La modellazione finanziaria, o financial modeling, è diventata una delle competenze principali nel settore del private equity. A fronte di un novero di dati spesso limitato rispetto a quanto avviene per aziende quotate, gli operatori devono prendere decisioni di investimento sulla base di analisi e proiezioni facilmente influenzabili da fattori oggettivi e soggettivi.
Per tenere dritta la barra in un mare così frastagliato, non si può fare a meno dell’LBO, ovvero Leveraged Buyout (LBO). Con questo termine si fa riferimento a una serie di modelli che hanno lo scopo di valutare la fattibilità e la redditività di un’acquisizione in parte tramite debito.
Cerchiamo di fare chiarezza sul punto, analizzando i principali modelli LBO e il loro utilizzo nella pratica.
Cos’è un modello LBO?
Un modello LBO è uno strumento finanziario che ha lo scopo di analizzare in modo oggettivo quanto possa essere vantaggioso acquisire un’azienda con capitale proprio (equity) e debito, come nel caso della di Opella. L’obiettivo principale di un’operazione basata su LBO è ottenere il ritorno sull’investimento (ROI) più alto per gli investitori, sfruttando la leva in modo adeguato e intelligente.
In un modello LBO, l’azienda target genera flussi di cassa sufficienti per coprire gli interessi sul debito e il rimborso del capitale. Al tempo stesso, l’operazione dovrebbe garantire agli investitori un Internal Rate of Return (IRR) superiore al 20-25%.
Come è facile intuire, si tratta di operazioni estremamente complesse, che richiedono competenze avanzate in servizi di modellazione finanziaria come quelle di Acquinox Advisors, frutto di anni di esperienza in questo ambito.
Elementi chiave di un modello LBO
Per comprendere più a fondo un modello LBO, vale la pena scomporlo nei suoi elementi principali:
- Struttura del capitale: l’uso combinato di equity e debito è determinante per il successo dell’operazione. I modelli LBO includono varie tipologie di debito, come senior debt, mezzanine e strumenti subordinati.
- Previsioni finanziarie: non possono mancare proiezioni dettagliate di ricavi, costi operativi e margini. L’approccio data-driven ha l’obiettivo di calcolare i flussi di cassa per il futuro.
- Calcolo della leva: il rapporto tra debito e equity determina il livello di rischio finanziario. Maggiore è l’utilizzo della leva, più salgono i possibili ritorni e i potenziali drawdown.
- Exit strategy: per calcolare i rendimenti definitivi bisogna anche valutare vari scenari d’uscita. Solitamente, si prendono in considerazione la vendita dell’azienda, un’IPO o una fusione.
- Metriche chiave: Debt/EBITDA, IRR e Multiple of Money (MoM) sono alcuni dei dati principali che vengono presi in considerazione per valutare la sostenibilità e la redditività dell’operazione.
Come si costruisce un modello LBO
Vediamo ora gli step principali nella realizzazione di un modello LBO.
1. Raccolta dei dati
Per prima cosa, bisogna raccogliere i dati finanziari dettagliati dell’azienda interessata. Questi sono gli elementi fissi della modellazione finanziaria. Si definiscono poi le assunzioni relative al costo del debito, ai tassi di crescita dei ricavi e ai margini operativi, che rientrano invece in un intervallo di ampiezza variabile.
2. Strutturazione del modello
Si applicano quindi i dati raccolti, proiettandoli verso il futuro sulla base delle variabili tipiche di ogni scenario. Gli elementi principali di questo step sono:
- Input: tutte le variabili chiave come prezzo di acquisto, leverage, tassi di interesse e multipli di uscita.
- Calcoli intermedi: bilancio pro forma, calcolo degli interessi passivi e variazioni del capitale.
- Output: si tracciano i possibili risultati dell’operazione, evidenziando alcune metriche chiave come IRR e MoM.
3. Analisi di sensitività e scenari
Affinché i servizi di financial modeling nel contesto di un LBO risultino precisi, serve una spiccata capacità di simulare diversi scenari per valutare l’impatto di eventuali variazioni dei parametri, come ad esempio una riduzione dei tassi di interesse o un aumento dei ricavi per cause esogene.
4. Validazione e stress testing
Prima di utilizzare il modello per prendere una decisione, viene testato per identificare potenziali punti deboli e a valutare la resilienza dell’operazione in condizioni di mercato avverse.
Ottimizzare un modello LBO per rendimenti ottimali
1. Quantità e qualità dei dati
In larga misura, la precisione delle proiezioni dipende dalla qualità dei dati utilizzati. Come è facile intuire, bisogna utilizzare dati aggiornati, affidabili e rappresentativi del settore in cui opera l’azienda target.
2. Focus sull’efficienza operativa
Prendendo in esame vari scenari, gli investitori possono puntare a diversi rendimenti concentrandosi sul miglioramento dei margini operativi dell’azienda, ad esempio attraverso la riduzione dei costi, l’ottimizzazione della catena di fornitura o l’utilizzo di nuove tecnologie.
3. Selezione della leva
Non è affatto semplice trovare l’equilibrio ottimale tra debito e equity, poiché il rapporto ideale fra rischio e rendimento può variare sulla base di molteplici fattori. L’aspetto principale da prendere in considerazione è l’uso del debito, per cui la leva deve essere adeguata al potenziale ritorno e al costo del denaro.
4. Diversificazione delle strategie di uscita
Analizzando diverse exit strategy si avrà più flessibilità, concretizzando opportunità di realizzo in vari scenari.
5. Automazione e tecnologia
L’uso di strumenti avanzati come Python e software specializzati per la modellazione finanziaria permette di analizzare centinaia di migliaia di scenari in poco tempo, creando una mappa a istogrammi capace di definire graficamente la distribuzione statistica dei risultati.
Vantaggi e svantaggi dei modelli LBO
In conclusione, vale la pena sintetizzare il tema guardando i pro e i contro di questo modello.
Pro
- Decisioni informate: i modelli LBO applicano nella pratica un approccio data driven per considerare razionalmente le possibili conseguenze finanziarie di un’acquisizione.
- Ottimizzazione dei rendimenti: in generale, il financial modeling ha l’obiettivo di massimizzare il valore atteso per gli investitori.
- Flessibilità strategica: indicano con chiarezza possibili scenari e strategie di exit.
Limiti
- Dipendenza dai dati: dati incompleti o errati portano inevitabilmente alla creazione di modelli imprecisi che aumentano il rischio di prendere decisioni sbagliate.
- Complessità: per costruire un modello LBO servono competenze molto raffinate.
- Sensibilità ai cambiamenti di mercato: piccole variazioni nei parametri macroeconomici possono avere un impatto significativo sul risultato finale dell’operazione.
