データとスプレッドシート · DCF 計算機
本質的評価と相対評価: 評価方法の中で DCF が位置する場所
· 背景
dcf 評価 キャッシュ フロー
DCF は評価の 1 つのファミリーであり、唯一のものではありません。この投稿では、組み込みメソッドと倍数ベースのアプローチを比較し、それぞれが何を前提としているかを説明し、相互チェックにどのように使用されるかを示します。
DCF 値は同等の倍数が示唆する値からかけ離れています — なぜギャップはエラーではなく情報であるのか
DCF と比較可能な倍数の演習は、いずれかのスプレッドシートに数式エラーが含まれていない限り、一致しない場合があります。このギャップは、両者の前提が異なることを示しています。1 つは企業固有のキャッシュ フロー パスと必要な収益をコード化し、もう 1 つは選択された市場グループの価格設定方法をインポートします。調整は、出力を平均するのではなく、これらの仮定を明らかにすることから始まります。
本質的評価 — 資産自体の予想キャッシュ フローとリスクから導き出される価値。主な例として DCF
本質的評価は、予想されるキャッシュ フローとリスクから価値を導き出します。 ToolAcre は本質的なモデルです。ユーザーの仮定に基づいて FCFF を予測し、予測と最終価値を割り引いて、純債務ブリッジを適用します。この方法はピアマルチプルには依存しませんが、予測、レート、および最終条件に大きく依存します。
相対評価 — 倍数を使用した類似資産との比較による価格設定、および「類似」に隠された前提
相対評価では、共通の指標を使用して、選択したピアまたはトランザクションと比較して資産の価格を決定します。 「同等」には、成長、マージン、リスク、会計、資本構成に関する選択肢が隠されています。実際に値を駆動する特性がグループ間で異なる場合、きれいな倍数計算でも誤解を招く可能性があります。
それぞれの長所と短所 — マルチプルの市場ムードへの依存に対する DCF の仮定に対する感度
DCF は仮定を明示し、明確なキャッシュ フロー パスをモデル化できますが、遠い予測と最終価値は敏感です。マルチプルは迅速で、現在の市場価格を反映しますが、市場の楽観主義、悲観主義、またはピア選択のエラーを伝達する可能性があります。どちらの方法でも判断力がなくなるわけではありません。それぞれが異なる場所に配置されます。
一方を使用して他方をチェックする — DCF からの暗黙の倍数と、調整ツールとしての倍数からの暗黙の増加
一方のメソッドがもう一方のメソッドに疑問を呈する可能性があります。 DCF エンタープライズ値を一貫して定義されたターミナル メトリックで除算して暗黙の倍数を取得し、ラベルではなく定義を比較します。逆に、観察された倍数を、それをサポートするために必要な成長またはマージンに換算します。不一致は入力内容を再検討するよう促すものであり、価格設定の不一致を自動的に証明するものではありません。
実用的な例 — 架空の数値を使用して暗黙の倍数に変換された例示的な DCF 結果と、再検討を促す不一致の内容
発明された DCF が 1,200 のエンタープライズ値を生成し、一貫して定義されたメトリックが 100 である場合、暗黙の倍数は 12 倍になります。別の指標または期間に基づくピアの数値を直接比較することはできません。リポジトリはピア データやセクター マルチプルを提供しないため、市場範囲は主張されず、例示的な 12 からは結論は得られません。
これでカバーされないこと — 計算機は、ユーザーの仮定に基づく固有のキャッシュ フロー ベースの計算のみを実行します。
ToolAcre は、手動の仮定に基づく固有のキャッシュ フロー計算のみを実行します。比較対象を取得したり、同等のスクリーンを表示したり、会計を正規化したり、どのレンズがより重視されるに値するかを推奨したりすることはありません。その出口マルチプルターミナルメソッドは、ユーザーが指定したマルチプルを受け入れますが、その入力を独立した相対評価調査に変換しません。
DCF はレンズであり、全体像ではありません — ToolAcre DCF 計算ツールが比較の本質的な側面をどのように提供するか
DCF を 1 つのレンズとして使用し、別のレンズへのブリッジを明示的にします。調整に必要な定義、日付、スケール、および前提条件を示します。計算機は、本質的な側面とその感度を明らかにすることができます。市場価格との不一致を投資の推奨や正しい価格に変えることはできません。