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छूट दर में छोटे-छोटे परिवर्तन DCF परिणाम को इतना अधिक क्यों प्रभावित करते हैं?
· यह क्यों मायने रखती है
डीCAफ मूल्यांकन नकदी प्रवाह
छूट दर में एक-बिंदु की चाल अंतर्ज्ञान से कहीं अधिक मूल्यांकन को बदल सकती है। यह पोस्ट उस संवेदनशीलता के पीछे के चक्रवृद्धि और शाश्वत गणित की व्याख्या करती है और यह भी बताती है कि दीर्घकालिक नकदी प्रवाह इसे क्यों बढ़ाता है।
छूट दर में एक-बिंदु परिवर्तन और मूल्य एक बड़े अंश से बढ़ता है - यह गणित की संपत्ति क्यों है, मॉडल में कोई बग नहीं है
प्रत्येक पूर्वानुमान वर्ष और टर्मिनल फॉर्मूले पर एक-बिंदु दर परिवर्तन कार्य करता है, इसलिए सॉफ़्टवेयर दोष के साक्ष्य के बजाय एक बड़े आंदोलन की अपेक्षा की जाती है। ToolAcre के परीक्षणों में एकरसता शामिल है: छूट दर बढ़ाने से मॉडल मूल्य कम होना चाहिए। उस गिरावट का आकार समय और धारणाओं पर निर्भर करता है, न कि सार्वभौमिक नियम पर।
कंपाउंडिंग दूर के नकदी प्रवाह के विरुद्ध काम करता है - कैसे छूट कारक में घातांक बाद के वर्षों के लिए दर में बदलाव को बढ़ाता है
प्रत्येक वर्ष के अंत में नकदी प्रवाह को उसकी वर्ष संख्या तक बढ़ाई गई दर से एक प्लस से विभाजित किया जाता है। प्रतिपादक समय के साथ दो दरों के बीच अंतर को बढ़ाता है: वर्ष एक में एक गुणन देखा जाता है, जबकि वर्ष दस में दस देखा जाता है। इसलिए, जब दर उसी राशि के निकट अवधि के नकदी प्रवाह की तुलना में बढ़ती है तो दीर्घकालिक नकदी प्रवाह अधिक वर्तमान मूल्य खो देता है।
शाश्वत प्रभाव - कैसे छूट दर (आर - जी) हर में भी दिखाई देती है, इसलिए टर्मिनल मूल्य और भी तेजी से प्रतिक्रिया करता है
सतत विकास एक दूसरा चैनल जोड़ता है क्योंकि छूट दर आर माइनस जी में भी दिखाई देती है। आर बढ़ाने से टर्मिनल मान को वापस लाने के लिए उपयोग किए जाने वाले कारक में वृद्धि होती है और क्षितिज पर टर्मिनल मान बनाने वाले हर को चौड़ा किया जाता है। वह दोहरी कार्रवाई यही कारण है कि टर्मिनल घटक व्यक्तिगत पूर्वानुमान पंक्ति की तुलना में अधिक तेज़ी से आगे बढ़ सकता है।
अंतर्ज्ञान के रूप में अवधि - बांड अवधारणा को उधार लेना: नकदी प्रवाह जितना अधिक होगा, मूल्य उतना अधिक दर-संवेदनशील होगा
कैलकुलेटर द्वारा रिपोर्ट किए गए फ़ील्ड के बजाय अवधि एक उपयोगी सादृश्य है। सुदूर वर्षों की ओर भारित एक धारा जल्द ही प्राप्त होने वाली धारा की तुलना में अधिक दर-संवेदनशील होती है। टर्मिनल वैल्यू एक अत्यधिक लंबी अवधि का दावा है क्योंकि यह क्षितिज के बाद के सभी नकदी प्रवाह का प्रतिनिधित्व करता है। यह अंतर्ज्ञान दिशा बताता है लेकिन किसी व्यवसाय के लिए सही दर प्रदान नहीं करता है।
व्यावहारिक उदाहरण - प्रत्येक चरण पर मूल्य में प्रतिशत परिवर्तन के साथ, एक नकदी प्रवाह धारा को तीन पड़ोसी दरों पर छूट दी गई
100 और 2.5% टर्मिनल वृद्धि के पांच निरंतर काल्पनिक नकदी प्रवाह के लिए, उद्यम मूल्य 9% पर 1,413.86, 10% पर 1,227.67 और 11% पर 1,085.22 है। पहली एक-बिंदु वृद्धि से मूल्य लगभग 13.2% कम हो जाता है; अगला लगभग 11.6%। ये जाँचे गए अंकगणितीय उदाहरण हैं, बाज़ार बेंचमार्क नहीं।
परिणाम प्रस्तुत करने के लिए इसका क्या मतलब है - अंकों के बजाय कैटेगरी, और मूल्य के साथ-साथ दर धारणा बताना
परिणाम के बगल में दर प्रस्तुत करें और आस-पास के रनों की श्रृंखला दिखाएं। बिना छूट की धारणा के एक हेडलाइन मूल्य का ऑडिट नहीं किया जा सकता है, जबकि एक चुनी गई दर मॉडल की नाजुकता को छुपाती है। ToolAcre की ग्रिड और वार्षिक पंक्तियाँ एक समीक्षक को सभी गतिविधियों को एक ब्लैक-बॉक्स कुल के लिए जिम्मेदार ठहराने के बजाय पूर्वानुमान प्रभाव को टर्मिनल प्रभाव से अलग करने देती हैं।
इसमें क्या शामिल नहीं है - किसी विशिष्ट व्यवसाय के लिए सही छूट दर का अनुमान कैसे लगाया जाए, जो एक अलग निर्णय है
व्यवसाय-विशिष्ट छूट दर का अनुमान लगाना इस लेख के बाहर है। वैकल्पिक WACC सहायक मैन्युअल रूप से दर्ज जोखिम-मुक्त दर, बीटा, प्रीमियम, ऋण लागत, कर दर और पूंजी मूल्यों से गणना करता है, लेकिन यह उनमें से कुछ भी नहीं लाता है और कभी भी अपने परिणाम को स्वचालित रूप से लागू नहीं करता है। प्रत्येक घटक एक धारणा बनी हुई है जिसके लिए बाहरी समर्थन की आवश्यकता होती है।
छूट दर मॉडल का सबसे शक्तिशाली डायल है - इसे ToolAcre DCF कैलकुलेटर में कैसे घुमाया जाए तो यह तुरंत प्रभाव दिखाता है
छूट दर को एक शक्तिशाली मॉडल इनपुट के रूप में मानें, न कि किसी पसंदीदा उत्तर की ओर ले जाने के लिए एक घुंडी के रूप में। अन्य धारणाओं को स्थिर रखते हुए इसे आगे बढ़ाएं, चुने हुए मामले के स्रोत का दस्तावेजीकरण करें और संवेदनशीलता की रिपोर्ट करें। कैलकुलेटर परिणाम प्रदर्शित करता है; यह सही मूल्यांकन निर्धारित नहीं कर सकता या सुरक्षा की अनुशंसा नहीं कर सकता।