avater
優分析.2023.02.17

以ABF為例,高資本支出背後高風險與高報酬的拿捏,可以這樣抓!

還記得1月的文章我們提到,台灣載板三雄中的欣興(3037),下修2023年資本支出,對此我們偏向解讀為,這反而降低ABF供過於求的疑慮、讓整體ABF產業供需前景轉佳。而其實這隱含著:越在成長的公司,容易有越來越多問題浮現。

擴大資本支出背後的風險

資本支出升高除了讓產業供給增加、未來容易供不應求之外,另一方面,資本支出連年擴大,除了折舊提升、公司規模也容易隨著高支出高成長而規模擴大;但要是景氣持續衰退、需求持續疲弱,隨之而來的就是減資、減少配息等,營運會因為這樣的錯估而低迷好幾年。

ABF業者過去幾年資本支出都很高,而高資本支出公司其實就隱藏這種風險!

所以下修資本支出對公司而言,不用放太多流動資金在設備上,當初預估的需求與未來營收都無法達標時,資金也不會太窘迫。

我們再進一步思考,原本載板廠預計一片載板可以賣N元,也會去估算生產幾片後、能降低整體多少成本,並預估出平均生產一片可以獲利多少。

但要是這個「N」估算錯誤,尤其在全球載板廠都在競爭下,載板未來幾年的價格更容易估錯,再加上需求量也不如預期,那後續幾年營運很容易兵敗如山倒!

這樣大家就會比較有概念了,其實資本支出擴充或下修的源頭,在於公司對產品價格(ASP)和需求量的預估

聊天機器人助攻 ABF需求無虞

我們先來看需求面,全球時下最夯的就是ChatGPT聊天AI機器人,AI應用找到突破口將會高速成長,會帶動高效能運算(HPC)、CPU、GPU等晶片需求提升。

而這些嬌貴的晶片會需要ABF載板來承載、晶片才能發揮出運算高效能;雖然目前外資報告表示載板廠的訂單能見度有限、顯示客戶拉貨速度比較慢,但在通膨與終端消費力疲弱的大環境下,客戶下單保守也尚屬正常。

總之,高速運算晶片的應用面將會越來越廣,ABF產業需求前景較無虞,這也不是影響股價的主要關鍵,所以決勝點就是產品售價(ASP)!

那產品價格呢?一直被調整!

ASP預估有多難?這是載板三雄、以及全球分析師都不太確定、無法精確預估的難題。所以對於這種大家都不知道的事,我們當然也不用硬去預估。

不過從下修資本支出就能知道,公司其實也知道未來ABF要再漲價比較有難度,畢竟之前全球ABF產能不足、供過於求才有辦法一直漲價。外資法人的ABF供需模型也顯示,2023-2025年因為產能充足的關係,2023Q1 ABF價格將比以往下滑10-15%。

ABF價格會下降10-15%聽起來好像不太妙?其實市場原本預期ABF在2023年平均售價將下降20-25%,後來外資又認為實際降幅應該不會那麼嚴重,所以才又將降幅調小。

後續會不會再調整,當然很有可能!這顯示了市場法人其實跟我們一樣都很不確定,大家都是邊關注ABF供需動向、AI應用發展,邊調整對ABF價格的預估。

而我們就是在這種不確定的情況下,藉由數據找到投資機會。怎麼找?

風險與報酬的拉扯 從估值來看風險低不低

投資就是風險與報酬並存的概念,對於ABF而言,風險就是ASP未來可能會更差、股價還可能再下探;報酬機會就是ASP有撐、而之前市場都把跌價預估的太嚴重了,所以股價容易出現反彈。

那要怎麼看報酬大於風險?可以從估值來看風險低不低。從三雄目前評價估值能出市場對ASP的看法:

  1. 估值很低=市場假設未來ABF的ASP很差
  2. 估值偏高=市場假設未來ABF的ASP不錯

因為載板三雄是高資本支出公司,會比較適合用10年席勒本益比來看估值。現在的估值偏低,顯示市場已對未來ABF價格悲觀看待,這時股價要再下探的風險就小了,未來需求好、不斷調修ASP降幅的機會就大了。

加碼材料KY(4763)的例子

再以香菸濾嘴絲束供應商材料KY(4763)為例,它其實很像當初飆漲的ABF三雄。

之前文章我們也提過,材料股價漲幅超出預期,是因產品漲價幅度不斷被上修。產業供給緊縮、需求面大好、帶動產品價格好,估值與股價也不斷上揚。

而材料目前估值持續上揚中,顯示市場假設未來絲束的ASP仍不錯,但報酬>風險的空間越來越被限縮,那究竟估值上升到什麼程度會是高峰?

觀察點其實不是EPS有很亮眼的上升,而是當ASP不再上漲了,就顯示它的報酬>風險已到極限,就會是獲利了結較正確的時機,後續就要走到風險大於報酬的循環階段了。

而ASP漲幅能力除了可藉由營收來觀察之外,也可以參考存銷比和股價的走勢比較圖。

結論

高資本支出的公司,在高成長的同時也伴隨著高風險、後續也會有各種問題浮現。因為產能供給與需求的比重拉扯、同業間的價格競爭,這些會越來越難判斷、越來越影響到產品銷售單價(ASP)的預估。

而我們投資者正是在這種不確定的時候,利用數據來看出產業資本支出擴張情況,以及是否有漲價訊號(長短期營收+存銷比與存貨一起看),還有很重要的估值情況來判斷風險與報酬的空間。相關概念我們會在之後的文章繼續跟大家複習,久了之後大家也會越來越熟悉、數據應用也會越來越得心應手了。

這篇文章對你來說實用嗎?
很實用!
還可以
有待加強...
標籤關鍵字