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LBOモデル作成ステップ|Path to Modeling Test|Step5

Kaoru

【本講義で使用したモデル:末尾に付属】
今回は今までのLBOモデル作成ステップ講義の最終章になる。駆け足ではあったが、最後にKey statsの作成とリターンの分析である。

これまでの演習でPLのプロジェクションの作成と、Pro-forma BSの作成、BS項目およびdebt scheduleの作成を行い財務3表を回すことまでは出来ている。
後は、LBOモデルを回した結果として利益率、純資産、経常利益、主要指標 (Debt to EBITDA, Net debt to EBITDA等)を計算し、投資対象の会社がLBOをした結果、コベナンツにヒットしない程度に財務安全性があるかどうかを確認するとともに、所望のリターンが得られる投資であるかどうかをモデル内に置いて検証することになる。

Key stats: PL関連

利益率はプロジェクションを作成する際に要になる要素であるが、ケース別に色々と変数をいじった結果、主要な利益率(主にGross margin, EBIT margin, EBITDA margin)が対象会社の過去の実績から比較して現実的なものになっているか(急に非連続な増加になっていないか)、そもそも達成可能な水準か、という事を一覧して分かるようにするためにモデル内で Key statistics といった形でサマリーを作成することが多い(以下イメージ)

利益率サマリー

製造業の場合は売上高から変動費を控除した限界利益も重要な指標なので、モデル内において計算することができれば示しておきたい。

利益率以外にも製造業であれば主要な費目(人件費、研究開発費、広告宣伝費等)に関しては対売上高比率の推移を投資実行前と買収後でリニアに推移しているかを見ることは重要である。特に人件費の推移は買収後の経営陣の入れ替え、リストラ等を踏まえてどのように変化するか、結果的に利益率にどのようにはねてくるのかということを確認できるようにしておきたい。

Key stats: BS・CFSに関する項目

Key statsはPLのみならず、BSやCF項目に関しても作成する。モデルで参照されるべき主な指標の例は以下のようなものが考えられる。

FCF conversion
EBITDA – Capex
(全てのCapexのみならずmaintenance capexのみ引く場合もある)
DSCR
(1.2以上が望ましい)
純資産の推移
(コベナンツの純資産維持条項、前期比75%以上等)
Debt to EBITIDA, Net debt to EBITDA
(Senior debt to EBITDA, (Senior debt + revolver) / EBITDAでブレークダウンすることもある)
Debt / capitalization
D/E ratio

Image of key stats

純資産やDSCRはコベナンツにヒットしない水準が事業計画期間において確保されていることを検証する趣旨である。
買収後の事業計画期間においてキャッシュが回るか、over indebtedになっていないかを確認する必要があり、対象会社がLBOローンを返済できるほどキャッシュフローが潤沢ではない場合にはレバレッジの水準を再考する必要がある。

最近はLBOローンが付きにくいケースもあり、エクイティの比率がSourcesの太宗を占める案件も無いことはないが、財務安全性を見る指標は重要である。

リターン検証


次はLBOモデルの結果として非常に重要な「この投資案件はリターンが出るのか」という分析である。今まで記載してきた通り、LBOのリターン分析には、シンプルにモデルを回した結果計算されるEquity IRR, MOICの他に、Ability to Pay analysis, リターン要素の分解、およびmanagement rolloverがある場合には、sponsor equity以外のリターンの分析も行う。今回のモデルではdividend recapは行わないので割愛する。

Equity IRR|MOIC


これらは既に理解されている方も多いと思うが、entry vs exitの株式価値 (sponsor equity value)を比較してリターンを検証する方法である。シンプルにexit multiple, exit EBITDA, net debt, deal costといった要素でテーブルを作成して計算するのでそこまで難しくはないが、要素別にリタ―ンを分解できるように式を組んでおく必要がある。イメージ的には下記のようになる。

IRR, MOIC table

なお、計算ミスのチェックは簡単な暗算、例えばMOICが5年2.5xであればIRRは20%であるがモデル上はこのような数値と大きく乖離していたら何らかの計算ミスの可能性があるので、モデルを再チェックする等の作業が必要になる。
また、モデルのassumptionを変えたらリターンがどれくらい変わったか?というのは結構重要なので、しっかりとchange logを残しておくことをお勧めする。リターンのブレークダウンを以下のようにまとめておくことも重要である。

Return build-up

感応度分析も必ず行うので、以下のようなサマリーテーブルを作成しておくことが望ましい。

IRR sensitivities

Ability to pay analysis


こちらはどちらかというと逆算に近いが、所与の事業計画(オークション案件であれば、CIMに記載されている事業計画)があり、LBOした場合に投資期間でリターンのハードルレートを上回るためにエクイティでいくらまで出せるか、と言ったことを探るために行われる。PEファンドのみならず投資銀行の実務でもよく行われる。

IPOを企図する場合

IPOを想定する場合にはP/Eレシオで評価することになる。従ってエグジット時点の純利益とP/Eを乗じて想定株式価値を試算しMOICとIRRを計算することになる。

まとめ

投資銀行のM&Aチームにおいて、例えば事業会社がクライアントの場合は、「競合の買手候補のPEファンドがどの程度のバリュエーションでBidを出せるのか」「(事業会社が)勝てるバリュエーションの水準はどの程度か」を探るといった観点からLBOモデルが作成されることが多い。

またPEファンドをクライアントとして、セルサイドの案件の場合には「エグジット時にequity valueがいくらであれば目標リターンが出るのか」といった分析の際に使用されることが多い。

一方、PEファンドではより深度の深い分析を行い、EBITDA growthがリターンの源泉として寄与するためには、どこのドライバーが伸びないといけないか、デットはどこまで引けるか(許容できるか)、現在のモデルでリターンの要素は何が大きいかをモデルを通じて検証していくことが重要になる。

PEファンドが作成するベースケースモデルはレンダーも中身を見るし、社内向けには投資委員会用に説明に耐えるものを作る必要があるので、数値のミスは許されないし、DD結果の反映も含めて投資案件の全ての情報がモデルに集約され数字として挙がってくるので気の抜けないところである。

なお、投資後のモデルはさらに詳細で、月次でキャッシュが回っているかどうかも含めて期間の粒度がより細かくなるのでまた違ったアングルで難しさがある。

今回の一連の講座で使用したモデルは以下にある。興味があれば見てみてほしい。

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