Lợi nhuận:
- Khả năng định cấu hình và thực hiện các bước của phương pháp dòng tiền chiết khấu (DCF) và hệ số nhân bằng AI
- Khả năng kiểm tra tác động của các giả định quan trọng như tỷ lệ chiết khấu, tăng trưởng và giá trị cuối cùng đối với kết quả bằng AI
- Khả năng đặt câu hỏi về kết quả định giá do AI tạo ra với khả năng kiểm soát độ nhạy và độ tin cậy
Định giá là “công ty hoặc tài sản này trị giá bao nhiêu?” Đó là một cuộc tìm kiếm có hệ thống để tìm câu trả lời cho câu hỏi. Câu hỏi này nằm ở trọng tâm của một quyết định mua lại, hợp tác, IPO hoặc đầu tư. Có hai nhóm định giá lớn: dòng tiền chiết khấu (DCF), nghĩa là lấy số tiền mặt mà công ty sẽ tạo ra trong tương lai về giá trị hiện tại của nó; và bội số, nghĩa là so sánh dựa trên giá trị thị trường của các công ty tương tự. AI tăng tốc đáng kể việc định giá: nó định cấu hình các bước DCF, chiết khấu dòng tiền, tính toán giá trị cuối và tạo ra các bảng độ nhạy. Nhưng thực tế phũ phàng của việc định giá là kết quả cực kỳ nhạy cảm với một số giả định quan trọng. Việc thay đổi tỷ lệ chiết khấu thêm một điểm có thể làm giá trị dịch chuyển lên hàng chục phần trăm. Vì vậy, AI tạo ra không phải một số giá trị duy nhất mà là một loạt giá trị dựa trên các giả định, đó mới là đầu ra thực tế.
Trong phần này, chúng ta sẽ học cách thực hiện các bước của phương pháp DCF và nhân với AI, kiểm tra tác động của các giả định quan trọng đối với kết quả và kiểm tra tính hợp lý của kết quả định giá.
Khái niệm: DCF: Phương pháp chiết khấu dòng tiền trong tương lai về hiện tại bằng tỷ lệ chiết khấu. Tỷ lệ chiết khấu: Tỷ lệ dùng để tìm giá trị hiện tại của tiền trong tương lai; phản ánh rủi ro. Giá trị cuối cùng: Tóm tắt tất cả các dòng tiền sau giai đoạn dự báo. Hệ số nhân: Tỷ lệ chuẩn chia giá trị thị trường cho một số lượng tài chính (lợi nhuận, EBITDA, doanh thu). EBITDA: Thu nhập trước lãi vay, thuế và khấu hao.
Các bước của DCF
DCF có vẻ phức tạp nhưng logic của nó lại bị xâu chuỗi. Việc để AI xây dựng chuỗi này từng bước mang lại sự minh bạch và giúp việc tách lỗi dễ dàng hơn.
bước
phải làm gì
giả định quan trọng
1. Dự báo dòng tiền
Dòng tiền tự do trong 5 năm tới
tăng trưởng, lợi nhuận
2. Tỷ lệ chiết khấu
Tỷ lệ phản ánh rủi ro được xác định
chi phí vốn
3. Giảm
Tiền mặt hàng năm được rút về hôm nay
tỷ lệ chiết khấu
4. Giá trị đầu cuối
Tóm tắt sau năm thứ 5
tăng trưởng cuối cùng
5. Tổng cộng
Giá trị giảm + thiết bị đầu cuối
sự kết hợp của tất cả
Thực tế quan trọng: Thông thường hơn một nửa giá trị DCF đến từ giá trị cuối. Giá trị cuối cùng cực kỳ nhạy cảm với sự khác biệt nhỏ giữa tỷ lệ chiết khấu và tốc độ tăng trưởng cuối cùng. Hai giả định này là điểm yếu nhất của DCF và phải được phân tích độ nhạy.
Thận trọng: Yêu cầu AI "định giá công ty này" và nhận được một con số duy nhất là đi ngược lại tinh thần định giá. Nếu tỷ lệ chiết khấu là 13% thay vì 11% thì giá trị có thể giảm xuống 25%. Một số lẻ cho độ chính xác sai lệch; Đầu ra đúng là một dải giá trị nằm trong phạm vi giả định hợp lý.
Xây dựng DCF bằng AI
Lời nhắc khung DCF: "Thiết lập DCF 5 năm cho một công ty. Đầu vào: dòng tiền tự do năm đầu tiên 20 triệu USD, tăng trưởng hàng năm 8%, tỷ lệ chiết khấu 14%, tăng trưởng cuối cùng 4%. Hiển thị các bước riêng biệt: (1) dòng tiền 5 năm, (2) giá trị chiết khấu mỗi năm, (3) giá trị cuối cùng cộng với giá trị chiết khấu, (4) tổng giá trị công ty. Viết công thức, nhúng liên tục."
Lời nhắc ma trận độ nhạy: "Xây dựng bảng độ nhạy hai biến cho cùng một DCF: tỷ lệ chiết khấu theo hàng (12%-16%, bước 1 điểm), mức tăng trưởng cuối cùng trong các cột (2%-5%, bước 1 điểm). Hiển thị tổng giá trị công ty trong mỗi ô và nhận xét mức độ nhạy cảm của giá trị đối với hai giả định này."
Lời nhắc định giá theo cấp số nhân: "Định giá một công ty bằng phương pháp cấp số nhân. EBITDA của nó là 30 triệu TL. Hệ số nhân EV/EBITDA của các công ty tương tự nằm trong khoảng 6x-8x (coi phạm vi này là 'nguồn lực cần thiết'). Tính toán phạm vi giá trị công ty của công ty với phạm vi này và đưa ra định dạng có thể so sánh với kết quả DCF."
Lời nhắc kiểm tra tính hợp lý: "Kiểm tra giá trị DCF mà bạn tìm thấy như sau: (1) giá trị kết quả EBITDA hàng năm của công ty tương ứng với bao nhiêu lần và hệ số nhân này có hợp lý tùy theo ngành không? (2) bao nhiêu phần trăm trong tổng giá trị là giá trị cuối cùng? Nếu nó trên 80%, hãy giải thích tại sao nó rủi ro. (3) tỷ lệ chiết khấu cao hơn bao nhiêu so với mức tăng trưởng cuối cùng; nếu chênh lệch rất nhỏ, hãy cảnh báo."
Nhắc yếu / Nhắc mạnh
YẾU: "Công ty này trị giá bao nhiêu?" (Kết quả: một con số duy nhất không được hỗ trợ; giả định nào, phương pháp nào không rõ ràng.) MẠNH MẼ: "Thiết lập DCF với dòng tiền tự do 5 năm, chiết khấu 14% và giả định tăng trưởng cuối cùng 4%, hiển thị các bước; sau đó thêm ma trận độ nhạy cho chiết khấu và tăng trưởng cuối cùng, đồng thời báo cáo giá trị cuối cùng dưới dạng một phần của tổng số, vì vậy tôi nhận được một dải giá trị chứ không phải một con số."
Hộp đựng nhỏ
Trường hợp 1 - Trọng số của giá trị cuối. Một nhà phân tích định giá một công ty ở mức 240 triệu TL với DCF. Khi chạy lời nhắc hợp lý, thiết bị đầu cuối sẽ thấy rằng giá trị là 86% tổng số. Vì vậy, gần như toàn bộ giá trị đều dựa trên giả định tăng trưởng trong 5 năm tới. Khi nhà phân tích giảm mức tăng trưởng cuối cùng từ 4% xuống 3%, giá trị giảm từ 240 xuống 205 triệu. Quyết định được đưa ra bằng cách báo cáo rõ ràng lỗ hổng này.
Trường hợp 2 - Hai phương pháp trong một. Khi định giá giao dịch mua, DCF mang lại 180 triệu TL và phương pháp nhân số (EBITDA 6x-8x) mang lại khoảng 180-240 triệu TL. Sự chồng chéo của hai phương pháp độc lập làm tăng độ tin cậy; Việc DCF nằm ở cuối dải cho thấy các giả định về DCF là tương đối thận trọng. Bằng cách so sánh hai phương pháp, nhà phân tích đưa ra phạm vi thực tế để đàm phán.
Trường hợp 3 - Sự khác biệt không thể xảy ra. Trong DCF, AI lấy tỷ lệ chiết khấu là 5% và mức tăng trưởng cuối cùng là 4,5%; Bởi vì sự khác biệt quá nhỏ nên giá trị cuối cùng bùng nổ và giá trị công ty trở nên cao một cách phi lý. Khi kiểm tra tính hợp lý của mình, nhà phân tích nhận thấy rằng sự khác biệt này rất hẹp: nếu tỷ lệ chiết khấu chỉ cao hơn mức tăng trưởng một chút thì giá trị cuối cùng đã bị lạm phát quá mức về mặt toán học. Khi các giả định được thực hiện thành hiện thực, giá trị sẽ trở lại bình thường.
Mẹo: Đảm bảo sử dụng DCF kết hợp với phương pháp nhân chứ không phải sử dụng riêng lẻ. Nếu hai phương pháp độc lập hội tụ, độ tin cậy của bạn sẽ tăng lên; Nếu chúng cách nhau rất xa thì có điều gì đó đáng nghi ngờ trong các giả định của ít nhất một trong số chúng.
Nguyên tắc vàng của việc định giá
Định giá không phải là vấn đề chính xác mà là vấn đề phán đoán và phạm vi. Duy trì ba nguyên tắc khi sử dụng AI:
- Dải, không phải số đơn: Chuyển đổi từng giá trị thành một dải trong phạm vi giả định hợp lý.
- Sở hữu giả định: Đừng để AI chọn tỷ lệ chiết khấu và tăng trưởng; Bạn xác định và biện minh cho nó.
- Xác thực chéo: so sánh DCF và hệ số nhân; Sự khác biệt lớn là một cảnh báo.
Những lỗi thường gặp
- Định giá bằng một số duy nhất. Giá trị được đưa ra mà không có độ nhạy là chính xác đến mức gây nhầm lẫn.
- Bỏ qua tử số của giá trị cuối. Nếu phần lớn giá trị đến từ thiết bị đầu cuối thì rủi ro là có.
- Thu hẹp khoảng cách chiết khấu-tăng trưởng. Sự khác biệt nhỏ về mặt toán học làm tăng giá trị đầu cuối.
- Để lại phỏng đoán cho AI. Tỷ lệ chiết khấu là một sự phán xét; Phải có nguồn và căn cứ.
- Hài lòng với một phương pháp. Không so sánh DCF và hệ số nhân sẽ làm cho lỗi trở nên vô hình.
Tóm lại
Định giá là vấn đề phán đoán rút tiền mặt trong tương lai vào hiện tại (DCF) hoặc so sánh nó với các công ty cùng ngành (hệ số nhân). AI nhanh chóng thiết lập các bước, nhưng kết quả lại cực kỳ nhạy cảm với một số giả định quan trọng, đặc biệt là tỷ lệ chiết khấu và mức tăng trưởng cuối cùng. Tạo một dải giá trị bằng ma trận độ nhạy, không phải một số duy nhất; kiểm tra tỷ trọng của giá trị đầu cuối trong tổng số; Đảm bảo xác thực chéo DCF bằng phương pháp nhân. Tránh ảo tưởng về sự chắc chắn trong định giá.
Nhiệm vụ ứng dụng
Yêu cầu AI cài đặt DCF 5 năm; Bạn đưa ra các giả định về dòng tiền, tỷ lệ chiết khấu và mức tăng trưởng cuối cùng và trình bày các bước riêng biệt. Sau đó yêu cầu ma trận độ nhạy hai biến cho tỷ lệ chiết khấu và mức tăng trưởng cuối cùng. Chạy lời nhắc kiểm tra tính hợp lý và đánh giá tỷ trọng của giá trị cuối cùng trong tổng số và chênh lệch chiết khấu-tăng trưởng. Cuối cùng, đánh giá cùng một công ty bằng hệ số nhân EBITDA và so sánh nó với kết quả DCF.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã trình bày riêng các bước DCF (dòng tiền, chiết khấu, thiết bị đầu cuối, tổng cộng).
- [ ] Tôi đã tự mình xác định và chứng minh tỷ lệ chiết khấu và mức tăng trưởng cuối cùng.
- [ ] Tôi đã xây dựng ma trận độ nhạy hai biến.
- [ ] Tôi đã kiểm tra tỷ trọng của giá trị đầu cuối trong tổng số.
- [ ] Tôi đã xác minh rằng chênh lệch tăng trưởng chiết khấu là hợp lý.
- [ ] Tôi đã xác thực chéo DCF bằng phương pháp nhân.
- [ ] Tôi trình bày kết quả dưới dạng một dải giá trị chứ không phải một con số.