As informações apresentadas refletem as opiniões e suposições dos autores no momento da publicação. Observe que esta pesquisa tem pelo menos um ano e as opiniões atuais dos autores podem diferir materialmente daquelas apresentadas sem aviso prévio. Os resultados não serão atualizados à medida que os modelos internos da ARK mudam ou qualquer informação na qual a ARK se baseia muda.
V8 publicado em 12/06/24
Este arquivo “Extrato de avaliação Tesla 2029 para Github” inclui um extrato de nosso modelo de preço-alvo de 2029 para Tesla. Leia o blog da ARK www.ark-invest.com/articles/valuation-models/arks-tesla-price-target-2029 para uma discussão mais detalhada de nossa avaliação, atualizações desde nosso último modelo publicado e componentes principais do modelo. ARK usou uma simulação de Monte Carlo para chegar ao nosso preço-alvo estimado para Tesla, bem como aos nossos preços-alvo de alta e baixa. Uma descrição de cada planilha no arquivo:
A planilha “Exemplo de avaliação da Tesla” permite que os usuários forneçam suas próprias informações para uma avaliação da Tesla baseada em fundamentos. Os usuários podem alterar os 5 drivers principais do modelo nas células L12-L17, bem como outras 40 entradas nas células L18-L64. Observe que, como nosso preço-alvo é derivado de uma análise de Monte Carlo, não há um único caso de baixa e alta, mas a ARK forneceu dados de exemplo para um caso de alta e baixa nas colunas N e O.
A planilha “Tabelas ASP de Avaliação” permite ao usuário alterar o preço médio de venda do veículo e o mercado endereçável em cada faixa de preço. Também é possível alterar o preço por milha de um robotáxi autônomo, bem como os dados para a curva de adoção da porcentagem da frota da Tesla que opera na rede de transporte urbano. Esta planilha alimenta a guia “Avaliação de exemplo Tesla” e a guia “Simulação única de Monte Carlo”.
A planilha “Entradas de avaliação da Tesla” permite que os usuários ajustem as entradas mínimas, de baixa, de alta e máximas para cada variável. Todas as variáveis são modeladas como distribuídas normalmente com as entradas dos casos de baixa e alta determinando os valores um desvio padrão abaixo/acima da média. As entradas máxima e mínima são usadas para excluir da análise todas as distribuições que estão fora da faixa normal. Ao alterar variáveis nesta planilha pode ser necessário aguardar para permitir o cálculo da simulação. Clicar imediatamente em outra célula da planilha pode interromper a simulação e fornecer resultados imprecisos. A saída do modelo é um intervalo probabilístico de valores.
Um único resultado simulado é visível na planilha “Monte Carlo Single Simulation”; e uma coleção de todas as simulações é visível na planilha “Saída da Simulação de Monte Carlo”. Um exemplo estático de 5.000 simulações usando entradas e suposições do ARK está incluído na guia “Exemplo de 5.000 Simulações”.
Receberemos todas as perguntas, críticas e comentários construtivos.
Atualização 21/04/23: Adicionadas colunas adicionais à nossa guia Saída de Monte Carlo, editamos uma coluna em nossa guia de saída para obter Receita Autônoma em 2027 (v. 2026) e editamos uma fórmula para arredondar nossa taxa de penetração autônoma de acordo com anos fracionários entre agora e 2027. As alterações não têm efeito no nosso preço-alvo para o ano de 2027.
V7 publicado em 20/04/23
Este arquivo “Extrato de avaliação Tesla 2027 para Github” inclui um extrato de nosso modelo de preço-alvo para 2027 para Tesla. Por favor, leia o blog da ARK https://ark-invest.com/articles/valuation-models/arks-tesla-price-target-2027/ para uma discussão mais detalhada de nossa avaliação, atualizações desde nosso último modelo publicado e principais componentes de o modelo. ARK usou uma simulação de Monte Carlo para chegar ao nosso preço-alvo estimado para Tesla, bem como aos nossos preços-alvo de alta e baixa. Uma descrição de cada planilha no arquivo:
A planilha “Exemplo de avaliação da Tesla” permite que os usuários forneçam suas próprias informações para uma avaliação da Tesla baseada em fundamentos. Os usuários podem alterar os 5 drivers principais do modelo nas células J12-J17, bem como outras 36 entradas nas células H19-60. Observe que, como nosso preço-alvo é derivado de uma análise de Monte Carlo, não há um único caso de baixa e alta, mas a ARK forneceu dados de exemplo para um caso de alta e baixa nas colunas L e M.
A planilha “Tabelas ASP de Avaliação” permite ao usuário alterar o preço médio de venda do veículo e o mercado endereçável em cada faixa de preço. Também é possível alterar o preço por milha de um robotáxi autônomo, bem como os dados para a curva de adoção da porcentagem da frota da Tesla que opera na rede de transporte urbano. Esta planilha alimenta a guia “Avaliação Tesla” e a guia “Simulação Única de Monte Carlo”.
A planilha “Entradas de avaliação da Tesla” permite que os usuários ajustem as entradas mínimas, de baixa, de alta e máximas para cada variável. Todas as variáveis são modeladas como normalmente distribuídas com as entradas dos casos de baixa e alta determinando os valores um desvio padrão abaixo/acima da média. As entradas máxima e mínima são usadas para excluir da análise todas as distribuições que estão fora da faixa normal. Observe que a linha “probabilidade de lançamento do robotaxis” é a única entrada binária. Ao alterar variáveis nesta planilha pode ser necessário aguardar para permitir o cálculo da simulação. Clicar imediatamente em outra célula da planilha pode interromper a simulação e fornecer resultados imprecisos. A saída do modelo é um intervalo probabilístico de valores.
Um único resultado simulado é visível na planilha “Monte Carlo Single Simulation”; e uma coleção de todas as simulações é visível na planilha “Saída da Simulação de Monte Carlo”. Um exemplo estático de 5.000 simulações usando entradas e suposições do ARK está incluído na guia “Exemplo de 5.000 Simulações”.
Receberemos todas as perguntas, críticas e comentários construtivos.
V6 publicado em 14/04/22
Este arquivo “Extrato de avaliação Tesla 2026 para Github” inclui um extrato de nosso modelo de preço-alvo para 2026 para Tesla. Leia o blog da ARK para obter uma discussão mais detalhada de nossa avaliação, atualizações desde nosso último modelo publicado e componentes principais do modelo.
ARK usou uma simulação de Monte Carlo para chegar ao nosso preço-alvo estimado para Tesla, bem como aos nossos preços-alvo de alta e baixa.
Uma descrição de cada planilha no arquivo:
A planilha “Exemplo de avaliação da Tesla” permite que os usuários forneçam suas próprias informações para uma avaliação da Tesla baseada em fundamentos. Os usuários podem alterar os 5 drivers principais do modelo nas células H12-H17, bem como outras 32 entradas nas células H19-55. Observe que, como nosso preço-alvo é derivado de uma análise de Monte Carlo, não há um único caso de baixa e alta, mas a ARK forneceu dados de exemplo para um caso de alta e baixa nas colunas K e L.
A planilha “Tabelas ASP de Avaliação” permite ao usuário alterar o preço médio de venda do veículo e o mercado endereçável em cada faixa de preço. Também é possível alterar o preço por milha de um robotáxi autônomo, bem como os dados para a curva de adoção da porcentagem da frota da Tesla que opera na rede de transporte urbano. Esta planilha alimenta a guia “Avaliação Tesla” e a guia “Avaliação Monte Carlo”.
Na planilha “Entradas de avaliação Tesla”, o usuário pode ajustar as entradas mínima, baixa, alta e máxima para cada variável. Todas as variáveis são modeladas como normalmente distribuídas com as entradas dos casos de baixa e alta determinando os valores um desvio padrão abaixo/acima da média. As entradas máxima e mínima são usadas para excluir da análise todas as distribuições que estão fora da faixa normal. Observe que a linha “probabilidade de lançamento do robotaxis” é a única entrada binária. Ao alterar variáveis nesta planilha pode ser necessário aguardar para permitir o cálculo da simulação. Clicar imediatamente em outra célula da planilha pode interromper a simulação e fornecer resultados imprecisos. A saída do modelo é um intervalo probabilístico de valores. Um único resultado simulado é visível na planilha “Monte Carlo Single Simulation”; e uma coleção de todas as simulações é visível na planilha “Saída da Simulação de Monte Carlo”. Um exemplo estático de 5.000 simulações usando entradas e suposições do ARK está incluído na guia “Exemplo de 5.000 Simulações”.
Receberemos todas as perguntas, críticas e comentários construtivos.
V5 publicado em 19/03/21
Este arquivo “Extrato de avaliação Tesla 2025 para Github_3.18.21” inclui nosso modelo de preço-alvo para 2025 para Tesla. Por favor, leia o blog da ARK (https://ark-invest.com/articles/analyst-research/tesla-price-target-2/) para obter uma discussão mais detalhada de nossa avaliação, atualizações desde nosso último modelo publicado e componentes principais do modelo. ARK usou uma simulação de Monte Carlo para chegar ao nosso preço-alvo estimado para Tesla, bem como aos nossos preços-alvo de alta e baixa.
Uma descrição de cada planilha no arquivo:
A planilha “Avaliação da Tesla” permite que os usuários forneçam suas próprias informações para uma avaliação da Tesla baseada em fundamentos. Os usuários podem alterar os 5 drivers principais do modelo nas células H12-H17, bem como outras 28 entradas nas células H19-51. Observe que, como nosso preço-alvo é derivado de uma análise de Monte Carlo, não há um único caso de baixa e alta, mas a ARK forneceu dados de exemplo para um caso de alta e baixa nas colunas J e K.
A planilha “Tabelas ASP de Avaliação” permite ao usuário alterar o preço médio de venda do veículo e o mercado endereçável em cada faixa de preço. Também é possível alterar o preço por milha de um robotáxi autônomo.
Na planilha “Monte Carlo Inputs”, o usuário pode ajustar as entradas mínima, baixa, alta e máxima para cada variável. Todas as variáveis são modeladas como normalmente distribuídas com as entradas dos casos de baixa e alta determinando os valores um desvio padrão abaixo/acima da média. As entradas máxima e mínima são usadas para excluir da análise todas as distribuições que estão fora da faixa normal. Observe que a linha “probabilidade de lançamento do robotaxis” é a única entrada binária. Ao alterar variáveis nesta planilha pode ser necessário aguardar para permitir o cálculo da simulação. Clicar imediatamente em outra célula da planilha pode interromper a simulação e fornecer resultados imprecisos. A planilha “Tabelas ASP de Monte Carlo” permite ao usuário alterar o preço médio de venda do veículo e o mercado endereçável em cada faixa de preço. Também é possível alterar o preço por milha de um robotáxi autônomo. A saída do modelo é um intervalo probabilístico de valores. Um único resultado simulado é visível na planilha “Avaliação de Monte Carlo”; e uma coleção de todas as simulações é visível na planilha “Simulações de Monte Carlo”. Um exemplo estático de 5.000 simulações usando entradas e suposições do ARK está incluído na guia “Exemplo de 5.000 Simulações”.
Receberemos todas as perguntas, críticas e comentários construtivos.
V4 publicado em 25/03/20
Atualização 19/03/20: Ajustamos nossa avaliação da Tesla para levar em conta o impacto estimado do COVID-19. Adicionamos uma entrada que permite aos usuários ajustar a utilização da fábrica e as premissas do preço médio de venda realizado (ASP) para 2020. Observe que essas mudanças ajustaram nossas metas de preço de baixa, alta e valor esperado para Tesla em 2024.
Este arquivo “Extrato de avaliação Tesla 2024 para Github_3.25.20_v4” contém três extratos de avaliação Tesla diferentes para os usuários experimentarem suas próprias entradas. O primeiro modelo pressupõe que a pesquisa atual e os dados subjacentes da ARK estão corretos, mas que as nossas probabilidades de ocorrência de eventos, como o lançamento de robotáxis autónomos, estão sujeitas a alterações. O segundo modelo permite ao usuário alterar as entradas subjacentes, mas não fornece um resultado probabilístico. O terceiro modelo permite ao usuário alterar as probabilidades e as entradas. Por favor, leia o blog da ARK (https://ark-invest.com/research/tesla-price-target) para obter uma discussão mais detalhada de nossa avaliação dos principais fatores determinantes.
Modelo de probabilidade de cenário ARK Invest Tesla [planilha de “Probabilidades”]
Este modelo permite que os usuários insiram suas próprias probabilidades para cada um dos seguintes:
• Capacidade Autônoma – A Tesla lançará com sucesso um serviço de táxi totalmente autônomo?
• Eficiência de capital – A Tesla dimensionará o capital das fábricas de forma eficiente?
• Margens Brutas – O custo de produção de veículos da Tesla continuará a cair em linha com a Lei de Wright?
• Acesso aos mercados de capitais – Se a Tesla não conseguir reduzir custos, lançar uma rede de táxis autónoma ou tornar-se eficiente em termos de capital, também lhe será negado o acesso aos mercados de capitais?
• Evento Cisne Negro – A Tesla irá à falência?
O resultado é um preço médio ponderado pela probabilidade da Tesla no ano de 2024, bem como um caso de alta e baixa. Observe que as entradas do usuário ajustarão a probabilidade em que cada cenário ocorre ao usar as metas de preços estimadas da ARK para cada cenário ponderado por probabilidade na coluna H para calcular o preço médio ponderado de alta, baixa e probabilidade. Leia o blog da ARK com mais explicações sobre nossas suposições e pensamentos sobre a Tesla aqui https://ark-invest.com/research/tesla-price-target
Modelo Bottom Up da Tesla [planilhas de tabelas ASP de avaliação e avaliação da Tesla]
Este modelo permite que os usuários forneçam suas próprias informações para uma avaliação da Tesla baseada em fundamentos. Os “principais impulsionadores” são as entradas ARK descritas em detalhes no blog com link acima. Incluímos um conjunto representativo de informações para essas variáveis para os atuais casos de baixa e alta da ARK para referência. A planilha “Tabelas ASP de Avaliação” permite ao usuário alterar o preço médio de venda do veículo e o mercado endereçável em cada faixa de preço. Também é possível alterar o preço por milha de um robotáxi autônomo.
A saída do modelo é um valor médio ponderado pela probabilidade e métricas financeiras no ano de 2024.
Modelo Tesla Monte Carlo [entradas de Monte Carlo, tabelas ASP de Monte Carlo, avaliação de Monte Carlo e planilhas de simulação de Monte Carlo]
Este modelo permite que os usuários forneçam uma variedade de informações para uma avaliação ascendente da Tesla. Na planilha “Monte Carlo Inputs” o usuário pode ajustar os insumos mínimo, bear case, bull case e máximo para cada variável. Todas as variáveis são modeladas como distribuídas normalmente com as entradas dos casos de baixa e alta determinando os valores um desvio padrão abaixo/acima da média. As entradas máxima e mínima são usadas para excluir da análise todas as distribuições que estão fora da faixa normal. Observe que a linha “probabilidade de lançamento do robotaxis” é a única entrada binária. Ao alterar variáveis nesta planilha pode ser necessário aguardar para permitir o cálculo da simulação. Clicar imediatamente em outra célula da planilha pode interromper a simulação e fornecer resultados imprecisos. A planilha “Tabelas ASP de Monte Carlo” permite ao usuário alterar o preço médio de venda do veículo e o mercado endereçável em cada faixa de preço. Também é possível alterar o preço por milha de um robotáxi autônomo.
A saída do modelo é um intervalo probabilístico de valores. Os gráficos relevantes estão na planilha “Monte Carlo Inputs”; um único resultado simulado é visível na planilha “Avaliação de Monte Carlo”; e uma coleção de todas as simulações é visível na planilha “Simulações de Monte Carlo”.
Note-se que a distribuição dos preços-alvo resultantes da simulação de Monte Carlo implicaria um intervalo de resultados de alta versus baixa mais estreito do que o nosso ajuste manual sugeriria. Ainda acreditamos que a dispersão mais ampla dos resultados é um resultado mais provável devido à reflexividade dos mercados de capitais – se as coisas vão mal para a Tesla, então os mercados de dívida irão tratá-los com mais ceticismo, e vice-versa – enquanto a simulação de Monte Carlo trata a receptividade dos mercados de capitais independentemente do desempenho financeiro.
Receberemos todas as perguntas, críticas e comentários construtivos.
Antigo modelo de avaliação Tesla 2023 da ARK (arquivo “Avaliação Tesla para Github_5.27.19_v3.5“):
V1 publicado em 22/05/19. Leia o blog correspondente da ARK com mais explicações sobre nossas suposições e pensamentos sobre a Tesla aqui: https://ark-invest.com/research/tesla-value-model
V2 publicou correções em 23/05/19: ASP 2018 (anteriormente era apenas ASP Modelo 3), ligeira correção nas unidades de vendas de 2018 e correção da fórmula da margem EBITDA
V3 publicado em 27/05/19 Realizou uma extração mais ampla de feed-throughs de balanço do modelo subjacente para permitir que a extração respondesse de forma mais intuitiva a diferentes expectativas de intensidade de capital e expectativas de vendas unitárias. Correção de fórmula secundária em 29/05/19. Dívida atualizada do aumento de capital de 2019 em 30/05/19.
Autores: Sam Korus, Tasha Keeney, Brett Winton
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