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語とは程遠い』と言ったのは有名な話だ。 ということは、どの銘柄がどの程度リスクがあるかを考える際に、負債を考慮する必要があるのは明らかかもしれない。 重要なことは、オートネーション社（NYSE:AN）は負債を抱えているということだ。 しかし、株主は負債の使用を心配すべきなのだろうか？
負債がもたらすリスクとは？
借入金は、事業が新たな資本または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、貸し手から窮迫した価格での資本調達を余儀なくされ、株主を恒久的に希薄化させることはよくあることだ。 とはいえ、最も一般的な状況は、企業が負債を合理的に管理し、自社に有利になるようにすることである。 企業がどの程度の負債を使用しているかを検討する際に最初に行うべきことは、現金と負債を合わせて見ることである。
オートネーションの負債額は？
下のグラフをクリックすると過去の数字を見ることができるが、2023年12月現在、AutoNationは72億7,000万米ドルの負債を抱えており、1年間で56億8,000万米ドル増加している。 また、現金はあまりないので、純負債はほぼ同じである。
AutoNationのバランスシートはどの程度強固か？
最後に報告された貸借対照表によると、オートネーションの12ヶ月以内に返済期限が到来する負債は55.8億米ドル、12ヶ月を超えて返済期限が到来する負債は41.9億米ドルであった。 これを相殺するために、同社は6,080万米ドルの現金と5億970万米ドルの12ヶ月以内に支払期限の到来する債権を保有している。 つまり、負債総額は現金と短期債権の合計を92億米ドル上回っている。
この赤字は、同社の時価総額62億3,000万米ドルを上回っていることから、株主は、子供が初めて自転車に乗るのを見守る親のように、オートネーションの債務残高を注視すべきだと考える。 同社がバランスシートを早急に一掃しなければならないシナリオでは、株主は大規模な希薄化を被る可能性が高いと思われる。
私たちは、純有利子負債をEBITDA（利払い・税引き・減価償却・償却前利益）で割った値と、EBIT（利払い・税引き・償却前利益）がどれだけ容易に支払利息をカバーできるか（インタレスト・カバー）を計算することで、企業の収益力に対する負債負担を測定している。 この手法の利点は、有利子負債の絶対額（EBITDAに対する純有利子負債）と、その有利子負債に関連する実際の支払利息（インタレスト・カバレッジ・レシオ）の両方を考慮に入れることである。
オートネーションの負債はEBITDAの3.9倍、EBITは支払利息を5.1倍カバーしている。 これをまとめると、負債水準が上昇するのは避けたいが、現在のレバレッジを処理することは可能であると考えられる。 悪いニュースは、オートネーションのEBITが昨年18％減少したことである。 このような減少を食い止めなければ、負債を管理することは、ブロッコリー風味のアイスクリームをプレミアム価格で販売するよりも難しくなるだろう。 負債について貸借対照表から最もよくわかるのは間違いない。 しかし、オートネーション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の収益性によって決まる。 プロがどう考えているか知りたい方は、アナリストの利益予測に関する無料レポートが面白いかもしれない。
最後に、企業が負債を返済できるのは、会計上の利益ではなく、冷厳な現金だけである。 そのため、EBITがフリー・キャッシュ・フローにどれだけ裏付けられているかをチェックする価値がある。 過去3年間、オートネーションは、EBITの55%に相当する強力なフリー・キャッシュ・フローを生み出している。 このフリー・キャッシュ・フローにより、同社は、適切な場合に負債を返済するのに有利な立場にある。
当社の見解
一見したところ、オートネーションのEBIT成長率には疑問が残る。 しかし、良い面もある。EBITからフリー・キャッシュフローへの転換は良い兆候であり、我々を楽観的にさせる。 私たちは、オートネーションがバランスシートの健全性の結果として、本当にむしろ危険であると考えていることを明確にしている。 つまり、腹を空かせた子猫が飼い主の釣り堀に落ちるのと同じくらい、この銘柄を警戒しているのだ。 負債を分析する際、バランスシートに注目すべきなのは明らかだ。 しかし、すべての投資リスクが貸借対照表にあるわけではなく、むしろそうとは言い切れない。 例えば、我々は オートネーションの3つの警告サイン（2つは重要 ）を特定した。
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評価は複雑だが、我々はそれを単純化するためにここにいる。
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This article has been translated from its original English version, which you can find here.