LE DETERMINANTI DELLA REDDITIVITÀ DELLE SOCIETA OPERANTI NEL COMPARTO TESSILE ABBIGLIAMENTO IN ITALIA

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LE DETERMINANTI DELLA REDDITIVITÀ DELLE SOCIETA’ OPERANTI NEL COMPARTO TESSILE ABBIGLIAMENTO IN ITALIA

Il metodo CVRP per l’analisi delle maggiori società tessili italiane Stefano Cordero di Montezemolo Professore a contratto presso l’Università degli Studi di Firenze

Pietro Bottani Dottore Commercialista in Prato

Premessa

Il modello che viene di seguito presentato analizza la redditività delle società operanti nel settore tessile e abbigliamento mediante l’utilizzo di un metodo innovativo di matrice statistica che consente di identificare all’interno di un determinato campione i fattori o indici di bilancio che spiegano le differenze di performance tra le società che hanno dinamiche espansive e quelle con dinamiche recessive in termini di redditività aziendale. L’oggetto dello studio sono stati i bilanci per il periodo 1999-2004 di 46 società italiane i cui profili di redditività esprimono l’obiettivo del profitto e della creazione di valore per il capitale investito.

Il metodo CVRP

Il Corporate Value and Risk Planner (CVRP)1 è un metodo basato sull’analisi statistica di tipo discriminante che consente di :

Valutare quali sono i fattori di natura industriale e di natura finanziaria che spiegano la redditività ed il rischio di specifiche imprese, tenuto conto dei diversi indici che concorrono a spiegarla;

Individuare quali sono le determinanti della gestione aziendale (sulla base di specifici indici di bilancio) che discriminano le imprese “espansive” e quelle

“recessive” in specifici campioni di aziende analizzate e per periodi di tempo indicativi di un ciclo di investimenti (tra i 3 ed i 5 anni). Le imprese espansive sono quelle che hanno avuto una crescita della redditività o un andamento della redditività superiore a quella media del campione. Viceversa, per le imprese recessive.

Misurare la relazione che intercorre tra le variabili industriali e le variabili finanziarie che concorrono a determinare la redditività ed il rischio delle imprese;

1 Il metodo CRVP è stato sviluppato e registrato da Stefano Cordero di Montezemolo e Pietro Bottani.

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Prevedere i possibili livelli di redditività di un’impresa per i prossimi 2/3 esercizi, tenuto conto della sua struttura reddituale e patrimoniale;

Selezionare in un gruppo di imprese, appartenenti a medesimi settori industriali o con simili caratteristiche economico-finanziarie, quelle

“espansive” (che hanno maggiori probabilità di mantenere o migliorare i propri livelli di redditività) da quelle “recessive” (che hanno elevate probabilità di ridurre la propria capacità reddituale).

Il metodo CRVP ha come riferimento principale il ROI, l’indice della redditività industriale e ritenuto come l’indicatore primario della redditività aziendale.2 Tuttavia, il metodo CRVP consente anche di misurare la capacità e le determinanti di altri livelli di redditività (redditività lorda o netta sulle vendite e il margine sul venduto) che concorrono a spiegare la redditività industriale delle imprese al fine di comprendere la complessiva logica di formazione delle performance di redditività gestionale.

A differenza di altri sistemi di valutazione e di previsione della redditività e del rischio delle imprese, il metodo CVRP non offre “formule standard” che classificano le imprese sulla base di indici generali, ma tiene conto delle caratteristiche specifiche delle imprese e/o dei gruppi di imprese che vengono analizzate.3

L’analisi discriminante

L’analisi statistica discriminate permette di classificare col minimo errore un insieme di unità statistiche in due o più gruppi individuati a priori (società recessive ed espansive, nel nostro caso) sulla base di un insieme di caratteristiche note.

Pertanto l’obiettivo è quello di assegnare un oggetto, nel caso considerato un' impresa, ad uno dei due possibili gruppi sulla base di una serie di variabili, definite appunto discriminanti, osservate sull'oggetto stesso. Tali variabili sono rappresentate, nel nostro caso specifico, da indici di bilancio.

2 Il effetti la determinante principale del ROE, o indice della redditività sul capitale netto , è il ROI nel rispetto della nota formula Du Pont (ROI-I) (1-t)

CN ROI DF

ROE 

 +

= in cui DF indica i debiti

finanziari, CN il capitale netto, I il costo dell’indebitamento e t è l’incidenza percentuale delle imposte sul reddito d’impresa.

3 In questo senso, il metodo CVRP si differenzia da altri e conosciute formule di analisi finanziaria come lo Z score di Altman o il modello di Conan Holder che pretendono di identificare le variabili generalmente valide per prevedere la solvibilità delle imprese. I limiti di questi metodi sono stati verificati proprio con l’analisi delle società vinicole italiane. In questo caso, secondo lo Z score di Altman le maggiori imprese vinicole italiane (quelle oltre i 15 milioni di euro di ricavi) sarebbero al limite della insolvenza, mentre il metodo di Conan Holder indicherebbe una positiva situazione di solvibilità. Questa verifica dimostra che i metodi di natura generale che non tengono conto delle caratteristiche specifiche delle imprese e delle attività che svolgono possono essere più adatti a specifici settori e a specifici modelli d’impresa ma poco utili e significativi con riferimento ad altre realtà aziendali.

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Figura 1: Analisi Discriminante Lineare: (o = società recessive; x = società espansive). Le medie di gruppo sono cerchiate.

Per ottenere quanto sopra descritto sono stati analizzati i seguenti aspetti:

1. Aspetto descrittivo: si esplica nel costruire una regola di classificazione che permetta di individuare le caratteristiche delle unità statistiche che meglio discriminano tra i gruppi ;

2. Aspetto predittivo: la classificazione di una nuova unità statistica, di cui non si conosce la provenienza, in uno dei gruppi individuati a priori ; 3. Errore di classificazione: tale aspetto è legato alla sovrapposizione dei

gruppi. Infatti la probabilità che l’unità sia classificata in un gruppo diverso da quello di effettiva appartenenza, non è nulla.

La funzione statistica discriminante è rappresentata dalla seguente equazione :

y = a1x1+a2x2+ .... + anxn

dove a1, a2, ..., an rappresentano i coefficienti discriminanti della funzione e gli x1, x2, ..., xn le variabili discriminanti.

La funzione discriminante calcolata ci ha permesso di definire un valore di cut off e di un’area di incertezza. Tali valori servono per valutare lo stato di salute di una società. Infatti, se un’ impresa ottiene un risultato superiore al valore del cut off la società è da considerarsi in espansione e pertanto sana; se il valore risultante dovesse essere inferiore al cut off la società è destinata alla recessione. L’ area di incertezza permette di attribuire alla società un trend verso il quale si sta dirigendo, non essendo possibile una sua classificazione precisa. La successiva suddivisione in classi ha permesso di attribuire a ciascuna classe una probabilità di rischio di recessione, che viene attribuita

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all’azienda che si posizioni nella specifica classe a seguito dell’applicazione del modello.

La selezione del campione

Il campione considerato è composto da 46 società operanti nel settore tessile abbigliamento in Italia tra quelle con volumi di ricavi superiori ai 20 milioni di euro. Le società sono state classificate in recessive o espansive rispetto al livello medio ponderato dell’indicatore di riferimento (nel nostro studio il ROI o redditività industriale e il GMOS o redditività lorda primaria) delle singole imprese rispetto a quello dell’intero campione. I bilanci analizzati sono quelli relativi agli esercizi dal 1999 al 2004.

L’analisi delle variabili determinanti del ROI

In questo caso, il campione considerato si è distribuito con 19 società recessive e 27 società espansive.

Sulla base della classificazione tra società espansive e società recessive, si è provveduto ad individuare le variabili che meglio potevano spiegare il trend recessivo o espansivo delle aziende.

Le variabili sono state analizzate utilizzando la seguente procedura :

1. osservazione della significanza statistica di ciascuna variabile in funzione di altri possibili indici, incluso il contributo all’analisi discriminante che ciascuna variabile indipendentemente apporta ;

2. valutazione della correlazione di ciascuna variabile con le altre ; 3. valutazione dei test di significatività ed analisi dei risultati.

Gli indici che hanno dimostrato di essere discriminanti del ROI sono:

X1 = GMOS, Gross Margin on Sales (Valore industriale lordo / Ricavi)

X2 = Indice di copertura allargata (Capitale netto + Debiti a m/l termine / Immobilizzazioni + Scorte)

X3 = Costi per Servizi / Ricavi

X4 = Rapporto tra il Valore aggiunto e le Immobilizzazioni tecniche nette più le scorte

X5 = Patrimonio Netto / Totale Attivo

Tra i precedenti indici quelli che hanno la maggiore incidenza sul ROI sono:

Al primo posto il GMOS o indice della redditività primaria lorda sulle vendite (X1, rapporto tra il valore industriale lordo e i ricavi);

Al secondo posto, con un’incidenza non molto inferiore al GMOS, la variabile X3 data dal rapporto dei costi per servizi e i ricavi;

Al terzo posto, con un distacco maggiore rispetto ai primi due, l’indice di copertura allargata (X2, rapporto tra i mezzi di finanziamento consolidati e le attività durevoli comprensive delle immobilizzazioni e delle scorte);

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Agli ultimi posti, con un’incidenza equivalente e molto inferiore alle precedenti, l’indice di produttività netta del capitale investito durevole (X4, rapporto tra il valore aggiunto e le immobilizzazioni tecniche più le scorte) e l’indice di capitalizzazione delle attività aziendali (X5, rapporto tra il capitale netto o mezzi propri e il totale dell’attivo).

Questi dati sono ulteriormente confermati se si considera come variabile dipendente del metodo CVRP il Gross Margin on Sales (GMOS) che è la principale determinante del ROI. In questo caso, il campione si è distribuito con 20 società recessive e 26 società espansive.

Da questa ricerca è emerso che i fattori più rilevanti – con un’incidenza relativa molto simile – sono gli stessi (escluso il GMOS) che sono stati indicati in relazione al ROI: al primo posto, i costi per servizi sui ricavi; al secondo posto l’indice di produttività netta del capitale investito durevole (rapporto tra il valore aggiunto e le immobilizzazioni tecniche più le scorte); al terzo posto l’indice di copertura allargata (rapporto tra i mezzi di finanziamento consolidati e le attività durevoli comprensive delle immobilizzazioni e delle scorte); al quarto posto, l’indice di capitalizzazione delle attività aziendali (rapporto tra il capitale netto o mezzi propri e il totale dell’attivo).

Test sulle variabili

Per valutare la capacità discriminante di ciascuna variabile, abbiamo effettuato un F-Test che pone in relazione le differenze tra le medie degli indici in ciascun gruppo rispetto alla media totale con la variabilità degli indici all’interno di ciascun gruppo.

Per entrambe le ricerche (quella riferita al ROI e quella riferita al GMOS), le variabili determinanti mostrano una significatività al livello dello 0,001, indicando una estrema differenziazione di tali variabili tra i gruppi. Per poter ottenere una graduatoria della capacità discriminante di ciascuna variabile, a causa della diversa intensità dell’ unità di misura delle variabili stesse, si è proceduto alla loro standardizzazione che ha permesso di definire la relativa incidenza delle variabili, come riportato nel precedente paragrafo.

Nel caso della ricerca sulle determinanti del ROI, si è rilevata una percentuale di società correttamente attribuite al proprio gruppo di appartenenza, recessive ed espansive, pari all’ 80,43%. Per la ricerca sul GMOS, la percentuale di società correttamente attribuite al proprio gruppo di appartenenza è stata del 93,48%.

La parte finale dell’analisi di classificazione riguarda l’utilizzo del t-test che permette di determinare il grado di affidabilità della classificazione realizzata.

Sulla base di questo test si può attribuire alla ricerca in oggetto – sia per quanto riguarda le determinanti del ROI sia quelle del GMOS – un grado di accuratezza nella classificazione delle variabili determinanti di circa il 95%.

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Nella tabella seguente si riporta un’indicazione grafica degli indici che hanno dimostrato una maggiore incidenza nella funzione discriminante del ROI e del GMOS.

GMOS

ICLSCT

SERVIZI / RICAVI

VA/TA LORDE

PN/TP

VAOS

ICLSCT

SERVIZI / RICAVI VA/TA LORDE

PN/TP

La sintesi dei risultati

Sulla base dei risultati ottenuti, con gradi elevati di risoluzione statistica, si possono fornire alcune importanti indicazioni per la gestione delle imprese operanti nel settore del tessile e abbigliamento, con riferimento principale a quelle di maggiori dimensioni che sono state l’oggetto del campione analizzato:

– Il ROI viene spiegato in misura primaria dalla relativa dimensione del margine di valore aggiunto, ossia dal rapporto tra il valore aggiunto (ricavi meno costi di produzione esterni) ed i ricavi. In effetti, i due principali indici che spiegano il ROI sono il GMOS ed il rapporto tra i costi per servizi ed i ricavi che, combinati tra loro, generano l’indice che mette in relazione il valore aggiunto ed i ricavi;

– Il margine di valore aggiunto e, più in particolare, del margine sul venduto (GMOS) come principali indicatori della redditività industriale segnalano che la principale discriminante del successo delle imprese che operano nel settore del tessile-abbigliamento è la posizione strategica. In effetti, la posizione strategica definisce l’attrattività dei segmenti di mercato di riferimento ed relativo potere di mercato determinato, a sua volta, dalla relativa quota di mercato e dal relativo valore dell’offerta (il rapporto tra qualità e prezzi dei prodotti della singola impresa rispetto a quella dei concorrenti);

– Nel caso delle imprese del tessile-abbigliamento, la redditività industriale viene spiegata, in via quasi esclusiva da elementi che riguardano l’efficacia strategica delle gestioni aziendali come la specifica capacità di operare in segmenti di mercato che hanno maggiori margini economici in relazione

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alla specifica struttura della domanda e dell’offerta e, altresì, dalla relativa capacità competitiva che consente di sviluppare un maggiore potere di mercato rispetto ai propri concorrenti.;

– Da questa ricerca, non si rilevano indicazioni significative che riguardano, invece, fattori relativi all’efficienza gestionale, ossia alla maggiore capacità di avere performance superiori nel rapporto tra i costi di gestione ed i volumi di attività realizzati;

– A differenza di altri settori4, nel settore del tessile-abbigliamento appare meno rilevante il ruolo della struttura finanziaria come discriminante della redditività industriale. Tuttavia, anche in questo settore si rileva che uno dei principali indicatori della solidità finanziaria delle imprese – l’indice di copertura allargata – ha un significativo peso nello spiegare il ROI sia in via diretta sia attraverso l’incidenza sul GMOS.

4 Cordero di Montezemolo S., Bottani P.; Le determinanti della redditività delle società vinicole; n 13 2005 Amministrazione & Finanza

figura

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Riferimenti

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