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Stratégies financières

Je continue un peu dans la foulée d’analyse des rapports courants des sociétés de ma liste « technologies nouvelles en énergie ». Je fais de mon mieux pour développer sur les premières observations que j’ai déjà présentées dans « Mes lampes rouges » ainsi que dans « Different paths ». Comme je résume partiellement ce que j’ai lu, ma première conclusion est une confirmation de mes intuitions initiales. Ce que nous appelons l’industrie de l’hydrogène est en fait une combinaison des technologies de pointe (piles à combustible à la base d’hydrogène, par exemple) avec des technologies bien établies – quoi que sujettes à l’innovation incrémentale – comme l’électrolyse ou le stockage des gaz volatiles. Il semble y avoir d’importants effets d’échelle, probablement en raison de la complexité technologique. Les sociétés relativement plus grandes, comme Plug Power ou Fuel Cell Energy, capables d’acquérir d’autres sociétés et leurs technologies, semblent être mieux placées dans la course technologique que des indépendants qui développent des technologies propriétaires de façon indépendante. C’est un truc que j’ai déjà remarqué dans le photovoltaïque et dans l’industrie de véhicules électriques : oui, il y a des petits indépendants prometteurs mais la bonne vieille intégration industrielle, surtout en verticale, semble revenir comme stratégie de choix après de décennies de bannissement. 

J’ai remarqué aussi que la catégorie générique « technologies d’hydrogène » semble attirer du capital de façon un peu inconsidérée. Je veux dire qu’il semble suffisant de dire « Eh, les gars, on invente dans l’hydrogène » pour que les investisseurs se précipitent, peu importe si le modèle d’entreprise est viable et transparent, ou pas-tout-à-fait-vous-comprenez-c’est-confidentiel. Je vois dans l’industrie d’hydrogène le même phénomène que j’observais, il y a encore 4 ou 5 ans, dans le photovoltaïque ou bien chez Tesla : lorsqu’une technologie nouvelle commence à prendre son envol en termes de ventes, les organisations qui s’y greffent et développent sont un peu démesurées ainsi qu’exagérément dépensières et il faut du temps pour qu’elles se fassent vraiment rationnelles.    

Pour gagner un peu de distance vis-à-vis le business d’hydrogène, je commence à piocher dans les rapports courants d’autres sociétés sur ma liste. Tesla vient en tête. Pas sorcier, ça. C’est la plus grosse position dans mon portefeuille boursier. Je lis donc le rapport courant du 4 août 2022 qui rend compte de 13 propositions soumises à l’assemblée générale d’actionnaires de Tesla le même 4 août, ainsi que de l’opération de fractionnement d’actions prévue pour la seconde moitié d’août. Ce dernier truc, ça m’intéresse peut-être le plus. La version officielle qui, bien entendu, sera mise à l’épreuve par le marché boursier, est que le Conseil D’Administration souhaite rendre les actions de Tesla plus accessibles aux investisseurs et employés et procédera donc, le 17 août 2022, à un fractionnement d’actions en proportion trois-pour-une en forme d’une dividende-actions. Chaque actionnaire enregistré ce 17 août 2022 verra le nombre de ses actions multiplié par trois. Les nouvelles actions fractionnées entreront en circulation boursière normale le 24 août 2022.

Il est vrai que les actions de Tesla sont plutôt chères en ce moment : presque $900 la pièce et ceci après la forte dépréciation dans la première moitié de l’année. Formellement, le fractionnement en proportion trois-pour-une devrait diviser cette cotation par trois, seulement le marché, ça suit les règles d’économie, pas d’arithmétique pure. Je pense que par la fin de 2022 on aura trois fois plus d’actions de Tesla flottantes et cotées à plus qu’un troisième du prix d’aujourd’hui encore qu’entre temps, il y aura des turbulences, je vous le dis. J’attache donc ma ceinture de sécurité – en l’occurrence c’est une position en Apple Inc., bien plus stable et respectable que Tesla – et j’attends de voir la valse boursière autour de ces actions fractionnées.

A part cette histoire de fractionnement, les autres 12 propositions couvrent 4 qui ont été acceptées – dont une relative au fractionnement déjà signalé – ainsi que 8 propositions non-acceptées. Les 4 acceptées sont relatives à, respectivement :

>> la nomination de deux personnes au Conseil D’Administration

>> l’accès par procuration, proposition sans engagement présentée par actionnaires en minorité

>> la ratification du choix de PricewaterhouseCoopers LLP comme auditeur financier de Tesla pour l’année comptable 2022

>> l’accroissement du nombre d’actions ordinaires de Tesla par 4 000 000

Les 8 propositions rejetées se groupent en deux catégories distinctes d’une façon intéressante. Il y en a donc deux qui viennent des cadres gestionnaires de Tesla et qui postulaient de modifier l’acte d’incorporation de Tesla de façon à éliminer la règle de majorité qualifiée de 66 et 2/3% dans les votes, ainsi qu’à réduire à 2 ans le mandat des directeurs du Conseil d’Administration. Ces deux propositions-là ont perdu car elles n’avaient pas… de majorité qualifiée de 66 et 2/3%. Les 6 propositions restantes parmi les non-acceptées étaient toutes des propositions sans engagement de la part d’actionnaires minoritaires et toutes les 6 demandaient des rapports additionnels ou bien des changements afférents à, respectivement : la qualité de l’eau, travail forcé d’enfants, le lobbying, la liberté d’association, arbitrage dans les affaires d’emploi, la diversité au sein du Conseil d’Administration, les politiques internes contre le harassement et la discrimination.

Dans le vocabulaire politique de mon pays, la Pologne, nous avons l’expression « compter les sabres ». Elle désigne des votes qui sont perdus d’avance mais qui servent à compter la taille de la coalition possible que le proposant donné pourrait rallier pour quelque chose de plus sérieux. Je bien l’impression que quelqu’un chez Tesla commence à compter les sabres.

Je passe au rapport courant de Tesla du 20 juillet 2022 qui, en fait, annonce leur rapport financier du 2ème trimestre 2022. Ça a l’air bien. Le bénéfice net pour la première moitié de 2022 a triplé par rapport à la même période de 2021, le flux de trésorerie se fait plus robuste. Rien à dire.                

Je tourne vers un modèle d’entreprise beaucoup plus fluide, donc celui de Nuscale Power ( https://ir.nuscalepower.com/overview/default.aspx ). Lorsqu’on lit la présentation générale de ce business (https://ir.nuscalepower.com/overview/default.aspx ), tout colle à merveille : NuScale Power fournit des petits réacteurs nucléaires innovatifs, où un module peut fournir 77 mégawatts de puissance. Seulement, lorsque je commence à lire leur rapport annuel 2021, ça se corse, parce que le rapport est publié par l’entité nommée Spring Valley Acquisition Corporation, qui se présente comme une société coquille incorporée dans les îles Cayman, sous la forme légale de société exonérée. Le management déclarait, dans le rapport annuel 2021, que le but de Spring Valley Acquisition Corporation est de conduire une fusion ou bien une acquisition, un échange d’actions ou bien leur achat, une acquisition d’actifs, une réorganisation ou bien une autre forme de regroupement d’entreprises. Au mois de mars 2021 ; Spring Valley Acquisition Corporation est entrée en un accord tripartite, accompagné d’un plan de fusion, avec sa filiale en propriété exclusive, Spring Valley Merger Sub, Inc., incorporée dans l’état de Delaware, ainsi qu’avec Dream Holdings Inc., une autre société incorporée dans le Delaware, celle-ci sous la forme de société d’utilité publique. C’est une nouveauté dans la loi des sociétés dans le Delaware, introduite en 2013. Un article intéressant à ce sujet est accessible sur « Harward Law School Forum on Corporate Governance ».

Ainsi donc, en mars 2021, Spring Valley Acquisition Corporation, Spring Valley Merger Sub, Inc. et Dream Holdings Inc. avaient convenu de conduire un regroupement d’entreprises avec AeroFarms. Dream Holdings fusionne avec Spring Valley Merger Sub. En octobre 2021, l’accord en question a été résilié. En décembre 2021, Spring Valley Acquisition Corporation entre en un nouvel accord tripartite, encore une fois avec la participation de Spring Valley Merger Sub. Cette fois, Spring Valley Merger Sub est introduite comme une LLC (société à responsabilité limitée) incorporée dans l’état d’Oregon. La troisième partie de l’accord est NuScale Power LLC, aussi incorporée en Oregon. Poursuivant cet accord, Spring Valley Acquisition Corporation change de lieu d’incorporation des îles Cayman pour l’état de Delaware, pendant que Spring Valley Merger Sub LLC fusionne avec et en NuScale Power LLC. Après la fusion, Spring Valley change de nom et devient NuScale Power Corporation.

Comment a marché la combine ? Eh bien, voici une annonce courante de NuScale Power, datant d’hier (10 août), où NuScale donne un aperçu de leurs résultats pour le 2nd trimestre 2022. La perte d’exploitation pour cette première moitié de l’année 2022 était de 44,75 millions de dollars, un peu moins que dans la première moitié de 2021. Leurs actifs ont presque triplé en 12 mois, de $121,2 millions à $407,3 millions. Côté exploitation, une nouvelle entité opérationnelle est créé sous le nom de « VOYGR™ Services and Delivery (VSD) » avec la mission d’organiser les services, les fournitures et la gestion clients pour la technologie VOYGR™. Cette dernière est la technologie pour bâtir et exploiter des centrales nucléaires à puissance moyenne sur la base de « NuScale Power Module™ », soit avec 4 modules dedans et une puissance de 924 mégawatts de puissance électrique (VOYGR-4) soit avec 6 modules (VOYGR-6).

Cette comparaison rapide d’évènements relativement récents chez Tesla et NuScale Power me conduit à la conclusion que si je veux comprendre à fond un modèle d’entreprise, il faut que je m’intéresse plus (que je l’avais fait jusqu’à présent) à ce qui se passe dans les passifs du bilan. Je vois que des différentes phases d’avancement dans le développement d’une technologie s’accompagnent des stratégies financières très différentes et le succès technologique dépend largement du succès de ces mêmes stratégies.

Mes lampes rouges

Me revoilà, je me suis remis à blogguer après plusieurs mois de pause. Il fallait que je prenne soin de ma santé et entretemps, je repensais mes priorités existentielles et cette réflexion pouvait très bien avoir quelque chose à faire avec les opioïdes que je prenais à l’hôpital après mon opération.

Redémarrer après un temps aussi long est un peu dur et enrichissant en même temps. C’est comme si j’enlevais de la rouille d’une vieille machine. J’adore des vieilles machines que je peux dérouiller et réparer. J’ai besoin de quelques vers d’écriture pour m’orienter. Lorsque j’écris, c’est comme si je libérais une forme d’énergie : il faut que j’y donne une direction et une forme. Je suis en train de travailler sur deux trucs principaux. L’un est mon concept d’Energy Ponds : une solution complexe qui combine l’utilisation des béliers hydrauliques pour accumuler et retenir l’eau dans des structures marécageuses ainsi que pour générer de l’électricité dans des turbines hydroélectriques. L’autre truc c’est ma recherche sur les modèles d’entreprise dans le secteur amplement défini comme nouvelles sources d’énergie. Là, je m’intéresse aux entreprises dans lesquelles je peux investir via la Bourse, donc les véhicules électriques (comme investisseur, je suis in fidèle de Tesla), les systèmes de stockage d’énergie, la production d’hydrogène et son utilisation dans des piles à combustible, le photovoltaïque, l’éolien et enfin le nucléaire.

Intuitivement, je concentre mon écriture sur le blog sur ce deuxième sujet, donc les modèles d’entreprise. Raison ? Je pense que c’est à cause de la complexité et le caractère un peu vaseux du sujet. Le concept d’Energy Ponds, quant à lui, ça se structure peu à peu comme j’essaie – et parfois je réussis – à y attirer l’intérêt des gens aux compétences complémentaires aux miennes. En revanche, les modèles d’entreprise, c’est vaseux en tant que tel, je veux dire au niveau théorique, ça me touche à plusieurs niveaux parce que c’est non seulement de la science pour moi mais aussi une stratégie d’investissement en Bourse. Par ailleurs, je sais que lorsque je blogue, ça marche le mieux avec de tels sujets, précisément : importants et vaseux en même temps.

Voici donc une liste de sociétés que j’observe plus ou moins régulièrement :

>> Tesla https://ir.tesla.com/#quarterly-disclosure

>> Rivian https://rivian.com/investors

>> Lucid Group https://ir.lucidmotors.com/

>> Nuscale Power https://ir.nuscalepower.com/overview/default.aspx 

>> First Solar https://investor.firstsolar.com/home/default.aspx

>> SolarEdge https://investors.solaredge.com/

>> Fuel Cell Energy https://investor.fce.com/Investors/default.aspx

>> Plug Power https://www.ir.plugpower.com/overview/default.aspx

>> Green Hydrogen Systems https://investor.greenhydrogen.dk/

>> Nel Hydrogen https://nelhydrogen.com/investor-relations/

>> Next Hydrogen (précédemment BioHEP Technologies Ltd.) https://nexthydrogen.com/investor-relations/why-invest/

>> Energa https://ir.energa.pl/en

>> PGE https://www.gkpge.pl/en

>> Tauron https://raport.tauron.pl/en/tauron-in-2020/stock-exchange/investor-relations/

>> ZPUE  https://zpue.com/    

La première différentiation sur cette liste c’est ma propre position comme investisseur. Je tiens des positions ouvertes sur Tesla, Nuscale Power, Energa, PGE, Tauron et ZPUE. J’en ai eu dans le passé sur Lucid Group, First Solar et SolarEdge. En revanche, Rivian, Fuel Cell Energy, Plug Power, Green Hydrogen Systems, Nel Hydrogen ainsi que Next Hydrogen – ceux-là, je regarde et j’observe sans y toucher.

La deuxième différentiation est relative aux flux opérationnels de trésorerie : il y en a des profitables (Tesla, First Solar, SolarEdge, Energa, PGE, Tauron et ZPUE) et des pas-tout-à-fait-et-ça-va-venir-mais-pas-encore profitables (Rivian, Lucid Group, Nuscale Power, Fuel Cell Energy, Plug Power, Green Hydrogen Systems, Nel Hydrogen, Next Hydrogen).   

Comme je viens de faire ces deux classifications, il me vient à l’esprit que j’évalue les modèles d’entreprise selon le critère de revenu propriétaire tel que défini par Warren Buffett. A ce propos, vous pouvez consulter soit le site relations investisseurs de son fonds d’investissement Berkshire Hathaway (https://www.berkshirehathaway.com/ ) soit un très bon livre de Robert G.Hagstrom « The Warren Buffett Way » (John Wiley & Sons, 2013, ISBN 1118793994, 9781118793992). Les entreprises qui dégagent un surplus positif de bénéfice net et amortissement sur les dépenses capitalisées en actifs productifs sont celles qui sont déjà mûres et stables, donc financièrement capables de lancer quelque chose comme une nouvelle vague de changement technologique. En revanche, celles où cette valeur résiduelle « bénéfice net plus amortissement moins dépenses capitalisées en actifs productifs » est négative ou proche de zéro sont celles qui ont toujours besoin de venir à termes avec la façon dont ils conduisent leur business et sont donc incapables de lancer un nouveau cycle de changement technologique sans assistance financière externe.

Je me concentre sur les sociétés spécialisées dans l’hydrogène :  Fuel Cell Energy, Plug Power, Green Hydrogen Systems, Nel Hydrogen, Next Hydrogen. Les technologies de production et d’utilisation d’hydrogène semblent être le matériel pour la prochaine vague de changement technologique en ce qui concerne l’énergie. Encore, il y a hydrogène et hydrogène. Le business de production d’hydrogène et de sa fourniture à travers des stations de ravitaillement c’est la technologie d’électrolyse et de stockage des gaz volatiles, donc quelque chose de pas vraiment révolutionnaire. Il y a espace pour innovation, certes, mais c’est de l’innovation incrémentale, rien qui brise les murs de l’ignorance pour ainsi dire. En revanche, l’utilisation d’hydrogène dans les piles à combustible, ça, c’est une technologie de pointe.

Dans ces deux cas de développement de technologie des piles à combustible (donc piles à hydrogène), soit Fuel Cell Energy et Plug Power, je passe en revue leur bilans et je les compare avec les autres trois sociétés, orientées plus spécifiquement sur l’électrolyse et le ravitaillement en hydrogène. Je m’arrête à leurs passifs. Quatre trucs m’intéressent plus particulièrement : est-ce qu’ils ont un capital social positif, la proportion « dette – capital social », la structure dudit capital social et les pertes accumulées dans le bilan.

Comme ces 5 sociétés n’ont pas toutes publié leurs rapports du 2nd trimestre 2022, je compare leurs rapports annuels 2021.    

>> Fuel Cell Energy https://investor.fce.com/Investors/default.aspx :  capital social de $642,4 millions, fait 79% des passifs du bilan ; la source principale du capital social est la prime d’émission de $1,9 milliards, ce qui permet de compenser un déficit accumulé de $1,266 milliards.

>> Plug Power https://www.ir.plugpower.com/overview/default.aspx : capital social de $4,6 milliards, soit à peu de choses près 78% des passifs et alimenté par une prime d’émission de $7,07 milliards qui compense un déficit accumulé de $2,4 milliards.

>> Green Hydrogen Systems https://investor.greenhydrogen.dk/ ; avec ceux-là, je commence à convertir les monnaies ; Green Hydrogen Systems est une société danoise et ils rapportent en couronnes danoises, soit 1 DKK = 0,14 USD ; le capital social ici est de $164,06 millions, fait 90% des passifs, vient surtout d’une prime d’émission de $243,71 millions et contient un déficit accumulé de $96,87 millions.   

>> Nel Hydrogen https://nelhydrogen.com/investor-relations/ ; cette fois, c’est la Norvège et les couronnes norvégiennes à 1 NOK = 0,1 USD ; le capital social monte à $503,87 millions ce qui donne 84% des passifs et se base sur une prime d’émission de $559,62 millions et compense avec surplus un déficit accumulé de $97,16 millions.

>> Next Hydrogen (précédemment BioHEP Technologies Ltd.) https://nexthydrogen.com/investor-relations/why-invest/ ;  cette fois, ce sont les dollars canadiens – à 1 CAD = 0,77 USD – et les dollars canadiens propriétaires de Next Hydrogen font un capital social de $29,1 millions qui, à son tour, fait 78,6% des passifs et – surprise – vient surtout du capital-actions pur et simple de $58,82 millions et contient un déficit accumulé de $32,24 millions.

Je commence à voir un schéma commun. Toutes les 5 sociétés ont un modèle d’entreprise très propriétaire, basé sur le capital social beaucoup plus que sur la dette. Cela veut dire Peu de levier financier et beaucoup de souveraineté stratégique. Dans les quatre cas sur cinq, donc avec l’exception de Next Hydrogen, cette structure propriétaire est basée sur une combine avec les prix d’émission des actions. On émet les actions à un prix d’appel follement élevé par rapport au prix comptable basé sur les actifs. Seuls les initiés savent pourquoi c’est tellement cher et ils payent, pendant que le commun des mortels est découragé par cette prime d’émission gigantesque. Tout en entrant en Bourse, les fondateurs de la société restent maîtres du bilan et donnent à leurs participations une liquidité élégante, propre au marché financier public.

Dans le cinquième cas, donc avec Next Hydrogen, c’est plus transparent et moins tordu : c’est le capital-actions qui pompe le capital social et ça semble donc plus ouvert aux actionnaires autres que les fondateurs.

Dans tous les cas, le capital social sert à compenser un déficit accumulé de taille très importante et en même temps sert à créer un coussin de liquide sur le côté actif du bilan. Les actifs autres que l’argent liquide et ses équivalents sont donc largement financés avec de la dette.

Prendre contrôle propriétaire d’une entreprise profondément déficitaire indique une détermination stratégique. La question se pose donc, c’est une détermination à faire quoi au juste ? Je rétrécis mon champ d’analyse à Fuel Cell Energy et je commence à passer en revue leurs rapports courants. Le Rapport courant du 12 Juillet 2022 informe que Fuel Cell Energy est entrée en contrat de vente sur marché ouvert (anglais : « Open Market Sales Agreement ») avec Jefferies LLC, B. Riley Securities, Inc., Barclays Capital Inc., BMO Capital Markets Corp., BofA Securities, Inc., Canaccord Genuity LLC, Citigroup Global Markets Inc., J.P. Morgan Securities LLC and Loop Capital Markets LLC dont chacun est designé comme Agent et tous ensemble sont des « Agents ». Le contrat donne à Fuel Cell Energy la possibilité d’offrir et de vendre, de temps en temps, un paquet de 95 000 000 actions (contre les 837 500 000 actions déjà actives) à valeur nominale de $0,0001 par action (soit la même valeur nominale que les actions déjà en place). Ces offres occasionnelles de 95 000 000 actions peuvent se faire aussi bien à travers les Agents qu’aux Agents eux-mêmes. Cette dualité « à travers ou bien à » se traduit en une procédure de préemption, ou Fuel Cell Energy offre les actions à chaque Agent et celui-ci a le choix de d’accepter et donc d’acheter les actions, ou bien de décliner l’offre d’achat et d’agir comme intermédiaire dans leur vente aux tierces personnes. Fuel Cell Energy paiera à l’Agent une commission de 2% sur la valeur brute de chaque transaction, que ce soit l’achat direct par l’Agent ou bien son intermédiaire dans la transaction. Par le même contrat, Jefferies LLC et Barclays Capital Inc. ont convenu avec Fuel Cell Energy de mettre fin à un contrat similaire, signé entre les trois parties en juin 2021.

Intéressant. Fuel Cell Energy entreprend d’utiliser son capital social comme plateforme de coopération avec une sorte de club d’institutions financières. Ces paquets de 95 000 000 actions à valeur nominale de $0,0001 par action font nominalement $9500 chacun, soit à peu près les dépenses voyage demi-mensuelles d’un PDG dans les organisations signataires du contrat. Pas vraiment de quoi déstabiliser un business. La commission de 2% sur un tel paquet fait $190. Seulement, l’émission publique de 837 000 000 actions existantes de Fuel Cell Energy s’était soldée par une prime d’émission de 5 157 930%. Oui, une prime d’émission de plus de 5 millions de pourcent. Ça fait beaucoup de points de pourcentage. Le moment quand j’écris ces mots, le prix boursier d’une action de Fuel Cell Energy est de $4,15 (soit 4149900% de plus que la valeur comptable). Par ailleurs, le volume d’actions en circulation est de 19 722 305, qui fait un free float d’à peine 19 722 305 / 837 500 000 = 2,35%. Chacun de ces paquets de 95 000 000 actions convenus par le contrat en question fait plus que ça et il peut donner occasion à une prime d’émission de plus de $394 millions et une commission de presque $8 millions.

Je n’aime pas ça. Comme investisseur, j’ai toutes me lampes rouges qui clignotent lorsque je pense à investir dans Fuel Cell Energy. Ce contrat du 12 juillet 2022, c’est carrément du poker financier. Je sais par expérience que le poker, c’est divertissant, mais ça ne va pas de pair avec une stratégie d’investissement rationnelle. Il me vient à l’esprit ce principe de gestion qui dit que lorsque les gestionnaires d’une société ont trop de liquide inutilisé à leur disposition, ils commencent à faire des trucs vraiment bêtes.

The real deal

I am blogging again, after months of break. My health required some attention, and my life priorities went a bit wobbly for some time, possibly because of the opioid pain killers which I took in hospital, after my surgery. Anyway, I am back in the game, writing freestyle.

Restarting after such a long break is a bit hard, and yet rewarding. I am removing rust from my thoughts, as if I were giving a new life to an old contrivance. I need to work up to cruise speed in my blogging. Currently, I am working on two subjects. One is my concept of Energy Ponds: a solution which combines ram pumps, hydropower, and the retention of water in wetlands. The other one pertains to business models in the broadly spoken industry of new sources of energy: electric vehicles (I am and remain a faithful investor in Tesla), technologies of energy storage, hydrogen and fuel cells based thereon, photovoltaic, wind and nuclear.

As I am thinking about it, the concept of Energy Ponds is already quite structured, and I am working on structuring it further by attracting the attention of people with knowledge and skills complementary to mine. On the other hand, the whole business models thing is foggy theoretically, and, at the same time, it is important to me at many levels, practical strategies of investment included. I know by experience that such topics – both vague and important – are the best for writing about on my blog.

Here comes the list of companies which I observe more or less regularly with respect to their business models:

>> Tesla https://ir.tesla.com/#quarterly-disclosure

>> Rivian https://rivian.com/investors

>> Lucid Group https://ir.lucidmotors.com/

>> Nuscale Power https://ir.nuscalepower.com/overview/default.aspx 

>> First Solar https://investor.firstsolar.com/home/default.aspx

>> SolarEdge https://investors.solaredge.com/

>> Fuel Cell Energy https://investor.fce.com/Investors/default.aspx

>> Plug Power https://www.ir.plugpower.com/overview/default.aspx

>> Green Hydrogen Systems https://investor.greenhydrogen.dk/

>> Nel Hydrogen https://nelhydrogen.com/investor-relations/

>> Next Hydrogen (précédemment BioHEP Technologies Ltd.) https://nexthydrogen.com/investor-relations/why-invest/

>> Energa https://ir.energa.pl/en

>> PGE https://www.gkpge.pl/en

>> Tauron https://raport.tauron.pl/en/tauron-in-2020/stock-exchange/investor-relations/

>> ZPUE  https://zpue.com/   

Two classifications come to my mind as I go through that list. Firstly, there are companies which I currently hold an investment position in: Tesla, Nuscale Power, Energa, PGE, Tauron et ZPUE. Then come those which I used to flirt with, namely Lucid Group, First Solar and SolarEdge. Finally, there are businesses which I just keep watching from a distance: Rivian, Fuel Cell Energy, Plug Power, Green Hydrogen Systems, Nel Hydrogen, and Next Hydrogen.

The other classification is based on the concept of owners’ earnings such as defined by Warren Buffett: net income plus amortization minus capital expenses. Tesla, PGE, Energa, ZPUE, Tauron, First Solar, SolarEdge – these guys generate a substantial stream of owners’ earnings. The others are cash-negative. As for the concept of owners’ earnings itself, you can consult both the investor-relations site of Berkshire Hathaway (https://www.berkshirehathaway.com/  ) or read a really good book by Robert G.Hagstrom « The Warren Buffett Way » (John Wiley & Sons, 2013, ISBN 1118793994, 9781118793992). I guess the intuition behind hinging my distinctions upon the cash-flow side of the house assumes that in the times of uncertainty, cash is king. Rapid technological change is full of uncertainty, especially when that change affects whole infrastructures, as it is the case with energy and propulsion. Besides, I definitely buy into Warren Buffett’s claim that cash-flow is symptomatic of the lifecycle in the given business.

The development of a business, especially on the base of innovative technologies, is cash-consuming. Cash, in business, is something we harvest rather than simply earn. Businesses which are truly able to harvest cash from their operations, have internal financing for moving to the next cycle of technological change. Those in need of cash from outside will need even more cash from outside in order to finance further innovation.

What’s so special about, cash in a business model? The most intuitive answer that comes to my mind is a motto heard from a banker, years ago: “In the times of crisis, cash is king”. Being a king means sovereignty in a territory, like “This place is mine, and, with all the due respect, pay respect or f**k off”. Having cash means having sovereignty of decision in business. Yet, nuance is welcome. Cash is cash. Once you have it, it does not matter that much where it came from, i.e. from operations or from external sources. When I have another look at businesses without positive owners’ earnings – Nuscale Power, Rivian, Fuel Cell Energy, Plug Power, Green Hydrogen Systems, Nel Hydrogen, and Next Hydrogen – I shift my focus from their cash-flow statements to their balance sheets and I can see insane amounts of cash on the assets’ side of the house. These companies, in their assets, have more cash than they have anything else. They look almost like banks, or investment funds.

Thus, my distinction between business models with positive owners’ earnings, on the one hand, and those without it, on the other hand, is a distinction along the axis of strategic specificity. When the sum total of net income and amortization, reduced by capital expenses, is positive and somehow in line with the market capitalization of the whole company, that company is launched on some clear tracks. The business is like a river: it is predictable and clearly traceable in its strategic decisions. On the other hand, a business with lots of cash in the balance sheet but little cash generated from operations is like lord Byron (George Gordon): those guys assume that the only two things worth doing are poetry and cavalry, only they haven’t decided yet the exact mix thereof.      

That path of thinking implies that a business model is more than a way of conducting operations; it is a vehicle for change through investment, thus for channeling capital with strategic decisions. Change which is about to come is somehow more interesting than change which is already there. Seen under this angle, businesses on my list convey different degrees of vagueness, and, therefore, different doses of intellectual provocation. I focus on the hydrogen ones, probably because in my country, Poland, we have that investment program implemented by the government: the hydrogen valleys.

As I have another look at the hydrogen-oriented companies on my list – Fuel Cell Energy, Plug Power, Green Hydrogen Systems, Nel Hydrogen, and Next Hydrogen – an interesting discrepancy emerges as regards the degree of technological advancement. Green Hydrogen Systems, Nel Hydrogen, and Next Hydrogen are essentially focused on making and supplying hydrogen. This is good old electrolysis, a technology with something like a century of industrial tradition, combined with the storage and transport of highly volatile gases. Only two, namely Fuel Cell Energy and Plug Power, are engaged into fuel cells based on hydrogen, and those fuel cells are, in my subjective view, the real deal as it comes to hydrogen-related innovation.

Je dois faire gaffe à la valeur intrinsèque

Me revoilà sur mon blog et je me concentre sur un truc : ma stratégie d’investissements boursiers. Je veux optimiser ma stratégie et à cette fin je me réfère à Warren Buffett et à sa philosophie d’investissement telle que vous et moi pouvons la trouver dans les rapports annuels de Berkshire Hathaway Inc. (https://www.berkshirehathaway.com/reports.html ). Je prends donc les principes de Warren Buffett et je les applique comparativement à deux compagnies : Tesla (https://ir.tesla.com/#tab-quarterly-disclosure ), la plus grande position dans mon portefeuille d’investissement, d’une part, et Selvita (https://selvita.com/investors-media/ ), une société polonaise de biotechnologie, sur les actions de laquelle je commence à développer un investissement sérieux.   

Avec Tesla, j’ai déjà entamé une analyse façon Warren Buffett (Tesla first in line) et maintenant je continue de manière comparative. C’est un truc qui marche : lorsque je veux comprendre quelque chose de complexe, je peux comparer cette chose complexe avec une autre chose complexe. Comparaison est une stratégie cognitive fondamentale. Elle me permet d’apercevoir les différences et les similarités entre des phénomènes complexes (tout est complexe, en fait) et de comprendre ainsi ce que la science cognitive désigne comme « saillance ».

Le genre de saillance sur laquelle je me concentre maintenant sont les traits distinctifs (et donc saillants et importants) de ces deux sociétés – Tesla (https://ir.tesla.com/#tab-quarterly-disclosure ) et Selvita (https://selvita.com/investors-media/ ) – en ce qui concerne les piliers conceptuels de la stratégie de Warren Buffett, qui sont :

>> l’entreprise en tant que telle : le modèle d’entreprise est-il simple et compréhensible ? l’entreprise a-t-elle une histoire cohérente d’exploitation ainsi que des perspectives favorables à long terme ?

>> la gestion : est-ce que la gestion de l’entreprise semble rationnelle ? Les gestionnaires semblent-ils agir dans le meilleur intérêt des actionnaires ? Les gestionnaires résistent-ils les

 modes et les pressions institutionnelles externes ?

>> la finance : quel est le retour sur capitaux propres ? quels sont les bénéfices agrégés pour les actionnaires ? Quelle est la marge de bénéfice dans les produits de l’entreprise ? Quelle est la concordance entre rétention de trésorerie d’une part et l’accroissement de valeur boursière ?   

>> le marché boursier : quelle est la valeur économique de la société en question ? comment cela concorde-t-il avec sa valeur boursière ?

Je me concentre sur la concordance entre la valeur économique de, respectivement, Tesla et Selvita, d’une part et leur valeur boursière d’autre part. Dans la stratégie modèle de Warren Buffett, la valeur économique d’une entreprise est égale au flux prévisible de trésorerie d’activités d’exploitation, escompté avec un taux de retour sur investissement sans risque. Pour donner un exemple pratiqe de cette méthode de base, je cite et traduis un passage du livre « The Warren Buffett Way » par Robert G. Hagstrom, plus précisément le fragment des pages 136 – 137 de l’édition Kindle, où la méthode de Buffett est démontrée dans son achat de Washington Post en 1973. Alors : « Nous commençons par calculer les revenus propriétaires pour l’année fiscale : bénéfice net de $13,3 millions plus dépréciation et amortissement de $3,7 millions moins les investissements capitalisables de $6,6 millions, ça donne un revenu propriétaire de $10,4 millions. Si nous divisons ce revenu par le taux de rendement des obligations souveraines long-terme de la Trésorerie Fédérale des États-Unis (6,81%), la valeur de Washington Post atteint $150 millions […]. Buffett dit qu’avec le temps, les investissements capitalisables d’un journal vont être égales au flux d’amortissement et de ce fait le bénéfice net devrait être une bonne estimation du revenu propriétaire. »

J’applique le même raisonnement à mes deux cas particuliers, donc Tesla et Selvita. Je vais chez https://ir.tesla.com/#tab-quarterly-disclosure et je sélectionne le rapport annuel pour 2020, soit https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1318605/000156459021004599/tsla-10k_20201231.htm. Je vais droit au rapport des flux de trésorerie https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1318605/000156459021004599/tsla-10k_20201231.htm#Consolidated_Statements_of_Cash_Flows .

Le bénéfice net de Tesla pour 2020 était de $862 millions, la charge d’amortissement montait à $2 322 millions, et le solde d’investissements capitalisables fût $3 132. J’obtiens un revenu propriétaire de $52 millions.  J’utilise deux taux de rendement comme référence : celui des obligations souveraines du Trésor Polonais, soit 3,242% (puisque j’investis à partir de Pologne), ainsi que celui des obligations souveraines long-terme de la Trésorerie Fédérale des États-Unis (1,35%), puisque mon résultat sur Tesla est déterminé par la valeur intrinsèque de Tesla telle qu’estimée par le marché financier pour Tesla se trouve aux États-Unis.

Après avoir divisé le revenu propriétaire de Tesla pour 2020 par ces deux taux alternatifs, j’obtiens une fourchette de valeur intrinsèque entre $1 603,95 milliards et $3 851,85 milliards. La capitalisation boursière de Tesla est couramment de $1 019 milliards, mais tout récemment, le 4 novembre, elle atteignait $1 248,43 milliards.

Je répète le même exercice – donc basé sur les résultats financiers pour l’année 2020 – pour Selvita. Je prends leur rapport financier annuel 2020 (https://selvita.com/wp-content/uploads/2021/03/Selvita-Group-Consolidated-Financial-Statements-2020.pdf ) et sur la page 8 je trouve le rapport des flux de trésorerie. Le bénéfice net était de PLN19 921 919, avec les charges d’amortissement de PLN13 525 722.

En ce qui concerne les d’investissements capitalisables, ça se corse. Je trouve un investissement en actifs matériels et immatériels de valeur totale de PLN15 003 636, ainsi que « l’acquisition d’autres actifs financiers » qui monte à PLN10 152 560. Selon la logique de Warren Buffett, l’investissement strictement dit, donc celui qui est déductible du revenu propriétaire, est celui en actifs productifs afférents à l’exploitation. L’acquisition d’actifs financiers est un placement, pas un investissement en actifs d’exploitation.

Je pense donc que je peux calculer le revenu propriétaire de Selvita de deux façons différentes. La première variante c’est « bénéfice net plus amortissement moins l’investissement en actifs matériels et immatériels » et dans la deuxième variante je considère l’acquisition d’actifs financiers comme un flux additionnel de trésorerie et je l’ajoute au solde du premier calcul. J’obtiens ainsi un revenu propriétaire façon Warren Buffett dans la fourchette entre PLN18 444 005 et PLN28 596 565. Je divise par le taux de rendement comme des obligations souveraines du Trésor Polonais (3,242%) et j’obtiens une fourchette correspondante de valeur intrinsèque entre PLN568 908 235 et PLN882 065 545. La dernière capitalisation boursière de Selvita est de PLN1 478 millions, avec un maximum sur les 12 mois derniers noté le 5 juillet 2021, égal à PLN2 894,7 millions.

Ma conclusion provisoire est que, sur la base des résultats financiers audités pour 2020, Tesla reste sous-valorisée par le marché boursier et ça donne des opportunités intéressantes. En revanche, Selvita semble être un peu gonflée en Bourse et je dois être sur mes gardes. Maintenant je passe à l’extension de l’exercice précèdent avec la méthode de MRQ ou « Most Recent Quarter », soit avec les résultats financiers non-audités de deux sociétés pour le troisième quart de 2021. Je fais un truc très primitif, qui est néanmoins utilisé fréquemment en analyse financière, donc j’extrapole les résultats de trois quarts de l’année fiscale en les multipliant par « 4/3 ». Oui, c’est simpliste et ça donne juste une estimation très provisoire de ce que les résultats annuels audités pour 2021 peuvent bien être. Néanmoins, cette méthode permet de simuler l’état d’esprit d’autres investisseurs qui – tout comme moi – utilisent la méthode de valeur intrinsèque façon Warren Buffett.

 Je commence par Tesla, encore une fois  (https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1318605/000095017021002253/tsla-20210930.htm#consolidated_statements_of_cash_flows . Bénéfice net $3 301 millions plus charge d’amortissement $2 063 moins investissements capitalisables de $5 952, ça donne… merde… – $588. Embarrassant, n’est-ce pas ? Revenu propriétaire négatif veut dire valeur intrinsèque négative. Esquive élégante : « Buffett dit qu’avec le temps, les investissements capitalisables d’un journal vont être égales au flux d’amortissement et de ce fait le bénéfice net devrait être une bonne estimation du revenu propriétaire. » Bon, Tesla, c’est presque comme un journal, quoi. Sauf que ça n’a rien à voir. Ce n’est même pas le même type fondamental de bien économique. Enfin, essayons avec l’équivalence « bénéfice net = revenu propriétaire ». J’extrapole le bénéfice net pour les 9 mois de 2021 sur les 12 mois de l’année fiscale et ça donne $4 401,33 millions. Je divise par le taux de rendement des obligations souveraines long-terme de la Trésorerie Fédérale des États-Unis (1,35%) et j’ai $326 024 milliards.

Je commence à comprendre la danse folle autour des actions de Tesla. Vous regardez le bénéfice net et ça a l’air de décoiffer (positivement). Vous jetez un coup d’œil sur les dépenses capitalisables d’investissement et vous commencer à vous poser des questions. Si le calcul très simple de Warren Buffett donne autant de doute, pas étonnant que plusieurs petits investisseurs se laissent prendre au jeu des grands fonds d’investissement futés.

Je passe à Selvita : https://selvita.com/wp-content/uploads/2021/11/Selvita-Group-Consolidated-Financial-Statements-Q3-2021.pdf . Bénéfice net sur les 9 mois de 2021 fait PLN8 844 005, les charges d’amortissement sur la même période montent à PLN17 764 894, acquisition d’actifs productifs est de PLN9 655 884 et celle d’actifs financiers c’est PLN3 172 566. Je somme des deux façons alternatives décrites plus tôt, j’extrapole sur les 12 mois, je divise par le taux d’intérêt sur les obligations de Trésor Polonais (3,242%)  et j’obtiens une valeur intrinsèque entre PLN660 936 257 et PLN784 623 041. C’est toujours très en-dessous de la capitalisation boursière de Selvita. Je dois faire gaffe.

An odd vector in a comfortably Apple world

Work pays. Writing about my work helps me learn new things. I am coining up, step by step, the logical structure of my book on collective intelligence. Those last days, I realized the point of using an artificial neural network as simulator of collective behaviour. There is a difference between studying the properties of a social structure, on the one hand, and simulating its collective behaviour, on the other hand. When I study the partial properties of something, I make samples and put them under a microscope. This is what most quantitative methods in social sciences do: they sample and zoom on. This is cool, don’t get me wrong. That method has made the body of science we have today, and, historically, this is the hell of a body of science. Yet, there is a difference between, for example, a study of clusters in a society, and a simulation of the way those clusters form. There is a difference between identifying auto-regressive cycles in the time series of a variable, and understanding how those cycles happen in real life, with respect to collective human behaviour (see ‘An overhead of individuals’). Autoregression translated into human behaviour means that what we do actually accomplish today is somehow derived from and functionally connected to the outcomes of our actions some time ago. Please, notice: not to the outcomes of the actions which immediately preceded the current one, but to the outcomes generated with a lag in the past. Go figure how we, humans, can pick a specific, lagged occurrence in the past and make it a factor in what we do today? Intriguing, isn’t it?

The sample-and-put-under-the-microscope method is essentially based on classical statistics, thus on the assumption that the mean expected value of a variable, or of a vector, is the expected state of the corresponding phenomenon. Here we enter the tricky, and yet interesting a realm of questions such as ‘What do you mean by expected state? Expected by whom?’. First and most of all, we have no idea what other people expect. We can, at best, nail down our own expectations to the point of making them intelligible to ourselves and communicable to other people, and we do our best to understand what other people say they expect. Yet, all hope is not lost. Whilst we can hardly have any clue as for what other people expect, we can learn how they learn. The process of learning is much more objectively observable than expectations.

Here comes the subtle and yet fundamental distinction between expectations and judgments. Both regard the same domain – the reality we live in – but they are different in nature. Judgment is functional. I make myself an opinion about reality because I need it to navigate through said reality. Judgment is an approximation of truth. Emotions play their role in my judgments, certainly, but they are easy to check. When my judgment is correct, i.e. when my emotions give it the functionally right shade, I make the right decisions and I am satisfied with the outcomes. When my judgment is too emotional, or emotional the wrong way, I simply screw it, at the end of the day, and I am among the first people to know it.

On the other hand, when I expect something, it is much more imbibed with emotions. I expect things which are highly satisfactory, or, conversely, which raise my apprehension, ranging from disgust to fear. Expectations are so emotional that we even have a coping mechanism of ex-post rationalization. Something clearly unexpected happens to us and we reduce our cognitive dissonance by persuading ourselves post factum that ‘I expected it to happen, really. I just wasn’t sure’.

I think there is fundamental difference between applying a given quantitative method of to the way that society works, on the one hand, and attributing the logic of this method to the collective behaviour of people in that society, on the other hand. I will try to make my point more explicit by taking on one single business case: Tesla (https://ir.tesla.com/ ). Why Tesla? For two reasons. I invested significant money of mine in their stock, for one, and when I have my money invested in something, I like updating my understanding as for how the thing works. Tesla seems to me something like a unique phenomenon, an industry in itself. This is a perfect Black Swan, in the lines of Nassim Nicholas Taleb’s ‘The black swan. The impact of the highly improbable’ (2010, Penguin Books, ISBN 9780812973815). Ten years ago, Elon Musk, the founder of Tesla, was considered as just a harmless freak. Two years ago, many people could see him on the verge of tears, publicly explaining to shareholders why Tesla kept losing cash. Still, if I invested in the stock of Tesla 4 years ago, today I would have like seven times the money. Tesla is an outlier which turned into a game changer. Today, they are one of the rare business entities who managed to increase their cash flow over the year 2020. No analyst would predict that. As a matter of fact, even I considered Tesla as an extremely risky investment. Risky means burdened with a lot of uncertainty, which, in turn, hinges on a lot of money engaged.

When a business thrives amidst a general crisis, just as Tesla has been thriving amidst the COVID-19 pandemic, I assume there is a special adaptive mechanism at work, and I want to understand that mechanism. My first, intuitive association of ideas goes to the classic book by Joseph Schumpeter, namely ‘Business Cycles’. Tesla is everything Schumpeter mentioned (almost 100 years ago!) as attributes of breakthrough innovation: new type of plant, new type of entrepreneur, processes rethought starting from first principles, complete outlier as compared to the industrial sector of origin.

What does Tesla have to do with collective intelligence? Saying that Tesla’s success is a pleasant surprise to its shareholders, and that it is essentially sheer luck, would be too easy and simplistic. At the end of September 2020, Tesla had $45,7 billion in total assets. Interestingly, only 0,44% is the so-called ‘Goodwill’, which is the financial chemtrail left after a big company acquires smaller ones and which has nothing to do with good intentions. According to my best knowledge, those assets of $45,7 billion have been accumulated mostly through the good, old-fashioned organic growth, i.e. the growth of the capital base in correlation with the growth of operations. That type of growth requires the concurrence of many factors: the development of a product market, paired with the development of a technological base, and all that associated with a stream of financial capital.    

This is more than luck or accident. The organic growth of Tesla has been concurring with a mounting tide of start-up businesses in the domain of electric vehicles. It coincides closely with significant acceleration in the launching of electric vehicles in the big, established companies of the automotive sector, such as VW Group, PSG or Renault. When a Black Swan deeply modifies an entire industry, it means that an outlier has provoked adaptive change in the social structure. That kept in mind, an interesting question surfaces in my mind: why is there only one Tesla business, as for now? Why isn’t there more business entities like them? Why this specific outlier remains an outlier? I know there are many start-ups in the industry of electric vehicles, but none of them even remotely approaches the kind and the size of business structure that Tesla displays. How does an apparently unique social phenomenon remain unique, whilst having proven to be a successful experiment?

I am intuitively comparing Tesla to its grandfather in uniqueness, namely to Apple Inc. (https://investor.apple.com/investor-relations/default.aspx ). Apple used to be that outlier which Tesla is today, and, over time, it has become sort of banalized, business-wise. How can I say that? Let’s have a look at the financials of both companies. Since 2015, Tesla has been growing like hell, in terms of assets and revenues. However, they started to make real money just recently, in 2020, amidst the pandemic. Their cash-flow is record-high for the nine months of 2020. Apple is the opposite case. If you look at their financials over the last few years, they seem to be shrinking assets-wise, and sort of floating at the same level in terms of revenues. Tesla makes cash mostly by tax write-offs, through amortization and stock-based compensations for their employees. Apple makes cash in the good, old-fashioned way, by generating net income after tax. At the bottom line of all cash-flows, Tesla accumulates cash in their balance sheet, whilst Apple apparently gives it away and seems preferring the accumulation of marketable financial securities. Tesla seems to be wild and up to something, Apple not really. Apple is respectable.    

Uniqueness manifests in two attributes: distance from the mean expected state of the social system, on the one hand, and probability of happening, on the other hand. Outliers display low probability and noticeable distance from the mean expected state of social stuff. Importance of outlier phenomena can be apprehended similarly to risk factors: probability times magnitude of change or difference. With low probability, outliers are important by their magnitude.

Mathematically, I can express the emergence of any new phenomenon in two ways: as the activation of a dormant phenomenon, or as recombination of the already active ones. I can go p(x; t0) = 0 and p(x; t1) > 0, where p(x; t) is the probability of the phenomenon x. It used to be zero before, it is greater than zero now, although not much greater, we are talking about outliers, noblesse oblige. That’s the activation of something dormant. I have a phenomenon nicely defined, as ‘x’, and I sort of know the contour of it, it just has not been happening recently at all. Suddenly, it starts happening. I remember having read a theory of innovation, many years ago, which stated that each blueprint of a technology sort of hides and conveys in itself a set of potential improvements and modifications, like a cloud of dormant changes attached to it and logically inferable from the blueprint itself.

When, on the other hand, new things emerge as the result of recombination in something already existing, I can express it as p(x) = p(y)a * p(z)b. Phenomena ‘y’ and ‘z’ are the big fat incumbents of the neighbourhood. When they do something specific together (yes, they do what you think they do), phenomenon ‘x’ comes into existence, and its probability of happening p(x) is a combination of powers ascribed to the respective probabilities. I can go fancier, and use one of them neural activation functions, such as the hyperbolic tangent. Many existing phenomena – sort of Z = {p(z1), p(z2),…, p(zn)} – combine in a more or less haphazard way (frequently, it is the best way of all ways), meaning that the vector of Z of their probabilities has a date with a structurally identical vector of random significances W = {s1, s2, …, sn}, 0 < si <1. They date and they produce a weighted sum h = ∑p(zi)*si, and that weighed sum gets sucked into the vortex of reality via tanh = [(e2h – 1)/(e2h + 1)]. Why via tanh? First of all, why not? Second of all, tanh is a structure in itself. It is essentially (e2 -1)/(e2 +1) = 6,389056099 / 8,389056099 = 0,761594156, which has the courtesy of accepting h in, and producing something new.

Progress in the development of artificial neural networks leads to the discovery of those peculiar structures – the activation functions – which have the capacity to suck in a number of individual phenomena with their respective probabilities, and produce something new, like a by-phenomenon. In the article available at https://missinglink.ai/guides/neural-network-concepts/7-types-neural-network-activation-functions-right/ I read about a newly discovered activation function called ‘Swish’. With that weighted sum h = ∑p(zi)*si, Swish = h/(1+e-h). We have a pre-existing structure 1/(1 + e) = 0,268941421, which, combined with h in a complex way (as a direct factor of multiplication and as exponent in the denominator), produces something surprisingly meaningful.

Writing those words, I have suddenly noticed a meaning of activation functions which I have been leaving aside, so far. Values produced by activation functions are aggregations of the input which we feed into the neural network. Yet, under a different angle, activation functions produce a single new probability, usually very close to 1, which can be understood as something new happening right now, almost for sure, and deriving its existence from many individual phenomena happening now as well. I need to wrap my mind around it. It is interesting.    

Now, I study the mathematical take on the magnitude of the outlier ‘x’, which makes its impact on everything around, and makes it into a Black Swan. I guess x has some properties. I mean not real estate, just attributes. It has a vector of attributes R = {r1, r2, …, rm}, and, if I want to present ‘x’ as an outlier in mathematical terms, those attributes should be the same for all the comparable phenomena in the same domain. That R = {r1, r2, …, rm} is a manifold, in which every observable phenomenon is mapped into m coordinates. If I take any two phenomena, like z and y, each has its vector of attributes, i.e. R(z) and R(y). Each such pair can estimate their mutual closeness by going Euclidean[R(z), R(y)] = ∑{[ri(z) – ri(y)]2}0,5 / m. We remember that m is the number of attributes in that universe.

Phenomena are used to be in a comfortably predictable Euclidean distance to each other, and, all of a sudden, x pops out, and shows a bloody big Euclidean distance from any other phenomenon. Its vector R(x) is odd. This is how a Tesla turns up, as an odd vector in a comfortably Apple world.

Rummaging inside Tesla: my latest exam in Microeconomics

 

My editorial on You Tube

 

One more educational update on my blog. This time, it is the interpretation of exam in microeconomics, which took place on February 1st, 2019, in two distinct majors of studies, i.e. International Relations, and Management. First, right below, I am presenting the contents of the exam sheet, such as it was distributed to students. Then, further below, I develop an interpretation of possible answers to the questions asked. One preliminary remark is due: the entire exam refers to Tesla Inc. as business case. In my classes of Microeconomics, as well as in those of Management, I usually base the whole semester of teaching on 4 – 6 comprehensive business cases. This time, during the winter semester 2018/2019, one of those cases was Tesla, and the main source material was Tesla’s Annual Report for 2017. The students who attended this precise exam were notified one week earlier that Tesla was the case to revise.

This said, let’s rock. Here comes the exam sheet:

 

Exam in Microeconomics February 1st, 2019

 

Below, you will find a table with selected financial data of Tesla Inc. Use that data, and your knowledge as regards the business model of this firm, to answer the two open questions below the table. Your answer to each of the questions will be graded on a scale from 0 to 3 points. No answer at all, or major mistakes, give you 0 points. Short descriptive answer, not supported logically with calculations, gives 1 point. Elaborate explanation, logically supported with calculations, gives 2 or 3 points, depending on the exhaustiveness of your answer. Points translate into your overall grade as follows: 6 points – 5,0 (very good); 5 points – 4,5 (+good); 4 points – 4,0 (good); 3 points – 3,5 (+pass); 2 points – 3,0 (pass); 0 ÷ 1 points – 2,0 (fail). 

 

 

Values in thousands of USD
Revenues 2017 2016 2015
Automotive sales    8 534 752       5 589 007       3 431 587    
Automotive leasing    1 106 548         761 759         309 386    
Energy generation and storage    1 116 266         181 394          14 477    
Services and other    1 001 185         467 972         290 575    
Total revenues   11 758 751       7 000 132       4 046 025    
Cost of revenues      
Automotive sales    6 724 480       4 268 087       2 639 926    
Automotive leasing      708 224         481 994         183 376    
Energy generation and storage      874 538         178 332          12 287    
Services and other    1 229 022         472 462         286 933    
Total cost of revenues    9 536 264       5 400 875       3 122 522    
Overall total gross profit    2 222 487       1 599 257         923 503    
Gross profit by segments      
Automotive sales 1 810 272 1 320 920 791 661
Automotive leasing 398 324 279 765 126 010
Energy generation and storage 241 728 3 062 2 190
Services and other (227 837) (4 490) 3 642
       
Operating expenses      
Research and development    1 378 073         834 408         717 900    
Selling, general and administrative    2 476 500       1 432 189         922 232    
Total operating expenses    3 854 573       2 266 597       1 640 132    
Loss from operations   (1 632 086)       (667 340)       (716 629)   

 

Question 1 (open): Which operating segment of Tesla generates the greatest value added in absolute terms? Which segment has the greatest margin of value added? How does it change over time? Are differences across operating segments greater or smaller than changes over time in each operating segment separately? How can you possibly explain those phenomena? Suggestion: refer to the theory of Marshallian equilibrium vs the theory of monopoly.

 

Question 2 (open): Calculate the marginal cost of revenue from 2015 to 2017 (i.e. ∆ cost of revenue / ∆ revenue), for the whole business of Tesla, and for each operating segment separately. Use those calculations explicitly to provide a balanced judgment on the following claim: “The ‘Energy and storage’ operating segment at Tesla presents the greatest opportunities for future profit”.  

 

Interpretation

 

Question 1 (open): Which operating segment of Tesla generates the greatest value added in absolute terms? Which segment has the greatest margin of value added? How does it change over time? Are differences across operating segments greater or smaller than changes over time in each operating segment separately? How can you possibly explain those phenomena? Suggestion: refer to the theory of Marshallian equilibrium vs the theory of monopoly.

 

The answer to that question starts with the correct understanding of categories in the source table. Value added can be approximated as gross profit. The latter is the difference between revenues and variable cost, thus between the selling price, and the price of key intermediate goods. This was one of the first theoretical explanations the students were supposed do start their answer with. As I keep repeating in my classes, good science starts with communicable, empirical observation, and thus you need to say specifically how the facts at hand correspond to the theoretical distinctions we hold.

 

As I could see from some of the exam papers that some of my students handed me back, this was the first checkpoint for the understanding of the business model of Tesla. The expression ‘operating segment’ refers to the following four categories from the initial table: automotive sales, automotive leasing, energy generation and storage, and services and other. To my sincere surprise, some of my students thought that component categories of operational costs, namely ‘Research and development’, and ‘Selling, general and administrative’ were those operational segments to study. If, in an exam paper, I saw someone calculating laboriously some kind of margin for those two, I had no other solution but marking the answer with a remark ‘Demonstrable lack of understanding regarding the business model of Tesla’, and that was one of those major mistakes, which disqualified the answer to Question 1, and gave 0 points.

 

In a next step, i.e. after matching the concept of value added with the category of gross profit, and explaining why they do so, students had to calculate the margin of value added. Of course, we are talking the margin of gross profit, or: ‘Gross Profit / Revenues’. Here below, I am presenting a table with the margin of gross profit at Tesla Inc.

 

 

Margin of gross profit 2017 2016 2015
Overall 18,9% 22,8% 22,8%
Automotive sales 21,2% 23,6% 23,1%
Automotive leasing 36,0% 36,7% 40,7%
Energy generation and storage 21,7% 1,7% 15,1%
Services and other -22,8% -1,0% 1,3%

 

There was a little analytical challenge in the phrasing of the question. When I ask whether  ‘differences across operating segments greater or smaller than changes over time in each operating segment separately‘, it is essentially a test for analytical flexibility. The best expected approach that a student could have developed was to use coefficients, like gross margin for automotive sales in 2017 divided by that in 2015, and, alternatively, divided by the gross margin on energy generation and storage etc. Thus, what I expected the most in this part of the answer, was demonstrable understanding that changes over time could be compared to cross-sectional differences with the use of a universal, analytical tool, namely that of proportions expressed as coefficients, like ‘A / B’.

As this particular angle of approach involved a lot of calculations (students could use calculators or smartphones in that exam), one was welcome to take some shortcuts based on empirical observation. Students could write, for example, that ‘The greatest gross profit in absolute terms is generated on automotive sales, thus is seems logical to compare the margin of value added in this segment with other segments…’. Something in those lines. This type of answer gave a clear indication of demonstrable understanding as regards the source data.

As for the theoretical interpretation of those numbers, I openly suggested my students to refer to the theory of Marshallian equilibrium vs the theory of monopoly. Here is how it goes. The margin of value added has two interpretations as regards the market structure. Value added can be what the supplier charges his customers, just because they are willing to accept it, and this is the monopolistic view. As the Austrian school of economics used to state, any market is a monopoly before being a competitive structure. It means that any relations a business can develop with its customers is, first of all, a one on one relation. In most businesses there is at least a small window of price, within which the supplier can charge their customers whatever he wants, and still stay in balance with demand. In clearly monopolistic markets that window can be quite wide.

On the other hand, value added is what the exogenous market equilibriums allow a firm to gain as a margin between the market of their final goods, and that of intermediate goods. This is value added understood as price constraint. Below, I present those two ideas graphically, and I expected my students to force their pens into drawing something similar.

 

Question 2 (open): Calculate the marginal cost of revenue from 2015 to 2017 (i.e. ∆ cost of revenue / ∆ revenue), for the whole business of Tesla, and for each operating segment separately. Use those calculations explicitly to provide a balanced judgment on the following claim: “The ‘Energy and storage’ operating segment at Tesla presents the greatest opportunities for future profit”.  

 

As I reviewed those exam papers, I could see that the concept of marginal change is enormously hard to grasp. It is a pity, as: a) the whole teaching of calculus, at high school, is essentially about marginal change b) the concept of marginal change is one of the theoretical pillars of modern science in general, and it comes straight from grandpa Isaac Newton.

Anyway, what we need, in the first place, is the marginal cost of revenue, from 2015 to 2017, calculated as ‘∆ cost of revenue / ∆ revenue’. The ∆ is, in this case, the difference between values reported in 2017, and those from 2015. The marginal cost of revenue is simply the cost of having one more thousand of dollars in revenue. The corresponding values of marginal cost are given in the table below.

 

Operating segment at Tesla Inc. Marginal cost of revenue from 2015 through 2017
Overall                             0,83
Automotive sales                             0,80
Automotive leasing                             0,66
Energy generation and storage                             0,78
Services and other                             1,33

 

Most of the students who took this exam, on the 1st of February, failed to address the claim phrased in the question, and it was mostly because they apparently did not understand what is the meaning of what they have calculated. Many had those numbers right, although some were overly zealous and calculated the marginal cost for two windows in time separately: 2015 – 2016, and then 2016 – 2017. I asked specifically to jump from 2015 straight into 2017. Still, the real struggle was the unit of measurement. I saw many papers, whose authors transformed those numbers – correctly calculated – into percentages. Now, look people. In the source table, you have data in thousands of dollars, right? A delta of $000 is given in $000, right? A coefficient made of two such deltas is still in $000. Those numbers mean that if you want to have one more thousand of them US dollars in revenues, at Tesla Inc., you need to spend $830 in cost of revenue, and correspondingly for particular operating segments.

Thus, when anyone wrote those marginal values as percentages, I was very sorry to give that answer a mention ‘Demonstrable lack of understanding regarding the concept of marginal cost’.

When considering the marginal cost of revenue as an estimation of future profits, the lower it is, the greater profit we can generate. With a given price, the lower the cost, the greater the profit margin. The operating segment labelled ‘Energy generation and storage’ doesn’t look bad at all, in that respect, certainly better than them ‘Services and other’, still it is the segment of ‘Automotive leasing’ that yields the lowest marginal cost of revenues. Thus, the claim “The ‘Energy and storage’ operating segment at Tesla presents the greatest opportunities for future profit” is false, as seen from this perspective.

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