Il rating quantitativo coniuga la metodologia di Morningstar all’analisi azionaria con lo scopo di allargare la copertura delle stock valutate. Come nel caso dell’analisi qualitativa condotta dai nostri analisti, anche questo approccio si basa sui pilastri della Metodologia di Morningstar, quali Fair value, Economic Moat (vantaggio competitivo) e Incertezza, per esprime un giudizio sui titoli azionari articolato su tre livelli: a sconto, a premio e in linea con il Fair value.
La sostanza non cambia
Diversamente dall’analisi qualitativa, la stima dei tre pilastri è il prodotto di un modello statistico che tiene in considerazione un numero contenuto di variabili legate ai fondamentali dell’azienda, ma che mima il processo logico seguito dagli analisti.
-Il Fair value indica quanto vale il titolo azionario oggi, sulla base dell’attualizzazione dei flussi di cassa futuri della società.
-L’Economic Moat indica il grado di vantaggio che la stessa vanta nei confronti dei suoi competitor e che si traduce in una redditività del capitale elevata e sostenibile nel tempo.
-L’Incertezza si riferisce al grado di accuratezza della nostra stima del fair value, sulla quale incidono possibili fattori di instabilità nel modello di business delle aziende.
Come evitare di sbagliare il timing
Per ridurre il rischio di sbagliare il timing di un acquisto, la nostra metodologia prevede che quanto più alto è il grado di incertezza, tanto più elevato è anche il margine (lo scarto tra il prezzo di mercato e il nostro fair value) richiesto per considerare un titolo a sconto (sottovalutato). Il modello statistico utilizzato incorpora alcune variabili che dipendono dal prezzo di mercato e per questo il rating quantitativo di Morningstar è aggiornato ogni giorno alla chiusura dei mercati.
Va sottolineato che i giudizi degli analisti non costituiscono un’offerta al pubblico o, comunque, una sollecitazione del pubblico risparmio da parte di Morningstar Italy, ma solo analisi ed indicazioni di opportunità di nuovi investimenti. Morningstar, quindi, non è responsabile degli eventuali effetti o conseguenze che potrebbero derivare da un non corretto utilizzo dei dati e delle informazioni.
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