Популярная финансовая теория «еще бо'льшего болвана» полушутя утверждает, что ценность актива не имеет значения, если находится «еще бо'льший болван», готовый приобрести этот актив. Каких же ошибок можно и нужно избежать, когда надо знать реальную стоимость актива?
http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/
Конспект http://www.elitarium.ru/investicionnaja-ocenka-investor-investirovanie-rynok-cennyh-bumag-aktiv-dohodnost/
http://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/
Конспект http://www.elitarium.ru/investicionnaja-ocenka-investor-investirovanie-rynok-cennyh-bumag-aktiv-dohodnost/
Миф 1. Оценка объективна, поскольку для ее проведения используются количественные модели. Итоговая оценка, выполненная по определенной модели, основывается на привнесенных предубеждениях.
Миф 2. Хорошо обоснованная и тщательно проведенная оценка останется верной всегда. При постоянном потоке новой информации, поступающей на финансовые рынки, оценки в отношении какой-либо фирмы подвержены быстрому устареванию.
Миф 3. Качественно проведенная оценка позволяет точно определить ценность. Всегда остается неопределенность по поводу заключительных величин стоимости в связи с предположениями будущего. Тем более, что многие оправдывают не вполне обоснованные оценки неопределенностью будущего или указывают на отсутствие информации.
Миф 4. Чем более «количественной» будет модель, тем точнее оценка. По мере усложнения модели, количество входных данных, необходимых для оценки фирмы будет расти, что приведет к увеличению вероятности ошибок на входе. Также при увеличении числа входных факторов регрессионные модели будут выдавать ошибочные оценки значимости факторов в силу самого метода регрессионного анализа.
Пример. Постройте регрессионную модель на случайных данных и обязательно окажется, что чем больше факторов включены в модель, тем выше значимость некоторых из них, впрочем "отбираемых" вполне случайно.
Миф 5. Чтобы делать деньги, полагаясь на оценку, необходимо предположить неэффективность рынка. Следует подходить к вопросу о рыночной эффективности с позиции скептицизма. С одной стороны, рынки совершают ошибки, с другой стороны, для обнаружения этих ошибок требуется сочетание навыков и удачи. Данный подход к рынкам приводит к следующему
Миф 2. Хорошо обоснованная и тщательно проведенная оценка останется верной всегда. При постоянном потоке новой информации, поступающей на финансовые рынки, оценки в отношении какой-либо фирмы подвержены быстрому устареванию.
Миф 3. Качественно проведенная оценка позволяет точно определить ценность. Всегда остается неопределенность по поводу заключительных величин стоимости в связи с предположениями будущего. Тем более, что многие оправдывают не вполне обоснованные оценки неопределенностью будущего или указывают на отсутствие информации.
Миф 4. Чем более «количественной» будет модель, тем точнее оценка. По мере усложнения модели, количество входных данных, необходимых для оценки фирмы будет расти, что приведет к увеличению вероятности ошибок на входе. Также при увеличении числа входных факторов регрессионные модели будут выдавать ошибочные оценки значимости факторов в силу самого метода регрессионного анализа.
Пример. Постройте регрессионную модель на случайных данных и обязательно окажется, что чем больше факторов включены в модель, тем выше значимость некоторых из них, впрочем "отбираемых" вполне случайно.
Миф 5. Чтобы делать деньги, полагаясь на оценку, необходимо предположить неэффективность рынка. Следует подходить к вопросу о рыночной эффективности с позиции скептицизма. С одной стороны, рынки совершают ошибки, с другой стороны, для обнаружения этих ошибок требуется сочетание навыков и удачи. Данный подход к рынкам приводит к следующему
- Если что-то выглядит слишком хорошо, чтобы быть истинным, то, вероятнее всего, это не является истинным.
- Когда оценка, произведенная в результате анализа, существенно отличается от рыночной цены, исходите из того, что правым будет рынок.
Миф 6. Важен лишь результат оценки (т. е. установленная ценность). Сам же процесс оценки не играет роли. Сам по себе процесс оценки предоставляет дополнительную информацию относительно составляющих результата оценки и полезен для ответов на следующие вопросы:
- Какую цену можно заплатить за высокий рост?
- Какова ценность торговой марки (бренда)?
- Насколько важно добиваться более высокой доходности проекта?
- Каково влияние размера прибыли на ценность?
Комментариев нет:
Отправить комментарий