Dữ liệu & bảng tính · DCF Máy tính
Tại sao những thay đổi nhỏ trong tỷ lệ chiết khấu lại tạo ra kết quả DCF nhiều đến vậy
· Tại sao nó quan trọng
dcf định giá cash-flow
Một sự thay đổi một điểm trong tỷ lệ chiết khấu có thể thay đổi việc định giá nhiều hơn những gì trực giác gợi ý. Bài đăng này giải thích các phép toán gộp và tính vĩnh viễn đằng sau độ nhạy đó và lý do tại sao dòng tiền dài hạn lại khuếch đại nó.
Sự thay đổi một điểm trong tỷ lệ chiết khấu và giá trị thay đổi một phần lớn - tại sao đó là một thuộc tính của toán học, không phải là một lỗi trong mô hình
Sự thay đổi tỷ giá một điểm tác động lên mỗi năm dự báo và công thức cuối cùng, do đó dự kiến sẽ có một biến động lớn thay vì bằng chứng về lỗi phần mềm. Các thử nghiệm của ToolAcre bao gồm tính đơn điệu: việc tăng tỷ lệ chiết khấu phải làm giảm giá trị được mô hình hóa. Quy mô của sự sụt giảm đó phụ thuộc vào thời điểm và các giả định chứ không phải theo kinh nghiệm chung.
Việc gộp lãi có tác dụng chống lại các dòng tiền ở xa - cách số mũ của hệ số chiết khấu phóng đại sự thay đổi tỷ giá trong những năm sau đó
Mỗi dòng tiền cuối năm được chia cho một cộng với tỷ lệ nâng lên số năm của nó. Số mũ làm cho sự khác biệt giữa hai tỷ lệ tăng lên theo thời gian: năm thứ nhất thấy một phép nhân, trong khi năm thứ mười thấy mười. Do đó, dòng tiền dài hạn sẽ mất nhiều giá trị hiện tại hơn khi lãi suất tăng so với dòng tiền ngắn hạn có cùng số tiền.
Hiệu ứng vĩnh viễn - cách tỷ lệ chiết khấu cũng xuất hiện ở mẫu số (r - g), do đó giá trị cuối phản ứng thậm chí còn mạnh hơn
Tăng trưởng vĩnh viễn bổ sung thêm kênh thứ hai vì tỷ lệ chiết khấu cũng xuất hiện ở r trừ g. Việc tăng r vừa làm tăng hệ số được sử dụng để mang lại giá trị cuối cùng vừa mở rộng mẫu số tạo ra giá trị cuối cùng ở đường chân trời. Hành động kép đó là lý do tại sao thành phần cuối cùng có thể di chuyển mạnh hơn một hàng dự báo riêng lẻ.
Thời hạn như một trực giác - mượn khái niệm trái phiếu: dòng tiền càng xa thì giá trị càng nhạy cảm với tỷ giá
Thời lượng là một sự tương tự hữu ích chứ không phải là một trường mà máy tính báo cáo. Một luồng có trọng số trong những năm xa sẽ nhạy cảm hơn với tốc độ so với luồng nhận được sớm. Giá trị cuối cùng là một yêu cầu có thời hạn cực kỳ dài vì nó đại diện cho tất cả các dòng tiền sau thời hạn. Trực giác này giải thích phương hướng nhưng không đưa ra tỷ giá chính xác cho doanh nghiệp.
Ví dụ hoạt động - một dòng tiền được chiết khấu ở ba tỷ lệ lân cận, với phần trăm thay đổi về giá trị ở mỗi bước
Đối với năm dòng tiền giả định không đổi có mức tăng trưởng cuối cùng là 100 và 2.5%, giá trị doanh nghiệp là 1,413.86 ở mức 9%, 1,227.67 ở mức 10% và 1,085.22 ở mức 11%. Lần tăng một điểm đầu tiên sẽ làm giảm giá trị khoảng 13.2%; tiếp theo khoảng 11.6%. Đây là những ví dụ số học đã được kiểm tra, không phải là điểm chuẩn của thị trường.
Điều này có ý nghĩa gì khi trình bày kết quả - phạm vi thay vì điểm và nêu giả định tỷ lệ cùng với giá trị
Trình bày tỷ lệ bên cạnh kết quả và hiển thị một loạt các lần chạy gần đó. Một giá trị tiêu đề không có giả định chiết khấu sẽ không thể được kiểm tra, trong khi một tỷ lệ được chọn duy nhất sẽ che giấu tính mong manh của mô hình. Lưới ToolAcre và các hàng hàng năm cho phép người đánh giá tách hiệu ứng dự báo khỏi hiệu ứng cuối cùng thay vì quy tất cả chuyển động vào tổng số hộp đen.
Điều này không bao gồm những gì - cách ước tính tỷ lệ chiết khấu phù hợp cho một hoạt động kinh doanh cụ thể, đó là một phán đoán riêng biệt
Việc ước tính tỷ lệ chiết khấu dành riêng cho doanh nghiệp nằm ngoài bài viết này. Trình trợ giúp WACC tùy chọn tính toán từ tỷ lệ không rủi ro, beta, phí bảo hiểm, chi phí nợ, thuế suất và giá trị vốn được nhập thủ công nhưng không tìm nạp giá trị nào trong số đó và không bao giờ tự động áp dụng kết quả của nó. Mọi thành phần vẫn là một giả định cần có sự hỗ trợ từ bên ngoài.
Tỷ lệ chiết khấu là mặt số mạnh mẽ nhất của mô hình — việc di chuyển nó trong ToolAcre DCF Máy tính sẽ hiển thị hiệu quả ngay lập tức như thế nào
Hãy coi tỷ lệ chiết khấu như một thông tin đầu vào mạnh mẽ cho mô hình, chứ không phải là một công cụ để hướng tới một câu trả lời ưa thích. Di chuyển nó trong khi vẫn giữ nguyên các giả định khác, ghi lại nguồn gốc của trường hợp đã chọn và báo cáo độ nhạy cảm. Máy tính thể hiện hệ quả; nó không thể xác định mức định giá chính xác hoặc khuyến nghị một chứng khoán.