Kasimas į dividendų nuolaidų modelį

Laikas nušluoti vieną seniausių, konservatyviausių akcijų įvertinimo metodų: dividendų nuolaidų modelį (DDM). Tai yra vienas iš pagrindinių finansų teorijos taikymo būdų, kurį privalo išmokti bet kurios įvadinės finansų klasės studentai. Deja, teorija yra lengva dalis. Šis modelis reikalauja daugybės prielaidų apie bendrovių dividendų mokėjimą ir augimo tendencijas, taip pat būsimas palūkanų normas. Sunkumai kyla ieškant protingų skaičių, kuriuos būtų galima sudėti į lygtį. Žemiau mes išnagrinėsime šį modelį ir parodysime, kaip jį apskaičiuoti.

Dividendų nuolaidų modelis

Pagrindinė idėja yra tokia: bet kurios akcijos yra ne mažiau vertos to, kas bus naudinga investuotojams už dabartinius ir būsimus dividendus. Finansų teorija sako, kad akcijų vertė verta visų būsimų pinigų srautų, kuriuos tikimasi sugeneruoti įmonė, diskontuodama taikant atitinkamą pagal riziką pakoreguotą normą. Pagal DDM, dividendai yra pinigų srautai, kurie grąžinami akcininkui (mes manysime, kad jūs suprantate pinigų laiko vertės ir diskontavimo sąvokas). Norėdami įvertinti įmonę, naudojančią DDM, apskaičiuojate dividendų, kuriuos, jūsų manymu, akcijos išnyks per ateinančius metus, vertę. Štai ką sako modelis:

Kur:
P = kaina 0 laiku
r = diskonto norma

Paprastumo dėlei apsvarstykite galimybę bendrovei, kurios dividendai yra 1 USD per metus. Jei manote, kad įmonė mokės tuos dividendus neribotą laiką, turite paklausti savęs, ką esate pasirengę mokėti už tą bendrovę. Tarkime, kad tikėtina grąža - arba, jei kalbant apie akademinę kalbą, reikalinga grąžos norma - yra 5%. Pagal dividendų nuolaidos modelį įmonės vertė turėtų būti 20 USD (1, 00 USD / .05).

Kaip patekti į aukščiau pateiktą formulę "> amžinumas:

Akivaizdus aukščiau pateikto modelio trūkumas yra tas, kad jūs galite tikėtis, kad laikui bėgant dauguma įmonių augs. Jei manote, kad taip yra, vardiklis lygus laukiamam pelnui atėmus dividendų augimo tempą. Po jo kūrėjo Myrono Gordono tai vadinama nuolatiniu DDM arba „Gordon“ modeliu. Tarkime, jūs manote, kad bendrovės dividendai kasmet augs 3%. Tada įmonės vertė turėtų būti 1 USD / (.05 - .03) = 50 USD. Čia yra įmonės, kurios nuolat augantys dividendai yra vertinami, formulė, taip pat šios formulės įrodymas:

Klasikinis dividendų nuolaidų modelis geriausiai veikia vertinant subrendusią įmonę, kuri moka didelę savo pajamų dalį kaip dividendus, pavyzdžiui, komunalinių paslaugų įmonė.

Prognozavimo problema

Dividendų nuolaidų modelio šalininkai teigia, kad tik būsimi grynieji dividendai gali patikimai įvertinti bendrovės vidinę vertę. Akcijų pirkimas dėl bet kurios kitos priežasties - tarkime, išmokant 20 kartų didesnį pelną šiandien, nes rytoj kažkas sumokės 30 kartų - yra tik spekuliacija.

Tiesą sakant, dividendų nuolaidos modeliui reikia milžiniškų spekuliacijų bandant numatyti dividendus ateityje. Net ir pritaikę jį stabilioms, patikimoms, dividendus mokančioms įmonėms, vis tiek turite padaryti daugybę prielaidų apie jų ateitį. Modeliui taikoma aksioma „šiukšlių įvežimas, išvežimas“, tai reiškia, kad modelis yra tik tiek geras, kiek prielaidos, kuriomis jis grindžiamas. Be to, vertę gaunantys duomenys visada keičiasi ir yra jautrūs klaidoms.

Pirma didelė DDM prielaida yra tai, kad dividendai yra pastovūs arba auga pastoviu kursu neribotą laiką. Net ir pastovioms, patikimoms, naudingojo tipo akcijoms gali būti sudėtinga numatyti, koks bus dividendų mokėjimas kitais metais, niekada neprisiminkite per keliolika metų.

Daugiapakopiai dividendų nuolaidų modeliai

Norėdami išspręsti netvarkingų dividendų keliamą problemą, daugiapakopiai modeliai paverčia DDM žingsniu arčiau realybės, darant prielaidą, kad įmonė patirs skirtingas augimo fazes. Vertybinių popierių analitikai sukuria sudėtingus prognozių modelius su daugybe skirtingų augimo fazių, kad geriau atspindėtų realias perspektyvas. Pavyzdžiui, daugiapakopis DDM gali numatyti, kad įmonė gaus dividendus, kurie septynerius metus augs 5%, kitus trejus metus - 3%, o paskui - 2%.

Tačiau toks požiūris į modelį atneša dar daugiau prielaidų. Nors nemanoma, kad dividendai augs pastoviu greičiu, jis turi atspėti, kada ir kiek dividendai pasikeis laikui bėgant.

Ko reikėtų tikėtis ">

Kitas svarbus DDM aspektas yra tas, kad niekas iš tikrųjų tiksliai nežino tinkamos numatomos grąžos normos. Ne visada išmintinga paprasčiausiai naudoti ilgalaikes palūkanų normas, nes jos tinkamumas gali keistis.

Aukšto augimo problema

Joks išgalvotas DDM modelis negali išspręsti sparčiai augančių atsargų problemos. Jei įmonės dividendų augimo tempas viršija numatytą grąžos normą, vertės apskaičiuoti negalite, nes formulėje gausite neigiamą vardiklį. Atsargos neturi neigiamos vertės. Apsvarstykite įmonę, kurios dividendai auga 20%, o tikėtina grąžos norma yra tik 5%: vardiklyje (rg) jūs turėtumėte -15% (5% - 20%).

Tiesą sakant, net jei augimo tempai neviršija numatomos grąžos normos, augimo atsargos, nemokančios dividendų, yra dar griežtesnės, palyginti su šiuo modeliu. Jei tikitės augimo atsargas įvertinti naudodamiesi dividendų nuolaidų modeliu, jūsų vertinimas bus grindžiamas ne daugiau kaip spėlionėmis apie būsimą įmonės pelną ir dividendų politikos sprendimais. Daugelis augimo akcijų neišmoka dividendų. Atvirkščiai, jie perinvestuoja pelną į įmonę tikėdamiesi suteikti akcininkams pelną naudodami didesnę akcijų kainą.

Apsvarstykite „Microsoft“, kuri dešimtmečius nemokėjo dividendų. Atsižvelgiant į šį faktą, modelis gali leisti manyti, kad tuo metu įmonė buvo nieko verta, o tai yra visiškai absurdiška. Atminkite, kad tik apie trečdalis visų valstybinių bendrovių moka dividendus. Be to, net įmonės, kurios siūlo išmokas, vis mažiau pajamų skiria akcininkams.

Apatinė eilutė

Dividendų nuolaidų modelis jokiu būdu nėra vienintelis ir galutinis vertinimas. Nepaisant to, mokymasis apie dividendų nuolaidos modelį skatina mąstyti. Tai verčia investuotojus įvertinti skirtingas augimo ir ateities perspektyvų prielaidas. Jei nieko daugiau, DDM parodo pagrindinį principą, kad įmonė yra verta savo diskontuotų ateities pinigų srautų sumos - kitas klausimas, ar dividendai yra teisingi pinigų srautų rodikliai, ar ne. Iššūkis yra padaryti modelį kuo pritaikytiną tikrovei, tai reiškia naudoti patikimiausias prieinamas prielaidas.