• persembe@persembe.com

ANLATILAR VE SAYILAR

Ekim 2021
Narrative and Numbers
313 sayfa
Çeviri: Ergun Unutmaz

Henüz kâr bile edememiş bir şirket nasıl olur da milyarlarca dolarlık bir değerlemeye sahip olabilir?

Yeni kurulan bazı şirketler büyük yatırımlar çekebilirken diğerleri bunu neden başaramazlar?

Bir finans profesörü ve tecrübeli bir yatırımcı olarak Aswath Damodaran,

hikâyenin gücünün şirketin değerini yönlendirdiğini, sayılara anlam kattığını ve hatta temkinli yatırımcıları dahi risk almaya ikna ettiğini tartışmaktadır. İş hayatında, inandırıcı anlatılar aktaran hikâye anlatıcıları ve anlamlı modeller ve hesaplar kuran sayısal yönü kuvvetli kişiler vardır. Başarı için bunların ikisi de esastır, ancak Damodaran, bir işletmenin sadece bu ikisini bir araya getirerek değer sunabileceğini ve bu değeri sürdürebileceğini savunmaktadır. Bir dizi olay çalışması sayesinde, Anlatılar ve Sayılar hikâye anlatıcıların sayıları nasıl daha iyi bir şekilde anlatılara dâhil edebileceğini ve benzer şekilde sayılarla uğraşmayı sevenlerin de detaylı incelemelerle baş edebilecek daha imgesel modelleri nasıl hesaplayabileceğini tarif etmektedir. Damodaran Uber’in piyasaya girişini ve anlatıların farklı değerlemeleri anlamada nasıl anahtar bir role sahip olduğunu dikkate almaktadır. Halka arzları sırasında Twitter ve Facebook’un neden milyarlarca dolar üzerinden değerlendiğini, neden birisinin duraksarken (Twitter) diğerinin büyüdüğünü (Facebook) araştırmaktadır. Damodaran ayrıca, bir şirketin geçmişinin kendi anlatısını nasıl hem zenginleştirip hem de sınırladığını göstermek için Apple ve Amazon gibi daha oturmuş iş modellerine de bakmaktadır. Brezilya’da yerleşik olan küresel bir madencilik şirketi Vale üzerinden de dışsal anlatıların etkisini ortaya koymakta; ülkenin, emtia ve kurların bir şirketin hikâyesini nasıl şekillendirebileceğini göstermektedir. Anlatılar ve Sayılar, sayıların etrafını anlatılarla dokumanın faydalarını, zorluklarını ve bunların içerdiği gizli tuzakları; kişilerin, bir hikâyenin inanılırlığını en iyi nasıl test edebileceğini açıklamaktadır.

*   *   *

“Değerleme zanaatına hiç kimse Aswath Damodaran kadar katkıda bulunmamıştır. Anlatılar ve Sayılar kitabında Damodaran, hikâyeyi anlamadan bir hisseyi anlayamayacağınızı çok doğru bir şekilde göstermektedir. Damodaran’ın zihin açıcı turu sonrasında, insan doğasının yoğun hesaplamalara olan hayati katkısını sonsuza dek takdir edeceksiniz.”
– MICHAEL MAUBOUSSIN, küresel finansal stratejileri başkanı, Credit Suisse

“Damodaran bizleri Joseph Campbell, Warren Buffett ve Nassim Taleb’in en iyi niceliksel analizlerinin kesiştiği yere götürüyor. Onun yolculuğu, sadece hikâyelere ya da yoğun hesaplamalara güvenerek bir tarafı tercih eden analistlerin ıskaladığı, yeni değer ve riskleri ortaya çıkarıyor. Damodaran, gelişmekte olan anlatıları, analizleri ve Alibaba, Amazon, Uber, Theranos, Ferrari gibi daha birçok değerleme ile bize eşlik ediyor. Kendisi sayısal bir analist olarak başlamış olabilir ama Damodaran bugün yazanlar ve öğretenler arasında en dengeli analistlerden biri olup şu anda iş hayatı – finans üzerine en harika hikâye anlatıcılarından birisidir.”
– DAVID FOSTER, CEO Business Valuation Resources

“Damodaran’ın hem işin özüne inen hem de farklı noktaları kapsayan olay çalışmaları değerlemeyi iyi bir okumaya dönüştürüyor. Kendi güncel örneklerinde bile öz eleştiri yapan Damodaran, okuyucuyu nitelikli bir değerlemenin (hem sayılarla uğraşmayı hem de hikâyeleri seven kişilerin bir özelliği olarak) beynin gerek sol gerekse de sağ tarafını kullanmayı zorunlu kıldığı konusunda bilgece uyarmaktadır.”
– THOMAS E. COPELAND, Finans Profesörü,San Diego Üniversitesi, İşletme Fakültesi

“Değerleme konusunda birçok kişiye eğitmenlik yapmış olan Damodaran, nicel değerleme formüllerinin yeterli olmadığını açıkça göstermektedir: Bunlar, işletmelere yönelik nitelikleri de ele alan anlatılarla birlikte uygulanmalıdır. Ancak niteliksel analizlerin de kendine özgü sakıncaları vardır ki kişisel ön yargılarımızı da bunlara dâhil etmek bunların en önemsizi değildir. Damodaran hikâyeleri hoş bir şekilde dokuyarak daha resmî bir nicel analize dönüştürüyor. Bu ikisinin birbirinden ayrılması ile elde edilen değerlemeler daha fazla güven sağlıyor.”
– STEPHEN PENMAN, Değer için Muhasebe kitabının yazarı

“Hikâye anlatımını geleneksel finansal analiz ve değerleme ile birleştirmede Damodaran’ın başarısı benzersizdir. Anlatılar ve Sayılar hem geleneksel değerlemenin hem de şirketleri konumlandırmanın köşe taşı olma potansiyeline sahiptir. Çünkü bu kitap, bu iki gruptaki bireylerden her birinin bir diğerinin araçlarını kullanarak nasıl fayda sağlayacağını göstermektedir. İkna edici olabilmek için sayıların bir hikâyeye ihtiyacı olduğunu anlatmakta, Damodaran bizleri kişisel bir yolculuğa çıkarmaktadır.”
– PAUL JOHNSON, Nicusa Investment Advisors’ın kurucusu ve kıdemli danışman

İÇİNDEKİLER

Sunuş
Önsöz
Türkçe Baskı için Önsöz
Çevirmen Yorumu
1. İki Kabilenin Hikâyesi
2. Bana Bir Hikâye Anlat
3. Hikâye Anlatımının Unsurları
4. Sayıların Gücü
5. Yoğun Hesaplama Araçları
6. Bir Anlatı İnşa Etme
7. Bir Anlatının Sürüş testi
8. Anlatılardan Sayılara
9. Sayılardan Değere
10. Anlatınızı geliştirmek ve Değiştirmek – Geri Bildirim Döngüsü
11. Anlatı Tadilatları – Gerçek Dünya Zorla Dâhil Olur
12. Haberler ve Anlatılar
13. Büyük Düşünün – Makro Hikâye
14. Şirket Yaşam Döngüsü
15. Yönetimsel Zorluklar
16. Oyun Sonu
Notlar

KİTAPTAN BİR ALINTI

Verileri kullanırken temel bir soru ne kadar verinin yeterli olduğudur. Bu seçeneği gereğinden fazla bir şekilde basitleştirme riskini alarak; genelde, kılı kırk yararak toplanmış ve düzenlenmiş verilerden oluşan daha küçük bir örnek ya da gürültü içeren ve potansiyel olarak hatalı olabilen verilerden oluşan daha büyük bir örnek arasında karar vermek zorundasınızdır. Bu kararı verirken istatistiğin önemli yapı taşlarından biri olan büyük sayılar yasası rehberliğinde hareket etmelisiniz. Basitçe ifade etmek gerekirse büyük sayılar yasası, örnek büyüklüğü genişledikçe bu örneklemi kullanarak hesaplamış olduğunuz istatistiklerin giderek daha kesin olduğudur. Eğer bu size makul gelmiyorsa bunun altındaki sezgi şöyledir: Örnek büyüklüğü genişledikçe, tek tek verilerde oluşabilecek hatalar ortalamayla düzleştirilir.