Analisi Settore: Banche europee
Risulta molto differenziato il percorso borsistico delle principali banche europee nell’era del Quantitative Eeasing: se consideriamo l’andamento dell’ultimo triennio delle 5 banche quotate con un totale attivo superiore a 1000 miliardi (Banco Santander, BNP Paribas, Credit Agricole, Deutsche Bank e Societe Generale) è possibile notare come le performance siano prevalentemente negative e vadano dal +4,2% di BNP Paribas (l’unica che vanta un segno positivo) al -58,5% di Deutsche Bank (si veda in proposito il grafico 1).
Grafico 1: andamento comparato Banche Europee (realizzato con funzione Storico e Backtesting di Step 3.0)
Questi andamenti riflettono solo in parte i risultati societari: se il deludente andamento di Deutsche Bank può essere spiegato dalle perdite registrate nell’ultimo triennio e il buon andamento di BNP Paribas trova conferma nella crescita dell’utile, risulta più difficile spiegare la perdita di valore di Banco Santander che, ha messo a segno una crescita moderata ma costante del risultato netto (per i risultati completi è possibile fare riferimento alla tabella 1).
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Anno di bilancio
|
2014
|
2015
|
2016
|
2017
|
|
Banco Santander
|
5816
|
5966
|
6204
|
6619
|
|
Bnp Paribas
|
157
|
6694
|
7702
|
7759
|
|
Credit Agricole
|
2340
|
3516
|
3540
|
3649
|
|
Deutsche Bank
|
1663
|
-6793
|
-1401
|
-751
|
|
Societe Generale
|
2692
|
4001
|
3874
|
2806
|
Tabella 1: utile netto periodo 2014-17 (realizzato con funzione Analisi temporali di Step 3.0)
In realtà confrontare andamento dei prezzi azionari e utile netto non è sufficiente e porta ad ignorare un fenomeno importante che ha interessato il settore nell’ultimo triennio ossia i rafforzamenti patrimoniali che molte banche hanno implementato in vista dei nuovi requisiti di Basilea III o per finanziare operazioni di finanza straordinaria. Dal momento che tutto ciò si è tradotto nell’emissione di nuove azioni un’analisi dell’andamento degli utili per azione (Eps) potrebbe fornire risposte più adeguate.
Come evidenziato in tabella 2 quello che sembrava un andamento crescente dell’utile per Banco Santander è in realtà un trend calante dell’utile per azione, fenomeno che è stato determinato, oltre che dall’aumento di capitale della banca, anche dalla pratica di pagare parte dei dividendi in azioni (cosiddetto scrip dividend).
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Anno di bilancio
|
2014
|
2015
|
2016
|
2017
|
|
Banco Santander
|
0,48
|
0,40
|
0,41
|
0,404
|
|
Bnp Paribas
|
n.s.
|
5,14
|
6,00
|
6,05
|
|
Credit Agricole
|
0,834
|
1,212
|
1,12
|
1,124
|
|
Deutsche Bank
|
1,34
|
-5,06
|
-1,21
|
-0,53
|
|
Societe Generale
|
2,92
|
4,49
|
4,26
|
2,92
|
Tabella 2: andamento Eps periodo 2014-17 (realizzato con funzione Analisi temporali di Step 3.0)
Guardando ai multipli di mercato (tabella 3) è possibile notare come il P/U atteso per il 2018 veda la maggioranza delle banche posizionate in una stretta fascia in prossimità di 10, solo in due casi si registrano significative deviazioni con Deutsche Bank oltre quota 12 e Societe Generale a 9,55, il P/Book Value è al di sotto dell’unità per tutte e cinque le società ma presenta un ventaglio più ampio, con un minimo di 0,36 per Deutsche Bank ed un massimo di 0,94 per Banco Santander; quanto infine al rendimento da dividendi è possibile rilevare come le tre banche francesi si posizionino su valori tra loro molto vicini ed in prossimità del 5% seguite da Banco Santander e, a molta distanza, da Deutsche Bank.
|
Società
|
P/U 2018
|
P/Book Value
|
Yield %
|
|
Banco Santander
|
10,79
|
0,94
|
4,00
|
|
Bnp Paribas
|
10,01
|
0,77
|
4,83
|
|
Credit Agricole
|
10,31
|
0,66
|
4,81
|
|
Deutsche Bank
|
12,17
|
0,36
|
0,94
|
|
Societe Generale
|
9,55
|
0,62
|
4,86
|
Tabella 3: multipli di mercato (realizzato con funzione Analisi comparative di Step 3.0)
Dal punto di vista delle raccomandazioni degli analisti (tabella 4) è possibile apprezzare come tutte le società presentino consistenti margini di apprezzamento, compresi tra il 26,7% di Credit Agricole e l’8,4% di Societe Generale. La prima condivide con la connazionale BNP Paribas il fatto di non avere indicazioni negative (Underperform e Sell) che sono invece presenti in misura limitata per Societe Generale e Banco Santander e in quantità più consistente per Deutsche Bank.
|
Società
|
Buy
|
Outperform
|
Hold
|
Underperform
|
Sell
|
Target Medio
|
Prezzo
|
Diff. %
|
|
Banco Santander
|
12
|
8
|
1
|
0
|
2
|
6,25 €
|
5,51 €
|
13,34%
|
|
Bnp Paribas
|
10
|
6
|
13
|
0
|
0
|
73,96 €
|
62,59 €
|
18,16%
|
|
Credit Agricole
|
4
|
0
|
0
|
0
|
0
|
17,10 €
|
13,50 €
|
26,67%
|
|
Deutsche Bank
|
10
|
0
|
36
|
2
|
13
|
13,88 €
|
11,69 €
|
18,70%
|
|
Societe Generale
|
5
|
3
|
16
|
3
|
0
|
49,09 €
|
45,27 €
|
8,43%
|
Tabella 4: indicazioni e target analisti (realizzato con funzione Raccomandazioni analisti di Step 3.0)
Conclusioni: dovendo scegliere un titolo, tra i cinque presentati, bilanciando la capacità di realizzare una crescita regolare degli utili, i vari multipli e le indicazioni degli analisti, la scelta potrebbe ricadere su Credit Agricole che presenta il mix più convincente mentre Deutsche Bank sembra aperta a scenari più estremi, con interessanti opportunità di crescita in caso di risanamento dei conti (visto il P/BV molto contenuto) ma anche i rischi maggiori.
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17));data.setValue(12,1,100.75);data.setValue(13, 0, new Date(2015, 6, 24));data.setValue(13,1,98.35);data.setValue(14, 0, new Date(2015, 6, 30));data.setValue(14,1,94.29);data.setValue(15, 0, new Date(2015, 7, 07));data.setValue(15,1,93.09);data.setValue(16, 0, new Date(2015, 7, 14));data.setValue(16,1,89.19);data.setValue(17, 0, new Date(2015, 7, 21));data.setValue(17,1,84.04);data.setValue(18, 0, new Date(2015, 7, 28));data.setValue(18,1,83.48);data.setValue(19, 0, new Date(2015, 8, 04));data.setValue(19,1,77.78);data.setValue(20, 0, new Date(2015, 8, 11));data.setValue(20,1,75.53);data.setValue(21, 0, new Date(2015, 8, 18));data.setValue(21,1,75.84);data.setValue(22, 0, new Date(2015, 8, 25));data.setValue(22,1,70.83);data.setValue(23, 0, new Date(2015, 9, 02));data.setValue(23,1,71.62);data.setValue(24, 0, new Date(2015, 9, 09));data.setValue(24,1,80.63);data.setValue(25, 0, new Date(2015, 9, 16));data.setValue(25,1,77.93);data.setValue(26, 0, new Date(2015, 9, 23));data.setValue(26,1,79.13);data.setValue(27, 0, new Date(2015, 9, 30));data.setValue(27,1,76.58);data.setValue(28, 0, new Date(2015, 10, 06));data.setValue(28,1,79.58);data.setValue(29, 0, new Date(2015, 10, 13));data.setValue(29,1,75.08);data.setValue(30, 0, new Date(2015, 10, 20));data.setValue(30,1,77.48);data.setValue(31, 0, new Date(2015, 10, 27));data.setValue(31,1,76.88);data.setValue(32, 0, new Date(2015, 11, 04));data.setValue(32,1,74.47);data.setValue(33, 0, new Date(2015, 11, 11));data.setValue(33,1,69.22);data.setValue(34, 0, new Date(2015, 11, 18));data.setValue(34,1,70.63);data.setValue(35, 0, new Date(2015, 11, 25));data.setValue(35,1,70.42);data.setValue(36, 0, new Date(2015, 12, 01));data.setValue(36,1,68.44);data.setValue(37, 0, new Date(2015, 12, 08));data.setValue(37,1,60.65);data.setValue(38, 0, new Date(2015, 12, 15));data.setValue(38,1,60.03);data.setValue(39, 0, new Date(2015, 12, 22));data.setValue(39,1,60.35);data.setValue(40, 0, new Date(2015, 12, 29));data.setValue(40,1,59.08);data.setValue(41, 0, new Date(2016, 1, 05));data.setValue(41,1,56.31);data.setValue(42, 0, new Date(2016, 1, 12));data.setValue(42,1,52.25);data.setValue(43, 0, new Date(2016, 1, 19));data.setValue(43,1,52.55);data.setValue(44, 0, new Date(2016, 1, 26));data.setValue(44,1,55.41);data.setValue(45, 0, new Date(2016, 2, 04));data.setValue(45,1,61.86);data.setValue(46, 0, new Date(2016, 2, 11));data.setValue(46,1,66.82);data.setValue(47, 0, new Date(2016, 2, 18));data.setValue(47,1,64.26);data.setValue(48, 0, new Date(2016, 2, 25));data.setValue(48,1,59.91);data.setValue(49, 0, new Date(2016, 3, 01));data.setValue(49,1,57.06);data.setValue(50, 0, new Date(2016, 3, 08));data.setValue(50,1,54.95);data.setValue(51, 0, new Date(2016, 3, 15));data.setValue(51,1,60.96);data.setValue(52, 0, new Date(2016, 3, 22));data.setValue(52,1,67.12);data.setValue(53, 0, new Date(2016, 3, 29));data.setValue(53,1,66.37);data.setValue(54, 0, new Date(2016, 4, 06));data.setValue(54,1,61.11);data.setValue(55, 0, new Date(2016, 4, 13));data.setValue(55,1,60.96);data.setValue(56, 0, new Date(2016, 4, 20));data.setValue(56,1,62.16);data.setValue(57, 0, new Date(2016, 4, 27));data.setValue(57,1,66.07);data.setValue(58, 0, new Date(2016, 5, 03));data.setValue(58,1,60.81);data.setValue(59, 0, new Date(2016, 5, 10));data.setValue(59,1,57.96);data.setValue(60, 0, new Date(2016, 5, 17));data.setValue(60,1,57.21);data.setValue(61, 0, new Date(2016, 5, 24));data.setValue(61,1,50.75);data.setValue(62, 0, new Date(2016, 6, 01));data.setValue(62,1,52.55);data.setValue(63, 0, new Date(2016, 6, 08));data.setValue(63,1,52.85);data.setValue(64, 0, new Date(2016, 6, 15));data.setValue(64,1,57.21);data.setValue(65, 0, new Date(2016, 6, 22));data.setValue(65,1,58.26);data.setValue(66, 0, new Date(2016, 6, 29));data.setValue(66,1,56.91);data.setValue(67, 0, new Date(2016, 7, 05));data.setValue(67,1,55.56);data.setValue(68, 0, new Date(2016, 7, 12));data.setValue(68,1,57.66);data.setValue(69, 0, new Date(2016, 7, 19));data.setValue(69,1,54.65);data.setValue(70, 0, new Date(2016, 7, 26));data.setValue(70,1,58.26);data.setValue(71, 0, new Date(2016, 8, 02));data.setValue(71,1,61.56);data.setValue(72, 0, new Date(2016, 8, 09));data.setValue(72,1,63.06);data.setValue(73, 0, new Date(2016, 8, 16));data.setValue(73,1,58.26);data.setValue(74, 0, new Date(2016, 8, 23));data.setValue(74,1,59.46);data.setValue(75, 0, new Date(2016, 8, 30));data.setValue(75,1,59.31);data.setValue(76, 0, new Date(2016, 9, 07));data.setValue(76,1,59.61);data.setValue(77, 0, new Date(2016, 9, 14));data.setValue(77,1,60.81);data.setValue(78, 0, new Date(2016, 9, 21));data.setValue(78,1,65.02);data.setValue(79, 0, new Date(2016, 9, 28));data.setValue(79,1,67.87);data.setValue(80, 0, new Date(2016, 10, 04));data.setValue(80,1,64.56);data.setValue(81, 0, new Date(2016, 10, 11));data.setValue(81,1,63.81);data.setValue(82, 0, new Date(2016, 10, 18));data.setValue(82,1,64.11);data.setValue(83, 0, new Date(2016, 10, 25));data.setValue(83,1,64.26);data.setValue(84, 0, new Date(2016, 11, 02));data.setValue(84,1,64.41);data.setValue(85, 0, new Date(2016, 11, 09));data.setValue(85,1,73.12);data.setValue(86, 0, new Date(2016, 11, 16));data.setValue(86,1,75.53);data.setValue(87, 0, new Date(2016, 11, 23));data.setValue(87,1,74.62);data.setValue(88, 0, new Date(2016, 11, 30));data.setValue(88,1,74.47);data.setValue(89, 0, new Date(2016, 12, 06));data.setValue(89,1,77.78);data.setValue(90, 0, new Date(2016, 12, 13));data.setValue(90,1,77.33);data.setValue(91, 0, new Date(2016, 12, 20));data.setValue(91,1,77.03);data.setValue(92, 0, new Date(2016, 12, 27));data.setValue(92,1,80.48);data.setValue(93, 0, new Date(2017, 1, 03));data.setValue(93,1,80.18);data.setValue(94, 0, new Date(2017, 1, 10));data.setValue(94,1,75.68);data.setValue(95, 0, new Date(2017, 1, 17));data.setValue(95,1,77.18);data.setValue(96, 0, new Date(2017, 1, 24));data.setValue(96,1,75.83);data.setValue(97, 0, new Date(2017, 2, 03));data.setValue(97,1,79.88);data.setValue(98, 0, new Date(2017, 2, 10));data.setValue(98,1,82.43);data.setValue(99, 0, new Date(2017, 2, 17));data.setValue(99,1,84.83);data.setValue(100, 0, new Date(2017, 2, 24));data.setValue(100,1,85.89);data.setValue(101, 0, new Date(2017, 2, 28));data.setValue(101,1,86.19);data.setValue(102, 0, new Date(2017, 3, 07));data.setValue(102,1,86.79);data.setValue(103, 0, new Date(2017, 3, 14));data.setValue(103,1,82.43);data.setValue(104, 0, new Date(2017, 3, 21));data.setValue(104,1,85.14);data.setValue(105, 0, new Date(2017, 3, 28));data.setValue(105,1,89.94);data.setValue(106, 0, new Date(2017, 4, 05));data.setValue(106,1,94.59);data.setValue(107, 0, new Date(2017, 4, 12));data.setValue(107,1,90.54);data.setValue(108, 0, new Date(2017, 4, 19));data.setValue(108,1,87.54);data.setValue(109, 0, new Date(2017, 4, 26));data.setValue(109,1,88.14);data.setValue(110, 0, new Date(2017, 5, 02));data.setValue(110,1,87.39);data.setValue(111, 0, new Date(2017, 5, 09));data.setValue(111,1,91.89);data.setValue(112, 0, new Date(2017, 5, 16));data.setValue(112,1,87.84);data.setValue(113, 0, new Date(2017, 5, 23));data.setValue(113,1,87.09);data.setValue(114, 0, new Date(2017, 5, 30));data.setValue(114,1,86.94);data.setValue(115, 0, new Date(2017, 6, 07));data.setValue(115,1,87.24);data.setValue(116, 0, new Date(2017, 6, 14));data.setValue(116,1,87.09);data.setValue(117, 0, new Date(2017, 6, 21));data.setValue(117,1,84.68);data.setValue(118, 0, new Date(2017, 6, 28));data.setValue(118,1,87.09);data.setValue(119, 0, new Date(2017, 7, 04));data.setValue(119,1,87.39);data.setValue(120, 0, new Date(2017, 7, 11));data.setValue(120,1,82.13);data.setValue(121, 0, new Date(2017, 7, 18));data.setValue(121,1,82.43);data.setValue(122, 0, new Date(2017, 7, 25));data.setValue(122,1,82.13);data.setValue(123, 0, new Date(2017, 8, 01));data.setValue(123,1,82.28);data.setValue(124, 0, new Date(2017, 8, 08));data.setValue(124,1,80.24);data.setValue(125, 0, new Date(2017, 8, 15));data.setValue(125,1,83.89);data.setValue(126, 0, new Date(2017, 8, 22));data.setValue(126,1,86.17);data.setValue(127, 0, new Date(2017, 8, 29));data.setValue(127,1,88.69);data.setValue(128, 0, new Date(2017, 9, 06));data.setValue(128,1,86.70);data.setValue(129, 0, new Date(2017, 9, 13));data.setValue(129,1,83.54);data.setValue(130, 0, new Date(2017, 9, 20));data.setValue(130,1,84.08);data.setValue(131, 0, new Date(2017, 9, 27));data.setValue(131,1,85.56);data.setValue(132, 0, new Date(2017, 10, 03));data.setValue(132,1,85.75);data.setValue(133, 0, new Date(2017, 10, 10));data.setValue(133,1,83.53);data.setValue(134, 0, new Date(2017, 10, 17));data.setValue(134,1,82.30);data.setValue(135, 0, new Date(2017, 10, 24));data.setValue(135,1,83.44);data.setValue(136, 0, new Date(2017, 11, 01));data.setValue(136,1,82.63);data.setValue(137, 0, new Date(2017, 11, 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