Equity research: Shopify Inc.
Notice bibliographique
Résumé
Shopify is a Canadian company that caught the eye of worldwide investors due to its fast-growing tech-enabled business. Within the core of its operations, we find software that enables almost any merchant to build an online shop with little to no previous knowledge of programming. Its subscriber base is diverse and the services offered are tailored to serve small, medium-sized and big-sized merchants. Its growth strategy is based on increasing its subscriber base and then generating additional revenue through the tools they provide to its merchants to manage their daily operations. In 2021, the global pandemic directly affected the demand for Shopify shares. Shopify’s stock rose to record high levels as investors saw in Shopify´s online network of merchants, a good retail hedge for the impacts caused by the government closing of all non-essential businesses. Across 2022 and as we move further away from the pandemic the stock has been steadily decreasing from its all-time high of USD 176.3 to USD 34.2 as of 30th October 2022. The main goal of this equity research is to reach the fair value of Shopify. Several valuation methodologies were carried out to value Shopify: the Discounted Cash Flow model through the FCFF and FCFE methods and the multiple-based valuation through EV/EBITDA and the Forward P/E ratio. Complementary to the 5-Year Discounted Cash Flow Method, a sensitivity analysis table was also included to understand the impacts of some of the most critical assumptions considered in the presented valuation such as the WACC, the growth rate and the cost of equity. The valuation based on the FCFF results in a fair value for Shopify stock at USD 20.6, followed by the value obtained through the FCFE methodology at USD 21.4. The valuation through the multiples resulted in a share price of USD 18.3 and USD 33.7 corresponding to the EV/EBITDA and Forward P/E ratio respectively. The value at which the stock is currently trading above the fair values through the application of the models and as result the final recommendation is to sell.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».