Analisi Settore: Aerospaziale e difesa
L’industria della produzione velivoli ha da sempre avuto come clienti naturali non solo l’aviazione civile ma anche quella militare e il settore della difesa in genere, non fanno eccezione le società quotate oggetto della nostra analisi: l’americana Boeing, l’olandese Airbus e l’italiana Leonardo Finmeccanica.
Negli ultimi tre anni le azioni di queste aziende hanno avuto andamenti positivi: ma se Airbus e Boeing hanno limitato l’incremento rispettivamente al 15% e 21,6%, in linea con i rispettivi indici di mercato, Leonardo Finmeccanica ha messo a segno un vero e proprio balzo delle quotazioni con un incremento del 149,6% (si veda in proposito il grafico 1).
Grafico 1: andamento comparato società settore aerospaziale e difesa (realizzato con funzione Storico e Backtesting di Step 3.0)
Le motivazioni di questi andamenti divergenti trovano spiegazione in buona parte nei risultati di bilancio: la tabella 1 mostra come, fatto 100 l’Ebitda del 2013, Leonardo Finmeccanica sia riuscita ad incrementarne il valore di quasi il 65% nel biennio successivo mentre Airbus e Boeing hanno limitato a crescita rispettivamente al 29,1% e 9,9%.
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Ebitda (2013=100)
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2013
|
2014
|
2015
|
|
Airbus Group
|
100,0
|
124,0
|
129,1
|
|
Boeing
|
100,0
|
111,0
|
109,9
|
|
Leonardo - Finmeccanica
|
100,0
|
151,1
|
164,8
|
Tabella 1: evoluzione Ebitda periodo 2013-15 (realizzato con funzione Analisi storiche di Step 3.0)
Le differenze diventano ancora più macroscopiche se si utilizza il risultato operativo come base: con Leonardo Finmeccanica che mette a segno una crescita del 1254%, contro il +32,3% di Airbus e il +13% di Boeing va considerato però che Leonardo Finmeccanica viene da un periodo in cui i margini erano molto contenuti e solo negli ultimi 2 anni questi ultimi si sono avvicinati alla media dei comparables (nel 2015 l’Ebit margin ad esempio è risultato pari al 4,5% contro il 4,6% di Airbus e il 7,5% di Boeing).
Se si passa all’analisi dei principali multipli di mercato (tabella 2) è possibile osservare come Leonardo Finmeccanica sia la società più a buon mercato sulla base di tutti e tre i multipli considerati mentre Boeing sia la più cara sulla base del P/Book Value e del P/Sales ed Airbus si contraddistingua per avere il multiplo Prezzo/Utili più elevato.
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Società
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P/U 2016
|
P/Book Value
|
P/Sales
|
|
Airbus Group
|
16,06
|
6,86
|
0,63
|
|
Boeing
|
15,43
|
13,68
|
0,90
|
|
Leonardo - Finmeccanica
|
11,08
|
1,32
|
0,41
|
Tabella 2: multipli di mercato (realizzato con funzione Analisi comparative di Step 3.0)
Dal punto di vista delle raccomandazioni degli analisti (tabella 3) è possibile notare come tutte e tre le società abbiano target price superiori ai prezzi di mercato ma, mentre Boeing non si discosta molto dalle attuali quotazioni con un upside potenziale del 9%, Airbus e Leonardo Finmeccanica vantano un potenziale di rivalutazione a due cifre che arriva a superare il 50% nel caso dell’azienda italiana oltre a non presentare indicazioni di acquisto negative (Underperform e Sell). Boeing, pur avendo una prevalenza di indicazioni positive (Buy e Outperform), presenta invece anche 2 Underperform e 4 Sell.
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Società
|
Buy
|
Outperform
|
Hold
|
Underperform
|
Sell
|
Target Medio
|
Prezzo
|
Diff. %
|
|
Airbus Group
|
23
|
11
|
10
|
0
|
0
|
69,59
|
52,21
|
33,28%
|
|
Boeing
|
15
|
1
|
8
|
2
|
4
|
142,63
|
130,81
|
9,03%
|
|
Leonardo - Finmeccanica
|
42
|
11
|
5
|
0
|
0
|
14,77
|
9,75
|
51,50%
|
Tabella 3: indicazioni e target analisti (realizzato con funzione Raccomandazioni analisti di Step 3.0)
Conclusioni: l’onda lunga del processo di ristrutturazione della ex-Finmeccanica (ora Leonardo Finmeccanica e presto solo Leonardo) sembra favorire la società italiana a scapito dei big stranieri. Tanto più se si considera che il titolo ha corretto più dei comparables da inizio anno e ora dista circa il 30% dai massimi del novembre 2015.
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Date(2014, 3, 25));data.setValue(40,1,118.20);data.setValue(41, 0, new Date(2014, 4, 02));data.setValue(41,1,115.50);data.setValue(42, 0, new Date(2014, 4, 09));data.setValue(42,1,114.12);data.setValue(43, 0, new Date(2014, 4, 16));data.setValue(43,1,118.13);data.setValue(44, 0, new Date(2014, 4, 23));data.setValue(44,1,120.99);data.setValue(45, 0, new Date(2014, 4, 30));data.setValue(45,1,123.38);data.setValue(46, 0, new Date(2014, 5, 06));data.setValue(46,1,125.91);data.setValue(47, 0, new Date(2014, 5, 13));data.setValue(47,1,120.26);data.setValue(48, 0, new Date(2014, 5, 20));data.setValue(48,1,117.71);data.setValue(49, 0, new Date(2014, 5, 27));data.setValue(49,1,115.60);data.setValue(50, 0, new Date(2014, 6, 04));data.setValue(50,1,112.51);data.setValue(51, 0, new Date(2014, 6, 11));data.setValue(51,1,110.48);data.setValue(52, 0, new Date(2014, 6, 18));data.setValue(52,1,104.32);data.setValue(53, 0, new Date(2014, 6, 25));data.setValue(53,1,104.36);data.setValue(54, 0, new Date(2014, 7, 01));data.setValue(54,1,100.08);data.setValue(55, 0, new Date(2014, 7, 08));data.setValue(55,1,99.00);data.setValue(56, 0, new Date(2014, 7, 15));data.setValue(56,1,101.95);data.setValue(57, 0, new Date(2014, 7, 22));data.setValue(57,1,104.90);data.setValue(58, 0, new Date(2014, 7, 29));data.setValue(58,1,109.77);data.setValue(59, 0, new Date(2014, 8, 05));data.setValue(59,1,115.36);data.setValue(60, 0, new Date(2014, 8, 12));data.setValue(60,1,113.74);data.setValue(61, 0, new Date(2014, 8, 19));data.setValue(61,1,115.81);data.setValue(62, 0, new Date(2014, 8, 26));data.setValue(62,1,115.71);data.setValue(63, 0, new Date(2014, 9, 03));data.setValue(63,1,116.28);data.setValue(64, 0, new Date(2014, 9, 10));data.setValue(64,1,106.57);data.setValue(65, 0, new Date(2014, 9, 17));data.setValue(65,1,103.10);data.setValue(66, 0, new Date(2014, 9, 24));data.setValue(66,1,106.21);data.setValue(67, 0, new Date(2014, 9, 30));data.setValue(67,1,111.63);data.setValue(68, 0, new 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21));data.setValue(109,1,134.59);data.setValue(110, 0, new Date(2015, 7, 28));data.setValue(110,1,136.68);data.setValue(111, 0, new Date(2015, 8, 04));data.setValue(111,1,129.74);data.setValue(112, 0, new Date(2015, 8, 11));data.setValue(112,1,130.32);data.setValue(113, 0, new Date(2015, 8, 18));data.setValue(113,1,127.63);data.setValue(114, 0, new Date(2015, 8, 25));data.setValue(114,1,127.02);data.setValue(115, 0, new Date(2015, 9, 02));data.setValue(115,1,128.24);data.setValue(116, 0, new Date(2015, 9, 09));data.setValue(116,1,135.11);data.setValue(117, 0, new Date(2015, 9, 16));data.setValue(117,1,130.23);data.setValue(118, 0, new Date(2015, 9, 23));data.setValue(118,1,141.11);data.setValue(119, 0, new Date(2015, 9, 30));data.setValue(119,1,148.59);data.setValue(120, 0, new Date(2015, 10, 06));data.setValue(120,1,155.02);data.setValue(121, 0, new Date(2015, 10, 13));data.setValue(121,1,148.99);data.setValue(122, 0, new Date(2015, 10, 20));data.setValue(122,1,155.77);data.setValue(123, 0, new Date(2015, 10, 27));data.setValue(123,1,159.36);data.setValue(124, 0, new Date(2015, 11, 04));data.setValue(124,1,150.12);data.setValue(125, 0, new Date(2015, 11, 11));data.setValue(125,1,146.06);data.setValue(126, 0, new Date(2015, 11, 18));data.setValue(126,1,148.36);data.setValue(127, 0, new Date(2015, 11, 25));data.setValue(127,1,145.76);data.setValue(128, 0, new Date(2015, 12, 01));data.setValue(128,1,145.40);data.setValue(129, 0, new Date(2015, 12, 08));data.setValue(129,1,137.80);data.setValue(130, 0, new Date(2015, 12, 15));data.setValue(130,1,131.68);data.setValue(131, 0, new Date(2015, 12, 22));data.setValue(131,1,133.56);data.setValue(132, 0, new Date(2015, 12, 29));data.setValue(132,1,135.60);data.setValue(133, 0, new Date(2016, 1, 05));data.setValue(133,1,126.78);data.setValue(134, 0, new Date(2016, 1, 12));data.setValue(134,1,120.33);data.setValue(135, 0, new Date(2016, 1, 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