Analisi Settore Utilities
Il settore delle utilities locali (note anche come municipalizzate) che operano nell’erogazione dei servizi di gas, acqua ed, in alcuni casi, nello smaltimento dei rifiuti è uno dei più ricchi dal punto di vista del numero di società con ben 6 aziende quotate di cui 5 presenti nei panieri Ftse Mib e Mid Cap. In questo articolo ci focalizziamo sull’analisi dei risultati di queste ultime, rispettivamente: A2A, Acea, Ascopiave, Hera, Iren.
Negli ultimi 12 mesi tutte le società considerate hanno battuto l’indice Ftse Mib con performance che vanno dal +26% circa di Ascopiave ed Hera ai balzi superiori al 50% fatti registrare da A2A, Acea, Hera ed Iren (si veda in proposito il grafico 1).
Grafico 1: andamento comparato utilities quotate ed indice Ftse Mib (realizzato con funzione Storico e Backtesting di Step 3.0)
Merito della riduzione dei tassi di interesse, che ha favorito le società che garantiscono dividendi stabili ed elevati, ma anche del miglioramento dei risultati aziendali nel corso dell’anno: la tabella 1 mostra il raffronto dell’utile netto delle società analizzate nel primo semestre 2015 e 2014 dalla quale è possibile rilevare come le aziende più premiate dal mercato siano anche quelle con le maggiori variazioni dell’utile netto.
|
Società
|
I sem. 2014
|
I sem. 2015
|
Var. %
|
|
A2A
|
97
|
152
|
56,70%
|
|
Acea
|
80,536
|
99,328
|
23,33%
|
|
Ascopiave
|
21,414
|
22,622
|
5,64%
|
|
Hera
|
96,257
|
107,294
|
11,47%
|
|
Iren
|
72,157
|
102,559
|
42,13%
|
Tabella 1: variazione utili I semestre 2014 e 2015 (realizzato con funzione Analisi storiche di Step 3.0)
Inoltre tutte le aziende del settore hanno provveduto nell’ultimo quadriennio ad una riduzione dei livelli di indebitamento che in alcuni casi aveva raggiunto livelli preoccupanti (in tabella 2 è mostrata l’evoluzione del debt to Ebitda).
|
Anno di bilancio
|
2011
|
2012
|
2013
|
2014
|
|
A2A
|
4,269
|
4,094
|
3,419
|
3,284
|
|
Acea
|
3,126
|
3,682
|
3,222
|
2,989
|
|
Ascopiave
|
2,287
|
1,788
|
1,352
|
1,782
|
|
Hera
|
3,082
|
3,348
|
3,124
|
3,043
|
|
Iren
|
4,482
|
4,058
|
3,908
|
3,988
|
Tabella 2: evoluzione indicatore Debt/Ebitda nel periodo 2011-14 (realizzato con funzione Analisi storiche di Step 3.0)
Venendo ad un raffronto sulla base dei principali multipli di mercato (tabella 3) è Ascopiave a mostrare il multiplo Prezzo/Utili più basso (oltre al rendimento da dividendi più elevato) mentre Iren si distingue per il Price/Book Value ed il Price/Sales più contenuti.
|
Società
|
P/U
|
P/Book Value
|
P/Sales
|
Yield %
|
|
A2A
|
neg
|
1,56
|
0,81
|
2,82
|
|
Acea
|
18,04
|
2,05
|
0,96
|
3,27
|
|
Ascopiave
|
14,61
|
1,28
|
0,89
|
6,76
|
|
Hera
|
21,88
|
1,56
|
0,8
|
3,72
|
|
Iren
|
21,7
|
1,06
|
0,64
|
3,58
|
Tabella 3: multipli di mercato (realizzato con funzione Analisi comparative di Step 3.0)
Dal punto di vista delle raccomandazioni degli analisti (tabella 4) sono Ascopiave, Hera ed Iren quelle preferite con margini di rivalutazione compresi tra il 9 e il 17% mentre A2A ed Acea hanno target medi in linea con gli ultimi prezzi di mercato; nessuna delle società considerate ha indicazioni negative (Underperform o Sell).
|
Società
|
Buy
|
Outperform
|
Hold
|
Underperform
|
Sell
|
Target
|
Prezzo
|
Diff. %
|
|
A2A
|
9
|
6
|
8
|
0
|
0
|
1,27
|
1,29
|
-1,66
|
|
Acea
|
3
|
0
|
2
|
0
|
0
|
13,62
|
13,76
|
-1,02
|
|
Ascopiave
|
1
|
1
|
0
|
0
|
0
|
2,6
|
2,22
|
17,12
|
|
Hera
|
4
|
2
|
4
|
0
|
0
|
2,68
|
2,42
|
10,92
|
|
Iren
|
7
|
2
|
1
|
0
|
0
|
1,6
|
1,46
|
9,59
|
Tabella 4: indicazioni e target analisti (realizzato con funzione Raccomandazioni analisti di Step 3.0)
Conclusioni: Ascopiave sembra essere la società più promettente sia perché è quella che si è rivalutata meno nell’ultimo anno sia perché offre un dividendo elevato che dovrebbe essere anche sostenibile nel tempo, visto il basso livello di indebitamento; inoltre ha multipli di mercato contenuti ed è quella con il maggior potenziale di rivalutazione secondo gli analisti. Va considerato però che nella prima parte del 2015 è stata la società con la più bassa crescita dell’utile netto e che sono presenti due sole raccomandazioni sul titolo negli ultimi 4 mesi.
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13));data.setValue(12,1,119.65);data.setValue(13, 0, new Date(2015, 2, 20));data.setValue(13,1,122.09);data.setValue(14, 0, new Date(2015, 2, 27));data.setValue(14,1,121.07);data.setValue(15, 0, new Date(2015, 3, 03));data.setValue(15,1,122.78);data.setValue(16, 0, new Date(2015, 3, 10));data.setValue(16,1,125.78);data.setValue(17, 0, new Date(2015, 3, 17));data.setValue(17,1,121.39);data.setValue(18, 0, new Date(2015, 3, 24));data.setValue(18,1,123.41);data.setValue(19, 0, new Date(2015, 4, 01));data.setValue(19,1,121.40);data.setValue(20, 0, new Date(2015, 4, 08));data.setValue(20,1,122.80);data.setValue(21, 0, new Date(2015, 4, 15));data.setValue(21,1,123.65);data.setValue(22, 0, new Date(2015, 4, 22));data.setValue(22,1,125.27);data.setValue(23, 0, new Date(2015, 4, 29));data.setValue(23,1,123.77);data.setValue(24, 0, new Date(2015, 5, 05));data.setValue(24,1,120.35);data.setValue(25, 0, new Date(2015, 5, 12));data.setValue(25,1,120.51);data.setValue(26, 0, new Date(2015, 5, 19));data.setValue(26,1,119.57);data.setValue(27, 0, new Date(2015, 5, 26));data.setValue(27,1,125.37);data.setValue(28, 0, new Date(2015, 6, 03));data.setValue(28,1,118.56);data.setValue(29, 0, new Date(2015, 6, 10));data.setValue(29,1,120.83);data.setValue(30, 0, new Date(2015, 6, 17));data.setValue(30,1,125.19);data.setValue(31, 0, new Date(2015, 6, 24));data.setValue(31,1,123.83);data.setValue(32, 0, new Date(2015, 6, 30));data.setValue(32,1,123.99);data.setValue(33, 0, new Date(2015, 7, 07));data.setValue(33,1,124.87);data.setValue(34, 0, new Date(2015, 7, 14));data.setValue(34,1,122.46);data.setValue(35, 0, new Date(2015, 7, 21));data.setValue(35,1,114.55);data.setValue(36, 0, new Date(2015, 7, 28));data.setValue(36,1,115.86);data.setValue(37, 0, new Date(2015, 8, 04));data.setValue(37,1,113.11);data.setValue(38, 0, new Date(2015, 8, 11));data.setValue(38,1,114.64);data.setValue(39, 0, new Date(2015, 8, 18));data.setValue(39,1,113.33);data.setValue(40, 0, new Date(2015, 8, 25));data.setValue(40,1,112.41);data.setValue(41, 0, new Date(2015, 9, 02));data.setValue(41,1,112.70);data.setValue(42, 0, new Date(2015, 9, 09));data.setValue(42,1,117.25);data.setValue(43, 0, new Date(2015, 9, 16));data.setValue(43,1,117.67);data.setValue(44, 0, new Date(2015, 9, 23));data.setValue(44,1,119.77);data.setValue(45, 0, new Date(2015, 9, 30));data.setValue(45,1,118.22);data.setValue(46, 0, new Date(2015, 10, 06));data.setValue(46,1,118.68);data.setValue(47, 0, new Date(2015, 10, 13));data.setValue(47,1,115.06);data.setValue(48, 0, new Date(2015, 10, 20));data.setValue(48,1,116.63);data.setValue(49, 0, new Date(2015, 10, 27));data.setValue(49,1,118.92);data.setValue(50, 0, new Date(2015, 11, 04));data.setValue(50,1,116.00);data.setValue(51, 0, new Date(2015, 11, 11));data.setValue(51,1,110.70);data.addColumn('number', 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