ROIC达到新的高峰，但能持续吗？

过去 500 个月 (TTM) 投资资本回报率 (ROIC) 在 1 年第一季度飙升至标准普尔 22 指数的新高[1]^,[2]。 标准普尔 500 指数所有 XNUMX 个板块的投资回报率（ROIC）也都同比增长。 这种改善来自更高的税后净营业利润 (NOPAT) 利润率和投资资本周转率。

本报告是标准普尔 500 指数和行业：ROIC 达到新高峰，但能否持续？，这是我关于基本市场和行业趋势的季度系列之一。

标准普尔 500 指数 ROIC 在 4 年第二季度继续反弹

500 年第一季度，标准普尔 1 指数的过去 22 个月 (TTM) 投资资本回报率 (ROIC) 飙升至新高。 它从 7.6 年第一季度的 1% 上升到 21 年第一季度的 10.1%。 两个关键观察：

1. 毫无疑问，利润率受到通货膨胀的人为推动，因为今天的利润是基于所售商品的价格高于所售商品的成本。 只要高通胀水平持续存在，这种提振就会持续下去。
2. WACC 的增幅低于 AAA 公司债券的收益率。 这种滞后意味着公司已经缩短了其未偿债券的期限，以从期限短于五年的收益率曲线的陡峭中受益。 缩短期限可能会在短期内降低债务成本和 WACC，但如果利率持续上升，企业将面临融资成本急剧上升的风险。

因此，“创纪录”的资本回报率有点像海市蜃楼，ROIC 的趋势可能很快就会逆转。

精选标准普尔 500 指数板块的关键细节

标准普尔 500 指数所有 XNUMX 个板块的投资回报率 (YoY) 均有所改善。

按照投资回报率的变化衡量，能源板块在过去十二个月中表现最好，其投资回报率上升了 900 个基点。 鉴于 COVID-19 对 2020 年能源公司和能源价格的影响以及反弹的力度，这一趋势不足为奇。

另一方面，电信服务行业在过去 3 个月的投资回报率同比增幅仅为 XNUMX 个基点。 总体而言，迄今为止，科技行业的投资回报率是所有行业中最高的，而公用事业行业的投资回报率最低。

下面，我重点介绍能源部门，该部门的投资回报率同比增幅最大。

样本行业分析：能源

图 1 显示能源行业的投资回报率从 0.3 年第四季度的 -1% 上升到 21 年第四季度的 8.7%。 能源部门的 NOPAT 利润率从 1 年第四季度的 -22% 上升到 0.8 年第四季度的 1%，而投资资本周转率从 21 年第四季度的 12.5 上升到 1 年第四季度的 22。

图1：能源投资报酬率与WACC对比：2004年5月– 16/22/XNUMX

16 年 2022 月 1 日的测量期使用截至该日期的价格数据来计算我的 WACC，并结合了 22 年 10 季度 1-Qs 的 ROIC 财务数据，因为这是标准普尔 22 指数成分股的所有 10Q500 XNUMX-Qs 的最早日期可用。

图 2 比较了自 2004 年以来能源行业 NOPAT 利润率和投资资本周转率的趋势。我将各个标准普尔 500 指数成分股的收入、NOPAT 和投资资本值相加来计算这些指标。 我将这种方法称为“聚合”方法。

图2：能源NOPAT利润率和IC转换时间：2004年5月– 16/22/XNUMX

16 年 2022 月 1 日的测量期使用截至该日期的价格数据来计算我的 WACC，并结合了 22 年 10 季度 1-Qs 的 ROIC 财务数据，因为这是标准普尔 22 指数成分股的所有 10Q500 XNUMX-Qs 的最早日期可用。

无论采用哪种市值或指数权重，汇总方法都可以直接查看整个行业，并与标普全球（SPGI）如何计算标准普尔500指数的指标相匹配。

从其他角度来看，我将 ROIC 的聚合方法与两种市场加权方法进行了比较：市场加权指标和市场加权驱动因素。 每种方法都有其优缺点，详见附录。

图 3 比较了这三种计算能源部门投资回报率的方法。

图3：能源ROIC方法论比较：2004年5月– 16/22/XNUMX

16 年 2022 月 1 日的测量期使用截至该日期的价格数据来计算我的 WACC，并结合了 22 年 10 季度 1-Qs 的 ROIC 财务数据，因为这是标准普尔 22 指数成分股的所有 10Q500 XNUMX-Qs 的最早日期可用。

披露：David Trainer，Kyle Guske II和Matt Shuler对于撰写任何特定的股票，样式或主题均不给予任何补偿。

附录：使用不同的加权方法分析 ROIC

通过对收入，NOPAT和投资资本的各个标准普尔500成分值求和，得出上述指标，可以得出上述指标。 我称这种方法为“汇总”方法。

无论采用哪种市值或指数权重，汇总方法都可以直接查看整个行业，并与标普全球（SPGI）如何计算标准普尔500指数的指标相匹配。

为了进一步了解，我将ROIC的汇总方法与其他两种市场加权方法进行了比较：

市场加权指标 –通过每个公司相对于其行业或整个标准普尔500指数的市值加权ROIC来计算。 细节：

1. 公司权重等于公司的市值除以标普500指数/行业的市值
2. 我将每个公司的ROIC乘以其权重
3. S&P 500/Sector ROIC 等于 S&P 500/每个板块中所有公司的加权 ROIC 总和

市场加权驱动力 –通过在每个时期内每个行业中各个公司的NOPAT的市值加权和投资资本来计算。 细节：

1. 公司权重等于公司的市值除以标普500指数/行业的市值
2. 我将每个公司的NOPAT和投资资本乘以其权重
3. 我将标普500 /每个部门中每个公司的加权NOPAT和投资资本相加，以确定每个部门的加权NOPAT和加权投资资本
4. 标准普尔 500/行业 ROIC 等于加权行业 NOPAT 除以加权行业投资资本

每种方法都有其优缺点，如下所述：

汇总方法

优点：

• 无论公司规模或权重如何，直接查看整个标准普尔 500 指数/行业。
• 匹配S＆P Global如何计算S＆P 500的指标。

缺点：

• 容易受到公司进出公司集团的影响，这可能会对总价值产生不适当的影响，尽管来自保留在集团中的公司的变化水平。

市场加权指标 方法

优点：

• 衡量一家公司相对于标准普尔500指数/行业整体的规模，并相应地衡量其指标。

缺点：

• 如完整报告所示，容易受到一家或几家公司的巨大影响。 这种巨大的影响往往只发生在异常小的分母值会产生极高或极低结果的比率中。

市场加权驱动因素法

优点：

• 衡量一家公司相对于标准普尔500指数/行业整体的规模，并权衡其NOPAT和投资资本。
• 在计算比率之前，通过汇总驱动比率的值来减轻一个或几个公司的潜在巨大影响。

缺点：

• 由于它们对整个部门NOPAT和投资资本的影响较小，因此可以最小化较小公司的定期变化的影响。

[1] 我根据 SPGI 的方法计算这些指标，该方法在使用它们计算指标之前将 NOPAT 和投资资本的单个标准普尔 500 成分值相加。 我称之为“聚合”方法。

[2] 我的研究基于最新的经审计财务数据，在大多数情况下是 1Q22 10-Qs。 价格数据截至 5 年 16 月 22 日。