डेटा और स्प्रेडशीट · DCF कैलकुलेटर
शैक्षिक DCF कैलकुलेटर निवेश सलाह क्यों नहीं है?
· यह क्यों मायने रखती है
डीCAफ मूल्यांकन नकदी प्रवाह
एक DCF कैलकुलेटर आपके इनपुट से वर्तमान मूल्य की गणना करता है; यह किसी कंपनी या बाज़ार के बारे में कुछ नहीं जानता। यह पोस्ट बताती है कि टूल आपको क्या बता सकता है और क्या नहीं, और यह भेद आपकी सुरक्षा क्यों करता है।
एक वास्तविक कंपनी के नंबर कैलकुलेटर में टाइप किए जाते हैं और आउटपुट को लक्ष्य मूल्य के रूप में माना जाता है - यही कारण है कि वह हर कठिन कदम को छोड़ देता है
किसी कंपनी के आंकड़ों को एक फॉर्म में टाइप करने से आउटपुट लक्ष्य मूल्य में नहीं बदल जाता है। फॉर्म से पहले कठिन काम हुआ: नकदी प्रवाह को परिभाषित करना, संचालन का पूर्वानुमान लगाना, दर चुनना और स्थिर स्थिति पर निर्णय लेना। शेयरों द्वारा अंतिम विभाजन को एक निर्णय के रूप में मानने से सटीकता की उपस्थिति बरकरार रखते हुए अनिश्चितता दूर हो जाती है।
कैलकुलेटर वास्तव में क्या जानता है - केवल आपके द्वारा टाइप किए गए आंकड़े, उनके पीछे कोई बाजार डेटा, फाइलिंग या कीमतें नहीं होती हैं
कैलकुलेटर केवल दर्ज किए गए नंबरों को जानता है। इसका मेनिफेस्ट और FAQ बताता है कि यह कोई शेयर मूल्य, विवरण या ऐतिहासिक बाज़ार डेटा नहीं लाता है। यहां तक कि वैकल्पिक बाजार मूल्य भी उपयोगकर्ता द्वारा टाइप किया जाता है, और परिणाम सुरक्षा को कम मूल्यांकित, अधिक मूल्यांकित, खरीद या बिक्री का लेबल दिए बिना एक अंकगणितीय अंतर की रिपोर्ट करता है।
जहां वास्तविक अनिश्चितता रहती है - पूर्वानुमान, छूट दरें और टर्मिनल धारणाएं जिन्हें कोई भी कैलकुलेटर मान्य नहीं कर सकता है
पूर्वानुमान, WACC घटक और टर्मिनल धारणाएँ ऐसे निर्णय हैं जिन्हें इंजन मान्य नहीं कर सकता है। यह शून्य शेयर गणना या असंभव शाश्वतता विभाजक को अस्वीकार कर सकता है, लेकिन एक सीमित और आंतरिक रूप से सुसंगत इनपुट अभी भी असमर्थित हो सकता है। यांत्रिक सत्यापन गणना को विकृत संख्याओं से बचाता है, न कि उपयोगकर्ता को कमजोर व्यावसायिक मामले से।
मॉडल जोखिम बनाम बाजार जोखिम - क्यों गलत धारणाओं में से एक सही DCF अभी भी गलत है, और क्यों बाजार वर्षों तक एक मॉडल से असहमत हो सकते हैं
मॉडल जोखिम वह संभावना है कि संरचना या धारणाएं वास्तविकता का वर्णन करने में विफल रहती हैं; बाज़ार जोखिम वह संभावना है कि सुसंगत मॉडल के बावजूद कीमतें और परिणाम बदलते रहते हैं। गलत धारणाओं का सही कार्यान्वयन गलत रहता है, और बाज़ार एक मॉडल से भिन्न हो सकता है क्योंकि प्रतिभागी विभिन्न जानकारी, उद्देश्यों और बाधाओं का उपयोग करते हैं।
यहां 'शैक्षिक' का क्या मतलब है - यह सीखना कि मूल्य इनपुट पर कैसे प्रतिक्रिया करता है, न कि कोई सिफारिश करना
शैक्षिक का मतलब है कि मध्यवर्ती पंक्तियों को उजागर किया जाता है ताकि एक शिक्षार्थी कंपाउंडिंग, डिस्काउंट कारक, टर्मिनल वैल्यू और एंटरप्राइज-टू-इक्विटी ब्रिज देख सके। इसका मतलब यह नहीं है कि साइट ने किसी जारीकर्ता पर शोध किया है या उपयुक्तता का आकलन किया है। उत्पाद नियम स्पष्ट है: रिपोर्ट आंकड़े, कभी निर्णय, रेटिंग, अनुशंसा या संकेत नहीं।
इसमें क्या शामिल नहीं है - टूल कोई डेटा नहीं लाता है, किसी भी सुरक्षा पर कोई राय नहीं देता है और पेशेवर सलाह का विकल्प नहीं है
टूल फाइलिंग को सत्यापित नहीं कर सकता, वास्तविक सुरक्षा के लिए इनपुट का अनुमान नहीं लगा सकता, व्यक्तिगत कर या परिस्थितियों का हिसाब नहीं दे सकता, या योग्य सलाह को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता। इसकी सीमाएं बैंकों, बीमाकर्ताओं और घाटे में चल रहे व्यवसायों को भी बाहर रखती हैं जहां यह FCFF सतत मॉडल अनुपयुक्त है। वे सीमाएँ स्रोत-समर्थित उत्पाद दायरे हैं, किसी अनुशंसा के छोटे-छोटे अपवाद नहीं।
इसका उपयोग समझने के लिए करें, निर्णय लेने के लिए नहीं - कैसे ToolAcre DCF कैलकुलेटर का दायरा जानबूझकर गणित तक ही सीमित है
यह समझने के लिए कि एक धारणा के बदलने पर क्या बदलता है और एक काल्पनिक मामले के पीछे के अंकगणित का ऑडिट करने के लिए ToolAcre का उपयोग करें। परिणाम को मूल्य के बजाय बताए गए इनपुट के आउटपुट के रूप में लेबल रखें। खरीदने या बेचने के बैज का अभाव जानबूझकर किया गया है क्योंकि कैलकुलेटर के पास किसी को यह बताने का कोई आधार नहीं है कि क्या करना है।