seychellesartprojects.org

Exceli tundlikkusanalüüs aitab meil uurida mudeli väljundi määramatust sisendmuutujate muutustega. See teeb peamiselt meie modelleeritud eelduste stressitestimist ja viib lisaväärtusega teadmiseni.

DCF-i hindamise kontekstis on Exceli tundlikkuse analüüs eriti kasulik rahanduses, et modelleerida aktsia hinda või hindamise tundlikkust selliste eelduste suhtes nagu kasvumäärad või kapitalikulu.

Selles artiklis vaatleme professionaalselt järgmist DCF-i modelleerimise Exceli tundlikkuse analüüsi.

Kõige tähtsam - laadige tundlikkuse analüüs alla Exceli mallist

Õppige Excelis ühte muutujat ja kahte muutujat ANDMETABELITE tüübid

Tundlikkuse analüüs Excelis

# 1 - Exceli ühemuutujate andmete tabeli tundlikkuse analüüs

Võtame allpool oleva finantsnäite (dividendide allahindluse mudel), et sellest üksikasjalikult aru saada.

Pidev kasv DDM annab aktsia õiglase väärtuse lõpmatu dividendivoo nüüdisväärtusena, mis kasvab pidevalt.

Gordoni kasvu valem on nagu allpool -

Kus:

• D1 = järgmisel aastal laekuva dividendi väärtus
• D0 = sel aastal saadud dividendi väärtus
• g = dividendi kasvumäär
• Ke = Diskontomäär

Oletame nüüd, et tahame mõista, kui aktsia hind on oodatava tootluse (ke) suhtes tundlik. Selleks on kaks võimalust -

• Eesli viis :-)
• Mis siis, kui analüüs

# 1 - eesli tee

Tundlikkusanalüüs Excelis Donkey viisil on väga lihtne, kuid seda on raske rakendada, kui tegemist on paljude muutujatega.

Kas soovite seda jätkata, arvestades 1000 eeldust? Ilmselgelt mitte!

Õppige järgmist Exceli tehnikas tundlikkuse analüüsi, et säästa end probleemidest.

# 2 - ühe muutuja andmetabeli kasutamine

Parim viis Excelis tundlikkuse analüüsi tegemiseks on kasutada Andmetabeleid. Andmetabelid pakuvad otseteed mitme versiooni arvutamiseks ühe toiminguna ning viisi vaadata ja võrrelda kõigi erinevate variatsioonide tulemusi oma töölehel. Allpool on toodud sammud, mida saate järgida ühemõõtmelise tundlikkuse analüüsi rakendamiseks Excelis.

1. samm - looge tabel standardses vormingus

Esimeses veerus on teil sisend eeldused. Meie näites on sisendid eeldatav tootlus (ke). Pange tähele, et tabeli pealkirja all on tühi rida (selles harjutuses sinise värviga). See tühi rida täidab selle ühemõõtmelise andmetabeli olulist eesmärki, mida näete 2. etapis.

2. samm - linkige võrdlussisend ja väljund, nagu on antud allpool olevas hetktõmmis.

Tühja rea ​​pakutavat ruumi kasutatakse nüüd sisendi (oodatava tulu Ke) ja väljundvalemi esitamiseks. Miks seda niimoodi tehakse?

Kasutame valikut „Mis oleks, kui analüüs”. See on viis, kuidas juhendada excelit, et sisendi (ke) puhul tuleks kõigi muude sisendite ümberarvutamiseks kasutada parempoolsel küljel olevat vastavat valemit.

3. samm - Excelis tundlikkuse analüüsi tegemiseks valige tööriist Mis oleks, kui oleks

Oluline on märkida, et see on jagatud kaheks etapiks

• Valige tabelivahemik alates vasakpoolsest servast alates 10% kuni tabeli parempoolsesse alumisse nurka.
• Klõpsake valikut Andmed -> Mis siis, kui analüüs -> Andmetabelid

4. samm - avaneb andmetabeli dialoogiboks.

Dialoogiboks otsib kahte sisendit - rea sisend ja veeru sisestus. Kuna vaatluse all on ainult üks sisend Ke, pakume ühe veeru sisendi.

5. samm - ühendage veeru sisend

Meie juhul esitatakse kogu sisend veerus ja seotame seega veeru sisendiga. Veeru sisend on seotud oodatava tuluga (Ke). Pange tähele, et sisend peaks olema lingitud algallikast ja mitte tabeli sees olevast

6. samm - nautige väljundit

# 2 - kahe muutujaga andmete tabeli tundlikkuse analüüs Excelis

Andmetabelid on väga kasulikud Exceli tundlikkuse analüüsimiseks, eriti DCF-i korral. Kui baasjuhtum on kindlaks tehtud, tuleks DCF-analüüsi alati testida erinevate tundlikkuse stsenaariumide korral. Testimine hõlmab eelduste (kapitalikulu, lõplikud kasvumäärad, madalam tulude kasv, kõrgemad kapitalinõuded jne) muutuste mõju aktsia õiglasele väärtusele.

Võtame tundlikkuse analüüsi Excelis koos Alibaba diskonteeritud rahavoogude analüüsi finantsnäitega.

Kuna kapitali hinna põhieeldused on 9% ja püsiv kasvutempo on 3% , jõudsime õiglasele hindamisele 191,45 miljardit dollarit.

Oletame nüüd, et te ei nõustu täielikult Alibaba IPO hindamise käigus võetud kapitali kulude eelduste ega kasvukiiruse eeldustega. Võib-olla soovite muuta eeldusi ja pääseda juurde mõju hindamistele.

Üks võimalus on muuta eeldusi käsitsi ja kontrollida iga muudatuse tulemusi. (koodsõna - eesli meetod!)

Siiski oleme siin selleks, et arutada palju paremat ja tõhusamat hindamise arvutamise meetodit Exceli tundlikkusanalüüsi abil, mis mitte ainult ei hoia kokku aega, vaid pakub meile ka võimaluse kõiki väljundi üksikasju efektiivses vormis visualiseerida.

Kui teeme ülaltoodud andmetele professionaalse meetodi Mis-kui-analüüsi, saame järgmise väljundi.

• Siin koosnevad rea sisendid kapitali hinna või WACC muutustest (7% kuni 11%)
• Veergude sisendid koosnevad kasvumäärade muutustest (1–6%)
• Ristumiskohaks on Alibaba hindamine. Näiteks. kasutades 9% WACC ja 3% kasvumäära baasjuhtumit, saame hinnanguks 191,45 miljardit dollarit.

Selle taustaga vaatame nüüd, kuidas saaksime kahemõõtmeliste andmetabelite abil Excelis sellise tundlikkuse analüüsi ette valmistada.

1. samm - looge tabeli struktuur vastavalt allpool toodud juhistele

• Kuna meil on kaks eelduste komplekti - kapitalikulud (WACC) ja kasvumäärad (g), peate koostama allpool toodud tabeli.
• Võite vabalt vahetada rea ​​ja veeru sisendeid. WACC asemel võivad teil olla kasvumäärad ja vastupidi.

2. samm - ühendage ristumiskoht väljundrakuga.

Soovitud väljundi sidumiseks tuleks kasutada kahe sisendi ristumiskohta. Sel juhul tahame näha nende kahe muutuja (WACC ja kasvutempo) mõju omakapitali väärtusele. Seega oleme ristuva lahtri väljundiga sidunud.

3. samm - avage kahemõõtmeliste andmete tabel

• Valige teie loodud tabel
• Seejärel klõpsake valikutel Andmed -> Mis siis, kui analüüs -> Andmetabelid

4. samm - esitage rea sisendid ja veeru sisendid.

• Rea sisend on kapitalikulu ehk Ke.
• Veeru sisend on kasvukiirus.
• Ärge unustage linkida need sisendid algsest eeldusallikast ja mitte kuskilt tabeli seest

5. samm - nautige väljundit.

• Enamik pessimistlikke väljundväärtusi asuvad parempoolses ülanurgas, kus kapitalikulu on 11% ja kasvumäär vaid 1%
• Kõige optimistlikum Alibaba IPO väärtus on siis, kui Ke on 7% ja g on 6%
• Baasjuhtum, mille arvutasime 9% ke ja 3% kasvumäärade jaoks, asub keskel.
• See Exceli tabeli kahemõõtmeline tundlikkuse analüüs pakub klientidele lihtsat stsenaariumianalüüsi, mis säästab palju aega.

# 3 - Eesmärgiotsing Excelis tundlikkuse analüüsiks

• Ühe valemi viimiseks kindla väärtuseni kasutatakse käsku Eesmärgi otsimine
• Ta teeb seda, muutes ühte lahtrit, millele valem viitab
• Eesmärgiotsing küsib lahtriviidet, mis sisaldab valemit (lahter Määra). See küsib ka väärtust, mis on näitaja, mille soovite, et lahter oleks võrdne
• Lõpuks palub Goal Seek raku muuta, et viia lahter Set vajalikule väärtusele

Vaatame Alibaba IPO hindamise DCF-i.

Nagu DCF-ist teame, on kasvumäärad ja hindamine otseselt seotud. Kasvavad kasvumäärad tõstavad aktsia aktsia hinda.

Oletame, et tahame kontrollida, millise kasvukiirusega aktsia hind puudutab 80 dollarit?

Nagu alati, saame seda teha käsitsi, muutes kasvumäära, et jätkuvalt näha mõju aktsia hinnale. See on jällegi tüütu protsess, võib-olla peame kasvumäärasid mitu korda sisestama, et tagada, et aktsia hind vastab meie puhul 80 dollarile.

Siiski võime selle lihtsate sammude lahendamiseks kasutada näiteks funktsioonis Goal Seek in excel.

1. samm - klõpsake lahtril, mille väärtuse soovite määrata. (Lahter Määra peab sisaldama valemit)

2. samm - valige menüüst Tools, Goal Seek ja kuvatakse järgmine dialoogiboks:

• Käsk Eesmärgi otsimine soovitab aktiivseks lahtriks Määra lahtrit.
• Selle saab uue lahtriviitega üle kirjutada või võite klõpsata tabelis vastaval lahtril.
• Nüüd sisestage soovitud väärtus, milleni see valem peaks jõudma.
• Klõpsake kasti „Väärtuseni“ ja sisestage väärtus, mille soovite, et teie valitud valem oleks võrdne
• Lõpuks klõpsake kasti „Muutes lahtrit“ ja tippige või klõpsake lahtrit, mille väärtust saab soovitud tulemuse saavutamiseks muuta
• Klõpsake nuppu OK ja tabel muudab lahtri väärtuseks, mis on piisav valemi eesmärgi saavutamiseks.

3. samm - nautige väljundit.

Eesmärgiotsing annab teile ka teada, et eesmärk on saavutatud

Järeldus

Exceli tundlikkuse analüüs suurendab teie arusaamist ettevõtte finants- ja tegevuskäitumisest. Nagu saime teada kolmest lähenemisviisist - ühemõõtmelised andmetabelid, kahemõõtmelised andmetabelid ja eesmärkide taotlus, on tundlikkusanalüüs finantsvaldkonnas eriti kasulik hindamiste - DCF või DDM - kontekstis.

Siiski saate makrotasandil mõista ka ettevõtet ja tööstust üldiselt. Saate välja töötada juhtumeid, et kajastada hindamise tundlikkust intressimäärade, majanduslanguse, inflatsiooni, SKP jne muutuste suhtes. Mõistlike ja kasulike tundlikkusjuhtumite väljatöötamisel tuleks kasutada mõtet ja tervet mõistust.

Mis edasi?

Kui olete Excelis tundlikkuse analüüsi kohta midagi õppinud, jätke allpool kommentaar. Anna mulle teada, mis sa arvad. Suur tänu ja hoolitsege. Head õppimist!

Võite ka vaadata neid artikleid allpool, et saada lisateavet hindamiste ja ettevõtte rahanduse kohta -

• Hinna tundlikkuse valem
• Riskianalüüs - meetodid
• Exceli tasuvuse analüüs
• Exceli Pareto analüüs
<