Dữ liệu & bảng tính · DCF Máy tính
Dòng tiền danh nghĩa hoặc thực tế: Lạm phát phù hợp với Tỷ lệ chiết khấu DCF của bạn
· Cách thức hoạt động
dcf định giá cash-flow
Việc kết hợp các dòng tiền được điều chỉnh theo lạm phát với tỷ lệ chiết khấu danh nghĩa là một trong những cách yên tĩnh nhất để mắc sai lầm DCF. Bài đăng này giải thích quy tắc nhất quán, mối quan hệ Fisher và cách kiểm tra thông tin đầu vào của riêng bạn.
Một mô hình có vẻ đúng nhưng lại bị sai lệch do tỷ lệ lạm phát hàng năm - dòng tiền và tỷ giá không khớp dẫn đến một lỗi lớn như thế nào
DCF có thể gọn gàng bên trong nhưng vẫn không nhất quán. Dự báo dòng tiền theo sức mua trong khi chiết khấu chúng với tỷ lệ bao gồm lạm phát sẽ áp dụng hình phạt lạm phát mà không bao gồm mức tăng trưởng dòng tiền tương ứng. Vì sự không khớp đó lặp lại ở mọi số mũ nên khoảng cách sẽ mở rộng trong suốt dự báo thay vì xuất hiện dưới dạng một ô bị hỏng rõ ràng.
Danh nghĩa và thực tế: hai cách để trình bày một dòng tiền - mỗi cách có ý nghĩa gì và tại sao dự báo phải chọn một cơ sở và giữ nguyên nó
Dòng tiền thực tế được biểu thị bằng đơn vị sức mua không đổi; dòng tiền danh nghĩa bao gồm sự thay đổi giả định về giá. Không có cơ sở nào vốn đã tốt hơn. Nguyên tắc là chọn một và giữ doanh thu, chi phí, tái đầu tư, tăng trưởng cuối cùng và tỷ lệ chiết khấu trên cùng cơ sở đó, sao cho tử số và mẫu số mô tả cùng một đơn vị kinh tế.
Mối quan hệ Fisher - tỷ giá danh nghĩa, tỷ giá thực và lạm phát dự kiến gắn kết với nhau như thế nào và tại sao phép trừ đơn giản chỉ là giá trị gần đúng
Chuyển đổi chính xác bằng một cộng với lãi suất danh nghĩa bằng một cộng với lãi suất thực nhân với một cộng với lạm phát dự kiến. Phép trừ đơn giản làm giảm số hạng tích, vì vậy nó chỉ là giá trị gần đúng. Nếu tỷ giá thực giả định là 5% và lạm phát là 2% thì tỷ giá danh nghĩa phù hợp là 7.1%, không chính xác là 7%.
Tỷ lệ chiết khấu của bạn dựa trên cơ sở nào - tại sao tỷ lệ bắt nguồn từ thị trường như WACC theo mặc định là danh nghĩa và điều đó ngụ ý gì đối với dòng tiền
WACC được tổng hợp từ chi phí đi vay quan sát được và lợi nhuận vốn cổ phần yêu cầu thường được thể hiện dưới dạng danh nghĩa khi các tỷ lệ thành phần đó bao gồm lạm phát kỳ vọng. Kho lưu trữ không dán nhãn tỷ giá là danh nghĩa hay thực và không cung cấp đầu vào thị trường, do đó người lập mô hình phải xác định cơ sở trước khi nhập tỷ lệ thay vì mong đợi máy tính suy ra ý định từ tỷ lệ phần trăm.
Tốc độ tăng trưởng cần được xử lý giống nhau - tại sao giả định tăng trưởng cuối cùng phải có chung cơ sở với tỷ lệ chiết khấu
Tăng trưởng đầu cuối thuộc về cùng một kiểm tra tính nhất quán. Tỷ lệ chiết khấu danh nghĩa kết hợp với tăng trưởng thực cuối cùng sẽ đánh giá thấp tử số so với mẫu số, trong khi tỷ lệ chiết khấu thực kết hợp với tăng trưởng danh nghĩa sẽ thu hẹp mẫu số vĩnh viễn một cách giả tạo. Động cơ chỉ thực thi tỷ lệ chiết khấu lớn hơn tốc độ tăng trưởng cuối cùng; người bảo vệ toán học đó không thể phát hiện ra sự không khớp cơ sở.
Ví dụ hoạt động - một dòng tiền thực được chiết khấu chính xác và không chính xác, với khoảng cách giữa hai giá trị hiện tại được hiển thị
Hãy xem xét ba dòng tiền thực giả định 100 được chiết khấu với tỷ lệ 5% thực: giá trị hiện tại của chúng là 272.32. Tăng chúng thêm 2% mỗi năm lên 102, 104.04 và 106.12, sau đó chiết khấu theo tỷ lệ danh nghĩa 7.1% khớp chính xác và giá trị cũng là 272.32. Thay vào đó, việc giảm luồng thực không thay đổi ở mức 7.1% sẽ tạo ra 261.95, làm lộ ra sự không nhất quán.
Điều này không bao gồm những gì - máy tính không biết bạn đã chọn cơ sở nào và không thể phát hiện sự không khớp với bạn
ToolAcre không thể biết liệu một số có bao gồm lạm phát hay không. Công cụ thuần túy của nó nhận được mức tăng trưởng thập phân và tỷ lệ chiết khấu, xác nhận rằng chúng là hữu hạn và áp dụng chúng một cách chính xác. Nó không lấy các dự báo, gắn nhãn cơ sở giá của chúng hoặc chuyển đổi mô hình danh nghĩa thành mô hình thực tế. Do đó, một đầu ra có vẻ hợp lý không chứng nhận rằng các đầu vào có chung cơ sở.
Chọn một cơ sở trước khi bạn nhập bất cứ thứ gì — cách ToolAcre DCF Máy tính giữ mọi dữ liệu đầu vào rõ ràng để bạn có thể thực hiện việc kiểm tra tính nhất quán
Viết “danh nghĩa” hoặc “thực” bên cạnh mô hình trước khi nhập bất cứ thứ gì, sau đó dịch toàn bộ thay vì thay đổi một tỷ lệ. Máy tính hiển thị các giả định về tăng trưởng, chiết khấu và kết thúc, điều này giúp cho việc kiểm toán có thể thực hiện được, nhưng kết quả đầu ra vẫn là một mô hình được xác định hoàn toàn bởi các giả định được cung cấp và không phải là giá trị chính xác được công cụ phát hiện.