Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Приклад Машини Для Друкування Грошей За Методом DCF | Розуміння Аналізу Дисконтованих Грошових Потоків (DCF)
Опанування Аналізу Дисконтованих Грошових Потоків за Допомогою Excel
course content

Зміст курсу

Опанування Аналізу Дисконтованих Грошових Потоків за Допомогою Excel

Опанування Аналізу Дисконтованих Грошових Потоків за Допомогою Excel

1. Вступ до оцінки бізнесу
2. Розуміння Аналізу Дисконтованих Грошових Потоків (DCF)
3. Основи Прогнозування Грошових Потоків Та Ставки Дисконтування
4. WACC, Кінцева Вартість і Аналіз Чутливості
6. Практичний Кейс DCF – Оцінка Компанії на Практиці

book
Приклад Машини Для Друкування Грошей За Методом DCF

Уявіть собі бізнес (машину), який генерує передбачувані грошові потоки: $50,000 на рік протягом п’яти років. Наївний підхід міг би оцінити машину у $250,000 ($50K × 5). Але це ігнорує фундаментальний принцип фінансів: гроші сьогодні цінніші, ніж гроші завтра.

Часова вартість грошей (TVM) вказує на те, що кожен майбутній платіж у $50,000 має бути скоригований (дисконтований) залежно від того, наскільки далеко в майбутньому він надійде. Це коригування враховує альтернативну вартість, ризик і інфляцію.

Якщо припустити ставку дисконту, наприклад, 10%, DCF виглядатиме так:

DCF=50,000(1+0.10)1+50,000(1+0.10)2++50,000(1+0.10)5\text{DCF} = \frac{50{,}000}{(1 + 0.10)^1} + \frac{50{,}000}{(1 + 0.10)^2} + \cdots + \frac{50{,}000}{(1 + 0.10)^5}

Ви побачите, що грошовий потік кожного року має меншу вартість у сьогоднішніх доларах. Загальний DCF буде меншим за $250,000.

Ця техніка дозволяє порівнювати інвестиції або бізнес-можливості, які можуть мати однакову загальну віддачу, але дуже різний розподіл у часі.

Уявіть це так: чи хотіли б ви отримати $50,000 зараз чи через п’ять років? Більшість людей обирає "зараз" — тому що вони можуть інвестувати, використати або заощадити ці гроші вже сьогодні. DCF допомагає чисельно відобразити цю перевагу.

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 2

Запитати АІ

expand
ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

course content

Зміст курсу

Опанування Аналізу Дисконтованих Грошових Потоків за Допомогою Excel

Опанування Аналізу Дисконтованих Грошових Потоків за Допомогою Excel

1. Вступ до оцінки бізнесу
2. Розуміння Аналізу Дисконтованих Грошових Потоків (DCF)
3. Основи Прогнозування Грошових Потоків Та Ставки Дисконтування
4. WACC, Кінцева Вартість і Аналіз Чутливості
6. Практичний Кейс DCF – Оцінка Компанії на Практиці

book
Приклад Машини Для Друкування Грошей За Методом DCF

Уявіть собі бізнес (машину), який генерує передбачувані грошові потоки: $50,000 на рік протягом п’яти років. Наївний підхід міг би оцінити машину у $250,000 ($50K × 5). Але це ігнорує фундаментальний принцип фінансів: гроші сьогодні цінніші, ніж гроші завтра.

Часова вартість грошей (TVM) вказує на те, що кожен майбутній платіж у $50,000 має бути скоригований (дисконтований) залежно від того, наскільки далеко в майбутньому він надійде. Це коригування враховує альтернативну вартість, ризик і інфляцію.

Якщо припустити ставку дисконту, наприклад, 10%, DCF виглядатиме так:

DCF=50,000(1+0.10)1+50,000(1+0.10)2++50,000(1+0.10)5\text{DCF} = \frac{50{,}000}{(1 + 0.10)^1} + \frac{50{,}000}{(1 + 0.10)^2} + \cdots + \frac{50{,}000}{(1 + 0.10)^5}

Ви побачите, що грошовий потік кожного року має меншу вартість у сьогоднішніх доларах. Загальний DCF буде меншим за $250,000.

Ця техніка дозволяє порівнювати інвестиції або бізнес-можливості, які можуть мати однакову загальну віддачу, але дуже різний розподіл у часі.

Уявіть це так: чи хотіли б ви отримати $50,000 зараз чи через п’ять років? Більшість людей обирає "зараз" — тому що вони можуть інвестувати, використати або заощадити ці гроші вже сьогодні. DCF допомагає чисельно відобразити цю перевагу.

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 2
Ми дуже хвилюємося, що щось пішло не так. Що трапилося?
some-alt