Interne data steeds belangrijker bij business valuation
Financial data analytics was al een topic binnen business valuation. Maar nu er steeds meer interne data van niet beursgenoteerde bedrijven beschikbaar komen, heeft de analyse van de samenhang tussen marktdata en interne data een vlucht genomen. Waarom? Omdat deze analyse je als bedrijfswaardeerder veel meer inzicht geeft, wat uiteindelijk leidt tot een completere waardebepaling.
Data zoeken, organiseren en toepassen
Sinds circa vijf jaar houden business valuators zich nadrukkelijker dan voorheen bezig met het zoeken naar, het organiseren van en het toepassen van data. Enerzijds gaat het om publieke marktdata, oftewel externe data, bijvoorbeeld afkomstig van dataplatforms als Capital IQ. Anderzijds gaat het om bedrijfsspecifieke data, oftewel interne data, van het bedrijf waarvan de waarde bepaald moet worden.
De opkomst van interne data
Omdat interne data van niet beursgenoteerde bedrijven simpelweg informatie van een hogere kwaliteit opleveren dan marktdata, zie je dat interne data de rol van markt data in financial analytics bij bedrijfswaarderingen meer en meer gaan overnemen. De verwachting is bovendien dat interne data steeds belangrijker worden bij het bepalen van de rendementseis, welke traditioneel gebaseerd is op marktdata.
Naar kleinere unhedged risico’s
Een groot voordeel van het kunnen combineren van interne en externe data in analyses met behulp van data analytics is onder meer de mogelijkheid om vast te stellen of de risico’s die het bedrijf loopt, aanvaardbaar zijn. Bovendien, als je weet wat de risico’s zijn en waar ze zich bevinden in het bedrijf, kun je financiële instrumenten bedenken om deze risico’s af te dekken waardoor het bedrijf minder kwetsbaar wordt. Een belangrijke waardebepalende factor voor een onderneming is de kwetsbaarheid voor schommelingen in de geldstroom. De toenemende toepassing van financial data analytics in business valuation zal daarom leiden tot bedrijven met kleinere unhedged risico’s.
Nieuwe kennis, vaardigheden en tools
Voor bedrijfswaardeerders betekent de vlucht die financial data analytics genomen heeft op hun vakgebied, dat ze zich zullen moeten verdiepen in data analytics, en moeten kunnen beschikken over de benodigde databronnen en de tools om data analyses te doen. Daarnaast zul je als bedrijfswaardeerder steeds vaker bij het management van het waarderingsobject moeten aankloppen om over interne data te kunnen beschikken. Daarom wordt een inschatting maken van welke data nodig zijn om een goede analyse te doen, een belangrijke vaardigheid om over te beschikken.
Nieuw: zicht op toekomstige omzetgevoeligheid
Een nieuwe techniek die voort is gekomen uit de beschikbaarheid van interne data is het in kaart brengen van de toekomstige omzetgevoeligheid van een bedrijf met behulp van historische interne data, regressiemodellen en beschrijvende statistiek. Dat kan bijvoorbeeld op maandbasis. Op deze manier wordt het mogelijk om in de bedrijfswaarde het toekomstige risicoprofiel van de omzet van een bedrijf mee te nemen.
De grootste uitdaging voor business valuation
De grootste uitdaging van financial data analytics voor business valuation is dat we van bedrijfswaardeerders geen econometristen moeten gaan maken. De data analyses moeten behapbaar blijven. Goed is goed. Een analyse moet houtsnijden door de kwaliteit van de bedrijfswaardebepaling te verbeteren. Data zijn belangrijk tot op zekere hoogte; we moeten niet gaan doorslaan.
Wil jij meer data analytics in je bedrijfswaarderingspraktijk?
De deeltijd opleiding Master of Business Valuation speelt in op de opkomende betekenis van interne data en financial data analytics voor bedrijfswaardeerders met de modules Quantitative tools en Valuing private companies. Daarnaast gaan we praktijkgericht aan de slag met de vraag: hoe haal je de risico’s van een bedrijf uit de historische bedrijfsresultaten?
Lees meer over de Executive Master of Business Valuation of bekijk al onze opleidingen op het gebied van Accounting, Finance & Control.