Quando si analizza il mercato tecnologico europeo, i dati aggregati raccontano solo metà della storia. Questo progetto nasce dall'esigenza di capire dove stanno realmente andando i capitali e perché alcune aziende vengono valutate il doppio di altre con fondamentali simili.
Il lavoro copre 47 società quotate in sei paesi europei, con particolare attenzione a software enterprise, fintech e semiconduttori. Ho costruito modelli DCF personalizzati per ciascuna società, confrontando tre scenari di crescita basati su dati storici dal 2018 al 2023.
Cosa include la ricerca
La parte più interessante è l'analisi dei multipli settoriali. Non mi sono limitato al classico P/E ratio: ho calcolato EV/EBITDA, Price/Sales e PEG ratio, cercando anomalie e opportunità mal prezzate dal mercato. Per ogni società c'è un breakdown dei ricavi per geografia e segmento di business.
- Database Excel con 5 anni di dati finanziari normalizzati
- 12 report dettagliati sulle società più rilevanti (8-10 pagine ciascuno)
- Analisi comparativa dei margini operativi e ROIC
- Mappe di posizionamento competitivo per sotto-settore
Una sezione è dedicata ai rischi macro: tassi di interesse, regolamentazione europea (Digital Markets Act), e dipendenza dal mercato USA. Ho anche tracciato i flussi di M&A negli ultimi 36 mesi per identificare pattern di consolidamento.
Metodo di lavoro
Tutto parte dai bilanci certificati e dai quarterly reports. Ho verificato ogni dato contro almeno due fonti (Bloomberg, Financial Times, comunicati ufficiali). Per le previsioni ho usato consensus degli analisti come benchmark, ma ho sviluppato stime indipendenti basate su trend di settore e indicatori leading.
Struttura del progetto
La ricerca si sviluppa in quattro fasi principali, ognuna con obiettivi specifici e deliverable concreti.
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Raccolta e normalizzazione dati – Estrazione di dati finanziari da fonti primarie, conversione valute, aggiustamento per eventi straordinari. Output: database master con 235 voci per società.
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Analisi quantitativa – Calcolo di 15 metriche finanziarie chiave, costruzione di peer groups omogenei, identificazione di outlier statistici. Include sensitivity analysis su costo del capitale e tassi di crescita terminale.
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Ricerca qualitativa – Valutazione del management team, analisi della pipeline prodotti, studio del moat competitivo. Ho intervistato 3 industry experts e analizzato 200+ pagine di conference call transcripts.
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Sintesi e raccomandazioni – Report finale con rating (Buy/Hold/Sell) su 12 società selezionate, matrice rischio-rendimento, e watchlist per opportunità future. Include anche stress test per scenari di recessione.
Competenze applicate
Financial modeling in Excel con macro VBA per automazione, analisi statistica in Python (pandas, numpy), creazione di dashboard interattivi, e scrittura di report investment-grade con supporting documentation completo.