Les informations présentées reflètent les points de vue et les hypothèses des auteurs au moment de la publication. Veuillez noter que cette recherche date d'au moins un an et que les points de vue actuels des auteurs peuvent différer sensiblement de ceux présentés sans préavis. Les résultats ne seront pas mis à jour à mesure que les modèles internes d'ARK changent, ou que toute information sur laquelle ARK s'appuie change.
V8 publié le 12/06/24
Ce fichier « Extrait de valorisation Tesla 2029 pour Github » comprend un extrait de notre modèle d'objectif de prix 2029 pour Tesla. Veuillez lire le blog d'ARK www.ark-invest.com/articles/valuation-models/arks-tesla-price-target-2029 pour une discussion plus détaillée de notre évaluation, des mises à jour depuis notre dernier modèle publié et des composants clés du modèle. ARK a utilisé une simulation de Monte Carlo pour arriver à notre objectif de prix estimé pour Tesla ainsi qu'à nos objectifs de prix haussier et baissier. Une description de chaque feuille de calcul du fichier :
La feuille de travail « Exemple d'évaluation de Tesla » permet aux utilisateurs de fournir leurs propres données pour une évaluation basée sur les fondamentaux de Tesla. Les utilisateurs peuvent modifier les 5 pilotes clés du modèle dans les cellules L12-L17, ainsi que 40 autres entrées dans les cellules L18-L64. Notez que, comme notre objectif de prix est dérivé d'une analyse de Monte Carlo, il n'y a pas un seul cas de hausse et de baisse, mais ARK a donné des exemples d'entrées pour un cas de hausse et de baisse dans les colonnes N et O.
La feuille de calcul « Tableaux ASP d'évaluation » permet à l'utilisateur de modifier à la fois le prix de vente moyen du véhicule et le marché adressable à chaque niveau de prix. On peut également modifier le prix au kilomètre d'un robot-taxi autonome, ainsi que les entrées pour la courbe d'adoption du pourcentage de la flotte de Tesla qui fonctionne dans le réseau de covoiturage. Cette feuille de travail alimente à la fois l'onglet « Exemple d'évaluation Tesla » et l'onglet « Simulation unique de Monte Carlo ».
La feuille de calcul « Entrées de valorisation Tesla » permet aux utilisateurs d'ajuster les entrées minimales, baissières, haussières et maximales pour chaque variable. Toutes les variables sont modélisées selon une distribution normale, les entrées des cas baissiers et haussiers déterminant les valeurs un écart type en dessous/au-dessus de la moyenne. Les entrées maximales et minimales sont utilisées pour exclure de l'analyse toutes les distributions se situant en dehors de la plage normale. Lors de la modification des variables dans cette feuille de calcul, il peut être nécessaire d'attendre pour permettre à la simulation de calculer. Cliquer immédiatement sur une autre cellule de la feuille de calcul pourrait interrompre la simulation et fournir des résultats inexacts. Le résultat du modèle est une plage de valeurs probabilistes.
Un seul résultat simulé est visible sur la feuille de calcul « Monte Carlo Single Simulation » ; et une collection de toutes les simulations est visible sur la feuille de calcul « Sortie de simulation de Monte Carlo ». Un exemple statique de 5 000 simulations utilisant les entrées et hypothèses d'ARK est inclus dans l'onglet « Exemple 5 000 simulations ».
Nous accueillerons toutes les questions, critiques et commentaires constructifs.
Mise à jour du 21/04/23 : ajout de colonnes supplémentaires à notre onglet Sortie Monte Carlo, modification d'une colonne dans notre onglet de sortie pour extraire les revenus autonomes en 2027 (v. 2026) et modification d'une formule pour arrondir notre taux de pénétration autonome en fonction des années fractionnaires. d’ici 2027. Les changements n’ont aucun effet sur notre objectif de prix pour l’année 2027.
V7 publiée le 20/04/23
Ce fichier « Extrait de valorisation Tesla 2027 pour Github » comprend un extrait de notre modèle d'objectif de prix 2027 pour Tesla. Veuillez lire le blog d'ARK https://ark-invest.com/articles/valuation-models/arks-tesla-price-target-2027/ pour une discussion plus détaillée de notre évaluation, des mises à jour depuis notre dernier modèle publié et des composants clés de le modèle. ARK a utilisé une simulation de Monte Carlo pour arriver à notre objectif de prix estimé pour Tesla ainsi qu'à nos objectifs de prix haussier et baissier. Une description de chaque feuille de calcul du fichier :
La feuille de travail « Exemple d'évaluation de Tesla » permet aux utilisateurs de fournir leurs propres données pour une évaluation basée sur les fondamentaux de Tesla. Les utilisateurs peuvent modifier les 5 facteurs clés du modèle dans les cellules J12 à J17, ainsi que 36 autres entrées dans les cellules H19 à 60. Notez que, étant donné que notre objectif de prix est dérivé d'une analyse de Monte Carlo, il n'y a pas un seul cas de hausse et de baisse, mais ARK a donné des exemples d'entrées pour un cas de hausse et de baisse dans les colonnes L et M.
La feuille de calcul « Tableaux ASP d'évaluation » permet à l'utilisateur de modifier à la fois le prix de vente moyen du véhicule et le marché adressable à chaque niveau de prix. On peut également modifier le prix au kilomètre d'un robot-taxi autonome, ainsi que les entrées pour la courbe d'adoption du pourcentage de la flotte de Tesla qui fonctionne dans le réseau de covoiturage. Cette feuille de travail alimente à la fois l'onglet « Tesla Valuation » et l'onglet « Monte Carlo Single Simulation ».
La feuille de calcul « Entrées de valorisation Tesla » permet aux utilisateurs d'ajuster les entrées minimales, baissières, haussières et maximales pour chaque variable. Toutes les variables sont modélisées selon une distribution normale, les entrées des cas baissiers et haussiers déterminant les valeurs un écart type en dessous/au-dessus de la moyenne. Les entrées maximales et minimales sont utilisées pour exclure de l'analyse toutes les distributions se situant en dehors de la plage normale. Notez que la ligne « probabilité de lancement du robotaxis » est la seule entrée binaire. Lors de la modification des variables dans cette feuille de calcul, il peut être nécessaire d'attendre pour permettre à la simulation de calculer. Cliquer immédiatement sur une autre cellule de la feuille de calcul pourrait interrompre la simulation et fournir des résultats inexacts. Le résultat du modèle est une plage de valeurs probabilistes.
Un seul résultat simulé est visible sur la feuille de calcul « Monte Carlo Single Simulation » ; et une collection de toutes les simulations est visible sur la feuille de calcul « Sortie de simulation de Monte Carlo ». Un exemple statique de 5 000 simulations utilisant les entrées et hypothèses d'ARK est inclus dans l'onglet « Exemple 5 000 simulations ».
Nous accueillerons toutes les questions, critiques et commentaires constructifs.
V6 publié le 14/04/22
Ce fichier « Extrait de valorisation Tesla 2026 pour Github » comprend un extrait de notre modèle d'objectif de prix 2026 pour Tesla. Veuillez lire le blog d'ARK pour une discussion plus détaillée de notre évaluation, des mises à jour depuis notre dernier modèle publié et des composants clés du modèle.
ARK a utilisé une simulation de Monte Carlo pour arriver à notre objectif de prix estimé pour Tesla ainsi qu'à nos objectifs de prix haussier et baissier.
Une description de chaque feuille de calcul du fichier :
La feuille de travail « Exemple d'évaluation de Tesla » permet aux utilisateurs de fournir leurs propres données pour une évaluation basée sur les fondamentaux de Tesla. Les utilisateurs peuvent modifier les 5 facteurs clés du modèle dans les cellules H12 à H17, ainsi que 32 autres entrées dans les cellules H19 à 55. Notez que, étant donné que notre objectif de prix est dérivé d'une analyse de Monte Carlo, il n'y a pas un seul cas de baisse et de hausse, mais ARK a donné des exemples d'entrées pour un cas de hausse et de baisse dans les colonnes K et L.
La feuille de calcul « Tableaux ASP d'évaluation » permet à l'utilisateur de modifier à la fois le prix de vente moyen du véhicule et le marché adressable à chaque niveau de prix. On peut également modifier le prix au kilomètre d'un robot-taxi autonome, ainsi que les entrées pour la courbe d'adoption du pourcentage de la flotte de Tesla qui fonctionne dans le réseau de covoiturage. Cette feuille de calcul alimente à la fois l'onglet « Valorisation Tesla » et l'onglet « Valorisation Monte Carlo ».
Dans la feuille de calcul « Entrées de valorisation Tesla », l'utilisateur peut ajuster les entrées minimales, baissières, haussières et maximales pour chaque variable. Toutes les variables sont modélisées selon une distribution normale, les entrées des cas baissiers et haussiers déterminant les valeurs un écart type en dessous/au-dessus de la moyenne. Les entrées maximales et minimales sont utilisées pour exclure de l'analyse toutes les distributions se situant en dehors de la plage normale. Notez que la ligne « probabilité de lancement du robotaxis » est la seule entrée binaire. Lors de la modification des variables dans cette feuille de calcul, il peut être nécessaire d'attendre pour permettre à la simulation de calculer. Cliquer immédiatement sur une autre cellule de la feuille de calcul pourrait interrompre la simulation et fournir des résultats inexacts. Le résultat du modèle est une plage de valeurs probabilistes. Un seul résultat simulé est visible sur la feuille de calcul « Monte Carlo Single Simulation » ; et une collection de toutes les simulations est visible sur la feuille de calcul « Sortie de simulation de Monte Carlo ». Un exemple statique de 5 000 simulations utilisant les entrées et hypothèses d'ARK est inclus dans l'onglet « Exemple 5 000 simulations ».
Nous accueillerons toutes les questions, critiques et commentaires constructifs.
V5 publiée le 19/03/21
Ce fichier « Tesla 2025 Valuation Extract for Github_3.18.21 » inclut notre modèle d'objectif de prix 2025 pour Tesla. Veuillez lire le blog d'ARK (https://ark-invest.com/articles/analyst-research/tesla-price-target-2/) pour une discussion plus détaillée de notre évaluation, des mises à jour depuis notre dernier modèle publié et des composants clés. du modèle. ARK a utilisé une simulation de Monte Carlo pour arriver à notre objectif de prix estimé pour Tesla ainsi qu'à nos objectifs de prix haussier et baissier.
Une description de chaque feuille de calcul du fichier :
La feuille de calcul « Tesla Valuation » permet aux utilisateurs de fournir leurs propres données pour une évaluation fondamentale de Tesla. Les utilisateurs peuvent modifier les 5 facteurs clés du modèle dans les cellules H12 à H17, ainsi que 28 autres entrées dans les cellules H19 à 51. Notez que, étant donné que notre objectif de prix est dérivé d'une analyse de Monte Carlo, il n'y a pas un seul cas de baisse et de hausse, mais ARK a donné des exemples d'entrées pour un cas de hausse et de baisse dans les colonnes J et K.
La feuille de calcul « Tableaux ASP d'évaluation » permet à l'utilisateur de modifier à la fois le prix de vente moyen du véhicule et le marché adressable à chaque niveau de prix. On peut également modifier le prix au kilomètre pour un robotaxi autonome.
Dans la feuille de calcul « Entrées de Monte Carlo », l'utilisateur peut ajuster les entrées minimales, baissières, haussières et maximales pour chaque variable. Toutes les variables sont modélisées selon une distribution normale, les entrées des cas baissiers et haussiers déterminant les valeurs un écart type en dessous/au-dessus de la moyenne. Les entrées maximales et minimales sont utilisées pour exclure de l'analyse toutes les distributions se situant en dehors de la plage normale. Notez que la ligne « probabilité de lancement du robotaxis » est la seule entrée binaire. Lors de la modification des variables dans cette feuille de calcul, il peut être nécessaire d'attendre pour permettre à la simulation de calculer. Cliquer immédiatement sur une autre cellule de la feuille de calcul pourrait interrompre la simulation et fournir des résultats inexacts. La feuille de calcul « Monte Carlo ASP Tables » permet à l'utilisateur de modifier à la fois le prix de vente moyen du véhicule et le marché adressable à chaque niveau de prix. On peut également modifier le prix au kilomètre pour un robotaxi autonome. Le résultat du modèle est une plage de valeurs probabilistes. Un seul résultat simulé est visible sur la feuille de calcul « Monte Carlo Valuation » ; et une collection de toutes les simulations est visible sur la feuille de calcul « Monte Carlo Simulations ». Un exemple statique de 5 000 simulations utilisant les entrées et hypothèses d'ARK est inclus dans l'onglet « Exemple 5 000 simulations ».
Nous accueillerons toutes les questions, critiques et commentaires constructifs.
V4 publiée le 25/03/20
Mise à jour du 19/03/20 : Nous avons ajusté notre valorisation de Tesla pour tenir compte de l'impact estimé du COVID-19. Nous avons ajouté une entrée qui permet aux utilisateurs d'ajuster l'utilisation de l'usine et les hypothèses de prix de vente moyen (ASP) réalisé pour 2020. Notez que ces changements ont ajusté nos objectifs de prix baissiers, haussiers et de valeur attendue pour Tesla en 2024.
Ce fichier « Extrait de valorisation Tesla 2024 pour Github_3.25.20_v4 » contient trois extraits de valorisation Tesla différents permettant aux utilisateurs d'expérimenter leurs propres entrées. Le premier modèle suppose que les recherches actuelles d'ARK et les données sous-jacentes sont correctes, mais que nos probabilités que des événements se produisent, comme le lancement de robots-axis autonomes, sont susceptibles de changer. Le deuxième modèle permet à l'utilisateur de modifier les entrées sous-jacentes mais ne fournit pas de résultat probabiliste. Le troisième modèle permet à l'utilisateur de modifier à la fois les probabilités et les entrées. Veuillez lire le blog d'ARK (https://ark-invest.com/research/tesla-price-target) pour une discussion plus détaillée de notre évaluation des principaux facteurs déterminants.
Modèle de probabilité du scénario ARK Invest Tesla [Feuille de travail « Probabilités »]
Ce modèle permet aux utilisateurs de saisir leurs propres probabilités pour chacun des éléments suivants :
• Capacité autonome – Tesla lancera-t-elle avec succès un service de taxi entièrement autonome ?
• Efficacité du capital – Tesla fera-t-elle évoluer ses usines de manière efficace en matière de capital ?
• Marges brutes – Le coût de fabrication des véhicules de Tesla continuera-t-il à s'aligner sur la loi de Wright ?
• Accès aux marchés des capitaux – Si Tesla est incapable de réduire ses coûts, de lancer un réseau de taxis autonomes ou de devenir efficace en termes de capital, se verra-t-elle également refuser l'accès aux marchés des capitaux ?
• Événement Black Swan – Tesla fera-t-elle faillite ?
Le résultat est un prix moyen pondéré par probabilité pour Tesla en 2024, ainsi qu’un scénario haussier et baissier. Notez que les entrées de l'utilisateur ajusteront la probabilité à laquelle chaque scénario se produit tout en utilisant les objectifs de prix estimés d'ARK pour chaque scénario pondéré par la probabilité dans la colonne H pour calculer le prix moyen haussier, baissier et pondéré par la probabilité. Lisez le blog d'ARK avec des explications plus détaillées sur nos hypothèses et réflexions sur Tesla ici https://ark-invest.com/research/tesla-price-target
Modèle ascendant Tesla [Feuilles de travail des tableaux ASP d'évaluation et d'évaluation Tesla]
Ce modèle permet aux utilisateurs de fournir leurs propres données pour une évaluation fondamentale de Tesla. Les « moteurs clés » sont les entrées ARK décrites en détail dans le blog lié ci-dessus. Nous avons inclus un ensemble représentatif d'entrées pour ces variables pour les cas baissiers et haussiers actuels d'ARK à titre de référence. La feuille de calcul « Tableaux ASP d'évaluation » permet à l'utilisateur de modifier à la fois le prix de vente moyen du véhicule et le marché adressable à chaque niveau de prix. On peut également modifier le prix au kilomètre pour un robotaxi autonome.
Le résultat du modèle est une valeur moyenne pondérée par probabilité et des mesures financières pour l’année 2024.
Modèle Tesla Monte Carlo [Entrées Monte Carlo, Tableaux ASP Monte Carlo, Valorisation Monte Carlo et Feuilles de calcul de Simulation Monte Carlo]
Ce modèle permet aux utilisateurs de fournir une gamme d’entrées pour une évaluation ascendante de Tesla. Sur la feuille de calcul « Entrées de Monte Carlo », l'utilisateur peut ajuster les entrées minimales, baissières, haussières et maximales pour chaque variable. Toutes les variables sont modélisées selon une distribution normale, les entrées des cas baissiers et haussiers déterminant les valeurs un écart type en dessous/au-dessus de la moyenne. Les entrées maximales et minimales sont utilisées pour exclure de l'analyse toutes les distributions se situant en dehors de la plage normale. Notez que la ligne « probabilité de lancement du robotaxis » est la seule entrée binaire. Lors de la modification des variables dans cette feuille de calcul, il peut être nécessaire d'attendre pour permettre à la simulation de calculer. Cliquer immédiatement sur une autre cellule de la feuille de calcul pourrait interrompre la simulation et fournir des résultats inexacts. La feuille de calcul « Monte Carlo ASP Tables » permet à l'utilisateur de modifier à la fois le prix de vente moyen du véhicule et le marché adressable à chaque niveau de prix. On peut également modifier le prix au kilomètre pour un robotaxi autonome.
Le résultat du modèle est une plage de valeurs probabilistes. Les graphiques pertinents se trouvent sur la feuille de calcul « Entrées de Monte Carlo » ; un seul résultat simulé est visible sur la feuille de calcul « Monte Carlo Valuation » ; et une collection de toutes les simulations est visible sur la feuille de calcul « Monte Carlo Simulations ».
Il convient de noter que la distribution des objectifs de prix résultant de la simulation de Monte Carlo impliquerait une fourchette de résultats haussier/baissier plus étroite que ce que suggère notre réglage manuel. Nous continuons de penser qu’une plus grande dispersion des résultats est plus probable en raison de la réflexivité des marchés financiers (si les choses vont mal pour Tesla, les marchés de la dette les traiteront avec plus de scepticisme, et vice versa), alors que la simulation de Monte Carlo traite de la réceptivité des marchés financiers. indépendamment de la performance financière.
Nous accueillerons toutes les questions, critiques et commentaires constructifs.
Ancien modèle de valorisation Tesla 2023 d'ARK (fichier « Valorisation Tesla pour Github_5.27.19_v3.5 ») :
V1 publiée le 22/05/19. Lisez le blog correspondant d'ARK avec des explications plus détaillées sur nos hypothèses et réflexions sur Tesla ici : https://ark-invest.com/research/tesla-valuation-model
Corrections de la V2 publiée le 23/05/19 : ASP 2018 (auparavant juste le modèle 3 ASP), légère correction sur les unités de vente 2018 et correction de la formule de marge EBITDA.
V3 publiée le 27/05/19 Réalisation d'une extraction plus large des flux de bilan du modèle sous-jacent pour permettre à l'extrait de répondre de manière plus intuitive aux différentes attentes d'intensité capitalistique et attentes de ventes unitaires. Correction mineure de la formule le 29/05/19. Dette actualisée issue de l'augmentation de capital de 2019 le 30/05/19.
Auteurs : Sam Korus, Tasha Keeney, Brett Winton
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