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シュルンベルジェ(NYSE:SLB)は危険な投資か?

NYSE:SLB
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投資家としてリスクを考えるには、負債よりもむしろボラティリティが一番だと言う人もいるが、ウォーレン・バフェットは『ボラティリティはリスクと同義とは程遠い』と言ったのは有名な話だ。 負債過多は破滅につながる可能性があるからだ。 シュルンベルジェ・リミテッド(NYSE:SLB)がその事業で負債を使用していることはわかる。 しかし、より重要な問題は、その負債がどれほどのリスクを生み出しているかということだ。

負債がもたらすリスクとは?

借入金は、事業が新たな資本やフリー・キャッシュ・フローで返済に窮するまで、事業を支援する。 資本主義の一部には、失敗した事業が銀行家によって容赦なく清算される「創造的破壊」のプロセスがある。 このようなことはあまり一般的ではないが、負債を抱えた企業が、貸し手によって窮迫した価格での資本調達を余儀なくされ、株主を永久に希薄化させることはよくあることだ。 もちろん、負債もビジネス、特に資本の重いビジネスにおいては重要な手段となりうる。 企業の負債水準を検討する際の最初のステップは、現金と負債を合わせて検討することです。

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シュルンベルジェの負債額は?

下記の通り、2023年12月時点のシュルンベルジェの負債額は120億米ドルで、前年の126億米ドルから減少している。 しかし、39.9億米ドルの手元資金があるため、純負債は約80.4億米ドルと少なくなっている。

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NYSE:SLBの有利子負債/株主資本推移 2024年3月11日

シュルンベルジェの負債について

最新の貸借対照表データを拡大すると、シュルンベルジェは12ヶ月以内に134億米ドル、それ以降に132億米ドルの負債を抱えていることがわかる。 これらの債務を相殺するために、同社は39億9,000万米ドルの現金と、12ヶ月以内に期限の到来する78億1,000万米ドルの債権を保有している。 つまり、負債が現金と(近い将来の)債権の合計を148億米ドル上回っている。

シュルンベルジェの時価総額は720億米ドルと巨額であるため、必要であれば増資によってバランスシートを強化することができるだろう。 しかし、シュルンベルジェが希薄化せずに負債を管理できるかどうかは、間違いなく精査されなければならない。

私たちは、利益に対する負債水準について知るために、主に2つの比率を使用しています。ひとつは、純有利子負債を利払い・税引き・減価償却・償却前利益(EBITDA)で割ったもので、もうひとつは、利払い・税引き・償却前利益(EBIT)が支払利息を何倍カバーしているか(略してインタレスト・カバー)である。 このように、債務の絶対額と支払金利の両方を考慮する。

シュルンベルジェの純負債はEBITDAの1.1倍に過ぎない。 EBITDAは支払利息の13.6倍をカバーしている。 つまり、象がネズミに脅かされるのと同じように、シュルンベルジェは負債に脅かされているわけではないのだ。 その上、シュルンベルジェのEBITは過去12ヶ月で32%増加しており、この成長によって負債を処理しやすくなるだろう。 負債を分析する際、バランスシートが重視されるのは明らかだ。 しかし、シュルンベルジェが長期的にバランスシートを強化できるかどうかは、最終的には事業の将来的な収益性によって決まる。 将来に焦点を当てるのであれば、アナリストの利益予測を示したこの無料レポートをご覧いただきたい。

最後に、税務署は会計上の利益を喜ぶかもしれないが、金融機関は現金しか認めない。 そこで論理的なステップは、実際のフリー・キャッシュ・フローと一致するEBITの割合を見ることである。 過去3年間、シュルンベルジェはEBITの68%に相当する堅固なフリーキャッシュフローを生み出した。 この冷え切ったキャッシュは、負債を減らしたいときに減らせることを意味する。

当社の見解

シュルンベルジェの金利カバーは、クリスティアーノ・ロナウドが14歳以下のGK相手にゴールを決めるのと同じくらい簡単に負債を処理できることを示唆している。 また、EBIT成長率も心強いものである。 シュルンベルジェは、負債をかなり合理的に使っているようだ。 負債にはリスクが伴うが、賢く使えば株主資本に対するリターンを高めることもできる。 負債を分析する際、バランスシートが重視されるのは明らかだ。 しかし最終的には、どの企業もバランスシートの外に存在するリスクを含みうる。 シュルンベルジェは 当社の投資分析で2つの警告の兆候を示して いることに注意してください, あなたは知っておくべき...

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This article has been translated from its original English version, which you can find here.