Firen

ze, 21/07/2010

La value relevance degli indicatori di performance non finanziari: il caso del settore moda europeo

Relatore:

Prof. Francesco Giunta

Tesi di: Marco Pericci

Tutor:

Prof. Francesco Dainelli

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Domanda di ricerca

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L'importanza delle informazioni è direttamente connessa all'utilità che questehanno nei processi decisionali degli operatori (decision usefulness)

Tale utilità è da valutare in relazione alla capacità predittiva delle informazioni nei riguardi dei valori di mercato (value relevance)

(Amir et. al. 1993, Barth et. al. 2001, Francis-Schipper 1999)

Si utilizzano modelli di regressione lineare per stimare la correlazione fra informazioni e prezzi/rendimenti di mercato (capital market research)

(Fama 1970, Feltham-Ohlson 1995, Healy-Wahlen 1999)

La Direttiva 51/2003 richiede alle società di capitali europee lapubblicazione di tutti gli indicatori finanziari e non finanziari necessarialla comprensione dell’andamento della gestione aziendale.

Qual è la value relevance delle informazioni non finanziarie che risultano disponibili agli user?

Framework concettuale di riferimento

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Ipotesi di ricerca

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Una consolidata letteratura dimostra l'esistenza di una divergenza tra valori contabili e valori di mercato (M>C) (Lev 2003, Taub 2003, Chan et. al. 2003)

Gli indicatori di performance non finanziari misurano efficacementegli intangibles (Kaplan-Norton 1992, Edvinsson-Malone 1997, Hofman 2008)

Le cause alla base di questa discrepanza:

La presenza di risorse intangibili è strettamente connessa con il potenziale di crescita delle imprese (Lev 2003, Stewart 1997)

Presunta perdita di rilevanza delle grandezze contabili tradizionali (Lev-Zarowin 1999, Collins et. al. 1997) vs (Francis-Schipper 1999)

Earnings management (Healy-Wahlen 1999)

Presenza di risorse intangibili non iscritte in bilancio

Gli indicatori di performance non finanziari sono value relevant(Amir-Lev 1996, Riley et al. 2003, Hirschey 2001)

Ipotesi di ricerca generale

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Disegno della ricercaCoerentemente con la natura industry-specific degli indicatori di performance non finanziari (Amir-Lev 1996), l’ipotesi di ricerca generaleè stata declinata all’interno del settore europeo della moda

Questo gap è ricollegabile alla massiccia presenza di asset intangibili legati al cliente

In questo settore vi è una forte discrepanza tra valori contabili e valori di mercato

Tali risorse immateriali sono in prevalenza riferibili al marchio ed alle politiche distributive che ne accrescono il

valore e la conoscibilità

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0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

7.000

8.000

2004 2005 2006 2007 20080,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00Capitalizzazione di mercato

Patrimonio netto

Market-to-Book (asse secondario)

La variazione del numero di negozi monomarca (ΔMONO) èpositivamente correlata con il valore di borsa dei titoli

delle imprese del settore moda

Ipotesi di ricerca specifica

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Contributo della ricerca

Si propongono miglioramenti ai modelli di regressione inprecedenza utilizzati

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Si utilizzano informazioni pubbliche (di bilancio) e, pertanto,maggiormente conoscibili in confronto alle fonti utilizzate dalleprecedenti ricerche

L’indicatore non finanziario esaminato è uno fra i più apprezzatie commentati all’interno dei report dagli analisti finanziari

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Database

A seguito di diverse operazioni di campionamento si è ottenuto un database composto da 30 aziende riguardanti il periodo 2004-2008

E’ stato escluso l’esercizio 2009 a causa degli eventuali effetti fuorvianti della crisi finanziaria sugli indicatori di bilancio

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Italia Regno unito Germania Francia Spagna Danimarca Svezia Svizzera

Mariella Burani French Connection

Wolford Christian Dior

Inditex IC Companys

H&M Richemont

CSP International

Burberry Gerry Weber

Hermes Fenix outdoor

Charles Vogele

Geox Next Adidas LVHM Bjorn Borg

Tod’s JD sports EDOB Camaieu

Luxottica JJB sports VET Affaires

Ted Baker Etam

Debenhams

Marks&Spencer

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I modelli della letteratura

R (rendimenti azionari) calcolata variazione del prezzo di borsa più i dividendi

EPS calcolata dividendo l'utile d'esercizio (al netto delle poste straordinarie) per ilnumero di azioni medie.

ΔABEPS rappresenta la variazione degli abnormal earnigns per share.

ΔMONO è la variazione del numero di punti vendita monomarca

PAESE costituisce la variabile di controllo inserita nel modello a causadell'internazionalità del nostro campione.

PAESE+ΔMONO+ΔABEPS+EPS+=R 43210

PAESEβ+ΔMONOβ+BVPSβ+EPS+=P 43210

Modello di Riley et al. (2003)

P (prezzo) rappresenta il prezzo di borsa medio del trimestre di riferimento

BVPS è il patrimonio netto per azione (book value per share)

Modello di Amir-Lev (1996)

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I risultati del modello di Riley et al.

Variabile Coefficiente (std. error)

modello FIN modello NONFIN modello FULL

Costante -0.124** 0.054 -0.122**

(0.053) (0.045) (0.055)

Δ MONO/p 0.002 -0.0006

(0.002) (0.0025)

EPS/p 3.039*** 3.06***

(0.555) (0.563)

Δ ABEPS/p -0.056 -0.049

(0.088) (0.0025)

PAESE 0.414** 0.578*** 0.415**

(0.166) (0.175) (0.167)

R2 adjusted 0.224 0.067 0.218

Statistica F 15.684*** 6.607*** 11.707***

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9

Variabile Coefficiente (std. error)

modello FIN modello NONFIN modello FULL

Costante 8.653*** 27.625*** 6.663***

(2.053) (3.412) (2.255)

Δ MONO 18.330 -0.064

(11.105) (6.117)

EPS 10.631*** 10.633***

(0.707) (0.731)

BVPS 0.228* 0.227*

(0.119) (0.121)

PAESE 14.385** 15.444 14.377**

(6.327) (11.894) (6.382)

R2 adjusted 0.720 0.013 0.718

Statistica F 133.71*** 2.030 99.63***

I risultati del modello di Amir-Lev

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L’irrilevanza del dato non finanziario seguendo i modelli della letteratura

Possibili motivazioni:

L’applicazione dei modelli ci conduce al rifiuto dell’ipotesi di ricercanonostante il rilevante apprezzamento da parte del mercato nei confronti dell’indicatore non finanziario in esame

- Gli operatori rivolgono la loro attenzione verso un indicatore che poi non utilizzano nei loro processi decisionali

- La metodologia utilizzata in letteratura non è universale

- Vi sono dei problemi con il data set di riferimento

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Gli aggiustamenti ai modelli precedenti

Si è utilizzato un modello di regressione lineare cross-sectional:

PAESEβ+ΔMONOβ+ΔABEPSβ+ΔEPSβ+β=R jt, 43210

Tutte le variabili sono espresse in forma di variazione relativa (%)

+ + + +

Il calcolo dei return è stato effettutato tramite il metodo della capitalizzazione continua, esprimendo i rendimenti azionari in scala logaritmica

I corsi azionari sono calcolati come media giornaliera di finestrequadrimestrali al fine di farvi ricomprendere la data di pubblicazione delBilancio oltre che la relazione trimestrale

Il calcolo degli abnormal earnings è stato affinato, tenendo conto delle specificità dei mercati di appartenenza e dei Beta levered di ogni impresa per ogni esercizio

I regressori non vengono scalati sul prezzo di borsa al tempo t-1

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Fa

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Risultati

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Variabile Coefficiente (std. error)

Costante -0.1251 ***(0.0357)

Δ EPS 0.1109 ***(0.0169)

Δ ABEPS 0.0025(0.0036)

PAESE 0.5204 ***(0.1194)

Δ MONO 0.5319 ***(0.1437)

R2 adjusted 0.38

Statistica F 24.81***

La variazione degli utili per azione (ΔEPS)è value relevant

(in contrasto con le conclusioni di Amir-Lev)

E’ verificata la value relevance dellavariabile non finanziaria (ΔMONO)

(in contrasto con i risultati presentati precedentemente)

La variabile di controllo PAESE migliorala qualità dei risultati e rende le altre

variabili ancor più significative in forzadell'eliminazione del c.d. “effetto paese”

Si è esclusa l’ipotesi di multicollinearitàtra le variabili indipendenti (VIF≈1) e di

eteroschedasticità dei residui

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Conclusioni

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L’ipotesi di ricerca è verificata:

Gli indicatori tradizionali di tipo finanziario (es. EPS) rivestonoancora un ruolo di primaria importanza per il mercato, in contrasto con quanto asserisce parte della letteratura

Tanto più la misura è espressione di sintesi dei driver di creazionedi valore nel medio-lungo termine, tanto più è rilevante per il mercato