Piotroskis F-Score

Jag gick nyligen igenom ett av våra kriterier för net-nets, Altmans Z-Score. Idag tänkte jag titta närmare på ett av våra viktigaste kriterier, Piotroskis F-Score. Förutom priset är detta det viktigaste kriteriet vi har. Det kan tyckas märkligt att vi lägger en sån stor vikt vid en sådan här modell. Att den påverkar det slutgiltiga beslutet så mycket. Hade någon sagt åt mig för ~2 år sedan att F-Score i framtiden skulle vara en av byggstenarna för en del av min portfölj hade jag ställt mig mycket tveksam till det. I detta inlägg kommer jag beskriva vad F-Score är och varför vi lägger så stor vikt vid det.

F-Score skapades av Joseph Piotroski år 2000. Piotroski är professor inom redovisning på Stanford Graduate School of Business. Han visste att aktier med låga P/B-tal historiskt överavkastat marknaden men att studier visat att endast 44 % av aktierna faktiskt överavkastat marknaden. Mer än varannnan aktie som handlades under det egna kapitalet underpresterade alltså. Men de som överpresterade gjorde det så väl så att de lyfte hela gruppens avkastning. Piotroski ville se om det var möjligt att skilja vinnarna från förlorarna. För att göra detta skapade han F-Score. Han lyckades med detta.

Vad är då F-Score? F-Score är en binär modell som består av nio fundamentala frågor som varje aktie går igenom. Frågorna kan endast besvaras med ja eller nej. Ett eller noll. För varje ”ja” får aktien en poäng. När alla frågor har gåtts igenom summeras poängen. En aktie kan alltså som lägst få noll poäng och som högst nio poäng. Desto högre poäng desto bättre. Frågorna rör lönsamhet, skuldsättning och effektivitet. Nedan visas de nio frågorna.

  1. Årets resultat: positivt (1), negativt (0).
  2. Operativt kassaflöde: positivt (1), negativt (0).
  3. ROA: ROA(TTM) > ROA(TTM-1) (1), annars (0).
  4. Vinstkvalitet: Operativt kassaflöde > årets resultat (1), annars (0).
  5. Skuldsättning: Om räntebärande skulder i relation med de totala tillgångarna är lägre det här året än året innan (1), annars (0)
  6. Balanslikviditet: Om balanslikviditeten är högre i år än  året innan (1), annars (0)
  7. Utspädning: Om antalet aktier är detsamma eller färre i år än året innan (1), annars (0)
  8. Bruttomarginal: Bruttomarginal(TTM) > Bruttomarginal(TTM-1) (1), annars (0)
  9. Omsättningshastighet: Omsättningshastighet(TTM) > Omsättningshastighet(TTM-1) (1), annars (0).

Som exempel på varför F-Score säger mer än vad man kan tro kan vi ta två fiktiva bolag.

  • Bolag #1. P/B 0,5 och F-Score 1
  • Bolag #2. P/B 0,5 och F-Score 7

Båda bolagen har positivt resultat det senaste året och handlas till 0,5x P/B, skillnaden är F-Score. Om vi beskriver bolagen ovan i ord låter det så här:

Bolag #1. Har redovisat positivt resultat det senaste året. Det operativa kassaflödet var dock negativt och ROA försämrades jämfört med året innan. Bolaget har under året ökat skuldsättningen och balanslikviditeten har försämrats. Management har löst in optioner så en viss utspädning har skett. Sist men inte minst har bruttomarginalen och omsättningshastigheten försämrats jämfört med året innan.

Bolag #2. Har redovisat positivt resultat och operativt kassaflöde det senaste året. Det senare var starkare. ROA har ökat och bolaget har minskat sin skuldsättning. Balanslikviditeten är nu högre. Bolaget återköpte ett mindre antal aktier under året. Bruttomarginalen och omsättningshastigheten har dock försämrats jämfört med året innan.

När man skriver ut det i ord säger F-Score betydligt mer än om man bara noterar att siffran är 1 eller 7. Bolag #2 ser betydligt mer attraktivt ut än bolag #1.

Nu till studierna om F-Score. Piotroski fann i sin studie att under den tidsperiod han studerade så förbättrade F-Score den årliga avkastningen med 7,5 %. Han fann även att F-Score fungerar bäst för mindre aktier som inte följs av analytiker. F-Score fungerar även bättre om det institutionella ägandet är lågt. Detta är mycket rimligt.

Förutom Piotroski’s studie så har F-Score testats ett flertal gånger. Aggarwal och Gupta undersökte F-Score och P/B-aktier i Indien mellan 2003-2007. De fann att aktier med höga F-Scores överavkastade marknaden. De med lågt F-Score underavkastade marknaden. Tantipanichkul undersökte F-Score i Thailand mellan 1994-2008. Även där fungerade F-Score väl och höjde den årliga avkastningen för P/B-aktier.

2012 följde Piotroski upp med en ny studie om F-Score. Den här gången applicerade han F-Score på alla typer av aktier, value och glamour. Han fann att F-Score inte endast förbättrar avkastningen för värdeaktier. Det stärkte även avkastningen från glamouraktier. Något jag själv också funnit. Oavsett värdering så verkar F-Score framgångsrikt kunna sortera fram attraktiva aktier.

Den sista studien jag läst om F-Score är utförd av Hyde under 2013. Han studerade F-Score i ”emerging markets” mellan 2000-2011. Han fann att aktier med höga F-Scores (7+) överavkastade marknaden.

I tabellen nedan är tidigare studier av F-Score sammanfattat.

tidigare_studier

F-Score har historiskt sett fungerat mycket väl. En rimlig fråga att ställa sig är om det kommer att fungera lika väl nu i framtiden när mr market känner till modellen? Det är möjligt att F-Score kommer bli snäppet sämre efter att fler aktörer använder sig av det men jag tror att det även långt framöver kommer vara en effektiv modell för att välja aktier. Speciellt för de som håller sig i de mindre och mer obelysta delarna av marknaden. Handlar man aktier på Large Cap gör nog F-Score inte alls lika stor nytta.

Det var en kort beskrivning av F-Score och tidigare studier på området. Jag har även själv backtestat F-Score i Europa under tidsperioden 2001-2013. Den undersökningen beskrivs nedan.

Tidsperiod: 2001-2013
Marknader: Sverige, Tyskland, Holland, Spanien och Polen

  • Endast aktier som handlas under eget kapital
  • Årligen ombalanserade portföljer
  • Utdelningar återinvesterade.
  • Inget courtage eller skatt.

I tabellen nedan visas resultatet av undersökningen. ”Market” är ett egetkonstruerat jämnviktat index. En portfölj bestående av alla aktier oavsett värdering. ”PB < 1” är som det låter. En portfölj innehållande alla aktier som handlas under eget kapital. Tyvärr är det inte EK-t. Jag hade ej data för immateriella tillgångar.

Portfölj tre innehåller de aktier som handlas under P/B 1 och har låga F-Scores. Lågt F-Score definieras här som 4 och lägre. Portfölj fyra innehåller de aktier som handlas under P/B 1 och har höga F-Scores. Högt F-Score här definierat som 5 eller högre. Slutligen en portfölj innehållande de P/B-aktier med absolut högst F-Score, 7+.

F-Score

Aktier som handlades under eget kapital överavkastade marknaden kraftigt. I linje med tidigare studier. F-Score visade sig även framgångsrikt kunna utskilja vinnare från förlorare. Portföljen med låga F-Scores underpresterade portföljen innehållande alla P/B-aktier. Starkast gick de portföljerna med höga F-Scores. Det är dock lite förvånande att portföljen innehållande de aktier med högst F-Scores (7+) visade en något lägre avkastning än den med höga  (5+). Detta kan förmodligen delvis förklaras av varians. Portföljen med F-Score 7+ innehåller helt enkelt ett lägre antal aktier och varje enskilds positions utveckling kommer få en större påverkan på totalavkastningen. Jag testade även portföljer innehållande aktier med F-Score 0, 1 och 2. Alla portföljerna underavkastade marknaden kraftigt.

I tabellen nedan har jag simulerat utfallet av de fem olika strategierna. Varje portfölj startade med 100 000 SEK. Ränta-på-ränta-effekten gör sannerligen sitt när den får jobba ostört under längre perioder.

portfoljer

Även under den här tidsperioden och på de här marknaderna har F-Score visat sig göra stor nytta.

De allra flesta aktier har ett F-Score mellan 2-7. De lägsta (0-1) och de högsta (8-9) finns det betydligt färre av. I diagrammet nedan syns det tydligt att F-Score är normalfördelat.

f-Score3

I tabellen nedan visar jag den årliga genomsnittsavkastningen för P/B-aktier med olika F-Scores. Det är en tydlig trappa. F-Score 0 och 1 har i genomsnitt gett en negativ årlig avkastninng. F-Score 4 och högre har gett en högre avkastning än genomsnittet. F-Score 9 gav absolut högst avkastning. Det är dock viktigt att poängtera att genomsnittsavkastning och den årliga avkastningen en investerare får är två väldigt olika saker. Så rent procentuellt är inte avkastningen i tabellen nedan särskilt intressant. Men det är förhållandet mellan genomsnittsavkastning för olika F-Scores som är intressant.

F-Score4

Nedan visar jag en snävare uppdelning av F-Score. En på många sätt mer relevant uppdelning. Vi vill ha net-nets med så höga F-Scores som möjligt, men nöjer oss med 5 och högre. I tabellen nedan har jag delat upp populationen i de med ett F-Score på 5 eller högre (1) och de med ett F-Score på 4 eller lägre (0).

F-Score5

Genomsnittsavkastningen för de med 5 och högre är ~9 procentenheter högre samtidigt som standardavvikelsen är betydligt lägre. Denna tabell tycker jag påvisar att det är sunt att hålla sig till F-Score på 5 och högre när man botaniserar de mindre belysta delarna av aktiemarknaden i jakt på net-nets. Jag har även testat F-Score på en population innehållande endast net-nets. Även där gör F-Score stor nytta. Mer om det i ett framtida inlägg.

Vad är din syn på Piotroskis F-Score?

 

Mer läsning:

Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to Separate Winners from Losers

Piotroski F-Score Backtest – Fat Pitch Financials

Piotroski F-Score Backtest Part 2 – Fat Pitch Financials

How Do You Finad A Stock’s F-Score? – Gurufocus

P/B-talets påverkan på avkastningen

25 thoughts on “Piotroskis F-Score

  • Wow, vilket arbete! Imponerande resultat från detta nyckeltal. Bra inläggsserie för oss läsare. Du har definitivt övertygat mig om att det är ett relevant nyckeltal för billiga <small cap bolag.

    Gilla

    • Härligt att de uppskattas! Jag och Daniel har insett att vi varit något otydliga om de kriterier vi använder oss av tidigare. Ja F-Score är förvånansvärt bra på att sortera ut attraktiva aktier.

      Gilla

  • Mycket intressant inlägg!

    I princip skulle man ju kunna knåpa ihop ett eget score, kanske ”J-score”, men frågorna som ställs i F-score är bra och det ligger säkert en del tankearbete och/eller annat arbete bakom vilka frågor som inte kom med i F-score också.

    Jag har inte förstått i detalj hur ni tillämpar F-score i förhållande till krav på värdering för net-nets, men jag anar att det finns en slags trappa och det låter logiskt. Så kommer jag också att göra. Man ska nog undvika de riktiga surdegarna helt och hållet, typ F-score < 3. Sedan kanske betala max 0,75 x NCAV för F-score 4 och 5 och därefter max 1 x NCAV över F-score 6.

    Fast jag vet inte. Till 0,3 x NCAV kanske man vågar ta i bolag med F-score 2 också. Ska fundera igenom det här innan jag formulerar färdigt mina egna kriterier.

    Småbolag kombinerat med mycket mekanik (alltså inga känslor) kan vara en riktigt vass kombination.

    Gilla

    • Japp det ligger nog en hel del tankearbete bakom det som tas upp i F-Score. Har ingen anledning att tro att jag skulle uppfinna ett bättre J-Score 🙂

      Vi har nog inte riktigt förstått det i detalj själva heller. Men du har rätt, det finns en trappa där. Desto dyrare en net-net är (sett till NCAV), desto högre F-Score vill vi ha. Desto billigare den är, desto lägre F-Score kan vi acceptera. Under P/NCAV 0,75 börjar vi nog tumma på F-Score (ok med 4, kaanske lägre). Men det är inte särskilt genomtänkt än, har mer blivit så naturligt.

      Långtifrån utrett. Får bli en fortsatt diskussion detta!

      Gilla

  • Mycket fina grafer. Nyckeltalet med Altmans Z-score bör underlätta i valet av bolag värderat under p/b. Gedigen egen undersökning får tilläggas. Mycket intressant

    Gilla

    • Härligt att höra Jordholmen. Ja, jag tycker det är mycket bekvämt, tryggt och vettigt att kvantitativt sortera ut portföljkandidater till en diversifierad portfölj av ”deep value”-karaktär.

      Gilla

  • I have studied Piotroski as well in the U.S. market between 1987-2010 and noticed as well that the small caps tend to deliver the extra returns. However, this was before I took into account the liquidity factor. In practise this means that one simply can not buy low volume small cap stocks without affecting the stock price. Once I excluded all stocks with too low volume or included slippage, the results were far less impressive. Compared to other fundamental factors, such as low P/B, P/E, P/OE, P/S, MF etc. I found out that Piotroski was not the best.

    Gilla

    • Hi Jaakko,

      Interesting to hear. Yes I agree that the real returns from a strategy would be lower than backtets shows. Liquidity definitely is a problem. However, as a retail investor I’m not really sure that there is a problem in taking a position w/o affecting the price of a stock. I have gotten most of my stocks at the price I wanted, even though I have dabbled with some of the most illiquid stocks out there.

      However, being picky about the price leads to lag time and more time in cash. Backtests get their position on one day. In reality it might take one day, one week or one month to take a position in these small and illiquid stocks. That will definitely have a negative impact on the returns.

      But I think it is important to see F-Score for what it is, a tool. Like you simply don’t go out and buy all stocks with F-Score of 8 or 9 because they have good F-Scores. More like if you see an attractive stock on assets or earnings basis it is a big plus if it also have a strong F-Score.

      Thanks for the comment!

      Gilla

  • Imponerande inlägg.

    Ja jag använder ibland F-score. Ett högt F-score var en av faktorerna att jag köpte Wilh. Wilhelmsen när det begav sig. Det indikerade en vändning i affärerna, samtidigt som det inte hade visat sig i värderingen än. Jag tror man kan använda F-score på det sättet med, dvs har en ”turn around” vänt? F-score är ju förhållandevis objektivt så man kommer ifrån en del vanföreställningar och inbillningar i om användandet av det. Jag har också använt det tvärt om. När jag tittat på ett bolag och tänkt att kanske så vänder det snart här, men när sedan F-score visar att någon vändning ännu inte är i sikte så får jag lättare att hålla på hanen. Just nu har jag tittat på en hel bransch (oligopolliknande) där i stort sett alla de stora aktörerna har höga F-score. Jag vet inte riktigt vad jag ska dra för slutsatser över det än av det. Kanske inte mer än att vi (föga förvånande) inte längre är i en lågkonjunktur utan konjunkturen har vänt.

    Gilla

    • Har återläst dina inlägg om F-Score och M6. Du var tidigt ute med F-Score. Håller med om att det ät intressant för att använda i turnaround-situationer.

      Det är även intressant att titta på F-Score på branschbasis. Jag noterade i vintras att shipping-sektorn i helhet hade väldigt starka F-Scores, och låga värderingar. Gjorde en längre analys men kände mig inte riktigt redo för att peta i den sektorn så blev inget av den.

      Kanske ska se över F-Scores rent branschmässigt i Sverige. Vore lite intressant. Får se om det blir något inlägg. Tack för kommentaren!

      Gilla

  • ”Småbolag kombinerat med mycket mekanik (alltså inga känslor) kan vara en riktigt vass kombination.” Japp håller med om detta, och det är något jag har tänkt mer och mer på i det sista. Skulle dock vilja tillägga ”lågt värderade” i början av meningen.

    Intressant tillägg av jaakko, likviditet i aktien är ofta ett problem i praktiken för denna typ av aktier och bör kanske tas hänsyn till i analysfasen? Det bör åtminstone tas med i beräkningarna när man säger att mindre net-nets har gett högre avkastning, men jag kommer inte ihåg om någon net-nets studie har korrigerat för likviditet?

    Gilla

    • Håller med, värderingen är absolut viktigast. Det menade nog Kenny också även om han inte direkt skrev det.

      Finns en studie av net-nets som korrigerat för likviditet. Kommer dock inte ihåg vilken det var. Men deras resultat var ungefär att net-nets ger bra absolut avkastning men justerat för risk ingen överavkastning. Den var väldigt akademisk. Likviditetjusteringen var inte praktisk på det viset att de försökte simulera verkligheten och sedan undersöka avkastningen.

      Många studier av net-nets har dock ett minimumbörsvärde för att net-netsen ska få vara med i studien. För att likviditeten ska vara okej. Ex $20M+. Så det är ganska stora net-nets i studierna.

      Sen tycker jag inte att illikviditeten är ett så stort problem för oss privatpersoner. För mig har det som mest tagit 2-3v för att få en position. Och då har jag rört mig bland de absolut mest illikvida net-netsen. Sedan när man säljer tror jag att likviditeten i regel kommer vara något högre än när man köper. På grund av mean reversion, att net-nets historiskt gett god avkastning och efter ett år kommer verksamheten – rent generellt – se lite bättre ut och det uppskattar mr market.

      Gilla

  • Hej,
    Tack för en bra site, ni gör ett mycket bra jobb för att vara så pass nya på området som ni är! En fråga: vad använder ni för att göra era backtests? Tack!

    Gilla

    • Hej Bo,

      Tack, roligt att höra! Jag har använt mig av en stor finansiell databas som jag har haft tillgång till via mina studier. För att bearbeta datan har jag använt Excel och Stata. Till 90% Excel.

      Gilla

Kommentera

Fyll i dina uppgifter nedan eller klicka på en ikon för att logga in:

WordPress.com Logo

Du kommenterar med ditt WordPress.com-konto. Logga ut / Ändra )

Twitter-bild

Du kommenterar med ditt Twitter-konto. Logga ut / Ändra )

Facebook-foto

Du kommenterar med ditt Facebook-konto. Logga ut / Ändra )

Google+ photo

Du kommenterar med ditt Google+-konto. Logga ut / Ändra )

Ansluter till %s