Modelowanie probabilistyczne - Monte Carlo: To zaawansowana wersja wyceny DCF,
w której analityk dokonuje założeń dla kluczowych parametrów, takich jak wzrost lub
spadek przychodów, marża operacyjna, poziom inwestycji, amortyzacja i wysokość opodatkowania.
W naszym modelu przeprowadzane jest 100 000 symulacji w losowych scenariuszach opartych na
określonych zakresach dla tych parametrów (od wartości minimalnych do maksymalnych).
Wyniki są następnie grupowane według przedziałów cenowych. W odróżnieniu od tradycyjnego modelu DCF,
gdzie analityk prezentuje tylko jeden wynik wyceny, modelowanie Monte Carlo dostarcza pełniejszego obrazu,
pokazując potencjalne skrajne wartości wyceny – od najniższych do najwyższych – w zależności od tego,
jak dobrze spółka będzie performować. Dzięki temu inwestor może lepiej zrozumieć zarówno optymistyczne,
jak i pesymistyczne scenariusze rozwoju firmy oraz ich wpływ na wartość spółki, uzyskując bardziej kompletny
obraz ryzyka i możliwości związanych z inwestycją. Inwestor zyskuje w ten sposób nie tylko średnią wycenę,
ale także widzi pełen wachlarz możliwych wyników, co pozwala mu lepiej przygotować się na różne potencjalne scenariusze.
| Założenia modelu |
MIN |
MAX |
| Roczny wzrost sprzedaży (%) |
2.0 |
10.0 |
| Marża operacyjna EBIT (%) |
5.0 |
10.0 |
| Kapitał pracujący (%) |
-10.0 |
10.0 |
| Capex (%) |
4.0 |
10.0 |
| Amortyzacja (%) |
6.0 |
12.0 |
| Koszt kapitału % (WACC) |
8.5 |
10.0 |
| Stopa podatkowa (%) |
13.0 |
17.0 |
