La información presentada refleja los puntos de vista y suposiciones de los autores en el momento de la publicación. Tenga en cuenta que esta investigación tiene al menos un año de antigüedad y que las opiniones actuales de los autores pueden diferir materialmente de las presentadas sin previo aviso. Los resultados no se actualizarán a medida que cambien los modelos internos de ARK, ni cualquier información en la que ARK se base.
V8 publicado el 12/06/24
Este archivo “Extracto de valoración de Tesla 2029 para Github” incluye un extracto de nuestro modelo de precio objetivo 2029 para Tesla. Lea el blog de ARK www.ark-invest.com/articles/value-models/arks-tesla-price-target-2029 para obtener una discusión más detallada de nuestra evaluación, las actualizaciones desde nuestro último modelo publicado y los componentes clave del modelo. ARK utilizó una simulación de Monte Carlo para llegar a nuestro precio objetivo estimado para Tesla, así como a nuestros objetivos de precios alcistas y bajistas. Una descripción de cada hoja de trabajo en el archivo:
La hoja de trabajo “Ejemplo de valoración de Tesla” permite a los usuarios proporcionar sus propios datos para una valoración de Tesla basada en fundamentales. Los usuarios pueden cambiar los 5 controladores clave del modelo en las celdas L12-L17, así como otras 40 entradas en las celdas L18-L64. Tenga en cuenta que debido a que nuestro precio objetivo se deriva de un análisis de Monte Carlo, no hay un solo caso bajista y alcista, pero ARK ha dado ejemplos de entradas para un caso alcista y bajista en las columnas N y O.
La hoja de trabajo “Tablas de valoración ASP” permite al usuario cambiar tanto el precio de venta promedio del vehículo como el mercado direccionable en cada punto de precio. También se puede cambiar el precio por milla de un robotaxi autónomo, así como los datos de entrada para la curva de adopción del porcentaje de la flota de Tesla que opera en la red de transporte. Esta hoja de trabajo se incluye tanto en la pestaña “Valoración de ejemplo de Tesla” como en la pestaña “Simulación única de Monte Carlo”.
La hoja de trabajo “Entradas de valoración de Tesla” permite a los usuarios ajustar las entradas mínimas, bajistas, alcistas y máximas para cada variable. Todas las variables se modelan como distribuidas normalmente con las entradas del caso bajista y alcista determinando los valores una desviación estándar por debajo o por encima de la media. Las entradas máxima y mínima se utilizan para excluir del análisis todas las distribuciones que quedan fuera del rango normal. Al cambiar variables en esta hoja de trabajo, puede que sea necesario esperar para permitir que se calcule la simulación. Hacer clic inmediatamente en otra celda dentro de la hoja de trabajo podría acortar la simulación y proporcionar resultados inexactos. El resultado del modelo es un rango probabilístico de valores.
Un único resultado simulado es visible en la hoja de trabajo “Simulación única de Monte Carlo”; y una colección de todas las simulaciones está visible en la hoja de trabajo “Resultado de la simulación de Monte Carlo”. En la pestaña "Ejemplo de 5000 simulaciones" se incluye un ejemplo estático de 5000 simulaciones que utilizan las entradas y suposiciones de ARK.
Daremos la bienvenida a todas las preguntas y críticas y comentarios constructivos.
Actualización 21/04/23: Se agregaron columnas adicionales a nuestra pestaña Producción de Monte Carlo, se editó una columna en nuestra pestaña de salida para obtener Ingresos autónomos en 2027 (v. 2026) y se editó una fórmula para redondear nuestra tasa de penetración autónoma según fracciones de años. de aquí a 2027. Los cambios no tienen ningún efecto en nuestro precio objetivo para el año 2027.
V7 publicado el 20/04/23
Este archivo “Extracto de valoración de Tesla 2027 para Github” incluye un extracto de nuestro modelo de precio objetivo 2027 para Tesla. Lea el blog de ARK https://ark-invest.com/articles/value-models/arks-tesla-price-target-2027/ para obtener una discusión más detallada de nuestra evaluación, las actualizaciones desde nuestro último modelo publicado y los componentes clave de el modelo. ARK utilizó una simulación de Monte Carlo para llegar a nuestro precio objetivo estimado para Tesla, así como a nuestros objetivos de precios alcistas y bajistas. Una descripción de cada hoja de trabajo en el archivo:
La hoja de trabajo “Ejemplo de valoración de Tesla” permite a los usuarios proporcionar sus propios datos para una valoración de Tesla basada en fundamentales. Los usuarios pueden cambiar los 5 controladores clave del modelo en las celdas J12-J17, así como otras 36 entradas en las celdas H19-60. Tenga en cuenta que debido a que nuestro precio objetivo se deriva de un análisis de Monte Carlo, no hay un solo caso bajista y alcista, pero ARK ha proporcionado entradas de ejemplo para un caso alcista y bajista en las columnas L y M.
La hoja de trabajo “Tablas de valoración ASP” permite al usuario cambiar tanto el precio de venta promedio del vehículo como el mercado direccionable en cada punto de precio. También se puede cambiar el precio por milla de un robotaxi autónomo, así como los datos de entrada para la curva de adopción del porcentaje de la flota de Tesla que opera en la red de transporte. Esta hoja de trabajo se incluye tanto en la pestaña “Valoración de Tesla” como en la pestaña “Simulación única de Monte Carlo”.
La hoja de trabajo “Entradas de valoración de Tesla” permite a los usuarios ajustar las entradas mínimas, bajistas, alcistas y máximas para cada variable. Todas las variables se modelan como distribuidas normalmente con las entradas del caso bajista y alcista determinando los valores una desviación estándar por debajo o por encima de la media. Las entradas máxima y mínima se utilizan para excluir del análisis todas las distribuciones que quedan fuera del rango normal. Tenga en cuenta que la fila "probabilidad de que se lance el robotaxis" es la única entrada binaria. Al cambiar variables en esta hoja de trabajo, puede que sea necesario esperar para permitir que se calcule la simulación. Hacer clic inmediatamente en otra celda dentro de la hoja de trabajo podría acortar la simulación y proporcionar resultados inexactos. El resultado del modelo es un rango probabilístico de valores.
Un único resultado simulado es visible en la hoja de trabajo “Simulación única de Monte Carlo”; y una colección de todas las simulaciones está visible en la hoja de trabajo “Resultado de la simulación de Monte Carlo”. En la pestaña "Ejemplo de 5000 simulaciones" se incluye un ejemplo estático de 5000 simulaciones que utilizan las entradas y suposiciones de ARK.
Daremos la bienvenida a todas las preguntas y críticas y comentarios constructivos.
V6 publicado el 14/04/22
Este archivo “Extracto de valoración de Tesla 2026 para Github” incluye un extracto de nuestro modelo de precio objetivo 2026 para Tesla. Lea el blog de ARK para obtener una discusión más detallada de nuestra evaluación, las actualizaciones desde nuestro último modelo publicado y los componentes clave del modelo.
ARK utilizó una simulación de Monte Carlo para llegar a nuestro precio objetivo estimado para Tesla, así como a nuestros objetivos de precios alcistas y bajistas.
Una descripción de cada hoja de trabajo en el archivo:
La hoja de trabajo “Ejemplo de valoración de Tesla” permite a los usuarios proporcionar sus propios datos para una valoración de Tesla basada en fundamentales. Los usuarios pueden cambiar los 5 controladores clave del modelo en las celdas H12-H17, así como otras 32 entradas en las celdas H19-55. Tenga en cuenta que debido a que nuestro precio objetivo se deriva de un análisis de Monte Carlo, no hay un solo caso bajista y alcista, pero ARK ha proporcionado entradas de ejemplo para un caso alcista y bajista en las columnas K y L.
La hoja de trabajo “Tablas de valoración ASP” permite al usuario cambiar tanto el precio de venta promedio del vehículo como el mercado direccionable en cada punto de precio. También se puede cambiar el precio por milla de un robotaxi autónomo, así como los datos de entrada para la curva de adopción del porcentaje de la flota de Tesla que opera en la red de transporte. Esta hoja de trabajo se incluye tanto en la pestaña “Valoración de Tesla” como en la pestaña “Valoración de Monte Carlo”.
En la hoja de trabajo “Entradas de valoración de Tesla”, el usuario puede ajustar las entradas mínimas, bajistas, alcistas y máximas para cada variable. Todas las variables se modelan como distribuidas normalmente con las entradas del caso bajista y alcista determinando los valores una desviación estándar por debajo o por encima de la media. Las entradas máxima y mínima se utilizan para excluir del análisis todas las distribuciones que quedan fuera del rango normal. Tenga en cuenta que la fila "probabilidad de que se lance el robotaxis" es la única entrada binaria. Al cambiar variables en esta hoja de trabajo, puede que sea necesario esperar para permitir que se calcule la simulación. Hacer clic inmediatamente en otra celda dentro de la hoja de trabajo podría acortar la simulación y proporcionar resultados inexactos. El resultado del modelo es un rango probabilístico de valores. Un único resultado simulado es visible en la hoja de trabajo “Simulación única de Monte Carlo”; y una colección de todas las simulaciones está visible en la hoja de trabajo “Resultado de la simulación de Monte Carlo”. En la pestaña "Ejemplo de 5000 simulaciones" se incluye un ejemplo estático de 5000 simulaciones que utilizan las entradas y suposiciones de ARK.
Daremos la bienvenida a todas las preguntas y críticas y comentarios constructivos.
V5 publicado el 19/03/21
Este archivo “Extracto de valoración de Tesla 2025 para Github_3.18.21” incluye nuestro modelo de precio objetivo para 2025 para Tesla. Lea el blog de ARK (https://ark-invest.com/articles/analyst-research/tesla-price-target-2/) para obtener una discusión más detallada de nuestra evaluación, las actualizaciones desde nuestro último modelo publicado y los componentes clave. del modelo. ARK utilizó una simulación de Monte Carlo para llegar a nuestro precio objetivo estimado para Tesla, así como a nuestros objetivos de precios alcistas y bajistas.
Una descripción de cada hoja de trabajo en el archivo:
La hoja de trabajo “Valoración de Tesla” permite a los usuarios proporcionar sus propios datos para una valoración de Tesla basada en fundamentales. Los usuarios pueden cambiar los 5 controladores clave del modelo en las celdas H12-H17, así como otras 28 entradas en las celdas H19-51. Tenga en cuenta que debido a que nuestro precio objetivo se deriva de un análisis de Monte Carlo, no hay un solo caso bajista y alcista, pero ARK ha proporcionado entradas de ejemplo para un caso alcista y bajista en las columnas J y K.
La hoja de trabajo “Tablas de valoración ASP” permite al usuario cambiar tanto el precio de venta promedio del vehículo como el mercado direccionable en cada punto de precio. También se puede cambiar el precio por milla de un robotaxi autónomo.
En la hoja de trabajo “Entradas de Monte Carlo”, el usuario puede ajustar las entradas mínimas, bajistas, alcistas y máximas para cada variable. Todas las variables se modelan como distribuidas normalmente con las entradas del caso bajista y alcista determinando los valores una desviación estándar por debajo o por encima de la media. Las entradas máxima y mínima se utilizan para excluir del análisis todas las distribuciones que quedan fuera del rango normal. Tenga en cuenta que la fila "probabilidad de que se lance el robotaxis" es la única entrada binaria. Al cambiar variables en esta hoja de trabajo, puede que sea necesario esperar para permitir que se calcule la simulación. Hacer clic inmediatamente en otra celda dentro de la hoja de trabajo podría acortar la simulación y proporcionar resultados inexactos. La hoja de trabajo “Tablas ASP de Monte Carlo” permite al usuario cambiar tanto el precio de venta promedio del vehículo como el mercado direccionable en cada punto de precio. También se puede cambiar el precio por milla de un robotaxi autónomo. El resultado del modelo es un rango probabilístico de valores. Un único resultado simulado es visible en la hoja de trabajo “Valoración de Montecarlo”; y una colección de todas las simulaciones está visible en la hoja de trabajo "Simulaciones de Monte Carlo". En la pestaña "Ejemplo de 5000 simulaciones" se incluye un ejemplo estático de 5000 simulaciones que utilizan las entradas y suposiciones de ARK.
Daremos la bienvenida a todas las preguntas y críticas y comentarios constructivos.
V4 publicado el 25/03/20
Actualización 19/03/20: Ajustamos nuestra valoración de Tesla para tener en cuenta el impacto estimado de COVID-19. Hemos agregado una entrada que permite a los usuarios ajustar la utilización de la fábrica y los supuestos de precio de venta promedio (ASP) realizado para 2020. Tenga en cuenta que estos cambios han ajustado nuestros objetivos de precios bajistas, alcistas y de valor esperado para Tesla en 2024.
Este archivo “Extracto de valoración de Tesla 2024 para Github_3.25.20_v4” contiene tres extractos de valoración de Tesla diferentes para que los usuarios experimenten con sus propios datos. El primer modelo supone que la investigación actual de ARK y los datos subyacentes son correctos, pero que nuestras probabilidades de que ocurran eventos, como el lanzamiento de robotaxis autónomos, están sujetas a cambios. El segundo modelo permite al usuario cambiar las entradas subyacentes pero no proporciona un resultado probabilístico. El tercer modelo permite al usuario cambiar tanto las probabilidades como las entradas. Lea el blog de ARK (https://ark-invest.com/research/tesla-price-target) para obtener una discusión más detallada de nuestra evaluación de los factores clave determinantes.
Modelo de probabilidad de escenario de ARK Invest Tesla [hoja de trabajo “Probabilidades”]
Este modelo permite a los usuarios ingresar sus propias probabilidades para cada uno de los siguientes:
• Capacidad autónoma: ¿Tesla lanzará con éxito un servicio de taxi totalmente autónomo?
• Eficiencia del capital: ¿Tesla ampliará el capital de las fábricas de manera eficiente?
• Márgenes brutos: ¿Seguirá cayendo el coste de fabricación de vehículos de Tesla de acuerdo con la Ley de Wright?
• Acceso a los mercados de capitales. Si Tesla no puede reducir costos, lanzar una red de taxis autónomos o volverse eficiente en términos de capital, ¿se le negará también el acceso a los mercados de capitales?
• Evento del Cisne Negro – ¿Tesla irá a la quiebra?
El resultado es un precio promedio ponderado de probabilidad de Tesla en el año 2024, así como un caso alcista y bajista. Tenga en cuenta que las entradas del usuario ajustarán la probabilidad de que ocurra cada escenario mientras utilizan los precios objetivos estimados de ARK para cada escenario ponderado de probabilidad en la columna H para calcular el precio promedio ponderado de probabilidad alcista, bajista y. Lea el blog de ARK con más explicaciones de nuestras suposiciones y pensamientos sobre Tesla aquí https://ark-invest.com/research/tesla-price-target
Modelo de abajo hacia arriba de Tesla [Hojas de trabajo de tablas ASP de valoración y valoración de Tesla]
Este modelo permite a los usuarios proporcionar sus propios datos para una valoración de Tesla basada en fundamentales. Los "impulsores clave" son las entradas que ARK describe en detalle en el blog vinculado anteriormente. Hemos incluido un conjunto representativo de entradas para estas variables para los casos bajistas y alcistas actuales de ARK como referencia. La hoja de trabajo “Tablas de valoración ASP” permite al usuario cambiar tanto el precio de venta promedio del vehículo como el mercado direccionable en cada punto de precio. También se puede cambiar el precio por milla de un robotaxi autónomo.
El resultado del modelo es un valor promedio ponderado de probabilidad y métricas financieras en el año 2024.
Modelo Tesla Monte Carlo [entradas de Monte Carlo, tablas ASP de Monte Carlo, valoración de Monte Carlo y hojas de trabajo de simulación de Monte Carlo]
Este modelo permite a los usuarios proporcionar una variedad de datos para una valoración ascendente de Tesla. En la hoja de trabajo “Entradas de Monte Carlo”, el usuario puede ajustar las entradas mínimas, bajistas, alcistas y máximas para cada variable. Todas las variables se modelan como distribuidas normalmente con las entradas del caso bajista y alcista determinando los valores una desviación estándar por debajo o por encima de la media. Las entradas máxima y mínima se utilizan para excluir del análisis todas las distribuciones que quedan fuera del rango normal. Tenga en cuenta que la fila "probabilidad de que se lance el robotaxis" es la única entrada binaria. Al cambiar variables en esta hoja de trabajo, puede que sea necesario esperar para permitir que se calcule la simulación. Hacer clic inmediatamente en otra celda dentro de la hoja de trabajo podría acortar la simulación y proporcionar resultados inexactos. La hoja de trabajo “Tablas ASP de Monte Carlo” permite al usuario cambiar tanto el precio de venta promedio del vehículo como el mercado direccionable en cada punto de precio. También se puede cambiar el precio por milla de un robotaxi autónomo.
El resultado del modelo es un rango probabilístico de valores. Los gráficos relevantes se encuentran en la hoja de trabajo “Insumos de Monte Carlo”; un único resultado simulado es visible en la hoja de trabajo “Valoración de Montecarlo”; y una colección de todas las simulaciones está visible en la hoja de trabajo "Simulaciones de Monte Carlo".
Tenga en cuenta que la distribución de los objetivos de precios que surgen de la simulación de Monte Carlo implicaría un rango de resultados alcista versus bajista más estrecho de lo que sugeriría nuestro ajuste manual. Seguimos creyendo que una dispersión más amplia de los resultados es un resultado más probable debido a la reflexividad de los mercados de capitales (si las cosas le van mal a Tesla, entonces los mercados de deuda los tratarán con más escepticismo, y viceversa), mientras que la simulación de Monte Carlo trata la receptividad de los mercados de capitales. independientemente del desempeño financiero.
Daremos la bienvenida a todas las preguntas y críticas y comentarios constructivos.
Antiguo modelo de valoración de Tesla 2023 de ARK (archivo “Valoración de Tesla para Github_5.27.19_v3.5“):
V1 publicado el 22/05/19. Lea el blog correspondiente de ARK con más explicaciones de nuestras suposiciones y pensamientos sobre Tesla aquí: https://ark-invest.com/research/tesla-value-model
Correcciones publicadas en V2 el 23/05/19: ASP 2018 (anteriormente era solo ASP Modelo 3), ligera corrección en las unidades de ventas de 2018 y corrección de la fórmula del margen EBITDA
V3 publicado el 27/05/19 Se realizó una extracción más amplia de los feed-throughs del balance del modelo subyacente para permitir que el extracto responda de manera más intuitiva a diferentes expectativas de intensidad de capital y expectativas de ventas unitarias. Corrección de fórmula menor el 29/05/19. Deuda actualizada del aumento de capital de 2019 el 30/05/19.
Autores: Sam Korus, Tasha Keeney, Brett Winton
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