제시된 정보는 출판 당시 저자의 견해와 가정을 반영합니다. 이 연구는 최소 1년 전에 수행되었으며 저자의 현재 견해는 예고 없이 제시된 견해와 실질적으로 다를 수 있습니다. ARK의 내부 모델이 변경되거나 ARK가 변경에 의존하는 정보가 변경되면 결과가 업데이트되지 않습니다.
V8 게시일: 06/12/24
이 파일 "Github용 Tesla 2029 평가 추출"에는 Tesla의 2029년 가격 목표 모델 추출이 포함되어 있습니다. 평가, 마지막 게시 모델 이후 업데이트 및 모델의 주요 구성 요소에 대한 자세한 내용은 ARK 블로그 www.ark-invest.com/articles/valuation-models/arks-tesla-price-target-2029를 참조하세요. ARK는 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 Tesla의 예상 가격 목표와 강세 및 약세 목표에 도달했습니다. 파일의 각 워크시트에 대한 설명:
"Tesla 사례 가치 평가" 워크시트를 통해 사용자는 Tesla의 기본 기반 가치 평가에 대한 자체 입력을 제공할 수 있습니다. 사용자는 L12-L17 셀에서 모델의 5개 주요 동인을 변경할 수 있을 뿐만 아니라 L18-L64 셀에서 40개의 기타 입력을 변경할 수 있습니다. 우리의 가격 목표는 몬테카를로 분석에서 도출되었기 때문에 단일한 하락세와 상승세 사례는 없지만 ARK는 N 및 O 열에 상승세와 하락세에 대한 입력 예를 제공했습니다.
"평가 ASP 테이블" 워크시트를 사용하면 사용자는 각 가격대에서 차량 평균 판매 가격과 대상 시장을 모두 변경할 수 있습니다. 또한 자율 로봇택시의 마일당 가격을 변경할 수 있을 뿐만 아니라 차량 공유 네트워크에서 운영되는 Tesla 차량의 비율에 대한 채택 곡선 입력도 변경할 수 있습니다. 이 워크시트는 "Tesla 사례 평가" 탭과 "몬테카를로 단일 시뮬레이션" 탭 모두에 적용됩니다.
"Tesla 평가 입력" 워크시트를 사용하면 사용자는 각 변수에 대한 최소값, 약세 사례, 상승 사례 및 최대 입력값을 조정할 수 있습니다. 모든 변수는 평균보다 1표준편차 높은 값을 결정하는 약세 및 강세 입력을 사용하여 정규 분포로 모델링됩니다. 최대 및 최소 입력은 정규 범위를 벗어나는 모든 분포를 분석에서 제외하는 데 사용됩니다. 이 워크시트에서 변수를 변경할 때 시뮬레이션이 계산될 때까지 기다려야 할 수도 있습니다. 워크시트 내의 다른 셀을 즉시 클릭하면 시뮬레이션이 짧아지고 결과가 부정확해질 수 있습니다. 모델의 출력은 확률적 값 범위입니다.
단일 시뮬레이션 결과는 "Monte Carlo Single Simulation" 워크시트에 표시됩니다. 모든 시뮬레이션 모음은 "Monte Carlo Simulation Output" 워크시트에서 볼 수 있습니다. ARK의 입력 및 가정을 사용한 5,000개의 시뮬레이션의 정적 예가 "5,000개의 시뮬레이션 예" 탭에 포함되어 있습니다.
우리는 모든 질문과 건설적인 비판, 피드백을 환영합니다.
업데이트 4/21/23: 몬테 카를로 출력 탭에 추가 열을 추가하고 출력 탭의 열을 편집하여 2027년(v. 2026) 자율 수익을 가져오고 분수 연도에 따라 자율 침투율을 반올림하는 공식을 편집했습니다. 지금부터 2027년까지. 변경 사항은 2027년의 목표 가격에 영향을 미치지 않습니다.
V7 게시일: 04/20/23
이 파일 "Github용 Tesla 2027 평가 추출"에는 Tesla의 2027년 가격 목표 모델 추출이 포함되어 있습니다. 평가, 마지막 게시 모델 이후의 업데이트 및 주요 구성 요소에 대한 자세한 내용은 ARK 블로그 https://ark-invest.com/articles/valuation-models/arks-tesla-price-target-2027/를 읽어보십시오. 모델. ARK는 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 Tesla의 예상 가격 목표와 강세 및 약세 목표에 도달했습니다. 파일의 각 워크시트에 대한 설명:
"Tesla 사례 가치 평가" 워크시트를 통해 사용자는 Tesla의 기본 기반 가치 평가에 대한 자체 입력을 제공할 수 있습니다. 사용자는 J12-J17 셀에서 모델의 5개 핵심 동인을 변경할 수 있을 뿐만 아니라 H19-60 셀에서 36개의 기타 입력을 변경할 수 있습니다. 우리의 가격 목표는 몬테카를로 분석에서 도출되었기 때문에 단일한 하락세와 상승세 사례는 없지만 ARK는 L 및 M 열에 상승세와 하락세에 대한 입력 예를 제공했습니다.
"평가 ASP 테이블" 워크시트를 사용하면 사용자는 각 가격대에서 차량 평균 판매 가격과 대상 시장을 모두 변경할 수 있습니다. 또한 자율 로봇택시의 마일당 가격을 변경할 수 있을 뿐만 아니라 차량 공유 네트워크에서 운영되는 Tesla 차량의 비율에 대한 채택 곡선 입력도 변경할 수 있습니다. 이 워크시트는 "Tesla Valuation" 탭과 "Monte Carlo Single Simulation" 탭 모두에 적용됩니다.
"Tesla 평가 입력" 워크시트를 사용하면 사용자는 각 변수에 대한 최소값, 약세 케이스, 상승 케이스 및 최대 입력을 조정할 수 있습니다. 모든 변수는 평균보다 1표준편차 높은 값을 결정하는 약세 및 강세 입력을 사용하여 정규 분포로 모델링됩니다. 최대 및 최소 입력은 정규 범위를 벗어나는 모든 분포를 분석에서 제외하는 데 사용됩니다. "로보택시 출시 확률" 행은 유일한 이진 입력입니다. 이 워크시트에서 변수를 변경할 때 시뮬레이션이 계산될 때까지 기다려야 할 수도 있습니다. 워크시트 내의 다른 셀을 즉시 클릭하면 시뮬레이션이 짧아지고 결과가 부정확해질 수 있습니다. 모델의 출력은 확률적 값 범위입니다.
단일 시뮬레이션 결과는 "Monte Carlo Single Simulation" 워크시트에 표시됩니다. 모든 시뮬레이션 모음은 "Monte Carlo Simulation Output" 워크시트에서 볼 수 있습니다. ARK의 입력 및 가정을 사용한 5,000개의 시뮬레이션의 정적 예가 "5,000개의 시뮬레이션 예" 탭에 포함되어 있습니다.
우리는 모든 질문과 건설적인 비판, 피드백을 환영합니다.
V6 게시일: 4/14/22
이 파일 "Github용 Tesla 2026 평가 추출"에는 Tesla의 2026년 가격 목표 모델 추출이 포함되어 있습니다. 평가, 마지막 게시 모델 이후의 업데이트 및 모델의 주요 구성 요소에 대한 자세한 내용은 ARK의 블로그를 읽어 보십시오.
ARK는 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 Tesla의 예상 가격 목표와 강세 및 약세 목표에 도달했습니다.
파일의 각 워크시트에 대한 설명:
"Tesla 사례 가치 평가" 워크시트를 통해 사용자는 Tesla의 기본 기반 가치 평가에 대한 자체 입력을 제공할 수 있습니다. 사용자는 H12-H17 셀에서 모델의 5개 주요 동인을 변경할 수 있을 뿐만 아니라 H19-55 셀에서 32개의 기타 입력을 변경할 수 있습니다. 우리의 가격 목표는 몬테카를로 분석에서 도출되었기 때문에 단일한 하락세와 상승세 사례는 없지만 ARK는 K열과 L열에 상승세와 하락세에 대한 입력 예시를 제공했습니다.
"평가 ASP 테이블" 워크시트를 사용하면 사용자는 각 가격대에서 차량 평균 판매 가격과 대상 시장을 모두 변경할 수 있습니다. 또한 자율 로봇택시의 마일당 가격을 변경할 수 있을 뿐만 아니라 차량 공유 네트워크에서 운영되는 Tesla 차량의 비율에 대한 채택 곡선 입력도 변경할 수 있습니다. 이 워크시트는 "Tesla Valuation" 탭과 "Monte Carlo Valuation" 탭 모두에 적용됩니다.
사용자는 "Tesla 평가 입력" 워크시트를 통해 각 변수에 대한 최소값, 하락 사례, 상승 사례 및 최대 입력을 조정할 수 있습니다. 모든 변수는 평균보다 1표준편차 높은 값을 결정하는 약세 및 강세 입력을 사용하여 정규 분포로 모델링됩니다. 최대 및 최소 입력은 정규 범위를 벗어나는 모든 분포를 분석에서 제외하는 데 사용됩니다. "로보택시 출시 확률" 행은 유일한 이진 입력입니다. 이 워크시트에서 변수를 변경할 때 시뮬레이션이 계산될 때까지 기다려야 할 수도 있습니다. 워크시트 내의 다른 셀을 즉시 클릭하면 시뮬레이션이 짧아지고 결과가 부정확해질 수 있습니다. 모델의 출력은 확률적 값 범위입니다. 단일 시뮬레이션 결과는 "Monte Carlo Single Simulation" 워크시트에 표시됩니다. 모든 시뮬레이션 모음은 "Monte Carlo Simulation Output" 워크시트에서 볼 수 있습니다. ARK의 입력 및 가정을 사용한 5,000개의 시뮬레이션의 정적 예가 "5,000개의 시뮬레이션 예" 탭에 포함되어 있습니다.
우리는 모든 질문과 건설적인 비판, 피드백을 환영합니다.
V5 게시일: 3/19/21
이 파일 "Github_3.18.21에 대한 Tesla 2025 Valuation Extract"에는 Tesla의 2025년 가격 목표 모델이 포함되어 있습니다. 평가, 마지막 게시 모델 이후 업데이트 및 주요 구성 요소에 대한 자세한 내용을 알아보려면 ARK 블로그(https://ark-invest.com/articles/analyst-research/tesla-price-target-2/)를 읽어보십시오. 모델의. ARK는 Monte Carlo 시뮬레이션을 사용하여 Tesla의 예상 가격 목표와 강세 및 약세 목표에 도달했습니다.
파일의 각 워크시트에 대한 설명:
"Tesla Valuation" 워크시트를 통해 사용자는 Tesla의 기본 기반 평가에 대한 자체 입력을 제공할 수 있습니다. 사용자는 H12-H17 셀에서 모델의 5개 주요 동인을 변경할 수 있을 뿐만 아니라 H19-51 셀에서 28개의 기타 입력을 변경할 수 있습니다. 우리의 가격 목표는 몬테카를로 분석에서 도출되었기 때문에 단일한 하락세와 상승세 사례는 없지만 ARK는 J열과 K열에 상승세와 하락세에 대한 입력 예시를 제공했습니다.
"평가 ASP 테이블" 워크시트를 사용하면 사용자는 각 가격대에서 차량 평균 판매 가격과 대상 시장을 모두 변경할 수 있습니다. 자율 로봇택시의 경우 마일당 가격을 변경할 수도 있습니다.
"몬테카를로 입력" 워크시트에서는 사용자가 각 변수에 대한 최소 입력, 약세 케이스, 황소 케이스 및 최대 입력을 조정할 수 있습니다. 모든 변수는 평균보다 1표준편차 높은 값을 결정하는 약세 및 강세 입력을 사용하여 정규 분포로 모델링됩니다. 최대 및 최소 입력은 정규 범위를 벗어나는 모든 분포를 분석에서 제외하는 데 사용됩니다. "로보택시 출시 확률" 행은 유일한 이진 입력입니다. 이 워크시트에서 변수를 변경할 때 시뮬레이션이 계산될 때까지 기다려야 할 수도 있습니다. 워크시트 내의 다른 셀을 즉시 클릭하면 시뮬레이션이 짧아지고 결과가 부정확해질 수 있습니다. "Monte Carlo ASP 테이블" 워크시트를 사용하면 사용자는 각 가격대에서 차량 평균 판매 가격과 대상 시장을 모두 변경할 수 있습니다. 자율 로봇택시의 경우 마일당 가격을 변경할 수도 있습니다. 모델의 출력은 확률적 값 범위입니다. 단일 시뮬레이션 결과는 "Monte Carlo Valuation" 워크시트에 표시됩니다. 모든 시뮬레이션 모음은 "Monte Carlo Simulations" 워크시트에서 볼 수 있습니다. ARK의 입력 및 가정을 사용한 5,000개의 시뮬레이션의 정적 예가 "5,000개의 시뮬레이션 예" 탭에 포함되어 있습니다.
우리는 모든 질문과 건설적인 비판, 피드백을 환영합니다.
V4 게시일: 2020년 3월 25일
2020년 3월 19일 업데이트: 우리는 코로나19의 예상 영향을 고려하여 Tesla 가치 평가를 조정했습니다. 사용자가 공장 가동률을 조정하고 2020년 실현 평균 판매 가격(ASP) 가정을 조정할 수 있는 입력을 추가했습니다. 이러한 변경으로 인해 2024년 Tesla의 약세, 강세 및 기대 가치 가격 목표가 조정되었습니다.
이 파일 "Github_3.25.20_v4에 대한 Tesla 2024 Valuation Extract"에는 사용자가 자신의 입력을 실험할 수 있는 세 가지 Tesla 평가 추출이 포함되어 있습니다. 첫 번째 모델은 ARK의 현재 연구와 기본 입력이 정확하지만 자율 로봇택시 발사와 같은 이벤트 발생 확률은 변경될 수 있다고 가정합니다. 두 번째 모델은 사용자가 기본 입력을 변경할 수 있도록 허용하지만 확률적 결과를 제공하지는 않습니다. 세 번째 모델에서는 사용자가 확률과 입력을 모두 변경할 수 있습니다. 결정 요인에 대한 평가에 대한 자세한 내용이나 자세한 내용은 ARK의 블로그(https://ark-invest.com/research/tesla-price-target)를 읽어보십시오.
ARK Invest Tesla 시나리오 확률 모델 [“확률” 워크시트]
이 모델을 사용하면 사용자는 다음 각각에 대해 자신의 확률을 입력할 수 있습니다.
• 자율 기능 – Tesla가 완전 자율 택시 서비스를 성공적으로 출시할 수 있을까요?
• 자본 효율성 – Tesla가 공장 자본을 효율적으로 확장할 수 있습니까?
• 총이익 – Tesla의 차량 제조 비용이 계속해서 Wright의 법칙에 부합하게 될까요?
• 자본 시장에 대한 접근 – Tesla가 비용을 낮추거나 자율 택시 네트워크를 시작하거나 자본 효율성을 높일 수 없다면 자본 시장에 대한 접근도 거부됩니까?
• Black Swan 사건 – Tesla는 파산할 것인가?
출력은 2024년 Tesla의 확률 가중 평균 가격과 강세 및 약세 사례입니다. H열의 각 확률 가중 시나리오에 대한 ARK의 예상 가격 목표를 사용하여 강세장, 약세장 및 확률 가중 평균 가격을 계산하는 동안 사용자 입력은 각 시나리오가 발생하는 확률을 조정합니다. Tesla에 대한 우리의 가정과 생각에 대한 추가 설명이 포함된 ARK 블로그(https://ark-invest.com/research/tesla-price-target)를 읽어보세요.
Tesla 상향식 모델 [Tesla 가치 평가 및 가치 평가 ASP 테이블 워크시트]
이 모델을 통해 사용자는 Tesla의 기본 기반 평가에 대한 자체 입력을 제공할 수 있습니다. "주요 동인"은 위에 링크된 블로그에 자세히 설명된 입력 ARK입니다. 우리는 참고용으로 ARK의 현재 약세 및 강세 사례에 대한 이러한 변수에 대한 대표적인 입력 세트를 포함시켰습니다. "평가 ASP 테이블" 워크시트를 사용하면 사용자는 각 가격대에서 차량 평균 판매 가격과 대상 시장을 모두 변경할 수 있습니다. 자율 로봇택시의 경우 마일당 가격을 변경할 수도 있습니다.
모델의 출력은 2024년의 확률 가중 평균 값과 재무 지표입니다.
Tesla Monte Carlo 모델 [Monte Carlo 입력, Monte Carlo ASP 테이블, Monte Carlo 평가 및 Monte Carlo 시뮬레이션 워크시트]
이 모델을 통해 사용자는 Tesla의 상향식 평가를 위한 다양한 입력을 제공할 수 있습니다. "몬테카를로 입력" 워크시트에서 사용자는 각 변수에 대한 최소, 약세, 강세 및 최대 입력을 조정할 수 있습니다. 모든 변수는 평균보다 1표준편차 높은 값을 결정하는 약세 및 강세 입력을 사용하여 정규 분포로 모델링됩니다. 최대 및 최소 입력은 정규 범위를 벗어나는 모든 분포를 분석에서 제외하는 데 사용됩니다. "로보택시 출시 확률" 행은 유일한 이진 입력입니다. 이 워크시트에서 변수를 변경할 때 시뮬레이션이 계산될 때까지 기다려야 할 수도 있습니다. 워크시트 내의 다른 셀을 즉시 클릭하면 시뮬레이션이 짧아지고 결과가 부정확해질 수 있습니다. "Monte Carlo ASP 테이블" 워크시트를 사용하면 사용자는 각 가격대에서 차량 평균 판매 가격과 대상 시장을 모두 변경할 수 있습니다. 자율 로봇택시의 경우 마일당 가격을 변경할 수도 있습니다.
모델의 출력은 확률적 값 범위입니다. 관련 차트는 "Monte Carlo 입력" 워크시트에 있습니다. 단일 시뮬레이션 결과가 "Monte Carlo Valuation" 워크시트에 표시됩니다. 모든 시뮬레이션 모음은 "Monte Carlo Simulations" 워크시트에서 볼 수 있습니다.
몬테카를로 시뮬레이션에서 발생하는 가격 목표 분포는 수동 조정이 제안하는 것보다 강세 대 약세 결과 범위가 더 좁다는 것을 의미합니다. 우리는 여전히 결과의 더 넓은 분산이 자본 시장 반사성으로 인해 더 가능성이 높은 결과라고 믿습니다. Tesla의 상황이 좋지 않으면 부채 시장은 이를 더 회의적으로 취급하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 반면 Monte Carlo 시뮬레이션은 자본 시장 수용성을 처리합니다. 재정적 성과와는 별개로.
우리는 모든 질문과 건설적인 비판, 피드백을 환영합니다.
ARK의 기존 2023년 Tesla 가치 평가 모델(“Github_5.27.19_v3.5에 대한 Tesla Valuation” 파일):
V1은 2019년 5월 22일에 게시되었습니다. Tesla에 대한 우리의 가정과 생각에 대한 추가 설명이 포함된 ARK의 해당 블로그를 여기에서 읽어보세요: https://ark-invest.com/research/tesla-valuation-model
V2는 2019년 5월 23일 수정 사항 게시: 2018 ASP(이전에는 Model 3 ASP만 해당), 2018년 판매 단위에 대한 약간의 수정 및 EBITDA 마진 공식 수정
V3 게시일: 2019년 5월 27일 기본 모델에서 대차대조표 피드스루를 더 광범위하게 추출하여 추출이 다양한 자본 집약도 기대치와 단위 판매 기대치에 더 직관적으로 대응할 수 있도록 했습니다. 2019년 5월 29일에 사소한 수식이 수정되었습니다. 2019년 5월 30일 자본금 인상으로 인한 부채가 업데이트되었습니다.
저자: 샘 코러스, 타샤 키니, 브렛 윈튼
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