_The Morning Filter_の3月23日放送回で、 David Sekera と Susan Dziubinski は、オラクルの適正価値推計におけるボラティリティ（変動）が大きすぎないかという視聴者からの質問に答え、Morningstarが株をどのように分析するかについての学びを紹介しています。以下は番組の抜粋です。
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株式の公正価値において、どれくらいのボラティリティが多すぎるのか？
_The Morning Filter_の3月23日放送回で、 David Sekera と Susan Dziubinski は、オラクルの適正価値推計におけるボラティリティ（変動）が大きすぎないかという視聴者からの質問に答え、Morningstarが株をどのように分析するかについての学びを紹介しています。以下は番組の抜粋です。
オラクルの株はボラティリティが高すぎる？
**Susan Dziubinski: **それでは、今週の質問の時間です。今週の質問はCarlosからです。Carlosは「4〜5か月のあいだに、Morningstarのオラクル（ORCL）の適正価値推計が$200から$300超まで上がり、その後$220に戻りました。これはボラティリティが大きすぎると思いませんか？」と尋ねています。
**David Sekera: **素晴らしい質問ですし、その疑問がどこから生まれているのかは、私は完全に理解しています。正直に言うと、私がMorningstarの商品を使っているなら、おそらく私自身もまったく同じ質問をしていると思います。実際に答えに入る前に、逸話としてお話ししますが、ここ過去9か月ほどで、私たちの適正価値におけるスイング（揺れ）は、ここMorningstarに在籍してこの16年間で見てきたものよりも、もっと大きくて回数も多いのを目にしてきました。そして、そうした大きな揺れの大半は、人工知能（AI）によるものであり、AIの長期成長ダイナミクスを理解し、それを長期の前提に組み込もうとしていることが理由だと言えるでしょう。では改めて、株の本質的な価値とは何でしょうか。株の適正価値とは何でしょうか。株の適正価値とは、その会社が生涯にわたって生み出す将来のフリーキャッシュフローのすべてを、現在価値に割り引いたものです。どんな前提の変更があっても、それによって適正価値は変わります。
特に成長株では、前提となるものが将来の成長に関する見方であるため、適正価値の揺れがさらに大きくなります。つまり、将来の成長見通しに対する比較的小さな変更でも、今日の適正価値にはかなり大きな変化が生じ得ます。ある程度、AIが大きな影響を与えるのは誰もが認めると思いますが、その影響がどのような形になり、いつ起きるのかはまだ分かりません。ですから、AIが今後1〜2年で何をするのかを理解しようとするだけでも難しいのに、さらにそれを5年先や10年先のモデルに本当に落とし込むとなると、なおさら難しくなります。例としてオラクルに戻りますが、私たちの例では昨年9月、同社は、継続事業について、そしてより長期の目標について、大きな変更を発表しました。
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彼らは具体的に、ハイパースケーラーになること、つまり人工知能向けのクラウド基盤（インフラ）を提供することに注力します。さらに、大規模なデータセンターの数を増やす計画です。そこで当時、同社は、2030年までにオラクルのクラウドで$1440億ドルではなく$180億（※原文の表記に従う）ではなく、$144 billionの売上を生み出せると市場に対してガイダンスを出しました。これを見通しとして言えば、彼らは昨年そこから$10 billionの売上を上げていて、今年はそれが77%増えて$18 billionになると予測していた、ということです。とはいえ、どちらにしても、つまり6年間で成長が14倍という見方になるわけです。そこで、その種の成長をベースケースに組み込んだところ、私たちのアナリストは、主にレガシー事業に基づいていた$205から、1株あたり$330まで適正価値を引き上げました。
そしてその後、適正価値を引き下げる際には、その後の段階で、長期見通しにおけるその他の変更を反映するように、モデルを複数回更新しました。
株の現在価値をどう計算するかを考えると、私たちはいわゆる3段階のディスカウンテッド・キャッシュフロー（割引キャッシュフロー）モデルを使います。第1段階は明示的な予測です。これは、アナリストが実際に、個別の年次売上予測やマージン予測、そしてバランスシートがどうなる見込みか（会社がcapexにどれだけ使うのか、配当なのか、それ以外に何にお金を使うのか）といったものを、具体的に作っている段階です。そして第2段階が、私たちの言うフェード期間です。基本的にやっていることは、第1段階の最後の1年を取り、それをその会社のより安定した状態（より定常状態）になると私たちが考える水準へとフェード（段階的に変化させる）していくことです。このフェード期間は通常、5〜10年のどこかになります。そして第3段階は、基本的に、その定常状態に対する永久年金（パーペチュイティ）の式です。
オラクルについては、最近、経済的モート（競争優位）の評価を、wideからnarrowに引き下げました。これは、私たちが実施した大きな経済的モートの再評価の一環で、何社だったかは思い出せませんが、人工知能によって実質的に影響を受け得ると私たちが考えたほぼすべての企業を対象にしたものです。つまり、経済的モートをwideからnarrowに引き下げるということは、モデル以前に組み込んでいたものよりも、長い時間軸の中で企業が生み出す超過収益が少なくなると、私たちが今はモデル化しているという意味です。要するに、第2段階において彼らが生み出す超過収益の金額を抑え、その超過収益が続く期間の長さも縮めたのです。もちろん、それが大きな適正価値の大幅な減少につながりました。
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加えて、適正価値を見るだけでなく、不確実性（Uncertainty）評価も見るべきだとも言えます。このケースでは、不確実性は「Very High（非常に高い）」を割り当てています。これは、未来において起こり得る結果の振れ幅が非常に大きくなるような状況を、投資家にうまく伝えるためのものです。だからこそ、これらの株が4スターや5スターの領域に入る前には、長期の本質的価値からより大きいマージン・オブ・セーフティ（安全域）を要求しています。逆に言うと、こうした株は、2スターや1スターの銘柄になるまで、その適正価値のはるか上の水準で推移できるように私たちは運用しているのです。
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