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 tundlikkusanalüüs 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.
- Üks muutuvate andmete tabel
- Kahe muutujaga andmetabel
- Eesmärgi otsimine
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 meile aktsia õiglase väärtuse kui lõpmatu, pidevalt kasvava dividendivoo nüüdisväärtuse.
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 jätkata antud 1000 eelduse tegemist? Ilmselgelt mitte!
Õppige järgmist tundlikkuse analüüsi Exceli tehnikas, 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 hetkepildis.
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 Exceli seda, 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 tabeli vahemik alates vasakust servast, alustades 10% -st 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 seepärast linkime veeru sisendi. 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 (kapitalikulud, lõplikud kasvumäärad, madalam tulude kasv, kõrgemad kapitalinõuded jne) muutuste eeldatava muutuse 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-hindamisel tehtud kapitali eelduste või kasvumäära eeldustega. Võiksite muuta eeldusi ja pääseda juurde hindamise mõjudele.
Üks võimalus on muuta eeldusi käsitsi ja kontrollida iga muudatuse tulemusi. (koodsõna - eesli meetod!)
Siiski oleme siin selleks, et arutada palju paremat ja tõhusamat meetodit hindamise arvutamiseks 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, nagu allpool esitatud
- 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. Võimalik, et peame kasvumäärasid mitu korda sisestama, et tagada, et meie aktsia hind vastab 80 dollarile.
Kuid selle lahendamiseks lihtsate sammudena võime kasutada funktsiooni, nagu näiteks 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 ülimalt kasulik, eriti hindamiste - DCF või DDM - kontekstis.
Siiski saate makrotasandil mõista ka ettevõtet ja tööstust üldiselt. Võite 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 õppisite Excelis tundlikkuse analüüsi kohta midagi, 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
