Wie Unser DCF funktioniert - New Konstrukten
Kritiker behaupten, dass die DCF-Modelle auf unsichere Prognosen über die Zukunft zu viel vertrauen, und dass sie in den Annahmen für die Wachstumsrate in Permanenz zu Minute Änderungen zu empfindlich sind.
Die Wahrnehmung der DCF-Modelle nicht durch ihre breiten unter Wall St. Sell-Side-Analysten, die die Zahlen oft manipulieren geholfen worden, bis sie einen Preis bekommen, die ihre Bewertung auf Lager paßt.
Bad DCF-Modelle können sehr irreführend sein, aber diese Art der Analyse bleibt äußerst hilfreich, wenn in der richtigen Weise eingesetzt. Unser dynamisches oder Reverse DCF-Modell, das eine große Rolle in den Ratings spielt man auf Aktien zuweisen, unterscheidet sich von anderen DCF-Modelle in zwei wichtigen Punkten:
- Wir verwenden nicht DCF-Modellen die Zukunft vorherzusagen. Wir benutzen sie die Erwartungen für künftige Zahlungsströme zu quantifizieren, die in die Aktienkurse gebacken werden. Sehen Sie, wie wir diese Technik auf Netflix (NFLX) angewendet.
- Unsere Modelle basieren auf wirtschaftlichen Gewinn eher als Gewinn oder operativen Cash-Flow. Siehe „Drei Gründe, warum Amazon Cash Flow Is No Comfort“ Gründe, warum operativen Cash-Flow unzuverlässig ist.
Was ist ein DCF-Modell?
Lassen Sie uns für einen Moment zurück einen Schritt. Bevor wir weiter in die Besonderheiten des neuen Konstrukten DCF-Modell graben, lassen Sie uns darüber sprechen, wie ein DCF im Allgemeinen funktioniert. Grundsätzlich ist ein DCF-Funktionen auf der Prämisse, dass Vorräte können in der gleichen Weise wie Anleihen bewertet werden, ist der einzige Unterschied, daß die Eingänge für die Bestandsbewertung basieren auf den Erwartungen, während die Eingänge für Bindungsbewertung erfolgt meist vertraglich festgelegt. Siehe Abbildung 1 für eine Erläuterung, wie Elemente der Bestandsbewertung einer Linie mit dem für Anleihen.
Abbildung 1: Das grundlegende Bewertungs Rezept: Das Gleiche gilt für Aktien und Anleihen
Quellen: New Konstrukte, LLC und Unternehmen eingereichten Unterlagen.
Was ist ein „Dynamic“ von „Reverse“ DCF-Modell?
Unser DCF-Modelle beruhen nicht auf statische Prognosehorizonte wie 5 oder 10 Jahren als traditionelle DCF-Modelle tun. Unsere Modelle sind dynamisch, was bedeutet, dass wir mehr DCF-Werte für die Aktie basierend auf mehreren Prognosehorizonte berechnen. Der Schlüssel zu diesem Ansatz ist ein Endwert in jedem Prognosehorizont, der ein Nullwachstum (z.B. NOPAT / WACC nicht WACC-g) nach dem Prognosehorizont annimmt. Anstatt zu versuchen, all das zukünftige Wachstum der Cashflows in einem statischen Zeitrahmen (beispielsweise 5 Jahre) zu erfassen, unsere Modelle berechnen den Wert auf die Anteilseigner über 100 Prognoseperioden.
Liste der Eingänge für unser „Dynamic“ DCF Modell
Hier ist die Liste der Prognoseeingänge für unsere Modelle und wie wir unsere Standard Schätzungen ableiten. Beachten Sie, dass alle unsere Modelle Kunden ermöglichen, diese Eingaben zu ändern und erstellen (und vergleichen), wie viele zukünftige Cashflow-Szenarien, wie sie wollen.
Prognose Treiber # 1: Umsatzwachstum
Das Umsatzwachstum ist die einfachste aller Schätzungen. Wir möchten für die ersten paar Jahre auf Konsenswert verlassen. Dann neigen wir zurück zu dem historischen Durchschnitt konvergieren. Von EY51-100, die meiste Zeit gehen wir von einer Wachstumsrate von 6% für alle Unternehmen. Wir laufen die meisten Unternehmen auf 6% langfristig, weil das seit 1929 in etwa die langfristigen geometrischen BIP-Wachstumsrate ist.
Diese Annahmen sind nur eine Basislinie, und können angepasst werden, je nach Bedarf. Prognostizierter Umsatzwachstum sollte nicht 6%, wenn ein Unternehmen nie erzeugt hat 6% Wachstum, und unsere Analysten machen diese Anpassung in unseren Prognosen. Auch das Umsatzwachstum ist selten unter 3%, da die historische durchschnittliche jährliche Inflationsrate in den USA 3%.
Prognose Treiber # 3: Cash-Betriebssteuersatz
Prognose Treiber # 4: Änderungen in Invested Capital
Free Cash Flow zu messen. müssen wir prognostizieren, wie Invested Capital ändert. Wir brechen das investierte Kapital Prognosen über die Änderungen für das Nettoumlaufvermögen und Sachanlagen aus. Durch die Prognose in das investierte Kapital die Veränderung des Finanz operativen Gewinne und die Änderung, erhalten wir sowohl Free Cash-Flow und Return On Invested Capital (ROIC).
Prognose Treiber # 5: Weighted Average Cost of Capital (WACC)
Die Eingänge oben schaffen eine Zukunft Strom von Cashflows, die wir zu ihrer gegenwärtigen diskon müssen für die Opportunitätskosten des Kapitals zu berücksichtigen. Wir verwenden den gewichteten durchschnittlichen Kapitalkosten (WACC) Cashflows in jedem Unternehmensmodell zu diskontieren. Unsere WACC wird zur Berechnung der Kosten der Schulden auf Standardformeln basieren (risikofreien Zinssatz zuzüglich eines Aufschlags auf Basis der Bonität) und Eigenkapital (CAPM).
Die Kraft des zugrunde gelegten Wachstum Appreciation Period (GAP) oder Reverse-DCF
Wie oben erwähnt, ist der Schlüssel zu diesem Ansatz ein Terminalwert verwenden, die in den Prognosehorizont von jedem unserer DCF-Modelle erfasst Nullwachstum in Permanenz in jeder der 100 Jahre übernimmt. Unser Terminal Wertberechnung ist NOPATt + 1 / WACC.
Das DCF-Modell in Aktion: El Pollo Loco (LOCO)
Insbesondere gefunden, unser DCF-Modell, dass das Unternehmen NOPAT seit 9 Jahren um 20% wachsen hatte seinen Preis zu dem Zeitpunkt rechtfertigen von
$ 29 / Aktie. Im Wesentlichen hatte das Unternehmen die nächste Chipotle werden trotz nicht auf die schnelle beiläufige mexikanische Kette in Bezug auf die gleichen Geschäft Umsatzwachstum, Erhöhung der Speicher zählen, oder ROIC stapelbar.
Quellen: New Konstrukte, LLC und Unternehmen eingereichten Unterlagen.
Wir bewerten immer noch den Bestand als unattraktiv aufgrund seiner schlechten Ergebnisqualität.
Mit Blick auf mehrere Szenarien informiert uns über die spezifischen Auswirkungen der verschiedenen zukünftigen Cash-Flow-Szenarien auf einer Bewertung der Aktie.
Unsere Modelle ermöglichen den Kunden, schnell und diskret, die Auswirkungen einer unendlichen Anzahl von zukünftigen Cash-Flow-Szenarien auf über 3000 Aktien zu modellieren. Wir wollen eine neue Stufe der Effizienz Bewertungs Forschung bringen.
Quellen: New Konstrukte, LLC und Unternehmen eingereichten Unterlagen.
vor bei den Monaten 6 DCF Blick zeigte uns, dass LOCO sehr überbewertet war, wenn es mit einer Rate deutlich über seinem historischen Normen begann zu wachsen. heute auf dem DCF Blick gibt uns eine neue Perspektive über die Cash-Flow-Erwartungen in dem Aktienkurs eingebettet. Wir glauben, dass unsere DCF-Modelle einzigartig leistungsfähige Transparenz in die Bewertung der Aktien anbieten. Mit unseren Modellen gibt es keine Notwendigkeit, auf dem traditionellen Bewertungskennzahlen wie Kurs-Gewinn- und Kurs-zu-Verkauf Verhältnisse verlassen, wenn die Anleger die Informationen erhalten, können unsere Modelle in der gleichen oder weniger Zeit zur Verfügung stellen, dass sie die traditionellen Metriken zu berechnen nehmen.
„Kaufen niedrigen Erwartungen und verkaufen hohe Erwartungen“ - diese Strategie ist es, was unsere Modelle Position Kunden mit unerreichter Effizienz auszuführen.