The Valuation Performance of Mathematically-Optimised, Equity-Based Composite Multiples

Purpose – This paper aims to examine the valuation precision of composite models in each of six key industries in South Africa. The objective is to ascertain whether equity-based composite multiples models produce more accurate equity valuations than optimal equity-based, single-factor multiples models. Design/methodology/approach – This study applied principal component regression and various mathematical optimisation methods to test the valuation precision of equity-based composite multiples models vis-a-vis equity-based, single-factor multiples models. Findings – The findings confirmed that equity-based composite multiples models consistently produced valuations that were substantially more accurate than those of single-factor multiples models for the period between 2001 and 2010. The research results indicated that composite models produced up to 67 per cent more accurate valuations than single-factor multiples models for the period between 2001 and 2010, which represents a substantial gain in valuation precision. Research implications – The evidence, therefore, suggests that equity-based composite modelling may offer substantial gains in valuation precision over single-factor multiples modelling. Practical implications – In light of the fact that analysts’ reports typically contain various different multiples, it seems prudent to consider the inclusion of composite models as a more accurate alternative. Originality/value – This study adds to the existing body of knowledge on the multiples-based approach to equity valuations by presenting composite modelling as a more accurate alternative to the conventional single-factor, multiples-based modelling approach. Proposito – Este documento intenta examinar la precision de la valoracion de los modelos compuestos en cada una de las seis industrias clave en Sudafrica. El objetivo es determinar si los modelos de multiplos compuestos basados en la equidad producen valoraciones de capital mas precisas que los modelos de multiplos de factor unico optimos basados en la equidad. Diseno/metodologia/enfoque – Este estudio aplico la regresion de componentes principales y varios metodos de optimizacion matematica para probar la precision de la valoracion de los multiplos compuestos basados en capital frente a modelos multiples de factor unico basados en acciones. Hallazgos – Los hallazgos confirmaron que los modelos de multiplos compuestos basados en la equidad produjeron sistematicamente valoraciones que fueron sustancialmente mas precisas que las de los modelos de multiplos de un solo factor para el periodo entre 2001 y 2010. Los resultados de la investigacion indicaron que los modelos compuestos produjeron hasta un 67 por ciento de valoraciones mas precisas que los modelos de multiplos de factor unico para el periodo entre 2001 y 2010, lo que representa una ganancia sustancial en la precision de la valoracion. Implicancias de la investigacion – La evidencia, por lo tanto, sugiere que el modelado compuesto basado en la equidad puede ofrecer ganancias sustanciales en la precision de la valoracion sobre el modelado de multiplos de un solo factor. Implicancias practicas – A la luz de que los informes de los analistas suelen contener varios multiplos diferentes, parece prudente considerar la inclusion de modelos compuestos como una alternativa mas precisa. Originalidad/valor – Este estudio se suma al conocimiento existente sobre el enfoque basado en multiplos para las valoraciones de capital al presentar el modelado compuesto como una alternativa mas precisa al enfoque convencional de modelado de factor unico, basado en multiplos.