提示された情報は、出版時の著者の見解と仮定を反映しています。この研究は少なくとも 1 年前のものであり、著者の現在の見解は予告なく提示された見解と大きく異なる可能性があることに注意してください。 ARK の内部モデルが変更されたり、ARK が依存する情報が変更されても、結果は更新されません。
V8 公開日 06/12/24
このファイル「GitHub 用 Tesla 2029 Valuation Extract」には、Tesla の 2029 年の価格目標モデルの抜粋が含まれています。当社の評価、最後に公開されたモデル以降の更新情報、およびモデルの主要コンポーネントの詳細については、ARK のブログ www.ark-invest.com/articles/valuation-models/arks-tesla-price-target-2029 をご覧ください。 ARK はモンテカルロ シミュレーションを使用して、テスラの推定目標価格と強気価格と弱気価格の目標を達成しました。ファイル内の各ワークシートの説明:
「Tesla Example Valuation」ワークシートを使用すると、ユーザーはテスラのファンダメンタルズに基づいた評価について独自の入力を行うことができます。ユーザーは、セル L12 ～ L17 のモデルの 5 つの主要なドライバーと、セル L18 ～ L64 の他の 40 の入力を変更できます。目標価格はモンテカルロ分析から導出されるため、単一の弱気ケースと強気ケースは存在しませんが、ARK では列 N と O に強気ケースと弱気ケースの入力例が示されていることに注意してください。
「評価 ASP テーブル」ワークシートを使用すると、ユーザーは車両の平均販売価格と各価格点での対応可能な市場の両方を変更できます。また、自動運転ロボタクシーの 1 マイルあたりの価格を変更したり、配車ネットワークで稼働するテスラの車両の割合の採用曲線の入力を変更したりすることもできます。このワークシートは、「Tesla Example Valuation」タブと「Monte Carlo Single Simulation」タブの両方にフィードされます。
「テスラ評価入力」ワークシートを使用すると、ユーザーは各変数の最小入力、ベアケース、ブルケース、および最大入力を調整できます。すべての変数は、弱気および強気の場合の入力を使用して正規分布としてモデル化され、平均より 1 標準偏差上下の値が決定されます。最大入力と最小入力は、正常範囲外にあるすべての分布を分析から除外するために使用されます。このワークシートの変数を変更する場合、シミュレーションが計算されるまで待つ必要がある場合があります。ワークシート内の別のセルをすぐにクリックすると、シミュレーションが中断され、不正確な結果が得られる可能性があります。モデルの出力は、確率的な値の範囲です。
単一のシミュレーション結果が「モンテカルロ単一シミュレーション」ワークシートに表示されます。すべてのシミュレーションのコレクションが「モンテカルロ シミュレーション出力」ワークシートに表示されます。 ARK の入力と仮定を使用した 5,000 件のシミュレーションの静的な例が、「5,000 件のシミュレーションの例」タブに含まれています。
あらゆるご質問、建設的な批判、フィードバックを歓迎いたします。
2023 年 4 月 21 日更新: モンテカルロ出力タブに追加の列を追加し、2027 年の自律収益 (v. 2026) を引き出すために出力タブの列を編集し、小数年に応じて自律普及率を四捨五入する式を編集しました。現在から 2027 年までの間。変更は 2027 年の価格目標には影響しません。
V7 公開日 04/20/23
このファイル「GitHub 用 Tesla 2027 Valuation Extract」には、Tesla の 2027 年の価格目標モデルの抜粋が含まれています。当社の評価、最後に公開されたモデル以降の更新、および主要なコンポーネントの詳細については、ARK のブログ https://ark-invest.com/articles/valuation-models/arks-tesla-price-target-2027/ をご覧ください。モデル。 ARK はモンテカルロ シミュレーションを使用して、テスラの推定目標価格と強気価格と弱気価格の目標を達成しました。ファイル内の各ワークシートの説明:
「Tesla Example Valuation」ワークシートを使用すると、ユーザーはテスラのファンダメンタルズに基づいた評価について独自の入力を行うことができます。ユーザーは、セル J12 ～ J17 のモデルの 5 つの主要なドライバーと、セル H19 ～ 60 の他の 36 の入力を変更できます。目標価格はモンテカルロ分析から導出されるため、単一の弱気ケースと強気ケースは存在しませんが、ARK では列 L と M に強気ケースと弱気ケースの入力例が示されていることに注意してください。
「評価 ASP テーブル」ワークシートを使用すると、ユーザーは車両の平均販売価格と各価格点での対応可能な市場の両方を変更できます。また、自動運転ロボタクシーの 1 マイルあたりの価格を変更したり、配車ネットワークで稼働するテスラの車両の割合の採用曲線の入力を変更したりすることもできます。このワークシートは、「Tesla Valuation」タブと「Monte Carlo Single Simulation」タブの両方にフィードされます。
「テスラ評価入力」ワークシートを使用すると、ユーザーは各変数の最小入力、ベアケース、ブルケース、および最大入力を調整できます。すべての変数は、弱気および強気の場合の入力を使用して正規分布としてモデル化され、平均より 1 標準偏差上下の値が決定されます。最大入力と最小入力は、正常範囲外にあるすべての分布を分析から除外するために使用されます。 「robotaxis が起動する確率」行が唯一のバイナリ入力であることに注意してください。このワークシートの変数を変更する場合、シミュレーションが計算されるまで待つ必要がある場合があります。ワークシート内の別のセルをすぐにクリックすると、シミュレーションが中断され、不正確な結果が得られる可能性があります。モデルの出力は、確率的な値の範囲です。
単一のシミュレーション結果が「モンテカルロ単一シミュレーション」ワークシートに表示されます。すべてのシミュレーションのコレクションが「モンテカルロ シミュレーション出力」ワークシートに表示されます。 ARK の入力と仮定を使用した 5,000 件のシミュレーションの静的な例が、「5,000 件のシミュレーションの例」タブに含まれています。
あらゆるご質問、建設的な批判、フィードバックを歓迎いたします。
V6 は 2022 年 4 月 14 日に公開されました
このファイル「GitHub 用 Tesla 2026 Valuation Extract」には、Tesla の 2026 年の価格目標モデルの抜粋が含まれています。 ARK の評価、最後に公開されたモデル以降の更新、およびモデルの主要コンポーネントについて詳しくは、ARK のブログをお読みください。
ARK はモンテカルロ シミュレーションを使用して、テスラの推定目標価格と強気価格と弱気価格の目標を達成しました。
ファイル内の各ワークシートの説明:
「Tesla Example Valuation」ワークシートを使用すると、ユーザーはテスラのファンダメンタルズに基づいた評価について独自の入力を行うことができます。ユーザーは、セル H12 ～ H17 のモデルの 5 つの主要なドライバーと、セル H19 ～ 55 の他の 32 の入力を変更できます。目標価格はモンテカルロ分析から導出されるため、単一の弱気ケースと強気ケースは存在しませんが、ARK では列 K と L に強気ケースと弱気ケースの入力例が示されていることに注意してください。
「評価 ASP テーブル」ワークシートを使用すると、ユーザーは車両の平均販売価格と各価格点での対応可能な市場の両方を変更できます。また、自動運転ロボタクシーの 1 マイルあたりの価格を変更したり、配車ネットワークで稼働するテスラの車両の割合の採用曲線の入力を変更したりすることもできます。このワークシートは、「Tesla Valuation」タブと「Monte Carlo Valuation」タブの両方にフィードされます。
「テスラ評価入力」ワークシートでは、ユーザーは各変数の最小入力、ベアケース、ブルケース、および最大入力を調整できます。すべての変数は、弱気および強気の場合の入力を使用して正規分布としてモデル化され、平均より 1 標準偏差上下の値が決定されます。最大入力と最小入力は、正常範囲外にあるすべての分布を分析から除外するために使用されます。 「robotaxis が起動する確率」行が唯一のバイナリ入力であることに注意してください。このワークシートの変数を変更する場合、シミュレーションが計算されるまで待つ必要がある場合があります。ワークシート内の別のセルをすぐにクリックすると、シミュレーションが中断され、不正確な結果が得られる可能性があります。モデルの出力は、確率的な値の範囲です。単一のシミュレーション結果が「モンテカルロ単一シミュレーション」ワークシートに表示されます。すべてのシミュレーションのコレクションが「モンテカルロ シミュレーション出力」ワークシートに表示されます。 ARK の入力と仮定を使用した 5,000 件のシミュレーションの静的な例が、「5,000 件のシミュレーションの例」タブに含まれています。
あらゆるご質問、建設的な批判、フィードバックを歓迎いたします。
V5 は 2021 年 3 月 19 日に公開されました
このファイル「GitHub_3.18.21 用 Tesla 2025 Valuation Extract」には、Tesla の 2025 年の価格目標モデルが含まれています。 ARK のブログ (https://ark-invest.com/articles/analyst-research/tesla-price-target-2/) を読んで、評価、最後に公開されたモデル以降の更新、および主要なコンポーネントの詳細について説明してください。モデルの。 ARK はモンテカルロ シミュレーションを使用して、テスラの推定目標価格と強気価格と弱気価格の目標を達成しました。
ファイル内の各ワークシートの説明:
「テスラ評価」ワークシートを使用すると、ユーザーはテスラのファンダメンタルズに基づいた評価について独自の入力を行うことができます。ユーザーは、セル H12 ～ H17 のモデルの 5 つの主要なドライバーと、セル H19 ～ 51 の他の 28 の入力を変更できます。目標価格はモンテカルロ分析から導出されるため、単一の弱気ケースと強気ケースは存在しませんが、ARK では列 J と K に強気ケースと弱気ケースの入力例が示されていることに注意してください。
「評価 ASP テーブル」ワークシートを使用すると、ユーザーは車両の平均販売価格と各価格点での対応可能な市場の両方を変更できます。自動運転ロボタクシーのマイルあたりの価格を変更することもできます。
「モンテカルロ入力」ワークシートでは、ユーザーは各変数の最小入力、ベアケース、ブルケース、および最大入力を調整できます。すべての変数は、弱気および強気の場合の入力を使用して正規分布としてモデル化され、平均より 1 標準偏差上下の値が決定されます。最大入力と最小入力は、正常範囲外にあるすべての分布を分析から除外するために使用されます。 「robotaxis が起動する確率」行が唯一のバイナリ入力であることに注意してください。このワークシートの変数を変更する場合、シミュレーションが計算されるまで待つ必要がある場合があります。ワークシート内の別のセルをすぐにクリックすると、シミュレーションが中断され、不正確な結果が得られる可能性があります。 「モンテカルロ ASP テーブル」ワークシートを使用すると、ユーザーは車両の平均販売価格と各価格点での対応可能な市場の両方を変更できます。自動運転ロボタクシーのマイルあたりの価格を変更することもできます。モデルの出力は、確率的な値の範囲です。単一のシミュレーション結果が「モンテカルロ評価」ワークシートに表示されます。すべてのシミュレーションのコレクションは「モンテカルロ シミュレーション」ワークシートに表示されます。 ARK の入力と仮定を使用した 5,000 件のシミュレーションの静的な例が、「5,000 件のシミュレーションの例」タブに含まれています。
あらゆるご質問、建設的な批判、フィードバックを歓迎いたします。
V4 は 2020 年 3 月 25 日に公開されました
2020 年 3 月 19 日更新: 新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の推定影響を考慮してテスラの評価を調整しました。ユーザーが 2020 年の工場稼働率と実現平均販売価格 (ASP) の想定を調整できるようにする入力を追加しました。これらの変更により、2024 年のテスラの弱気価格、強気価格、および期待値価格の目標が調整されたことに注意してください。
このファイル「Tesla 2024 Valuation Extract for Github_3.25.20_v4」には、ユーザーが独自の入力を試すための 3 つの異なる Tesla 評価抽出が含まれています。最初のモデルは、ARK の現在の研究と基礎となる入力が正しいことを前提としていますが、自律型ロボタクシーの起動などのイベントが発生する確率は変更される可能性があります。 2 番目のモデルでは、ユーザーは基礎となる入力を変更できますが、確率的な結果は得られません。 3 番目のモデルでは、ユーザーは確率と入力の両方を変更できます。主要な要因を決定するための当社の評価の詳細については、ARK のブログ (https://ark-invest.com/research/tesla-price-target) を参照してください。
ARK Invest Tesla シナリオの確率モデル [「確率」ワークシート]
このモデルを使用すると、ユーザーは次のそれぞれについて独自の確率を入力できます。
• 自動運転機能 – テスラは完全自動運転タクシー サービスの開始に成功するでしょうか?
• 資本効率 – テスラは工場の資本を効率的に拡張できるでしょうか?
• 粗利 – テスラの車両製造コストはライトの法則に従って下がり続けるでしょうか?
• 資本市場へのアクセス – テスラがコストを削減できず、自動運転タクシーネットワークを立ち上げられず、資本効率も向上できなかった場合、資本市場へのアクセスも拒否されるのでしょうか？
• ブラックスワンイベント – テスラは破産するでしょうか?
出力は、2024 年のテスラの確率加重平均価格と強気ケースと弱気ケースです。ユーザー入力により、各シナリオが発生する確率が調整され、H 列の各確率加重シナリオに対する ARK の推定価格ターゲットを使用して強気価格、弱気価格、および確率加重平均価格が計算されることに注意してください。テスラに関する私たちの仮定と考えについて詳しく説明した ARK のブログをこちら https://ark-invest.com/research/tesla-price-target でお読みください。
Tesla ボトムアップ モデル [Tesla 評価および評価 ASP テーブル ワークシート]
このモデルを使用すると、ユーザーはテスラのファンダメンタルズに基づいた評価に対して独自の入力を提供できます。 「キー ドライバー」は、上にリンクされているブログで詳しく説明されている ARK の入力です。参考までに、ARK の現在のベアおよびブルのケースに対するこれらの変数の代表的な入力セットを含めました。 「評価 ASP テーブル」ワークシートを使用すると、ユーザーは車両の平均販売価格と各価格点での対応可能な市場の両方を変更できます。自動運転ロボタクシーのマイルあたりの価格を変更することもできます。
モデルの出力は、2024 年の確率加重平均値と財務指標です。
Tesla モンテカルロ モデル [モンテカルロ入力、モンテカルロ ASP テーブル、モンテカルロ評価、およびモンテカルロ シミュレーション ワークシート]
このモデルを使用すると、ユーザーはテスラのボトムアップ評価のためのさまざまな入力を提供できます。 「モンテカルロ入力」ワークシートでは、ユーザーは各変数の最小入力、ベアケース、ブルケース、および最大入力を調整できます。すべての変数は、弱気および強気の場合の入力を使用して正規分布としてモデル化され、平均より 1 標準偏差上下の値が決定されます。最大入力と最小入力は、正常範囲外にあるすべての分布を分析から除外するために使用されます。 「ロボタクシーが起動する確率」行が唯一のバイナリ入力であることに注意してください。このワークシートの変数を変更する場合、シミュレーションが計算されるまで待つ必要がある場合があります。ワークシート内の別のセルをすぐにクリックすると、シミュレーションが中断され、不正確な結果が得られる可能性があります。 「モンテカルロ ASP テーブル」ワークシートを使用すると、ユーザーは車両の平均販売価格と各価格点での対応可能な市場の両方を変更できます。自動運転ロボタクシーのマイルあたりの価格を変更することもできます。
モデルの出力は、確率的な値の範囲です。関連するグラフは「モンテカルロ入力」ワークシートにあります。単一のシミュレーション結果が「モンテカルロ評価」ワークシートに表示されます。すべてのシミュレーションのコレクションは「モンテカルロ シミュレーション」ワークシートに表示されます。
モンテカルロ シミュレーションから生じる目標価格の分布は、手動調整が示唆するよりも狭い強気対弱気の結果範囲を示唆していることに注意してください。私たちは依然として資本市場の反射性により、結果のばらつきがより大きくなる可能性が高いと信じています。テスラにとって物事がうまくいかなかった場合、債券市場はテスラをより懐疑的に扱うでしょうし、その逆も同様です。一方、モンテカルロシミュレーションでは資本市場の反射性が考慮されています。財務実績とは無関係に。
あらゆるご質問、建設的な批判、フィードバックを歓迎いたします。
ARK の古い 2023 年テスラ評価モデル (ファイル「Tesla Valuation for Github_5.27.19_v3.5」):
V1 は 2019 年 5 月 22 日に公開されました。テスラに関する私たちの仮定と考えの詳細については、ARK の対応するブログをご覧ください: https://ark-invest.com/research/tesla-valuation-model
V2 は 2019 年 5 月 23 日に公開された修正: 2018 ASP (以前は単なるモデル 3 ASP)、2018 販売単位のわずかな修正、および EBITDA マージン計算式の修正
V3 は 2019 年 5 月 27 日に発行され、基礎となるモデルから貸借対照表のフィードスルーをより広範に抽出し、抽出がさまざまな資本強度の期待と売上高の期待により直観的に対応できるようにしました。 2019 年 5 月 29 日にマイナーな式が修正されました。 2019 年の増資による負債を 2019 年 5 月 30 日に更新しました。
著者: サム・コーラス、ターシャ・キーニー、ブレット・ウィントン
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