Comment calculer le bêta d’une entreprise privée
| Sociétés comparables, à fin 2014 | Bêta | Dette | Équité | D/E |
| Compagnie Halliburton ( HAL) |
1.6 | 7 840 | 16 267 | 0,48 |
| Schlumberger Limitée. ( SLB) |
1,65 | 10 565 | 37 850 | 0,28 |
| Helix Energy Solutions Group Inc. ( HLX) |
1,71 | 523.23 | 1653,47 | 0,32 |
| Services énergétiques supérieurs, Inc. ( SPN) |
1,69 | 1 627,84 | 4079.74 | 0,40 |
| Moyennes | ||||
| Bêta moyen pondéré | 1,64 | |||
| D/E moyen pondéré | 0,34 |
Le bêta moyen pondéré par les actions des quatre sociétés est de 1,64. Ceci est proche de la moyenne arithmétique d’environ 1,66. La méthode choisie pour trouver le bêta moyen peut dépendre des spécificités des données et de la fourchette de taille des entreprises comparables.
Par exemple, s’il y a une très grande entreprise et trois très petites entreprises, alors une méthode de moyenne pondérée sera biaisée en faveur du bêta de la grande entreprise. Dans cet exemple particulier, cependant, nous pouvons prendre le bêta moyen pondéré car il est proche de la moyenne arithmétique, ce qui donne un poids égal aux fonds propres de chaque entreprise.
La prochaine étape consiste à désendetter le bêta moyen. Pour cela, nous avons besoin du ratio d’endettement moyen de ces entreprises. Le ratio moyen pondéré d’endettement est de 0,34.
??
vous
=
??
L
1
+
(
1
−
T
)
×
ré
E
=
1
.
6
4
1
+
(
1
−
0
.
3
5
)
×
0
.
3
4
=
1
.
3
4
3
begin{aligned} beta_u &= frac{beta_L}{1 + (1 – T) times frac{D}{E}} \ &= frac{1.64}{1 + (1 – 0.35 ) times 0.34} \ &= 1.343 \ end{aligned} ??vous=1+(1−T)×Eré??L=1+(1−0.35)×0.341.64=1.343
Ainsi, nous obtenons le bêta sans levier de 1,343.
Où D/E est le ratio moyen d’endettement des sociétés comparables, T est le taux d’imposition, Bvous la version bêta sans levier, et BL la bêta à effet de levier.
Dans la dernière étape, nous devons ré-endetter les fonds propres en utilisant le ratio cible d’endettement sur fonds propres de la société privée, qui est égal à 0,5.
??
L
=
??
U
×
=
1
.
3
4
3
×
=
1
.
7
8
begin{aligné} beta_L &= beta_U times [1 + (1 + T) times frac{D}{E}] \ &= 1,343 fois [1 + (1 – 0.35) times 0.5]\ &= 1,78 \ end{aligné} ??L=??U×[1+(1+T)×ED]=1.343×[1+(1−0.35)×0.5]=1.78
Dans cet exemple, le bêta de la société privée illustrative est supérieur au bêta moyen à effet de levier en raison d’un ratio d’endettement cible plus élevé.
Cette méthode présente certains écueils, dont le fait qu’elle néglige la différence entre la taille de l’entreprise privée et celle de l’entreprise publique. La plupart du temps, les sociétés cotées en bourse sont beaucoup plus grandes que les sociétés privées.
Approche Bêta des Bénéfices
Habituellement, les sociétés cotées sont de grandes entreprises qui opèrent dans plus d’un segment. Par conséquent, il peut être problématique de trouver une entreprise comparable dont le bêta représenterait adéquatement le bêta commercial de l’entreprise privée évaluée. Par exemple, Apple Inc. (AAPL) a un ensemble diversifié d’opérations, y compris des ordinateurs personnels, des smartphones, des tablettes et d’autres éléments. Cette entreprise serait probablement mal comparable à une entreprise privée qui n’a qu’une seule opération, comme la production de smartphones.
Lorsqu’il est difficile d’obtenir un bêta comparable fiable, le bêta des bénéfices d’une entreprise peut être utilisé comme indicateur du bêta à effet de levier. Dans cette méthode, les changements de bénéfices historiques de l’entreprise sont régressés par rapport aux rendements du marché. Un indice de marché approprié peut être utilisé comme approximation du marché. Par exemple, si la société opère sur le marché américain, le S&P 500 peut être utilisé comme proxy.
Le bêta obtenu à partir des données historiques doit être ajusté pour s’assurer qu’il reflète les performances futures attendues de l’entreprise. Pour refléter la caractéristique de retour à la moyenne du bêta (le bêta tend à revenir à un à long terme), nous devons estimer le bêta ajusté à l’aide de l’équation suivante :
??
adj
=
??
+
(
1
+
??
)
×
??
h
où:
??
=
facteur de lissage
??
h
=
bêta historique
??
adj
=
bêta ajusté
begin{aligned} &beta_{text{adj}} = alpha + (1 + alpha) times beta_h \ &textbf{where:}\ &alpha=text{facteur de lissage} \ &beta_h=text{bêta historique}\ &beta_{text{adj}}=text{bêta ajustée}\ end{aligned} ??adj=??+(1+??)×??hoù:??=facteur de lissage??h=bêta historique??adj=bêta ajusté
Le facteur de lissage peut être dérivé par une analyse statistique complexe basée sur des données historiques, mais en règle générale, la valeur de 0,33 ou (1/3) est utilisée comme approximation.
L’approche de la bêta des bénéfices comporte également quelques pièges. Premièrement, les entreprises privées ne disposent généralement pas de données historiques détaillées sur les bénéfices pour une analyse de régression fiable. Deuxièmement, les bénéfices comptables sont soumis à des changements de méthodes comptables et de lissage. Par conséquent, ceux-ci peuvent ne pas être appropriés pour l’analyse statistique, à moins que les ajustements nécessaires n’aient été apportés.
Résultat final
L’évaluation des entreprises privées à l’aide du CAPM peut être problématique car il n’existe pas de méthode simple pour estimer le bêta des capitaux propres. Pour estimer le bêta d’une entreprise privée, il existe deux approches principales.
Une approche consiste à obtenir un bêta à effet de levier comparable à partir d’une moyenne du secteur ou d’une entreprise (ou des entreprises) comparable qui imite le mieux l’activité actuelle de l’entreprise privée, de désendetter ce bêta, puis de trouver le bêta à effet de levier pour l’entreprise privée en utilisant les ratio d’endettement cible. Alternativement, on peut trouver le bêta des bénéfices de l’entreprise et l’utiliser comme approximation de l’entreprise après avoir effectué les ajustements appropriés.