכס הבסיס עבור כל אופציית רכש אחת שנמכור מובטח לנו תקבול ודאי במועד הפקיעה. כדי להוכיח זאת (ולמצוא את גובה התקבול), נבדוק מה יהיה שווי האסטרטגיה במועד הפקיעה תחת שני מצבי הטבע האפשריים:
כלומר, מכירת אופציית רכש אחת וקניית 0.6 יחידות של נכס הבסיס תבטיח לנו שווי אחזקות של 54 ש"ח בעוד שנה אחת, ללא תלות בשום גורם! ערכה הנוכחי של שווי האחזקה חייב להיות שווה למחירה של האסטרטגיה הזו כיום, ומכיוון שמדובר בתזרים ודאי, נוכל להוון את תוחלתו באמצעות שיעור הריבית על נכס חסר סיכון. אם נניח כי הריבית הממשלתית עומדת על 8%, נוכל לומר כי:
\[\frac{54}{1.08}=\Delta\times S_0-C \Rightarrow C=0.6\times 100- \frac{54}{1.08} = 10\]
מחירה כיום של אופציית הרכש המדוברת חייב להיות 10 ש"ח, וזאת ללא קשר לגובה ההסתברות למצבי הטבע השונים. אסטרטגיית הגידור המושלמת שבנינו מייתרת את הצורך לדעת מהי ההסתברות לכל מצב טבע מאחר ואנו צפויים לקבל בכל מקרה את התקבול הוודאי שמצאנו.
ישנה ווריאציה נוספת לשיטת הפתרון הזו, אשר יוצרת את תזרים המזומנים הוודאי בסוף התקופה על ידי תמהיל של נכס הבסיס ואגרת חוב חסרת סיכון אך היא איננה מוסיפה תובנות חדשות בנושא ולכן בחרנו שלא להציג אותה.
ניתן גם לפתור את המודל הבינומי בשיטה נוספת המשתמשת ביחס הקרוי הסתברות מותאמת לסיכון, או באנגלית: Risk-Neutral Probability. ההסתברות הזו היא ההסתברות לתרחיש החיובי בעולם אדיש לסיכון והשימוש בה מאפשר לנו להוון את תוחלת הרווח מהאופציה באמצעות שיעור התשואה שידרוש משקיע אדיש לסיכון – שיעור התשואה על נכס חסר סיכון.
נסביר את כוונתנו באמצעות דוגמה שמשתמשת בנתוני הדוגמה הקודמת. ראשית, נרצה לחשב את ההסתברות המותאמת לסיכון ונסמן אותה מעתה ואילך באות p. [2]תוחלת התשואה שיחווה משקיע אדיש לסיכון היא שקלול ההסתברויות והתקבול שיקבל בשני מצבי הטבע האפשריים, חיובי ושלילי:
\[1+r_f=p\times u + (1-p)\times d\]
כאשר:
p – ההסתברות המותאמת לסיכון למצב טבע חיובי,
u – שווי נכס הבסיס, ביחס למצב המקורי, שישרור במועד הפקיעה תחת התרחיש החיובי,
d – שווי נכס הבסיס, ביחס למצב המקורי, שישרור במועד הפקיעה תחת התרחיש השלילי,
\(r_f\)- שיעור הריבית שמניב נכס חסר סיכון.
לאחר מספר פעולות חשבוניות פשוטות, מתקבלת הנוסחה המוכרת יותר לחישוב ההסתברות המותאמת לסיכון, p:
\[p=\frac{(1+r_f)-d}{u-d}\]
לרוב נהוג לסמן את הגודל \((1+r_f)\) באות R כך שהנוסחה המוכרת הינה:
\[p=\frac{R-d}{u-d}\]
מהי ההסתברות p במספרי הדוגמה הקודמת?
\[p=\frac{1.08-0.9}{1.15-0.9}=0.72\]
כעת, נרצה לחשב את שוויה הנוכחי של אופציית ה-Call ממש כפי שאנו מחשבים את הערך הנוכחי של הגרלה שצפויה להיערך בעוד תקופה: כממוצע משוקלל של התוצאות האפשרויות השונות, מהוונות להיום באמצעות שיעור היוון מתאים. שווי האופציה יהיה לכן:
\[C=\frac{p\times C_{up}+(1-p)\times C_{down}}{1+r_f}=\frac{0.72\times 15+0.28\times 0}{1.08}=10\]
בניגוד לשיטת היוון תזרים מזומנים, שם ההתייחסות לסיכון של הפרויקט נעשית באמצעות שיעור ההיוון (למשל, סיכון גבוה מביא לשיעור היוון גבוה), שיטת ההסתברות המותאמת לסיכון מגלמת את סיכון הפרויקט בתוך ההסתברויות שמשוקללות במחיר האופציה. התוצאה שהתקבלה זהה כמובן לתוצאה שהניבה השיטה הקודמת לפתירת המודל הבינומי, שיטת ה-Replicating Portfolio.
כפי שניווכח בהמשך, יתרונו הגדול של המודל הבינומי נעוץ בגמישותו הרבה. חסרונו נעוץ כמובן בעובדה שהוא מתיר טווח אפשרויות בדיד לשוויו האפשרי של נכס הבסיס. במקרה וחשובה לנו הרציפות במחירים האפשריים של הנכס, אנו נפנה אל המודל המוכר והידוע – מודל Black & Scholes.
השיטה הראשונה שסקרנו, שיטת ה-Replicating Portfolio, מנחה אותנו ליצור תיק דומה במאפייניו לאופציה שאנו רוצים להעריך את שוויה, ועל סמך טיעון הארביטראז' המפורסם למצוא את שוויה של האופציה. כמו-כן, הזכרנו כי ניתן לבנות את התיק החלופי המדובר בשתי דרכים, האחת – קנייה ומכירה של נכס הבסיס והאופציה, והשנייה – קנייה ומכירה של נכס הבסיס ואגרת חוב ממשלתית. לא משנה באיזה דרך נבחר, טיעון הארביטראז' תקף רק כאשר הנכסים הנדרשים לביצוע האסטרטגיה נסחרים בשוק. אם לא, לא נורא – ההסתברות המותאמת לסיכון נחלצת לעזרתנו, כאשר כאן הנחת היסוד היא שלבעלי המניות של החברה ישנה גישה לנכס "כפיל" בעל פרופיל סיכון זהה (כלומר בעל אותה ביטא) לפרופיל הסיכון של נכס הבסיס עליו נכתבה האופציה.
כלומר, לא משנה באיזה שיטה נבחר, שווי האופציה שיתקבל הוא שוויה אילו הייתה נסחרת, ממש כפי שאנחנו מעריכים את שוויו של פרויקט רגיל באמצעות שיטת ה-DCF – הרי גם בה אנו מהוונים את התקבולים מפרויקט באמצעות שיעור הריבית שאנחנו יכולים להרוויח על פרויקטים זהים לו. הנחת היסוד הזו היא שקושרת בין שיטת ה-DCF ושיטת ההערכה של אופציות.
בפוסטים הבאים אסקור לעומק את הדרכים השונות להערכת שווין של אופציות ריאליות – כולן נסמכות על היסודות התיאורטיים שהנחנו בפוסט זה.
[1] לאלו מכם שמכירים את מודל Black & Scholes, זוהי אותה דלתא.
[2] ישנם ספרי מימון שמסמנים את ההסתברות באות q – אין אחידות בנושא הזה.
דן אריאלי, מרצה וחוקר בתחום הכלכלה ההתנהגותית, מספר בספרו "לא רציונלי ולא במקרה" על צרכן המעוניין לקנות דירה וצריך לבחור מבין מספר דירות. אריאלי מכניס אותנו למוחו של הצרכן, המנסה להגיע לבחירה האופטימלית עבורו על ידי השוואה בין האלטרנטיבות, ומציג מספר תובנות שנוגעות במה שקרוי בשם עיקרון היחסיות. עיקרון היחסיות גורס כי כשבני אדם באים להעריך את שוויו של מוצר כלשהו, הם לא יעריכו את שוויו רק על סמך התועלת שהוא אמור לספק להם, אלא הם יעריכו את שוויו ביחס לתועלת שהוא אמור לספק להם ביחס למוצרים מקבילים לו.
האם ניתן להעריך חברה באותה האופן שבו אנו מתמחרים יוגורט או בגד? התשובה, באופן מפתיע, היא כן. שיטת המכפילים מנחה אותנו להסתכל על האופן שבו השוק מתמחר חברות אחרות ולהסיק מכך מסקנות בנוגע לכדאיות ההשקעה בחברה שמעניינת אותנו. פשוט וקל? לא בדיוק. היתרון הגדול של השיטה, פשטותה, יכול להוות גם חיסרון בידי המשתמש הלא מיומן. בסדרת הפוסטים הקרובה אני אסקור את הרציונל הכלכלי שמאחורי שיטת המכפילים, אלו פונדמנטלס (Fundamentals) גלומים בכל מכפיל ואת החוט המקשר בינה לבין לשיטת ה-DCF. המטרה בסדרת הפוסטים הינה לבנות בסיס תיאורטי איתן לשיטת ההערכה הנפוצה ביותר בקרב משקיעים כיום.
נאמר שבכוונתך לקנות דירה. כפי שראינו בפרקים הקודמים, באפשרותך לבנות תחזית של תזרימי המזומנים שינבעו מהדירה, קביעת שיעור היוון אשר משקף היטב את הסיכון שטמון בה ולהוון את תזרימי המזומנים הצפויים מהדירה. למשל, עבור דירה ששכר הדירה החודשי שהיא צפויה להניב עומד על 4,000 ש"ח שיצמחו ב-2% מדי שנה, הוצאות תחזוקה חודשיות בגובה 100 ש"ח ושיעור ההיוון של 7%, מחיר הדירה יהיה:
\[\frac{(4,000-100)\times12}{7\text{%}-2\text{%}}=936,000\]
דרך נוספת, נפוצה יותר, היא להשוות את הדירה הפוטנציאלית לדירות אחרות דומות במאפייניהן. נוכל למשל למצוא את המחיר המתאים למ"ר באזור בו אנו מחפשים דירה ולהכפיל ערך זה בשטחה הדירה הפוטנציאלית.
נניח כי המחיר הממוצע למ"ר באזור המבוקש הינו 10,000 ש"ח ונדון בשני סוגי דירות. האחת, שטחה 90 מ"ר והיא ממוקמת מעל צומת סואנת במיוחד, ודירה שנייה, ששטחה 85 מ"ר והיא ממוקמת בסביבה שקטה יותר. לפי שיטת המחיר הממוצע למ"ר, מחירה של הדירה הראשונה צריך להיות 900,000 ש"ח ומחירה של השנייה 850,000 ש"ח. המציאות בשטח שונה במעט: המחיר המבוקש עבור הדירה הרועשת הינו 750,000 ש"ח והמחיר המבוקש עבור הדירה השקטה הינו 1,000,000 ש"ח. המחיר למ"ר עבור כל דירה הוא:
השוק יודע לתמחר את החסרונות של הנכס הפחות אטרקטיבי כך שהמחיר שלו למ"ר יהיה נמוך יותר. לכאורה, מחירו מפתה אולם ניתוח מעמיק של מאפייני הנכס יגלה את הסיבה לאותו תמחור אטרקטיבי.
בענף הנדל"ן המשרדי, אגב, השימוש במחיר למ"ר הוא נפוץ מאוד ונתוני האמת לסוף שנת 2010 היו הבאים:
אחד המכפילים הנפוצים בפרקטיקה, שלא בצדק[1], הינו מכפיל הרווח הנקי:
\[\text{PE Multiple}=\frac{\text{Market Cap}}{\text{Net Income}}\]
כאשר המונה הוא שווי השוק של החברה (שווי ההון העצמי) ובמכנה הרווח הנקי השנתי שלה.
נניח שברצוננו לנתח את מניית חברת שטראוס, ומכפיל הרווח שלה שווה ל-6, בעוד מכפיל הרווח הממוצע בענף (המכפיל הענפי) עומד עד 10. על פניו נראה שהחברה מתומחרת מתחת לשוויה הכלכלי, אך מאידך ייתכן ומחיר השוק שלה כבר מגלם ציפיות מתונות ביחס לביצועיה העתידיים. ישנו צורך בניתוח מעמיק של עסקי שטראוס בכדי להחליט האם מדובר בדירה אטרקטיבית או רועשת.
שיטת הערכת השווי היחסית מניחה כי גם אם השוק טועה בתמחור נכסים בודדים, הוא צודק בממוצע, ולכן המכפיל הממוצע בענף מהווה אמצעי טוב לחישוב השווי ה"נכון" של נכס כלשהו. מכיוון ששיטת ההערכה היחסית מתבססת על ההנחה שכל הנכסים זהים, עלינו לבצע תיקונים או התאמות לנתונים שבידינו כדי לוודא שזה אכן כך. עבור הדירה בה עסקנו קודם לכן, נעדיף למצוא את המחיר הממוצע למ"ר לדירות בעלות מאפיינים דומים ככל האפשר, בייחוד כאלה שעלולה להיות להם השפעה מהותית על מחירה של הדירה. בדוגמא עם שטראוס, נוודא שאכן הממוצע הענפי לוקח בחשבון רק חברות שאכן דומות לשטראוס בפעילותן ולא את כל החברות תחת ענף "תעשייה" ותת ענף "מזון" בסיווג הבורסה – וידוא שלא בוצע על ידנו, לצורכי ההמחשה.
בעוד ששיטת היוון תזרימי המזומנים מעריכה את שוויה של חברה על סמך יכולתה להפיק תזרימי מזומנים בעתיד תוך התחשבות בסיכון הגלום בפעילותה, שיטת ההערכה היחסית מעריכה את שוויה של חברה על סמך התמחור שהשוק נותן לחברות דומות. לכאורה, ניתן לומר כי בסביבה בה השוק מתמחר את הנכסים בצורה שגויה, נאמר כלפי מעלה, שיטת ההערכה היחסית מאבדת מהאפקטיביות שלה שכן כל ניתוח שנבצע יניב ערכים מוטים כלפי מעלה. יחד עם זאת, האם בשיטת היוון תזרימי מזומנים אין סכנה שבסביבה מנופחת נניח הנחות אופטימיות מדי?
רכבים ישנים, ממש כמו חברות ציבוריות, נבדלים ביניהם באינספור מאפיינים, החל מצבע המכונית, דרך רמת האבזור ועד לרמת השימור הכוללת של הרכב. ועדיין, למרות שאף מכונית משומשת לא זהה למכונית משומשת אחרת, מצליחים מחירוני הרכב לקבוע אמת מידה מקובלת לשווי השוק של כל דגם אפשרי. בהנחה שהם לא מחקים את השוק אלא מובילים אותו (הנחה בעייתית כשלעצמה), כיצד הם עושים זאת? האם ניתן לשכפל את המנגנון לצרכים אחרים?
שמאי הרכב שכותבים את המחירון קובעים את מחיר הבסיס של דגם מסוים ומזהים מספר פרמטרים שמשפיעים על המחיר הסופי שייקבע. רכב שעבר תאונה, למשל, יספוג ירידת ערך של בין 10% ל-20% מהמחיר ההתחלתי, צבע מטאלי יעלה את השווי במעט, וכן הלאה. הבא ננסה לבנות מחירון דומה לדירות שהערכנו קודם לכן.
השלב הראשון הוא כאמור בניית קבוצת ההשוואה. באופן טבעי, נרצה שתקיים שני תנאים: האחד, שהחברות יהיו דומות ככל האפשר באופי פעילותן לחברה אותה אנו מעריכים, והשני, שמספר החברות שנשווה אליהן יהיה גדול ככל האפשר. שני התנאים הללו יסתרו לרוב אחד את השני.
כזכור לכם, שתי הדירות שהערכנו היו בעלות המאפיינים הבאים:
בסוף הדוגמא העלינו השערה לפיה ייתכן שהסיבה למחירה הנמוך של הדירה הרועשת היא הסביבה הרועשת בה היא ממוקמת. כעת, נעלה השערה אחרת: אולי הדירה בכלל מתומחרת בצורה יקרה מדי? אולי השוק נוהג לתמחר דירות רועשות ב-600,000 ש"ח לדירה ולא ב-750,000 ש"ח?
דרך אחת לבדוק האם מכפיל נמוך אכן מהווה הזדמנות קנייה הוא ניתוח הנתונים תוך ביצוע רגרסיה. נבדוק כיצד משפיעים נתונים שנבחר על המכפיל באותו ענף, נשתמש באותם נתונים על-מנת לראות מה "היה צריך להיות" המכפיל של אותה חברה ונשווה בינו לבין המכפיל בפועל. תופתעו לגלות כי גם חברה בעלת מכפיל נמוך יכולה להיות מתומחרת ביוקר.
אם נניח שקיים מדד רעש שנע בין 1 ל-5, וקיבלנו את תוצאות הרגרסיה הבאות:
\[\text{Price per Square Meter}=15,000-1,667\times\text{(Level of Noise)}\]
כלומר, רמת המחירים הבסיסית הינה 15,000 ש"ח למטר מרובע, ומכיוון שאין בדוגמה שלנו דירה בעלת מדד רעש אפסי זהו גם המחיר המקסימלי. למשל, אם רמת הרעש בדירה הינה 5, נראה כי מחירה למ"ר צריך לעמוד על 6,665 ש"ח:
\[\text{Price per Square Meter}=15,000-1,667\times5=6,665\]
בהתאמה ,המחיר עבור כל הדירה (ששטחה 90 מ"ר) צריך לעמוד על 600,000 ש"ח בקירוב. כלומר מחיר השוק של אותה דירה (750,000 ש"ח) מייצג תמחור ביוקר שלה (!), כך לפחות על-פי ממצאי הרגרסיה.
אילו הנחות סמויות הנחנו ברגרסיה זו?
השימוש במכפיל כלשהו לצורך תמחור נכס מניח כי גם אם השוק לוקה בתמחור נכסים אינדיבידואלים, בממוצע הוא יודע לתמחר אותם כראוי. האם שוק הנאסד"ק ידע לתמחר את החברות הכלולות בו בצורה נכונה נכון לפברואר 2000? כנראה שלא, ולכן שיקול הדעת של האנליסט מהווה מרכיב חשוב בכל עבודת הערכה. הידיעה שעגבנייה אחת בשוק זולה לעומת עגבנייה אחרת לא נותנת לנו כלום אם שתיהן מקולקלות.
מובן שעיקר המשיכה לשימוש בשיטת המכפילים נעוצה בפשטות שבה. בשיטת התמחור ההשוואתי אין לכאורה ביטוי למדדים כלכליים שנסקרו בפרקים האחרונים – אמידת שווי החברה נעשית על סמך המחירים שמשקיעים אחרים הסכימו לשלם תמורת חברות דומות. זוהי כמובן דרך מעט פשטנית להצגת הדברים – מאוחר יותר נגלה כי מכפיל ראוי איננו נקבע על סמך תחושת בטן, אלא הוא מגלם בתוכו שורה של הנחות באשר לפעילות החברה.
כפי שראינו, התמחור ההשוואתי מורכב מהשלבים הבאים:
[1] אנו נרחיב על חסרונותיו של מכפיל הרווח באחד מהפוסטים הקרובים
© כל הזכויות שמורות