データとスプレッドシート · DCF 計算機
名目または実質キャッシュ フロー: インフレと DCF 割引率の一致
· 仕組み
dcf 評価 キャッシュ フロー
インフレ調整後のキャッシュ フローと名目割引率を混合することは、DCF を誤る最も静かな方法の 1 つです。この投稿では、一貫性ルール、フィッシャー関係、および独自の入力を監査する方法について説明します。
正しく見えても毎年のインフレ率によってずれているモデル - キャッシュ フローと金利の不一致がどのようにして大きな誤差につながるのか
DCF は内部的には整っていても、一貫性が保たれていない可能性があります。購買力キャッシュ フローをインフレを含むレートで割引しながら予測すると、対応するキャッシュ フローの増加を考慮せずにインフレ ペナルティが適用されます。この不一致はすべての指数で繰り返されるため、ギャップは 1 つの明らかな壊れたセルとして表示されるのではなく、予測全体で拡大します。
名目と実質: 1 つのキャッシュ フローを表す 2 つの方法 - それぞれの意味と、予測で 1 つの基準を選択し、それを維持する必要がある理由
実際のキャッシュ フローは、一定の購買力単位で表されます。名目キャッシュフローには、想定される価格の変化が含まれます。どちらの基礎も本質的に優れているわけではありません。規律は、1 つを選択し、収益、コスト、再投資、最終成長率、および割引率を同じ基準に保つことであるため、分子と分母は同じ経済単位を表します。
フィッシャーの関係 — 名目金利、実質金利、予想インフレ率がどのように結びついているのか、そしてなぜ単純な引き算が近似値にすぎないのか
正確な換算は、1 に名目金利を足したものに等しく、1 に実質金利を掛けたものに 1 を加えたものに予想インフレ率を加えたものとなります。単純な減算では積項が削除されるため、これは単なる近似値にすぎません。仮想の実質金利が 5%、インフレ率が 2% の場合、一致する名目金利は 7.1% となり、正確には 7% ではありません。
割引率はどの基準に基づいていますか — WACC などの市場から導出された率がデフォルトで名目である理由と、それがキャッシュ フローに何を意味するか
観察された借入コストと必要な株式収益率から組み立てられた WACC は、通常、構成金利にインフレ期待が含まれる場合、名目で表現されます。リポジトリはレートに名目または実質のラベルを付けず、市場入力も提供しないため、モデラーは計算機がパーセンテージから意図を推測することを期待するのではなく、レートを入力する前に根拠を決定する必要があります。
成長率も同様の扱いが必要 — 最終成長の仮定が割引率の基礎を共有しなければならない理由
ターミナルの拡張は同じ整合性チェックに属します。名目割引率と実質最終成長率の組み合わせは分子を分母に比べて過小評価するが、実質割引率と名目成長率の組み合わせは永続性の分母を人為的に狭める。このエンジンは、ターミナルの成長を超える割引率のみを適用します。数学的ガードは基底の不一致を検出できないということです。
作業例 — 1 つの実際のキャッシュ フロー ストリームが正しく割引された場合と正しく割引されない場合があり、2 つの現在価値間のギャップが表示されます。
実質 5% の率で割引された 100 の 3 つの仮想の実質キャッシュ フローを考えてみましょう。それらの現在価値は 272.32 です。毎年 2% ずつ102、104.04、106.12 までインフレし、その後、正確に一致する 7.1% の名目レートで割引され、その値も 272.32 になります。変更されていない実際のストリームを 7.1% で割り引くと、代わりに 261.95 が生成され、不一致が明らかになります。
これでカバーされないこと — 計算機はユーザーが選択した基準を認識せず、不一致を検出できません
ToolAcre は、数値にインフレが含まれているかどうかを知ることができません。その純粋なエンジンは、小数の増加率と割引率を受け取り、それらが有限であることを検証し、それらを正確に適用します。予測を取得したり、その価格基準にラベルを付けたり、名目モデルを実際のモデルに変換したりすることはありません。したがって、一見もっともらしい出力は、入力が基礎を共有していることを証明するものではありません。
何かを入力する前に基準を 1 つ選択してください — ToolAcre DCF カリキュレーターがすべての入力を明示的に保ち、一貫性チェックを行う方法
何かを入力する前に、モデルの横に「公称」または「実際」と書き込み、1 つのレートを変更するのではなく、セット全体を変換します。計算ツールは成長、割引、および最終的な仮定を表示し続けるため、監査が可能になりますが、出力は完全に提供された仮定によって決定されるモデルのままであり、ツールによって検出された正しい評価ではありません。