Analisi Settore Software
Il settore del software è tra quelli meno impattati dalla recente pandemia di Coronavirus: le società produttrici di programmi informatici non solo hanno potuto continuare la loro attività, basata su contenuti prettamente immateriali, ma hanno anche messo a disposizione del mondo aziendale e domestico soluzioni per gestire da remoto molte attività che prima venivano svolte con presenza diretta.
Tra le principali aziende del settore vanno annoverate le americane Microsoft, Oracle e Adobe e la tedesca Sap; attive in misura differente nei vari segmenti di mercato, con Microsoft e Adobe presenti sia nell’home e small business e le rimanenti due focalizzate in ambito prevalentemente corporate. Negli ultimi tre anni queste società hanno avuto andamenti positivi (grafico 1) ma mentre Microsoft e Adobe hanno registrato performance a tre cifre (rispettivamente +160,6% e +180%) le rimanenti due si sono posizionate su incrementi più contenuti: +18,2% per Sap e +19,4% per Oracle (nello stesso periodo la performance dell’S&P 500 è stata del 25,2% mentre l’EuroStoxx 50 è sceso del 14,9%).
Grafico 1: andamento comparato società software (realizzato con funzione Storico e Backtesting di Step 3.0)
Questi dati trovano un riscontro nei risultati di bilancio delle società: la tabella 1 mostra infatti come negli ultimi 3 anni i ricavi di Microsoft e Adobe siano cresciuti ad un ritmo molto più rapido di quelli di Oracle e Sap sia cresciuta a doppia cifra (n.b. per Microsoft la chiusura dell’esercizio è al 30-06, per Adobe al 30-11, per Oracle al 31-05 e per Sap al 31-12).
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Ricavi
|
2016
|
2017
|
2018
|
2019
|
Var. %
|
|
Adobe Systems
|
5385,331
|
6840,636
|
8544,305
|
11171,297
|
107,44%
|
|
Microsoft
|
85320
|
89950
|
110360
|
125843
|
47,50%
|
|
Oracle
|
37047
|
37728
|
39831
|
39506
|
6,64%
|
|
Sap
|
22062
|
23461
|
24708
|
27553
|
24,89%
|
Tabella 1: evoluzione Ricavi periodo 2016-19 (realizzato con funzione Analisi storiche di Step 3.0)
Ancora più chiaro il quadro che appare analizzando l’andamento degli utili (tabella 2) con Microsoft e Adobe che mettono a segno incrementi in linea con quelli dei prezzi delle azioni, anche Oracle non si discosta dal trend del titolo mentre nel caso di Sap va ricordato che l’esercizio 2019 è stato interessato da importanti oneri straordinari di ristrutturazione.
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Utile
|
2016
|
2017
|
2018
|
2019
|
Var. %
|
|
Adobe Systems
|
1168,782
|
1693,954
|
2590,774
|
2951,458
|
152,52%
|
|
Microsoft
|
16798
|
21204
|
16571
|
39240
|
133,60%
|
|
Oracle
|
8901
|
9335
|
3825
|
11083
|
24,51%
|
|
Sap
|
3646
|
4018
|
4084
|
3320
|
-8,94%
|
Tabella 2: evoluzione Utili periodo 2016-19 (realizzato con funzione Analisi storiche di Step 3.0)
Se si passa all’analisi dei multipli di mercato (tabella 3) è possibile notare che le società che hanno avuto la maggior crescita degli utili (Adobe e Microsoft) sono anche quelle premiate con i multipli maggiori; Oracle è l’azienda mediamente più a buon mercato (la meno cara per due indicatori su tre) mentre Adobe è quella che esprime i multipli più elevati.
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Societa
|
P/U Atteso
|
P/Book Value
|
P/Sales
|
|
Adobe Systems
|
39,79
|
17,85
|
16,83
|
|
Microsoft
|
32,58
|
13,83
|
11,25
|
|
Oracle
|
17,09
|
8,19
|
4,52
|
|
Sap
|
30,21
|
4,76
|
5,31
|
Tabella 3: multipli di mercato (realizzato con funzione Analisi comparative di Step 3.0)
Venendo infine alle raccomandazioni degli analisti (tabella 4) si evince che tutte le società quotano su prezzi non distanti dai target medi restando in una fascia del +/-10%, mentre Microsoft e Sap mostrano target price superiori agli ultimi prezzi, Adobe e Oracle sembrerebbero essere sopravalutate dal mercato. Tutte le aziende presentano una prevalenza di indicazioni di acquisto positive (Buy o Outperform) e nessuna ha indicazioni negative.
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|
Buy
|
Outperform
|
Hold
|
Underperform
|
Sell
|
Target
|
Prezzo
|
Diff. %
|
|
Adobe Systems
|
9
|
9
|
5
|
0
|
0
|
356,46
|
389,92
|
-8,58%
|
|
Microsoft
|
33
|
11
|
3
|
0
|
0
|
193,9
|
185,36
|
4,61%
|
|
Oracle
|
5
|
6
|
11
|
0
|
0
|
52,71
|
53,49
|
-1,45%
|
|
Sap
|
29
|
23
|
6
|
0
|
0
|
125,36
|
119,04
|
5,31%
|
Tabella 4: indicazioni e target analisti (realizzato con funzione Raccomandazioni analisti di Step 3.0)
Conclusioni: prendendo in considerazione congiuntamente multipli di mercato, attese sul futuro e raccomandazioni degli analisti Microsoft sembrerebbe essere la società del settore con da preferire anche se, vista la corsa del titolo nell’ultimo triennio, non dovrebbe avere un potenziale di rivalutazione particolarmente elevato.
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08));data.setValue(26,1,125.73);data.setValue(27, 0, new Date(2017, 11, 15));data.setValue(27,1,128.58);data.setValue(28, 0, new Date(2017, 11, 22));data.setValue(28,1,126.77);data.setValue(29, 0, new Date(2017, 11, 29));data.setValue(29,1,126.94);data.setValue(30, 0, new Date(2017, 12, 05));data.setValue(30,1,134.26);data.setValue(31, 0, new Date(2017, 12, 12));data.setValue(31,1,141.29);data.setValue(32, 0, new Date(2017, 12, 19));data.setValue(32,1,141.78);data.setValue(33, 0, new Date(2017, 12, 26));data.setValue(33,1,145.82);data.setValue(34, 0, new Date(2018, 1, 02));data.setValue(34,1,141.72);data.setValue(35, 0, new Date(2018, 1, 09));data.setValue(35,1,136.18);data.setValue(36, 0, new Date(2018, 1, 16));data.setValue(36,1,146.01);data.setValue(37, 0, new Date(2018, 1, 23));data.setValue(37,1,151.93);data.setValue(38, 0, new Date(2018, 2, 02));data.setValue(38,1,151.97);data.setValue(39, 0, new Date(2018, 2, 09));data.setValue(39,1,160.17);data.setValue(40, 0, new Date(2018, 2, 16));data.setValue(40,1,163.38);data.setValue(41, 0, new Date(2018, 2, 23));data.setValue(41,1,155.76);data.setValue(42, 0, new Date(2018, 2, 28));data.setValue(42,1,156.52);data.setValue(43, 0, new Date(2018, 3, 06));data.setValue(43,1,158.36);data.setValue(44, 0, new Date(2018, 3, 13));data.setValue(44,1,162.30);data.setValue(45, 0, new Date(2018, 3, 20));data.setValue(45,1,163.16);data.setValue(46, 0, new Date(2018, 3, 27));data.setValue(46,1,160.74);data.setValue(47, 0, new Date(2018, 4, 04));data.setValue(47,1,165.53);data.setValue(48, 0, new Date(2018, 4, 11));data.setValue(48,1,175.21);data.setValue(49, 0, new Date(2018, 4, 18));data.setValue(49,1,172.47);data.setValue(50, 0, new Date(2018, 4, 25));data.setValue(50,1,176.43);data.setValue(51, 0, new Date(2018, 5, 01));data.setValue(51,1,182.04);data.setValue(52, 0, new Date(2018, 5, 08));data.setValue(52,1,181.97);data.setValue(53, 0, new Date(2018, 5, 15));data.setValue(53,1,182.41);data.setValue(54, 0, new Date(2018, 5, 22));data.setValue(54,1,176.48);data.setValue(55, 0, new Date(2018, 5, 29));data.setValue(55,1,176.61);data.setValue(56, 0, new Date(2018, 6, 06));data.setValue(56,1,179.78);data.setValue(57, 0, new Date(2018, 6, 13));data.setValue(57,1,187.32);data.setValue(58, 0, new Date(2018, 6, 20));data.setValue(58,1,186.56);data.setValue(59, 0, new Date(2018, 6, 27));data.setValue(59,1,184.58);data.setValue(60, 0, new Date(2018, 7, 03));data.setValue(60,1,183.47);data.setValue(61, 0, new Date(2018, 7, 10));data.setValue(61,1,183.77);data.setValue(62, 0, new Date(2018, 7, 17));data.setValue(62,1,177.98);data.setValue(63, 0, new Date(2018, 7, 24));data.setValue(63,1,189.43);data.setValue(64, 0, new Date(2018, 7, 31));data.setValue(64,1,190.88);data.setValue(65, 0, new Date(2018, 8, 07));data.setValue(65,1,188.97);data.setValue(66, 0, new Date(2018, 8, 14));data.setValue(66,1,198.98);data.setValue(67, 0, new Date(2018, 8, 21));data.setValue(67,1,188.98);data.setValue(68, 0, new Date(2018, 8, 28));data.setValue(68,1,195.55);data.setValue(69, 0, new Date(2018, 9, 05));data.setValue(69,1,190.67);data.setValue(70, 0, new Date(2018, 9, 12));data.setValue(70,1,180.28);data.setValue(71, 0, new Date(2018, 9, 19));data.setValue(71,1,177.49);data.setValue(72, 0, new Date(2018, 9, 26));data.setValue(72,1,178.05);data.setValue(73, 0, new Date(2018, 10, 02));data.setValue(73,1,173.59);data.setValue(74, 0, new Date(2018, 10, 09));data.setValue(74,1,177.36);data.setValue(75, 0, new Date(2018, 10, 16));data.setValue(75,1,173.05);data.setValue(76, 0, new Date(2018, 10, 23));data.setValue(76,1,163.39);data.setValue(77, 0, new Date(2018, 10, 30));data.setValue(77,1,181.74);data.setValue(78, 0, new Date(2018, 11, 07));data.setValue(78,1,172.40);data.setValue(79, 0, new Date(2018, 11, 14));data.setValue(79,1,166.61);data.setValue(80, 0, new Date(2018, 11, 21));data.setValue(80,1,151.25);data.setValue(81, 0, new Date(2018, 11, 28));data.setValue(81,1,161.63);data.setValue(82, 0, new Date(2018, 12, 04));data.setValue(82,1,163.85);data.setValue(83, 0, new Date(2018, 12, 11));data.setValue(83,1,172.08);data.setValue(84, 0, new Date(2018, 12, 18));data.setValue(84,1,179.29);data.setValue(85, 0, new Date(2018, 12, 25));data.setValue(85,1,177.44);data.setValue(86, 0, new Date(2019, 1, 01));data.setValue(86,1,179.20);data.setValue(87, 0, new Date(2019, 1, 08));data.setValue(87,1,186.16);data.setValue(88, 0, new Date(2019, 1, 15));data.setValue(88,1,187.94);data.setValue(89, 0, new Date(2019, 1, 22));data.setValue(89,1,187.54);data.setValue(90, 0, new Date(2019, 2, 01));data.setValue(90,1,191.24);data.setValue(91, 0, new Date(2019, 2, 08));data.setValue(91,1,184.53);data.setValue(92, 0, new Date(2019, 2, 15));data.setValue(92,1,186.23);data.setValue(93, 0, new Date(2019, 2, 22));data.setValue(93,1,188.11);data.setValue(94, 0, new Date(2019, 2, 28));data.setValue(94,1,193.04);data.setValue(95, 0, new Date(2019, 3, 05));data.setValue(95,1,193.73);data.setValue(96, 0, new Date(2019, 3, 12));data.setValue(96,1,196.93);data.setValue(97, 0, new Date(2019, 3, 19));data.setValue(97,1,195.99);data.setValue(98, 0, new Date(2019, 3, 26));data.setValue(98,1,204.24);data.setValue(99, 0, new Date(2019, 4, 03));data.setValue(99,1,206.87);data.setValue(100, 0, new Date(2019, 4, 10));data.setValue(100,1,201.72);data.setValue(101, 0, new Date(2019, 4, 17));data.setValue(101,1,202.72);data.setValue(102, 0, new Date(2019, 4, 24));data.setValue(102,1,199.04);data.setValue(103, 0, new Date(2019, 4, 30));data.setValue(103,1,196.23);data.setValue(104, 0, new Date(2019, 5, 07));data.setValue(104,1,201.49);data.setValue(105, 0, new Date(2019, 5, 14));data.setValue(105,1,198.68);data.setValue(106, 0, new Date(2019, 5, 21));data.setValue(106,1,216.83);data.setValue(107, 0, new Date(2019, 5, 28));data.setValue(107,1,213.44);data.setValue(108, 0, new Date(2019, 6, 05));data.setValue(108,1,220.20);data.setValue(109, 0, new Date(2019, 6, 12));data.setValue(109,1,224.14);data.setValue(110, 0, new 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