Великие по собственному выбору

Мы хотели проследить молодые и/или небольшие в начале пути компании, однако такие, которые за период наблюдения выросли в крупные компании.
Этап 6. Соответствие пороговому значению роста цен на акции через 15 лет после IPO.
Здесь мы применили более точный и строгий критерий, основанный на 
ежедневном доходе
за период 15 лет с момента IPO. Мы вычеркнули все компании, у которых отношение кумулятивной доходности акций к рыночной доходности за этот период упало ниже 4.

Этап 7. Устраняем компании, склонные к нестабильным результатам.
На этом этапе были исключены компании с нестабильным паттерном цен на акции (резко меняющийся курс, подскоки и падения).
Этап 8. Отбираем компании, действующие в непредсказуемых и хаотичных отраслях.
Мы считаем отрасль непредсказуемой и хаотичной, если в ней происходит большое количество событий, удовлетворяющих следующим пяти критериям:
1. Эти события были вне контроля компании: никто не мог предотвратить их.

2. Последствия этих событий сказывались достаточно быстро. В нашем исследовании «быстро» – менее чем через пять лет (обычно гораздо быстрее).
3. Последствия этих событий могли отразиться на компаниях данной отрасли. Необязательно, чтобы они причинили вред каждой компании этой отрасли, в том числе изучаемой компании, но важно, что они
могли
им повредить.
4. Некоторые существенные аспекты таких событий были
непредсказуемы.

Возможно, эти события в целом не были непредсказуемы, однако нельзя было предугадать какие-то важные их элементы: время, форму, размах, влияние и т. д. Например, о том, что в отрасли авиаперевозок произойдет дерегуляция, многие догадывались, но конкретную форму нового законодательства и его влияние на отрасль никто предугадать не мог.
5. События происходили, а не просто обсуждались.

Мы систематически собирали информацию по отраслям и готовили классификацию по каждой отрасли. На основании этого анализа мы охарактеризовали отрасли как «стабильные», «умеренно ненадежные» и «крайне ненадежные и хаотичные». Для дальнейшего исследования были отобраны компании из «крайне ненадежных и хаотичных» отраслей.
Этап 9. Красный флаг.

Мы проверили, не менялся ли резко доход компании за период наблюдения и не проявляла ли компания слабость на момент окончательного отбора. Сложные случаи мы исключили.
Этап 10. Молодые и небольшие на момент IPO.
Поскольку нас интересовали только те компании, которые на момент IPO были молоды или невелики, те, которые были уже и старыми, и крупными, мы исключили из рассмотрения.
Этап 11. Превзошедшие свою отрасль.

Задача последнего «сита» – проверить, не потому ли компании достигли высоких результатов, что их область в целом была высокоприбыльной. Мы составили коэффициенты доходности по отраслям и исключили из рассмотрения компании, чей совокупный доход по акциям через 15 лет после IPO превышал средний по отрасли менее чем в три раза.
Отбор компаний для сравнения

На основании документов мы провели систематический обзор каждой отрасли, подбирая для наших компаний идеальные пары. Кандидатов в пары для сравнения мы оценивали по шести критериям. Критерии с первого по четвертый гарантируют сходный с компанией из группы 10
×

старт, критерий 5 – низкий результат, критерий 6 – проверка валидности теста. В итоге мы оценили свой выбор пар для сравнения с учетом этих критериев как отличный или очень хороший, за исключением Kirschner, которую мы сочли приемлемой парой.
1. Бизнес (ранние годы).
Компания из группы 10
×
и кандидат для сравнения работали в одном и том же бизнесе на момент, когда компания из группы 10
×

проводила IPO. Практически это означает, что мы брали первый год, за который в CRSP имеются данные о доходах по акциям, и его считали «точкой отсчета»{241}.
2. Соответствие возраста.
Пара в сравнении была основана примерно в то же время, что и компания 10
×
.
3. Соответствие размера (в ранние годы).
Обе компании были примерно одного размера на тот момент, когда компания 10
×
проводила IPO.
4. Консервативный критерий (ранние годы).
На тот момент, когда компания 10
×

проводила IPO, ее «пара» была более успешной – гораздо убедительнее, если мы для сравнения берем сильного кандидата.
5. Низкий результат.
Отношение кумулятивной доходности акций к рыночной доходности (далее «отношение») за рассматриваемый период было не выше 1, то есть эта компания не обеспечивала своим акционерам доходы выше средних показателей фондового рынка{242}.
6. Проверка валидности (2002 год).

Брать ту или иную пару имеет смысл, если и под конец периода наблюдения она остается в том же бизнесе.
Краткие замечания по каждой паре
Amgen.
Количество рассмотренных биотехнологических компаний: 12. Лучшая пара для сравнения:
Genentech.

Точка отсчета: 1983 год. Идеальная пара по критериям консервативного теста, проверки валидности, соответствию возрастов и по результатам деятельности (отношение в 1983–2002 годах = 0,92). Менее точная пара по критериям возраста и размера. Комментарий: Genentech рано стала лидером в области биотехнологии (основана в 1976 году), в то время как Amgen и еще несколько биотехнологических компаний появились в 1980 году. Другие кандидаты: Chiron, Genzyme.
Biomet.

Количество рассмотренных компаний по производству медицинского оборудования: 10. Лучшая пара для сравнения:
Kirschner.

Точка отсчета: 1986 год. Очень хорошая пара по критериям соответствия бизнеса, размера и результатов деятельности (отношение в 1986–1994 годах = 0,76). Менее точная пара по критериям консервативного теста, проверки валидности и совпадения возраста. Комментарий: Kirschner и Biomet работают на рынке ортопедических имплантов и реконструктивных устройств. Другие кандидаты: Advanced Neuromodulation Systems, Intermedics.
Intel.

Количество рассмотренных компаний по производству микросхем: 16. Лучшая пара для сравнения: Advanced Micro Devices (AMD). Точка отсчета: 1973 год. Идеальная пара по критериям соответствия бизнеса, возраста, теста валидности и результатов (отношение в 1973–2002 годах = 1,05). Менее точная пара по критериям консервативного теста и размера. Комментарий: обе компании созданы людьми, которые в конце 1960-х ушли из Fairchild Semiconductor и занялись чипами памяти. Другие кандидаты: Texas Instruments, National Semiconductor.

Microsoft.

Количество рассмотренных компьютерных компаний: 10. Лучшая пара для сравнения: Apple. Точка отсчета: 1986 год. Идеальная пара по критериям возраста, валидности и результатов (отношение в 1986–2002 годах = 0,51). Менее точная пара по критериям бизнеса, по консервативному тесту и размерам. Комментарий: за основной период наблюдения (с конца 1970-го по середину 1990 года.) Microsoft и Apple предложили альтернативные варианты персональных компьютеров и вступили в конкуренцию друг с другом. Другие кандидаты: Lotus, Novell.

Progressive.
Количество рассмотренных страховых компаний: 16. Лучшая пара: Safeco. Точка отсчета: 1973 год. Идеальная пара по критериям бизнеса, консервативного теста и результатов (отношение в 1973–2002 годах = 0,95). Менее точная пара по критериям валидности, размеров и возраста. Комментарий: как и Progressive, Safeco долгое время занималась страхованием автомобилей, строго придерживаясь правил страхования. Другие кандидаты: GEICO, Employers Casualty.
Southwest Airlines.

Количество рассмотренных авиакомпаний: 25. Лучшая пара: Pacific Southwest Airlines (PSA). Точка отсчета: 1973 год. Идеальная пара по критериям бизнеса, консервативного теста, валидности и результатов (отношение в 1973–1987 годах = 0,99). Менее точная пара по критериям размера и возраста. Комментарий: Southwest Airlines скопировала бизнес-модель PSA. Другие кандидаты: Braniff, Continental/Texas.
Stryker.

Количество рассмотренных компаний по производству хирургического оборудования: 15. Лучшая пара: United States Surgical Corporation (USSC). Год отсчета: 1979. Идеальная пара по критериям бизнеса, консервативного теста, валидности и результатов (отношение в 1979–1998 годах = 1,16). Менее точная пара по критериям возраста и размера. Комментарий: с 1970-х годов USSC и Stryker занимались главным образом хирургическими инструментами и оборудованием. Другие кандидаты: Birtcher, American Hospital Supply.

Двадцатимильный марш

В главе 3 описано, как мы выявляли и анализировали соблюдение компаниями принципов двадцатимильного марша, то есть наличие отметки, ниже которой они не позволяют себе опускаться, а также добровольных ограничений, сдерживающих рост компании в пору благополучия. Мы проверяли, формулировали ли компании такие правила и насколько их соблюдали, а также как сказалось соблюдение правил двадцатимильного марша на судьбе компаний в 52 кризисных ситуациях по отраслям.

Открытие 1. Компании из группы 10
×
соблюдали принципы двадцатимильного марша в гораздо большей мере, чем компании из контрольной группы (достаточное доказательство).

Мы нашли этому безусловное подтверждение в шести парах из семи и достаточно убедительное в одной паре (Amgen и Genentech). Две компании из контрольной группы (PSA и Safeco) сначала соблюдали правила двадцатимильного марша, но со временем забыли о них. Две другие компании из контрольной группы, Genentech и Apple, усвоили эти правила позднее. Остальные компании из контрольной группы (USSC, Kirschner и AMD) не обнаружили приверженности двадцатимильному маршу (см. таблицу в главе 3 «Двадцатимильный марш: итог на 2002 год – сопоставление»).

Открытие 2. Компании, придерживавшиеся правил двадцатимильного марша, переживали периоды упадка в своей отрасли гораздо лучше, чем те, кто этих правил не соблюдал (достаточное доказательство).
Во всех семи парах мы обнаружили факты, подтверждающие это наблюдение. Некоторые компании из контрольной группы, не соблюдавшие правил двадцатимильного марша, серьезно пострадали вместе со всей отраслью.
Как показывает приведенная ниже таблица, двадцатимильный марш
до

 наступления кризиса в отрасли наилучшим образом подготавливает компанию к кризису. Те, кто придерживался этих правил, в тяжелые времена добивались хороших результатов намного чаще (в 29 случаях), чем плохих (0). Несоблюдение правил двадцатимильного марша гораздо чаще приводит к плохим результатам (20 случаев), чем к хорошим (3 случая).

Из таблицы также видно, что компаниям из контрольной группы шло на пользу применение правил двадцатимильного марша в тех редких случаях (4), когда они о нем вспоминали, а в тех немногих случаях (2), когда десятикратники забывали о двадцатимильном марше, итог не мог их обрадовать. Компании из группы 10
×

лучше справляются с общими для отрасли трудностями, потому что они заранее вырабатывают правила двадцатимильного марша, а компании из контрольной группы страдают вместе со всей отраслью, потому что почти никогда не соблюдают эти правила.
Двадцатимильный марш и результаты во время кризиса отрасли
N = 52 кризиса отрасли
Примечание:
Примерно равный период наблюдения для группы 10× и контрольной группы.
Анализ инноваций

Как было сказано в главе 4, мы провели анализ 290 инноваций, распределив их по типам и степени инновационности среди компаний группы 10
×
и контрольной группы. Термин «инновация» сам по себе неоднозначен. Прежде всего, инновации могут быть разного плана, затрагивать продукты, способы производства или бизнес-модели. Что именно считать существенной инновацией, зависит от конкретной отрасли.

Во-вторых, немало уже написано о степени инновационности{243}. Радикальная, революционная инновация существенно улучшает производительность или качество работы компании по сравнению с ее конкурентами, а постепенная, эволюционная инновация лишь незначительно улучшает производительность или качество. Мы классифицировали инновации по масштабам: небольшие, средние, значительные. Инновационной мы считаем компанию, на счету которой имеется несколько крупных и средних инноваций.

В-третьих, нам может понадобиться шкала отсчета: если компания является инновационной, то по сравнению с чем? Одной точкой отсчета может служить прежняя деятельность компании (внутренняя шкала), другой – то, что предлагалось на тот момент на рынке (внешняя шкала). Мы предпочли второй вариант.
В-четвертых, бывает и так, что безусловно новаторский продукт не приносит коммерческого успеха. Не следует путать саму инновацию с ее финансовыми последствиями.

Сначала мы выявили наиболее важные сферы инновации для каждой отрасли. Мы также оценили инновационный порог каждой отрасли, то есть в какой мере в этой отрасли требуется быть новатором, чтобы оставаться в игре. В некоторых отраслях (например, в биотехнологиях) этот порог весьма высок, а в других – низкий (например, в авиаперевозках).

Мы классифицировали инновационные события, проанализировав архивные документы компании и публикации в прессе, чтобы определить приходящееся на ее долю количество инноваций{244}. Что же касается масштабов инноваций, мы использовали следующие категории:
• Крупные инновации.
Инновации, в результате которых заметно повышались производительность или качество по сравнению с предлагавшимися на рынке продуктами. Такие инновации зачастую называются «революционными», «первопроходческими», «прорывами».

• Средние инновации.
Инновации, обеспечивавшие существенное повышение производительности или качества.
• Постепенные инновации.
Происходило некоторые повышение производительности или качества, но не сколько-нибудь значительный прогресс.
Открытие 1. Исследованные нами компании осуществили за период наблюдения множество инноваций (достаточное доказательство).

Всего мы насчитали 290 инноваций: 31 крупную, 45 средних и 214 небольших. Двенадцать компаний в период наблюдения явно уделяли большое внимание внедрению инноваций, две – Safeco и Kirschner – этого не делали.
Открытие 2. По-видимому, существует некий «порог» инноваций: в тех отраслях, где инновации играют большу́ю роль, исследуемые компании больше занимались инновациями (достаточное доказательство).

Компании из высокопороговых отраслей (биотехнология, полупроводники, персональные компьютеры) осуществляли за период наблюдения в среднем по 7,5 крупных и средних инноваций, для отраслей с невысоким порогом (медицинское оборудование) средняя величина составила 5,0, а в низкоинновационных областях (авиаперевозки, страхование автомобилей) – 2,8.
Открытие 3. Компании из группы 10
×
не
отличались большей инновационностью, чем их пары для сравнения (достаточное доказательство).

Приведенная ниже таблица не выявляет какой-либо заметной тенденции в парах. Три компании из группы 10
×
проявляли явно бо́льшую склонность к инновациям, то есть осуществили больше крупных и средних инноваций (Intel больше, чем AMD; Progressive больше, чем Safeco; Biomet больше, чем Kirschner). В четырех других парах дело обстоит с точностью до наоборот: компания из контрольной группы больше занимается инновациями, чем компания из группы 10
×

(PSA больше, чем Southwest Airlines; Genentech больше, чем Amgen; USSC больше, чем Stryker; Apple больше, чем Microsoft).

(В биотехнологии показателем инновационности служат патенты. Согласно данным Патентного бюро США, Genentech получила с момента основания по 2002 год существенно больше патентов [772], чем Amgen [323]{245}. Согласно данным по патентам, предоставленным профессором INSEAD и специалистом по патентам Яситом Сингхом, патенты Genentech также чаще включались в новые технологии, что служит критерием инновационности: в среднем патенты Genentech использовались 7,09 раза против 4,23 у Amgen{246}. То есть Genentech была более инновационной компанией, и количество использований ее патентов подтверждает наши выводы, основанные на подсчете инноваций.)

Открытие 4. Компании из группы 10
×
произвели больше малых инноваций, чем их пары для сравнения (некоторое доказательство).
В пяти из семи пар компания 10
×
осуществила больше постепенных инноваций, чем ее пара (см. последнюю колонку таблицы). Данная тенденция укладывается в концепцию двадцатимильного марша: компании, привыкшие к ежедневному небольшому прогрессу, неслучайно сосредоточиваются на пусть малых, зато регулярных инновациях.
Итоги подсчетов инновационных событий[35]

N = 290 инновационных событий.
Примечание:
Примерно равный период наблюдения для группы 10・~ и контрольной группы.
Сначала пули, ядра потом

Разговор в главе 4 основан на анализе преимуществ подхода «сначала пули, ядра потом» и результатов 62 «ядер» в контрольной группе и в группе 10
×
. Мы провели исторический анализ событий, выделив, подсчитав и проанализировав пули и ядра{247}.
Открытие 1. Компании группы 10
×

строже придерживались подхода «сначала пули», чем компании из контрольной группы (удовлетворительное доказательство).
В пяти из семи пар компании из группы 10
×
проявили бо́льшую склонность к пристрелке пулями, чем компании из контрольной группы, в двух парах эта склонность оказалась на одинаковом уровне (Southwest Airlines и PSA, Amgen и Genentech).
Открытие 2. Компании 10
×
не
стреляют бо́льшим количеством ядер, чем компании из контрольной группы (достаточное доказательство).

Как показано в нижеприведенной таблице (колонка 1), в пяти парах компании из контрольной группы расходовали больше ядер, а в двух парах дело обстоит наоборот (Intel стреляла ядрами чаще, чем AMD, Progressive чаще, чем Safeco)
Число ядер
[36]
N = 62 «ядра».
Примечание:
Рассматривается сопоставимый период для группы 10× и для контрольной группы.
Открытие 3. Компании 10
×
чаще стреляют прицельными ядрами, чем компании из контрольной группы (достаточное доказательство).

Как видно из колонки 4 этой таблицы, десятикратники стреляют пристрелянными ядрами в 69 % случаев, в то время как компании из контрольной группы – всего лишь в 22 % случаев (мы называем ядра «прицельными» или «пристрелянными», если компания для начала провела эмпирическую проверку и убедилась в полезности новой затеи).
Открытие 4. Пристрелянные ядра приносят гораздо лучший результат, чем непристрелянные (достаточное доказательство).

Из общего числа пристрелянных ядер 88 % принесли позитивный результат. И напротив: лишь 23 %
непристрелянных
ядер дали хороший результат. (Пристреливать ядра – значит проводить опыты до того, как решиться на крупную ставку. И стопроцентной гарантии успеха пристреливание тоже не дает.)
Пристреливание ядер и результат (все компании)
N = 56 (исключены шесть выстрелов с неопределенными последствиями).
Примечание:
Рассматривается равный период для группы 10× и для контрольной группы.

Открытие 5. Компании 10
×
получали от своих ядер больше положительных результатов, чем компании, с которыми мы их сравнивали, главным образом потому, что чаще использовали пристрелянные ядра (достаточное доказательство).

Как показывает следующая таблица, из 26 ядер, выпущенных десятикратниками, 18 были пристрелянными и 17 из них принесли успех. Напротив, компании из контрольной группы выпустили лишь 8 пристрелянных ядер (из 36), и лишь шесть выстрелов оказались успешными. Компании из контрольной группы не имели особых шансов на успех от стрельбы ядрами, потому что очень редко проводили предварительную пристрелку.
Пристреливание ядер и результаты

N = 56 (исключены шесть выстрелов с неопределенными последствиями).
Примечание:
Рассматривается равный период для группы 10× и для контрольной группы.
Анализ рисков по ликвидности и балансу

В главе 5 мы уже упоминали о том, что проанализировали 300 годовых отчетов компаний, чтобы понять, как десятикратники и компании из контрольной группы выстраивают политику финансовых резервов и как они относятся к долгам.

Используя данные Compustat, мы проанализировали ежегодные финансовые коэффициенты в каждой паре и выявили, как часто у каждой компании в группе 10
×
коэффициент оказывался выше, чем у ее пары. Предполагается, что в строке «кредит» предпочтителен высокий коэффициент, а в «дебете» – низкий.
• 
Коэффициент текущей ликвидности = (наличные активы) / (текущие обязательства)
• 
Коэффициент наличных к активам = (деньги и их эквиваленты) / (все активы)
• 

Деньги к текущим обязательствам = (деньги и их эквиваленты) / (текущие обязательства)
• 
Совокупный долг к акционерному капиталу = (долгосрочные долги + текущие обязательства) / (акционерный капитал)
• 
Долгосрочный долг к акционерному капиталу = (долгосрочный долг) / (акционерный капитал)
• 
Краткосрочный долг к акционерному капиталу = (текущие обязательства) / (акционерный капитал)
Открытие 1. Компании из группы 10
×

Все материалы, размещенные в боте и канале, получены из открытых источников сети Интернет, либо присланы пользователями  бота. 
Все права на тексты книг принадлежат их авторам и владельцам. Тексты книг предоставлены исключительно для ознакомления. Администрация бота не несет ответственности за материалы, расположенные здесь