Analisi Settore Automotive
Andamento divergente, negli ultimi due anni, per le principali case automobilistiche orientate al mercato di massa: se per General Motors e Renault l'andamento in Borsa è stato positivo, rispettivamente con incrementi del 25,4% e del 6,1%, le restanti società hanno registrato forti flessioni dei prezzi delle azioni, con Ford Motor a -27,9%, Volkswagen a -38,8% e Stellantis in calo del 45,6% (si veda in proposito il grafico 1); quest'ultimo caso è particolarmente eclatante se si tiene conto del fatto che la società italo-francese era, a fine marzo 2024, quella che metteva a segno la migliore performance all'interno del gruppo, con un rialzo delle quotazioni di oltre il 66% rispetto ad inizio periodo.
Grafico 1: andamento comparato produttori autoveicoli orientati al mass market (realizzato con funzione Storico e Backtesting di Step 3+)
Questi andamenti possono essere in buona parte spiegati dalle variazioni della marginalità (o Ebitda margin) dei vari produttori nel triennio 2022-24 (Tabella 1). Se General Motors e Renault sono state infatti (assieme a Ford) le società che meglio hanno contenuto la flessione dei margini lordi sul fatturato, è stata proprio Stellantis (che nel 2023 risultava il gruppo con il miglior Ebitda margin) a registrare un drastico calo di questo indicatore nel 2024, posizionando all'ultimo posto tra le società analizzate; la flessione di quasi otto punti della marginalità ha superato poi in modo significativo quella di tutti gli altri comparables che non sono andati oltre un calo di circa 2 punti percentuale.
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Ebitda margin
|
2022
|
2023
|
2024
|
Var. 2022-24
|
|
Ford Motor
|
9,533
|
8,125
|
7,831
|
-1,702
|
|
General Motors
|
13,784
|
12,329
|
13,43
|
-0,354
|
|
Renault
|
12,390
|
10,831
|
10,241
|
-2,149
|
|
Stellantis
|
14,928
|
15,529
|
6,977
|
-7,951
|
|
Volkswagen
|
13,613
|
11,702
|
11,52
|
-2,093
|
Tabella 1: evoluzione Ebitda margin nel periodo 2022-24 (realizzato con funzione Analisi temporali di Step 3+)
Analizzando i principali multipli di mercato storici e soprattutto prospettici (tabella 2) è possibile trarre ulteriori indicazioni, in particolare confrontando i multipli Prezzo/Utili storici (calcolati sui risultati di bilancio 2024) e attesi (ricavati dal rapporto tra prezzo e utile per azione previsto rispettivamente nel 2025 e 2026). In generale si può affermare che per il 2025 è prevista una ulteriore contrazione della redditività che si traduce in un multiplo 2025 più elevato: ciò vale per tutte le società che hanno registrato performance borsistiche negative mentre General Motors e Renault dovrebbero realizzare un miglioramento (multiplo 2025 inferiore a quello 2024). Per quanto riguarda il 2026 invece è previsto un generalizzato miglioramento degli utili per azione che si traduce in multipli più contenuti (con l'eccezione di General Motors che resterebbe sui valori del 2025). Osservando la distribuzione dei dati è possibile poi notare come questa si riduca sensibilmente passando dal multiplo storico (con uno scarto di oltre 11 punti tra i due estremi) a quello più avanti nel tempo (meno di 5 punti) e tenda a rispecchiare, anche se in modo approssimativo, il rapporto P/Sales.
|
Società
|
P/U 2024
|
P/U 2025
|
P/U 2026
|
P/Sales
|
Yield %
|
|
Ford Motor
|
7,65
|
11,02
|
8,87
|
0,24
|
5,29
|
|
General Motors
|
8,62
|
5,76
|
5,76
|
0,28
|
0,92
|
|
Renault
|
15,8
|
5,23
|
3,96
|
0,21
|
5,48
|
|
Stellantis
|
4,55
|
5,85
|
4,02
|
0,16
|
7,91
|
|
Volkswagen
|
4,28
|
4,82
|
3,76
|
0,14
|
6,88
|
Tabella 2: multipli di mercato (realizzato con funzione Analisi multipli di Step 3+)
Con riferimento poi ai rendimenti da dividendi, che sembrano, in prima battuta, particolarmente generosi, va ricordato che sono forse l'indicatore meno attendibile perché riferito al passato (esercizio 2024) e, come visto a proposito degli utili attesi, potrebbero subire revisioni al ribasso specie nel breve periodo; non a caso a primeggiare in questa classifica sono anche le due società che più sono state penalizzate dal mercato azionario a dimostrazione della scarsa attendibilità del dividendo storico per la previsione di quello futuro.
Dal punto di vista, infine, delle raccomandazioni degli analisti (tabella 3) si rileva come tutte le società, con l'esclusione di Ford che ha un target medio inferiore del 15,2% rispetto al prezzo di mercato, presentino margini di apprezzamento che variano dall'8,1% di General Motors al 33,4% di Renault. In generale i giudizi sono prevalentemente positivi o neutrali con General Motors che mostra una prevalenza di Buy e Outperform e le altre società su cui prevalgono gli Hold; le uniche società che hanno indicazioni negative sono Ford e Stellantis.
|
Società
|
Buy
|
Outperform
|
Hold
|
Underperform
|
Sell
|
Target Medio
|
Prezzo
|
Diff. %
|
|
Ford Motor
|
0
|
1
|
6
|
1
|
0
|
9,63
|
11,35
|
-15,20%
|
|
General Motors
|
3
|
4
|
4
|
0
|
0
|
56,25
|
52,03
|
8,11%
|
|
Renault
|
1
|
2
|
4
|
0
|
0
|
53,57
|
40,17
|
33,36%
|
|
Stellantis
|
2
|
1
|
6
|
1
|
0
|
10,09
|
8,6
|
17,33%
|
|
Volkswagen
|
3
|
1
|
6
|
0
|
0
|
117,11
|
91,6
|
27,85%
|
Tabella 3: indicazioni e target analisti (realizzato con funzione Raccomandazioni analisti di Step 3+)
Conclusioni: in attesa dei risultati semestrali che dovrebbero chiarire meglio l'evoluzione della marginalità nel corso della prima parte del 2025 (specie per quanto riguarda Stellantis che ha comunicato solo i dati delle vendite relativamente al primo trimestre) l'atteggiamento sul settore è bene resti di prudenza, essendo uno dei comparti potenzialmente più esposti alla guerra dei dazi ed allo stesso tempo soggetto alle incertezze normative legate alla transizione all'elettrico. Focalizzandosi su queste tematiche potrebbero essere le case americane le più favorite, anche se andrebbe sempre tenuta in debito conto la localizzazione degli impianti e delle varie catene di fornitura. Dal lato dei multipli di mercato e delle raccomandazioni sembrerebbero invece da preferire i costruttori europei che forse scontano già nei prezzi i peggiori scenari possibili. In assenza di una azienda che si distingua nettamente dalle altre, meglio una equidistribuzione, di un ipotetico investimento, su tutte le aziende considerate, mantenendo però un sottopeso sul settore in attesa di chiari segni di ripresa della marginalità.
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12));data.setValue(40,1,150.45);data.setValue(41, 0, new Date(2024, 3, 19));data.setValue(41,1,149.49);data.setValue(42, 0, new Date(2024, 3, 26));data.setValue(42,1,142.18);data.setValue(43, 0, new Date(2024, 4, 03));data.setValue(43,1,125.43);data.setValue(44, 0, new Date(2024, 4, 10));data.setValue(44,1,125.12);data.setValue(45, 0, new Date(2024, 4, 17));data.setValue(45,1,128.27);data.setValue(46, 0, new Date(2024, 4, 24));data.setValue(46,1,126.79);data.setValue(47, 0, new Date(2024, 4, 30));data.setValue(47,1,124.63);data.setValue(48, 0, new Date(2024, 5, 07));data.setValue(48,1,124.57);data.setValue(49, 0, new Date(2024, 5, 14));data.setValue(49,1,116.12);data.setValue(50, 0, new Date(2024, 5, 21));data.setValue(50,1,117.42);data.setValue(51, 0, new Date(2024, 5, 28));data.setValue(51,1,113.96);data.setValue(52, 0, new Date(2024, 6, 05));data.setValue(52,1,111.72);data.setValue(53, 0, new Date(2024, 6, 12));data.setValue(53,1,115.00);data.setValue(54, 0, new Date(2024, 6, 19));data.setValue(54,1,114.66);data.setValue(55, 0, new Date(2024, 6, 26));data.setValue(55,1,99.74);data.setValue(56, 0, new Date(2024, 7, 02));data.setValue(56,1,90.60);data.setValue(57, 0, new Date(2024, 7, 09));data.setValue(57,1,86.77);data.setValue(58, 0, new Date(2024, 7, 16));data.setValue(58,1,88.64);data.setValue(59, 0, new Date(2024, 7, 23));data.setValue(59,1,92.34);data.setValue(60, 0, new Date(2024, 7, 30));data.setValue(60,1,93.40);data.setValue(61, 0, new Date(2024, 8, 06));data.setValue(61,1,86.75);data.setValue(62, 0, new Date(2024, 8, 13));data.setValue(62,1,84.00);data.setValue(63, 0, new Date(2024, 8, 20));data.setValue(63,1,83.11);data.setValue(64, 0, new Date(2024, 8, 27));data.setValue(64,1,89.77);data.setValue(65, 0, new Date(2024, 9, 04));data.setValue(65,1,74.78);data.setValue(66, 0, new Date(2024, 9, 11));data.setValue(66,1,73.15);data.setValue(67, 0, new Date(2024, 9, 18));data.setValue(67,1,75.17);data.setValue(68, 0, new Date(2024, 9, 25));data.setValue(68,1,78.18);data.setValue(69, 0, new Date(2024, 10, 01));data.setValue(69,1,78.50);data.setValue(70, 0, new Date(2024, 10, 08));data.setValue(70,1,77.36);data.setValue(71, 0, new Date(2024, 10, 15));data.setValue(71,1,78.37);data.setValue(72, 0, new Date(2024, 10, 22));data.setValue(72,1,77.21);data.setValue(73, 0, new Date(2024, 10, 29));data.setValue(73,1,77.34);data.setValue(74, 0, new Date(2024, 11, 06));data.setValue(74,1,79.89);data.setValue(75, 0, new Date(2024, 11, 13));data.setValue(75,1,82.35);data.setValue(76, 0, new Date(2024, 11, 20));data.setValue(76,1,76.37);data.setValue(77, 0, new Date(2024, 11, 27));data.setValue(77,1,77.71);data.setValue(78, 0, new Date(2024, 12, 03));data.setValue(78,1,75.12);data.setValue(79, 0, new Date(2024, 12, 10));data.setValue(79,1,75.74);data.setValue(80, 0, new Date(2024, 12, 17));data.setValue(80,1,77.43);data.setValue(81, 0, new Date(2024, 12, 24));data.setValue(81,1,78.94);data.setValue(82, 0, new Date(2024, 12, 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