Представленная информация отражает взгляды и предположения авторов на момент публикации. Обратите внимание, что этому исследованию уже как минимум один год, и текущие взгляды авторов могут существенно отличаться от представленных без предварительного уведомления. Результаты не будут обновляться по мере изменения внутренних моделей ARK или любой информации, на которую ARK полагается при изменениях.
V8 опубликован 12.06.24
Этот файл «Выдержка из оценки Tesla на 2029 год для Github» включает в себя выдержку нашей целевой ценовой модели Tesla на 2029 год. Пожалуйста, прочитайте блог ARK www.ark-invest.com/articles/valuation-models/arks-tesla-price-target-2029 для более подробного обсуждения нашей оценки, обновлений с момента последней публикации модели и ключевых компонентов модели. ARK использовала моделирование Монте-Карло, чтобы достичь нашей расчетной целевой цены на Tesla, а также наших бычьих и медвежьих целевых цен. Описание каждого листа в файле:
Таблица «Пример оценки Tesla» позволяет пользователям предоставлять свои собственные данные для фундаментальной оценки Tesla. Пользователи могут изменить 5 ключевых драйверов модели в ячейках L12–L17, а также 40 других входных данных в ячейках L18–L64. Обратите внимание: поскольку наша целевая цена получена на основе анализа Монте-Карло, не существует ни одного случая «медведей» и «быков», но ARK привела примеры входных данных для случаев «быков» и «медведей» в столбцах N и O.
Рабочий лист «Таблицы ASP оценки» позволяет пользователю изменять как среднюю цену продажи автомобиля, так и адресный рынок в каждой ценовой точке. Можно также изменить цену за милю автономного роботакси, а также входные данные для кривой внедрения процента парка Tesla, который работает в сети такси. Этот рабочий лист используется как на вкладке «Пример оценки Tesla», так и на вкладке «Единичное моделирование по методу Монте-Карло».
Таблица «Входные данные оценки Tesla» позволяет пользователям настраивать минимальные, медвежьи, бычьи и максимальные входные данные для каждой переменной. Все переменные моделируются как нормально распределенные, при этом входные данные для медвежьего и бычьего случая определяют значения на одно стандартное отклонение ниже/выше среднего. Максимальные и минимальные входные данные используются для исключения из анализа всех распределений, выходящих за пределы нормального диапазона. При изменении переменных в этом листе может потребоваться подождать, пока симуляция выполнит расчет. Немедленный щелчок по другой ячейке на листе может привести к прерыванию моделирования и получению неточных результатов. Результатом работы модели является вероятностный диапазон значений.
Один смоделированный результат виден на листе «Одно моделирование Монте-Карло»; и коллекция всех симуляций отображается на листе «Выходные данные моделирования Монте-Карло». Статический пример 5000 симуляций с использованием входных данных и предположений ARK включен во вкладку «Пример 5000 симуляций».
Мы будем рады всем вопросам, а также конструктивной критике и отзывам.
Обновление от 21 апреля 2023 г.: добавлены дополнительные столбцы на вкладку «Вывод по Монте-Карло», отредактирован столбец на вкладке «Вывод», чтобы получить автономный доход в 2027 году (по сравнению с 2026 годом), а также отредактирована формула для округления уровня проникновения автономного управления в соответствии с дробными годами. в период до 2027 года. Изменения не повлияют на нашу целевую цену на 2027 год.
V7 опубликована 20.04.23
Этот файл «Выдержка из оценки Tesla на 2027 год для Github» включает в себя выдержку нашей целевой ценовой модели Tesla на 2027 год. Пожалуйста, прочитайте блог ARK https://ark-invest.com/articles/valuation-models/arks-tesla-price-target-2027/ для более подробного обсуждения нашей оценки, обновлений с момента нашей последней опубликованной модели и ключевых компонентов модель. ARK использовала моделирование Монте-Карло, чтобы достичь нашей расчетной целевой цены на Tesla, а также наших бычьих и медвежьих целевых цен. Описание каждого листа в файле:
Таблица «Пример оценки Tesla» позволяет пользователям предоставлять свои собственные данные для фундаментальной оценки Tesla. Пользователи могут изменить 5 ключевых драйверов модели в ячейках J12–J17, а также 36 других входных данных в ячейках H19–60. Обратите внимание: поскольку наша целевая цена получена на основе анализа Монте-Карло, не существует ни одного случая «медведей» и «быков», но ARK предоставила примеры входных данных для случаев «быков» и «медведей» в столбцах L и M.
Рабочий лист «Таблицы ASP оценки» позволяет пользователю изменять как среднюю цену продажи автомобиля, так и адресный рынок в каждой ценовой точке. Можно также изменить цену за милю автономного роботакси, а также входные данные для кривой внедрения процента парка Tesla, который работает в сети такси. Этот рабочий лист используется как на вкладке «Оценка Tesla», так и на вкладке «Единое моделирование Монте-Карло».
Таблица «Входные данные оценки Tesla» позволяет пользователям настраивать минимальные, медвежьи, бычьи и максимальные входные данные для каждой переменной. Все переменные моделируются как нормально распределенные, при этом входные данные для медвежьего и бычьего случая определяют значения на одно стандартное отклонение ниже/выше среднего. Максимальные и минимальные входные данные используются для исключения из анализа всех распределений, выходящих за пределы нормального диапазона. Обратите внимание, что строка «вероятность запуска роботакси» является единственным двоичным входом. При изменении переменных в этом листе может потребоваться подождать, пока симуляция выполнит расчет. Немедленный щелчок по другой ячейке на листе может привести к прерыванию моделирования и получению неточных результатов. Результатом работы модели является вероятностный диапазон значений.
Один смоделированный результат виден на листе «Одно моделирование Монте-Карло»; и коллекция всех симуляций отображается на листе «Выходные данные моделирования Монте-Карло». Статический пример 5000 симуляций с использованием входных данных и предположений ARK включен во вкладку «Пример 5000 симуляций».
Мы будем рады всем вопросам, а также конструктивной критике и отзывам.
Версия 6 опубликована 14.04.22
Этот файл «Выдержка из оценки Tesla на 2026 год для Github» включает в себя выдержку нашей целевой ценовой модели Tesla на 2026 год. Пожалуйста, прочитайте блог ARK для более подробного обсуждения нашей оценки, обновлений с момента последней публикации модели и ключевых компонентов модели.
ARK использовала моделирование Монте-Карло, чтобы достичь нашей расчетной целевой цены на Tesla, а также наших бычьих и медвежьих целевых цен.
Описание каждого листа в файле:
Таблица «Пример оценки Tesla» позволяет пользователям предоставлять свои собственные данные для фундаментальной оценки Tesla. Пользователи могут изменить 5 ключевых драйверов модели в ячейках H12–H17, а также 32 других входных параметра в ячейках H19–55. Обратите внимание: поскольку наша целевая цена получена на основе анализа Монте-Карло, не существует ни одного случая «медведей» и «быков», но ARK привела примеры входных данных для случаев «быков» и «медведей» в столбцах K и L.
Рабочий лист «Таблицы ASP оценки» позволяет пользователю изменять как среднюю цену продажи автомобиля, так и адресный рынок в каждой ценовой точке. Можно также изменить цену за милю автономного роботакси, а также входные данные для кривой внедрения процента парка Tesla, который работает в сети такси. Этот рабочий лист используется как на вкладке «Оценка Tesla», так и на вкладке «Оценка Монте-Карло».
В таблице «Входные данные оценки Tesla» пользователь может настроить минимальные, медвежьи, бычьи и максимальные входные данные для каждой переменной. Все переменные моделируются как нормально распределенные, при этом входные данные для медвежьего и бычьего случая определяют значения на одно стандартное отклонение ниже/выше среднего. Максимальные и минимальные входные данные используются для исключения из анализа всех распределений, выходящих за пределы нормального диапазона. Обратите внимание, что строка «вероятность запуска роботакси» является единственным двоичным входом. При изменении переменных в этом листе может потребоваться подождать, пока симуляция выполнит расчет. Немедленный щелчок по другой ячейке на листе может привести к прерыванию моделирования и получению неточных результатов. Результатом работы модели является вероятностный диапазон значений. Один смоделированный результат виден на листе «Одно моделирование Монте-Карло»; и коллекция всех симуляций отображается на листе «Выходные данные моделирования Монте-Карло». Статический пример 5000 симуляций с использованием входных данных и предположений ARK включен во вкладку «Пример 5000 симуляций».
Мы будем рады всем вопросам, а также конструктивной критике и отзывам.
V5 опубликована 19 марта 21 г.
Этот файл «Выдержка из оценки Tesla на 2025 год для Github_3.18.21» включает нашу целевую ценовую модель Tesla на 2025 год. Пожалуйста, прочитайте блог ARK (https://ark-invest.com/articles/analyst-research/tesla-price-target-2/) для более подробного обсуждения нашей оценки, обновлений с момента последней публикации модели и ключевых компонентов. модели. ARK использовала моделирование Монте-Карло, чтобы достичь нашей расчетной целевой цены на Tesla, а также наших бычьих и медвежьих целевых цен.
Описание каждого листа в файле:
Таблица «Оценка Tesla» позволяет пользователям предоставлять свои собственные данные для фундаментальной оценки Tesla. Пользователи могут изменить 5 ключевых драйверов модели в ячейках H12–H17, а также 28 других входных данных в ячейках H19–51. Обратите внимание: поскольку наша целевая цена получена на основе анализа Монте-Карло, не существует ни одного случая «медведей» и «быков», но ARK привела примеры входных данных для случаев «быков» и «медведей» в столбцах J и K.
Рабочий лист «Таблицы ASP оценки» позволяет пользователю изменять как среднюю цену продажи автомобиля, так и адресный рынок в каждой ценовой точке. Также можно изменить цену за милю автономного роботакси.
В рабочем листе «Входные данные Монте-Карло» пользователь может настроить минимальные, медвежьи, бычьи и максимальные входные данные для каждой переменной. Все переменные моделируются как нормально распределенные, при этом входные данные для медвежьего и бычьего случая определяют значения на одно стандартное отклонение ниже/выше среднего. Максимальные и минимальные входные данные используются для исключения из анализа всех распределений, выходящих за пределы нормального диапазона. Обратите внимание, что строка «вероятность запуска роботакси» является единственным двоичным входом. При изменении переменных в этом листе может потребоваться подождать, пока симуляция выполнит расчет. Немедленный щелчок по другой ячейке на листе может привести к прерыванию моделирования и получению неточных результатов. Таблица «Таблицы ASP Монте-Карло» позволяет пользователю изменять как среднюю цену продажи автомобиля, так и адресный рынок в каждой ценовой точке. Также можно изменить цену за милю автономного роботакси. Результатом работы модели является вероятностный диапазон значений. Один смоделированный результат виден на листе «Оценка Монте-Карло»; и коллекция всех симуляций отображается на листе «Моделирования Монте-Карло». Статический пример 5000 симуляций с использованием входных данных и предположений ARK включен во вкладку «Пример 5000 симуляций».
Мы будем рады всем вопросам, а также конструктивной критике и отзывам.
Версия 4 опубликована 25 марта 2020 г.
Обновление от 19 марта 2020 г.: Мы скорректировали нашу оценку Tesla с учетом предполагаемого воздействия COVID-19. Мы добавили входные данные, которые позволяют пользователям корректировать предположения о загрузке завода и реализованной средней цене реализации (ASP) на 2020 год. Обратите внимание, что эти изменения скорректировали наши медвежьи, бычьи и ожидаемые целевые цены для Tesla в 2024 году.
Этот файл «Выдержка из оценки Tesla 2024 для Github_3.25.20_v4» содержит три различных выдержки из оценки Tesla, которые пользователи могут экспериментировать со своими собственными данными. Первая модель предполагает, что текущие исследования ARK и исходные данные верны, но наши вероятности происходящих событий, таких как запуск автономного роботакси, могут быть изменены. Вторая модель позволяет пользователю изменять базовые входные данные, но не дает вероятностного результата. Третья модель позволяет пользователю изменять как вероятности, так и входные данные. Пожалуйста, прочитайте блог ARK (https://ark-invest.com/research/tesla-price-target) для более подробного обсуждения нашей оценки определения ключевых факторов.
Вероятностная модель сценария ARK Invest Tesla [рабочий лист «Вероятности»]
Эта модель позволяет пользователям вводить свои собственные вероятности для каждого из следующих событий:
• Автономные возможности. Сможет ли Tesla успешно запустить полностью автономную службу такси?
• Эффективность капитала. Будет ли Tesla эффективно масштабировать капитал заводов?
• Валовая прибыль – Будут ли затраты Tesla на производство автомобилей продолжать соответствовать закону Райта?
• Доступ к рынкам капитала. Если Tesla не сможет снизить затраты, запустить автономную сеть такси или повысить эффективность использования капитала, будет ли ей также отказано в доступе к рынкам капитала?
• Событие «Черный лебедь» – обанкротится ли Tesla?
Результатом является средневзвешенная по вероятности цена на Tesla в 2024 году, а также сценарий «быков» и «медведей». Обратите внимание, что вводимые пользователем данные будут корректировать вероятность реализации каждого сценария при использовании расчетных целевых цен ARK для каждого сценария, взвешенного по вероятности, в столбце H для расчета средневзвешенной цены бычьего, медвежьего и вероятностного сценария. Прочтите блог ARK с дальнейшим объяснением наших предположений и мыслей о Tesla здесь https://ark-invest.com/research/tesla-price-target.
Модель Tesla Bottom Up [Оценка Tesla и таблицы ASP для оценки]
Эта модель позволяет пользователям предоставлять свои собственные данные для фундаментальной оценки Tesla. «Ключевые драйверы» — это входные данные ARK, подробно описанные в блоге, ссылка на который приведена выше. Для справки мы включили репрезентативный набор входных данных для этих переменных для текущих медвежьих и бычьих случаев ARK. Рабочий лист «Таблицы ASP оценки» позволяет пользователю изменять как среднюю цену продажи автомобиля, так и адресный рынок в каждой ценовой точке. Также можно изменить цену за милю автономного роботакси.
Результатом работы модели является средневзвешенное значение вероятности и финансовые показатели на 2024 год.
Модель Tesla Monte Carlo [Входные данные Монте-Карло, таблицы ASP Монте-Карло, оценка Монте-Карло и рабочие листы моделирования Монте-Карло]
Эта модель позволяет пользователям предоставлять ряд исходных данных для оценки Tesla по принципу «снизу вверх». На листе «Входные данные Монте-Карло» пользователь может настроить минимальные, медвежьи, бычьи и максимальные входные данные для каждой переменной. Все переменные моделируются как нормально распределенные, при этом входные данные для медвежьего и бычьего случая определяют значения на одно стандартное отклонение ниже/выше среднего. Максимальные и минимальные входные данные используются для исключения из анализа всех распределений, выходящих за пределы нормального диапазона. Обратите внимание, что строка «вероятность запуска роботакси» является единственным двоичным входом. При изменении переменных в этом листе может потребоваться подождать, пока симуляция выполнит расчет. Немедленный щелчок по другой ячейке на листе может привести к прерыванию моделирования и получению неточных результатов. Таблица «Таблицы ASP Монте-Карло» позволяет пользователю изменять как среднюю цену продажи автомобиля, так и адресный рынок в каждой ценовой точке. Также можно изменить цену за милю автономного роботакси.
Результатом работы модели является вероятностный диапазон значений. Соответствующие диаграммы находятся на листе «Входные данные Монте-Карло»; единственный смоделированный результат виден на листе «Оценка Монте-Карло»; и коллекция всех симуляций отображается на листе «Моделирования Монте-Карло».
Обратите внимание, что распределение целевых цен, возникающее в результате моделирования Монте-Карло, будет подразумевать более узкий диапазон результатов бычьего и медвежьего рынка, чем предполагает наша ручная настройка. Мы по-прежнему считаем, что более широкий разброс результатов является более вероятным результатом из-за рефлексивности рынков капитала — если дела у Tesla идут плохо, то долговые рынки будут относиться к ним более скептически, и наоборот — тогда как моделирование Монте-Карло рассматривает восприимчивость рынков капитала независимо от финансовых результатов.
Мы будем рады всем вопросам, а также конструктивной критике и отзывам.
Старая модель оценки Tesla 2023 года от ARK (файл «Tesla Valuation for Github_5.27.19_v3.5»):
Версия 1 опубликована 22 мая 2019 г. Прочтите соответствующий блог ARK с дальнейшим объяснением наших предположений и мыслей о Tesla здесь: https://ark-invest.com/research/tesla-valuation-model
Исправления версии 2, опубликованные 23 мая 2019 г.: ASP за 2018 год (ранее это была просто ASP модели 3), небольшая корректировка единиц продаж за 2018 год и исправление формулы рентабельности EBITDA.
Версия 3 опубликована 27 мая 2019 г. Выполнено более широкое извлечение данных баланса из базовой модели, чтобы позволить извлечению более интуитивно реагировать на различные ожидания капиталоемкости и ожидания продаж единиц продукции. Небольшое исправление формулы от 29.05.19. Обновленный долг в результате увеличения капитала в 2019 году 30 мая 2019 года.
Авторы: Сэм Корус, Таша Кини, Бретт Уинтон
Раскрытие информации: эта работа доступна под лицензией Creative Commons Attribution-Non-Commercial 4.0 International License. Вы не можете использовать материал в коммерческих целях без предварительного письменного разрешения.
2020, ООО «АРК Инвестмент Менеджмент». Весь контент является оригинальным, был исследован и создан компанией ARK Investment Management LLC («ARK»), если здесь не указано иное.
Этот материал предназначен только для информационных целей и не представляет собой ни явного, ни подразумеваемого предоставления каких-либо услуг или продуктов со стороны ARK. Ничто из содержащегося здесь не является инвестиционной, юридической, налоговой или другой консультацией, и на него не следует полагаться при принятии инвестиционного или другого решения. Инвесторы должны сами определить, подходит ли конкретная услуга или продукт для их инвестиционных потребностей, или им следует обратиться за профессиональной консультацией в своей конкретной ситуации.
Этот материал предназначен только для предоставления наблюдений и мнений автора(ов) на момент написания, которые могут быть изменены в любое время без предварительного уведомления. Некоторые из заявлений, содержащихся в настоящем документе, являются заявлениями о будущих ожиданиях и другими заявлениями прогнозного характера, которые основаны на текущих взглядах и предположениях ARK и включают в себя известные и неизвестные риски и неопределенности, которые могут привести к тому, что фактические результаты, показатели или события будут существенно отличаться от заявленных или подразумевается в таких заявлениях. Прошлые результаты не являются гарантией будущих результатов. Акции могут снизиться в цене из-за как реальных, так и предполагаемых общих рыночных, экономических и отраслевых условий.
Заявления ARK не являются одобрением какой-либо компании или рекомендацией покупать, продавать или хранить какие-либо ценные бумаги. Список всех покупок и продаж, совершенных ARK по клиентским счетам за последний год, которые могут рассматриваться SEC как рекомендации, можно найти по адресу https://ark-invest.com/wp-content/trades/ARK_Trades.pdf. . Не следует предполагать, что рекомендации, сделанные в будущем, будут прибыльными или сравняются по доходности с ценными бумагами из этого списка. Полную информацию можно найти по адресу https://ark-invest.com/terms-of-use.
Хотя текущая оценка ARK рассматриваемой компании может быть положительной, обратите внимание, что ARK может быть необходимо ликвидировать или уменьшить размеры позиций до того, как компания достигнет каких-либо указанных оценочных цен, из-за множества условий, включая, помимо прочего, клиент конкретные рекомендации, меняющиеся рыночные условия, активность инвесторов, фундаментальные изменения в бизнес-модели компании и конкурентной среде, основные риски, а также деятельность правительства и регулирующих органов. Кроме того, ARK не имеет инвестиционно-банковских, консалтинговых или каких-либо платёжных отношений с рассматриваемой компанией.
