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आपकी DCF धारणाएँ स्वयं फ़ॉर्मूले से अधिक महत्वपूर्ण क्यों हैं?
· यह क्यों मायने रखती है
डीCAफ मूल्यांकन नकदी प्रवाह
छूट का गणित सुलझ गया है; धारणाएँ नहीं हैं. यह पोस्ट बताती है कि कौन से इनपुट सबसे अधिक महत्व रखते हैं, उन्हें कैसे दस्तावेज़ित किया जाए, और एक पारदर्शी शैक्षिक मॉडल ब्लैक बॉक्स की तुलना में सीखने के लिए बेहतर जगह क्यों है।
दो लोग, एक फ़ॉर्मूला, बेहद अलग-अलग मूल्य - असहमति कभी भी गणित के बारे में क्यों नहीं होती
दो विश्लेषक समान समीकरणों का उपयोग कर सकते हैं और व्यापक रूप से अलग-अलग मान उत्पन्न कर सकते हैं क्योंकि समीकरण सामान्य भाग है। पूर्वानुमान वृद्धि, पुनर्निवेश, छूट दर और टर्मिनल स्थितियां असहमति रखती हैं। एक कैलकुलेटर किसी भी मामले का समाधान नहीं करता; यह निश्चित रूप से प्रत्येक मामले को उन आंकड़ों में परिवर्तित करता है जिनकी तुलना की जा सकती है और चुनौती दी जा सकती है।
वे धारणाएँ जो सब कुछ चलाती हैं - विकास, मार्जिन, पुनर्निवेश, छूट दर और टर्मिनल वृद्धि, और प्रत्येक गणना में कैसे प्रवेश करती है
विकास आरंभिक FCF को जोड़ता है, मार्जिन और पुनर्निवेश नकदी प्रवाह को इस टूल तक पहुंचने से पहले निर्धारित करते हैं, छूट दर प्रत्येक भविष्य की राशि को कम कर देती है और टर्मिनल विकास शाश्वत भाजक को बदल देता है। प्रत्येक धारणा एक अलग बिंदु पर प्रवेश करती है, इसलिए केवल अंतिम दर का दस्तावेजीकरण करने से अधिकांश आर्थिक कहानी अदृश्य हो जाती है।
कचरा अंदर, परिशुद्धता बाहर - क्यों एक कैलकुलेटर किसी भी इनपुट से एक विश्वसनीय संख्या उत्पन्न करता है, और क्यों वह आत्मविश्वास सबूत नहीं है
मनमाने वैध इनपुट से एक सटीक परिणाम उत्पन्न किया जा सकता है। ToolAcre NaN, अनन्तता और अमान्य शाश्वतता संयोजनों को रोकता है, लेकिन वे रक्षक तथ्यात्मक गुणवत्ता के बजाय गणितीय सुसंगतता स्थापित करते हैं। दो दशमलव स्थान स्वरूपित हो रहे हैं; वे इस बात के प्रमाण नहीं हैं कि राजस्व, पूंजीगत व्यय या दीर्घकालिक वृद्धि मॉडल के अनुसार हो सकती है।
मामले का दस्तावेजीकरण करना - यह लिखना कि प्रत्येक धारणा वैसी ही क्यों है, ताकि मॉडल को चुनौती दी जा सके
प्रत्येक धारणा के साथ स्रोत, दिनांक, परिभाषा और तर्क को रिकॉर्ड करें, जिसमें यह भी शामिल है कि क्या नकदी प्रवाह FCFF है, क्या दरें नाममात्र हैं, और किस शेयर पैमाने का उपयोग किया जाता है। एक उपयोगी मामले को गलत ठहराया जा सकता है: एक समीक्षक को यह पहचानने में सक्षम होना चाहिए कि क्या बदला, क्यों बदला और परिणामस्वरूप कौन सी आउटपुट पंक्तियाँ स्थानांतरित हुईं।
कार्यान्वित उदाहरण - एक आधार मामला और तीन इनपुटों में मामूली, रक्षात्मक परिवर्तनों वाला एक विकल्प, यह दर्शाता है कि दोनों मान कितने दूर हैं
एक काल्पनिक तुलना के लिए, बैलेंस-शीट ब्रिज को स्थिर रखें और दो मामलों के बीच पूर्वानुमान वृद्धि, छूट दर और टर्मिनल वृद्धि को मामूली रूप से बदलें। रिपॉजिटरी के स्वयं के परिदृश्य परीक्षण अपेक्षित क्रम दिखाते हैं: निचले-विकास और निचले-टर्मिनल मामलों का मूल्य आधार से नीचे है, जबकि विपरीत मामले का मूल्य इसके ऊपर है। दूरी सशर्त है, संभाव्यता सीमा नहीं।
इसमें क्या शामिल नहीं है - कैलकुलेटर सुझाव नहीं देता है, पुष्टि नहीं करता है या धारणाओं का स्रोत नहीं बनाता है; वह निर्णय ही संपूर्ण कार्य है
यह टूल कोई फ़ाइलिंग, बाज़ार मूल्य, बीटा, प्रीमियम या पूर्वानुमान प्रदान नहीं करता है। इसका WACC सहायक उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए गए इनपुट से गणना करता है, और इसका सत्यापन यह नहीं कह सकता कि वे इनपुट वर्तमान या उपयुक्त हैं। धारणाओं को खोजना और उनका बचाव करना मॉडल के इर्द-गिर्द प्रारंभिक कार्य नहीं है; यह केंद्रीय विश्लेषणात्मक कार्य है।
मॉडल आसान हिस्सा है - कैसे ToolAcre DCF कैलकुलेटर हर इनपुट को दृश्यमान और संपादन योग्य रखता है ताकि धारणाएं ध्यान में रहें
ToolAcre इनपुट, वार्षिक पंक्तियाँ, टर्मिनल विवरण और शुद्ध-ऋण पुल को दृश्यमान रखता है और परिणामों के साथ धारणाओं को निर्यात करता है। सबसे आकर्षक आउटपुट चुनने के बजाय दस्तावेज़ीकृत मामलों की तुलना करने के लिए उस पारदर्शिता का उपयोग करें। DCF एक मॉडल है, और किसी भी परिणाम को सही मूल्यांकन या अंकगणित द्वारा खोजी गई कीमत के रूप में प्रस्तुत नहीं किया जाना चाहिए।