Оцінка вартості нотатки: автоматизована модель оцінки DCF — платформа для безпечної та відповідної криптовалютної торгівлі

2025lovepeace · 2026-01-07T05:18:29+00:00

Рік тому я за прикладом двох майстрів оцінки у інвестиційних банках JOSHUA ROSENBAUM та JOSHUA PEARL створив повний шаблон DCF-оцінки. Без перебільшення, ця модель точно передбачила більшість руху цін компаній за цей рік. Звісно, модель не є універсальною, і найважливіше — це робити власні обґрунтовані припущення щодо вихідних даних, а потім коригувати їх відповідно до галузі, бізнесу та інших реальних обставин компанії. 1.0 модель доступна у нотатках з оцінки: детальний розбір побудови шаблону DCF. Однією з проблем 1.0 моделі є те, що дані потрібно вводити вручну. Це дуже незручно для публічних компаній з довгим історичним періодом, а ще важче — кожного разу переглядати фінансову звітність, шукати статті, заповнювати цифри, що займає багато часу і може призвести до помилок, не кажучи вже про аналіз різних компаній. Тому я оновив модель до версії 2.0, знову ж таки у Excel, з головною функцією автоматизації: достатньо ввести код акції, і всі етапи збору даних, їх очищення та розрахунку оцінки будуть виконані автоматично. Звісно, параметри можна налаштовувати відповідно до власних суджень без шкоди для автоматизації #估值分析# #DCF

2025lovepeace

2026-01-07 05:18:29

Рік тому,

Я за думками двох майстрів оцінки з інвестиційних банків JOSHUA ROSENBAUM і JOSHUA PEARL створив повний шаблон DCF-оцінки.

Без перебільшення,

Ця модель точно передбачила більшість тенденцій компаній, внесених у неї, за цей рік.

Звичайно, модель не є універсальною,

найголовніше — це зробити власні обґрунтовані припущення,

на основі яких коригувати модель відповідно до галузі,

бізнесу та інших реальних умов компанії.

1.0 Модель доступна за посиланням у нотатках з оцінки: детальний розбір побудови шаблону DCF

Одне з питань у моделі 1.0 — це,

що дані потрібно вводити вручну.

Це не дуже зручно для публічних компаній з довгою історією,

а головне — кожного разу потрібно переглядати фінансову звітність,

шукати статті,

заповнювати цифри,

кожен крок забирає час і зусилля,

а також легко зробити помилку,

не кажучи вже про аналіз різних компаній.

Тому,

я оновив модель до версії 2.0,

так само у Excel,

з основним акцентом на автоматизацію: потрібно лише ввести код акції,

і всі дані будуть зібрані,

очищені,

розрахунки оцінки — зроблені.

Звичайно,

параметри можна налаштовувати відповідно до власної думки,

це не вплине на автоматизацію #估值分析# #DCF#

Нижче коротко поясню, як користуватися:

Головна таблиця оцінки

Я взяв компанію China National Building Material Company (中國巨石) як приклад,

просто замінюєте код акції — і всі історичні фінансові дані автоматично оновлюються.

Два ключові формули для розрахунків:

FCFF = EBIT×(1-t) + D&A - CapEX - ΔNWC
EBIT = Валовий дохід - Витрати на операційну діяльність - Податки та збори - Операційні витрати (продажі,

адміністративні витрати,

науково-дослідні витрати,

інші доходи,

збитки від кредитних втрат,

збитки від безнадійної заборгованості,

збитки від знецінення запасів)

За цими історичними даними автоматично розраховуються ключові показники для прогнозу,

включаючи темпи зростання доходів,

витрати,

загальні операційні витрати,

амортизацію,

частку капітальних витрат у доході,

та ставку податку.

Ці історичні показники допомагають формувати припущення для майбутніх прогнозів.

Крім того, потрібно налаштувати два жовті поля,

я тут припустив WACC 12%,

постійний ріст 2.5%.

Сторінка розрахунку чистого оборотного капіталу NWC

У формулі грошових потоків,

NWC — важлива складова,

тому потрібно створити окремий лист для детального розрахунку.

Ключова формула тут: NWC = Поточні активи - Поточні зобов’язання = (Дебіторська заборгованість + Векселі + Запаси + Попередні платежі та інше) - (Кредиторська заборгованість + Авансові платежі + Інші поточні зобов’язання).

Знову ж,

на основі історичних даних,

автоматично розраховуються ключові показники для прогнозу NWC,

включаючи DSO,

DIH,

DPO,

а також частки у доході за авансовими платежами,

кредиторській заборгованості,

інші поточні зобов’язання.

Сторінка припущень: Звіт про прибутки і збитки, грошові потоки та баланс

Ці два листи з припущеннями — найсуб’єктивніша частина моделі,

і найважливіша для точності прогнозу.

Звичайно,

якщо не довіряєте власним судженням,

можна взяти середні значення за кілька попередніх років для прогнозування.

Ці два листи не мають особливих особливостей,

є лише три сценарії: базовий,

оптимістичний,

песимістичний,

це зручно для тестування чутливості.

Висновки оцінки

Після заповнення всіх даних,

повертаєтесь до головної таблиці оцінки і бачите результати.

Наприклад, у мене тут прогноз грошових потоків:

Крім того,

для висновків я надаю два розрахунки: EV/EBITDA і прихований EV.

Автоматично,

без необхідності змінювати (крім коефіцієнта виходу).

І нарешті,

додаю аналіз чутливості.

Ось і все — модель DCF-оцінки версії 2.0,

яка економить час на пошук фінансової звітності,

введення даних,

і дозволяє зосередитися на аналізі ключових показників майбутнього.

Я продовжуватиму оновлювати більш розумні і зручні моделі оцінки,

зокрема, інтерфейс користувача,

OCR-функції тощо,

для вирішення проблем з базами даних.

**$HTX $SLN $AVA **

HTX-0,04%

SLN-0,33%

AVAAI2,02%

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.