La tecnica statistica della regressione per la valutazione di uno studio professionale

Nel 2016, grazie alla collaborazione tra una società di consulenza specializzata in operazioni M&A di Studi Professionali e professori dell’Università del Piemonte Orientale, si è per la prima applicata in Italia l’analisi di regressione nella valutazione di Studi Professionali (Commercialisti, Ragionieri e Consulenti del Lavoro). L’analisi svolta, per le sue caratteristiche di unicità, è stata oggetto anche di un paper scientifico, reperibile presso il database internazionale open source SSRN al seguente link: https://ssrn.com/abstract=3091103. 

L’analisi ha portato un contributo rilevante in un settore caratterizzato da transazioni “private” e quindi non catturate da nessun database ad oggi disponibile. Inoltre, l’utilizzo di una metodologia oggettiva come le analisi di regressione, si è dimostrata uno strumento straordinariamente efficace nella gestione dei processi aggregativi di studi professionali in corso nel nostro Paese. Fenomeno quest’ultimo in forte crescita nell’ultimo decennio e connesso con  l’affinamento delle specializzazioni.

Anche nella valutazione dello Studio Professionale, così come per le aziende, l’approccio richiesto all’esperto valutatore deve essere basato su solidi razionali, dovendosi evitare, ove possibile, approcci di tipo soggettivo. Sia per identificare, sempre più puntualmente, il giusto valore del Target, sia per tutelare il valutatore rispetto ai rischi professionali. L’analisi di regressione, come vedremo di seguito, permette di soddisfare entrambe queste esigenze.

In sostanza, la regressione è uno strumento che permette di verificare se esista (e quanto sia forte) una relazione tra due set di dati, ciascuno composto da una o più variabili. Misura quindi l’impatto del cambiamento di una o più variabili esplicative, dette indipendenti, su una o più variabili di interesse, dette dipendenti, oltre a fornire una misura dell’affidabilità del modello stesso.

Per questa ragione anche i Principi Italiani di Valutazione (PIV), in tema di valutazioni con il metodo dei multipli, indicano che

…ponendo il multiplo come funzione di una o più variabili (sia contabili che extra-contabili), la regressione permette di collegare il suo livello con la dinamica di più driver di valore sottostanti contemporaneamente, restituendo i parametri necessari a costruire il multiplo appropriato (sintesi commento al PIV 3.1.38).

Il risultato di un’analisi di regressione effettuata su un multiplo è infatti un’equazione con l’attribuzione di un “peso” (coefficiente) ad un certo numero di variabili, che si sono dimostrate determinanti nella formazione dei prezzi delle transazioni incluse nel campione di riferimento. Moltiplicando le medesime variabili, questa volta relative al target, per il corrispondente coefficiente individuato dalla regressione si ottiene il multiplo più appropriato su cui basare la stima di valore.

Perché la regressione è proposta dai PIV con riferimento al metodo dei multipli?

Il metodo dei multipli di mercato per la valutazione del capitale economico è caratterizzato da una semplicità di applicazione solo apparente: non è un procedimento meramente meccanico “quick and dirty”, ma un processo

articolato e discrezionale. In sintesi, la loro facilità di applicazione può avere come risultato stime poco coerenti, in cui variabili chiave come rischio, crescita e flussi potenziali non sono considerati. Questo può difficilmente accadere ricorrendo ad un’analisi di regressione, basata su un dataset omogeneo e sufficientemente numeroso, poiché tutte le variabili che si sono dimostrate rilevanti nella formazione dei prezzi sono evidenziate e qualora ne fossero state omesse il modello lo indicherebbe restituendo un basso livello di significatività.

Vi è poi un ulteriore ragione. Nonostante qualsiasi valutazione sia caratterizzata da soggettività, il metodo dei multipli è particolarmente soggetto a manipolazioni per la mancanza di trasparenza sulle ipotesi sottostanti, rendendo virtualmente possibile ottenere qualunque stima del valore.

La regressione impone innanzitutto l’utilizzo di un dataset ampio, quindi non è più possibile scegliere poche osservazioni “comode” rispetto ad un predeterminato obiettivo finale. Inoltre, se il campione non è omogeneo (ad esempio costituito da Studi Professionali con ottima redditività) con il target (Studio a bassa redditività) la regressione ne terrà conto. È quindi lo strumento che favorisce la massima oggettività nell’applicazione della metodologia dei multipli.

Tuttavia, l’analisi di regressione è uno strumento tanto potente quanto numerose e di qualità sono le informazioni disponibili, pertanto ha visto applicazione in ambiti valutativi soprattutto con riferimento alle aziende quotate, e quotate sui mercati più evoluti, dove si è quasi raggiunta l’informazione perfetta.

Inoltre, non è uno strumento automatico, sono necessarie competenze trasversali per applicarlo correttamente, soprattutto matematico/statistiche ed economiche. Occorre infatti che vi sia una logica sottostante alla scelta delle variabili, logica basata sulla teoria economica, e occorre valutare criticamente gli esiti dell’analisi anche da un punto di vista statistico.

Per queste ragioni l’analisi di regressione è stata a lungo confinata ai target aziendali di grandi dimensioni, ma costituisce oggi uno strumento indispensabile per qualsiasi esperto valutatore che voglia applicare con la massima oggettività la metodologia dei multipli, indipendentemente da quale sia l’oggetto della valutazione. Anche, quindi, nella valutazione di Studi professionali.