ROIC bereikt een nieuw hoogtepunt, maar kan het blijven duren?

Twaalfmaands (TTM) rendement op geïnvesteerd vermogen (ROIC) piekte naar een nieuw hoogtepunt voor de S&P 500 in 1Q22[1]^,[2]. Alle elf S&P 500-sectoren zagen ook een jaar-op-jaar (YoY) verbetering in ROIC. Deze verbetering is het gevolg van hogere netto operationele winst na belastingen (NOPAT)-marges en geïnvesteerd kapitaal.

Dit rapport is een verkorte versie van S&P 500 & Sectors: ROIC Hits New Peak, but Can It Last?, een van mijn driemaandelijkse series over fundamentele markt- en sectortrends.

S&P 500 ROIC blijft stijgen in 4Q21

Twaalfmaands (TTM) rendement op geïnvesteerd kapitaal (ROIC) piekte naar een nieuw hoogtepunt voor de S&P 500 in 1Q22. Het steeg van 7.6% in 1Q21 naar 10.1% in 1Q22. Twee belangrijke observaties:

1. De marges krijgen ongetwijfeld een kunstmatige boost door de inflatie, aangezien de winst vandaag is gebaseerd op hogere prijzen voor verkochte goederen dan de kosten van de verkochte goederen. Deze impuls zal aanhouden zolang de hoge inflatie aanhoudt.
2. WACC is minder gestegen dan het rendement op AAA-bedrijfsobligaties. Die vertraging impliceert dat bedrijven de looptijden van hun uitstaande obligaties hebben verkort om te profiteren van de steilheid van de rendementscurve voor looptijden korter dan vijf jaar. Het verkorten van looptijden kan op korte termijn de kosten van schulden en de WACC verlagen, maar stelt bedrijven bloot aan sterk stijgende financieringskosten als de rentetarieven blijven stijgen.

Als gevolg hiervan is het 'record'-rendement op kapitaal een beetje een luchtspiegeling en zou de trend in ROIC binnenkort kunnen omslaan.

Belangrijkste details over geselecteerde S&P 500-sectoren

Alle elf S&P 500-sectoren zagen een jaar-op-jaar (YoY) verbetering in ROIC.

De energiesector presteerde het beste in de afgelopen twaalf maanden, gemeten aan de hand van de verandering in ROIC, met een ROIC die met 900 basispunten steeg. Gezien de impact van COVID-19 op energiebedrijven en energieprijzen in 2020 en de kracht van het herstel, is deze trend niet verrassend.

Aan de andere kant zag de sector Telecomdiensten, met slechts 3 basispunten, de geringste verbetering op jaarbasis in ROIC over de afgelopen twaalf maanden. Over het algemeen behaalt de technologiesector verreweg de hoogste ROIC van alle sectoren, en de nutssector de laagste ROIC.

Hieronder belicht ik de energiesector, die op jaarbasis de grootste verbetering in ROIC had.

Voorbeeld Sectoranalyse: Energie

Figuur 1 laat zien dat de ROIC van de energiesector steeg van -0.3% in 1Q21 tot 8.7% in 1Q22. De NOPAT-marge in de energiesector steeg van -0.8% in 1Q21 tot 12.5% in 1Q22, terwijl de omloopsnelheid van het geïnvesteerde kapitaal steeg van 0.39 in 1Q21 tot 0.70 in 1Q22.

Figuur 1: Energie-ROIC vs. WACC: december 2004 – 5-16-22

De meetperiode van 16 mei 2022 gebruikt prijsgegevens vanaf die datum voor mijn WACC-berekening en bevat de financiële gegevens van 1Q22 10-Qs voor ROIC, aangezien dit de vroegste datum is waarvoor alle 1Q22 10-Qs voor de S&P 500-bestanddelen beschikbaar waren.

Figuur 2 vergelijkt de trends voor NOPAT-marge en geïnvesteerd kapitaal voor de energiesector sinds 2004. Ik tel de individuele S&P 500-bestandswaarden voor omzet, NOPAT en geïnvesteerd kapitaal op om deze statistieken te berekenen. Ik noem deze benadering de “Aggregate”-methode.

Figuur 2: Energie NOPAT-marge en IC-omslagen: december 2004 - 5-16-22

De meetperiode van 16 mei 2022 gebruikt prijsgegevens vanaf die datum voor mijn WACC-berekening en bevat de financiële gegevens van 1Q22 10-Qs voor ROIC, aangezien dit de vroegste datum is waarvoor alle 1Q22 10-Qs voor de S&P 500-bestanddelen beschikbaar waren.

De Aggregate-methodologie biedt een duidelijke kijk op de hele sector, ongeacht de marktkapitalisatie of indexweging, en komt overeen met hoe S&P Global (SPGI) metrics berekent voor de S&P 500.

Voor extra perspectief vergelijk ik de Aggregate-methode voor ROIC met twee marktgewogen methodologieën: marktgewogen statistieken en marktgewogen factoren. Elke methode heeft zijn voor- en nadelen, die in de bijlage worden beschreven.

Figuur 3 vergelijkt deze drie methoden voor het berekenen van de ROIC van de energiesector.

Figuur 3: Energy ROIC-methodologieën vergeleken: december 2004 - 5-16-22

De meetperiode van 16 mei 2022 gebruikt prijsgegevens vanaf die datum voor mijn WACC-berekening en bevat de financiële gegevens van 1Q22 10-Qs voor ROIC, aangezien dit de vroegste datum is waarvoor alle 1Q22 10-Qs voor de S&P 500-bestanddelen beschikbaar waren.

Openbaarmaking: David Trainer, Kyle Guske II en Matt Shuler ontvangen geen vergoeding om te schrijven over een specifieke voorraad, stijl of thema.

Bijlage: ROIC analyseren met verschillende wegingsmethoden

Ik leid de bovenstaande statistieken af ​​door de individuele S & P 500-samenstellende waarden voor inkomsten, NOPAT en geïnvesteerd kapitaal op te tellen om de gepresenteerde statistieken te berekenen. Ik noem deze benadering de "Aggregate" -methodologie.

De Aggregate-methodologie biedt een duidelijke kijk op de hele sector, ongeacht de marktkapitalisatie of indexweging, en komt overeen met hoe S&P Global (SPGI) metrics berekent voor de S&P 500.

Voor extra perspectief vergelijk ik de Aggregate-methode voor ROIC met twee andere marktgewogen methodologieën:

Marktgewogen statistieken - berekend door middel van een marktkapitalisatie-weging van de ROIC voor de individuele bedrijven in verhouding tot hun sector of de totale S&P 500 in elke periode. Details:

1. Het bedrijfsgewicht is gelijk aan de marktkapitalisatie van het bedrijf gedeeld door de marktkapitalisatie van de S&P 500 / zijn sector
2. Ik vermenigvuldig de ROIC van elk bedrijf met zijn gewicht
3. S&P 500/Sector ROIC is gelijk aan de som van de gewogen ROIC's voor alle bedrijven in de S&P 500/elke sector

Marktgewogen drijfveren - berekend door marktkapitalisatie-weging van de NOPAT en het geïnvesteerde kapitaal voor de individuele bedrijven in elke sector in elke periode. Details:

1. Het bedrijfsgewicht is gelijk aan de marktkapitalisatie van het bedrijf gedeeld door de marktkapitalisatie van de S&P 500 / zijn sector
2. Ik vermenigvuldig de NOPAT en het geïnvesteerde kapitaal van elk bedrijf met het gewicht
3. Ik som de gewogen NOPAT en het geïnvesteerde kapitaal op voor elk bedrijf in de S&P 500 / elke sector om de gewogen NOPAT en het gewogen geïnvesteerde kapitaal van elke sector te bepalen
4. S&P 500/Sector ROIC is gelijk aan gewogen sector NOPAT gedeeld door gewogen sector geïnvesteerd kapitaal

Elke methodologie heeft zijn voor- en nadelen, zoals hieronder uiteengezet:

Geaggregeerde methode

Voors:

• Een directe blik op de hele S&P 500/sector, ongeacht de bedrijfsgrootte of weging.
• Komt overeen met hoe S&P Global metrische gegevens berekent voor de S&P 500.

nadelen:

• Kwetsbaar voor de impact van bedrijven die toetreden / verlaten tot de groep van bedrijven, wat een onnodige invloed zou kunnen hebben op de totale waarden ondanks het niveau van verandering van bedrijven die in de groep blijven.

Marktgewogen statistieken methode

Voors:

• Houdt rekening met de omvang van een bedrijf in verhouding tot de totale S&P 500 / sector en weegt de statistieken dienovereenkomstig.

nadelen:

• Kwetsbaar voor buitensporige impact van een of enkele bedrijven, zoals blijkt uit het volledige rapport. Deze buitenmaatse impact treedt meestal alleen op bij ratio's waarbij ongewoon kleine noemerwaarden extreem hoge of lage resultaten kunnen opleveren.

Marktgewogen drijfveren methode

Voors:

• Houdt rekening met de omvang van een bedrijf in verhouding tot de totale S&P 500 / sector en weegt zijn NOPAT en geïnvesteerd kapitaal dienovereenkomstig.
• Beperkt de potentiële buitensporige impact van een of enkele bedrijven door waarden te verzamelen die de ratio bepalen voordat de ratio wordt berekend.

nadelen:

• Kan de impact van periodeveranderingen in kleinere bedrijven minimaliseren, aangezien hun impact op de totale sector NOPAT en het geïnvesteerde kapitaal kleiner is.

[1] Ik bereken deze statistieken op basis van de SPGI-methodologie, die de individuele S&P 500-bestandswaarden voor NOPAT en het geïnvesteerde kapitaal optelt voordat ze worden gebruikt om de statistieken te berekenen. Ik noem dit de “Aggregate”-methode.

[2] Mijn onderzoek is gebaseerd op de meest recente gecontroleerde financiële gegevens, in de meeste gevallen de 1Q22 10-Q's. Prijsgegevens zijn vanaf 5-16-22.