ข้อมูลที่นำเสนอสะท้อนถึงมุมมองและสมมติฐานของผู้เขียน ณ เวลาที่ตีพิมพ์ โปรดทราบว่างานวิจัยนี้มีอายุอย่างน้อยหนึ่งปี และความคิดเห็นในปัจจุบันของผู้เขียนอาจแตกต่างอย่างมากจากที่นำเสนอโดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า ผลลัพธ์จะไม่ได้รับการอัปเดตเมื่อโมเดลภายในของ ARK เปลี่ยนแปลง หรือข้อมูลใดๆ ที่ ARK อาศัยการเปลี่ยนแปลง
V8 เผยแพร่ 06/12/24
ไฟล์ “สารสกัดการประเมินค่า Tesla 2029 สำหรับ Github” นี้รวมสารสกัดของโมเดลเป้าหมายราคาปี 2029 สำหรับ Tesla ของเรา โปรดอ่านบล็อกของ ARK ที่ www.ark-invest.com/articles/value-models/arks-tesla-price-target-2029 เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประเมินของเรา การอัปเดตตั้งแต่โมเดลที่เผยแพร่ครั้งล่าสุด และส่วนประกอบสำคัญของโมเดล ARK ใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลเพื่อให้บรรลุเป้าหมายราคาโดยประมาณสำหรับ Tesla รวมถึงเป้าหมายราคาตลาดกระทิงและตลาดหมีของเรา คำอธิบายของแต่ละแผ่นงานในไฟล์:
แผ่นงาน "การประเมินค่าตัวอย่าง Tesla" ช่วยให้ผู้ใช้ระบุข้อมูลของตนเองสำหรับการประเมินมูลค่า Tesla ตามพื้นฐานได้ ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนไดรเวอร์หลัก 5 ตัวของโมเดลในเซลล์ L12-L17 รวมถึงอินพุตอื่นๆ อีก 40 รายการในเซลล์ L18-L64 โปรดทราบว่าเนื่องจากเป้าหมายราคาของเราได้มาจากการวิเคราะห์แบบมอนติคาร์โล จึงไม่มีกรณีหมีและกระทิงเพียงกรณีเดียว แต่ ARK ได้ให้ตัวอย่างอินพุตสำหรับกรณีกระทิงและหมีในคอลัมน์ N และ O
แผ่นงาน “ตารางการประเมินค่า ASP” ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนแปลงทั้งราคาขายเฉลี่ยของยานพาหนะและตลาดที่ระบุได้ในแต่ละจุดราคา นอกจากนี้เรายังสามารถเปลี่ยนราคาต่อไมล์สำหรับโรบอตแท็กซี่อัตโนมัติได้ เช่นเดียวกับอินพุตสำหรับกราฟการใช้งานเปอร์เซ็นต์ของกองยานพาหนะของ Tesla ที่ทำงานอยู่ในเครือข่ายเรียกรถ แผ่นงานนี้จะป้อนลงในแท็บ "การประเมินตัวอย่าง Tesla" และแท็บ "การจำลองแบบ Monte Carlo"
แผ่นงาน "อินพุตการประเมินมูลค่า Tesla" ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับอินพุตขั้นต่ำ กรณีหมี กรณีกระทิง และอินพุตสูงสุดสำหรับแต่ละตัวแปรได้ ตัวแปรทั้งหมดได้รับการสร้างแบบจำลองตามการกระจายแบบปกติโดยใช้อินพุตกรณีหมีและวัว ซึ่งกำหนดค่าหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่า/สูงกว่าค่าเฉลี่ย อินพุตสูงสุดและต่ำสุดใช้เพื่อยกเว้นการแจกแจงทั้งหมดที่อยู่นอกช่วงปกติจากการวิเคราะห์ เมื่อเปลี่ยนแปลงตัวแปรในเวิร์กชีตนี้อาจจำเป็นต้องรอเพื่อให้การจำลองคำนวณได้ การคลิกที่เซลล์อื่นภายในแผ่นงานทันทีอาจทำให้การจำลองสั้นลงและให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ผลลัพธ์ของโมเดลคือช่วงของค่าความน่าจะเป็น
ผลลัพธ์การจำลองแบบเดียวสามารถดูได้ในแผ่นงาน "การจำลองแบบมอนติคาร์โล" และคอลเลกชันของการจำลองทั้งหมดสามารถดูได้ในแผ่นงาน "Monte Carlo Simulation Output" ตัวอย่างคงที่ของการจำลอง 5,000 รายการโดยใช้อินพุตและสมมติฐานของ ARK จะรวมอยู่ในแท็บ "ตัวอย่างการจำลอง 5,000 รายการ"
เรายินดีรับฟังทุกคำถาม ตลอดจนคำวิจารณ์และข้อเสนอแนะที่สร้างสรรค์
อัปเดต 21/4/23: เพิ่มคอลัมน์เพิ่มเติมในแท็บผลลัพธ์ของ Monte Carlo แก้ไขคอลัมน์ในแท็บผลลัพธ์ของเราเพื่อดึงรายได้อัตโนมัติในปี 2027 (v. 2026) และแก้ไขสูตรเพื่อปัดเศษอัตราการเจาะระบบอัตโนมัติของเราตามเศษส่วนปี ระหว่างปัจจุบันถึงปี 2570 การเปลี่ยนแปลงไม่มีผลกระทบต่อเป้าหมายราคาของเราในปี 2570
V7 เผยแพร่เมื่อวันที่ 20/04/23
ไฟล์ “Tesla 2027 Valuation Extract for Github” นี้รวมสารสกัดของโมเดลเป้าหมายราคาปี 2027 ของเราสำหรับ Tesla โปรดอ่านบล็อกของ ARK https://ark-invest.com/articles/value-models/arks-tesla-price-target-2027/ สำหรับการอภิปรายโดยละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประเมินของเรา การอัปเดตตั้งแต่แบบจำลองที่เผยแพร่ครั้งล่าสุดของเรา และองค์ประกอบสำคัญของ โมเดล ARK ใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลเพื่อให้บรรลุเป้าหมายราคาโดยประมาณสำหรับ Tesla รวมถึงเป้าหมายราคาตลาดกระทิงและตลาดหมีของเรา คำอธิบายของแต่ละแผ่นงานในไฟล์:
แผ่นงาน "การประเมินค่าตัวอย่าง Tesla" ช่วยให้ผู้ใช้ระบุข้อมูลของตนเองสำหรับการประเมินมูลค่า Tesla ตามพื้นฐานได้ ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนไดรเวอร์หลัก 5 ตัวของโมเดลในเซลล์ J12-J17 รวมถึงอินพุตอื่นๆ อีก 36 รายการในเซลล์ H19-60 โปรดทราบว่าเนื่องจากเป้าหมายราคาของเราได้มาจากการวิเคราะห์แบบมอนติคาร์โล จึงไม่มีกรณีหมีและกระทิงเพียงกรณีเดียว แต่ ARK ได้ให้ตัวอย่างอินพุตสำหรับกรณีกระทิงและหมีในคอลัมน์ L และ M
แผ่นงาน “ตารางการประเมินค่า ASP” ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนแปลงทั้งราคาขายเฉลี่ยของยานพาหนะและตลาดที่ระบุได้ในแต่ละจุดราคา นอกจากนี้เรายังสามารถเปลี่ยนราคาต่อไมล์สำหรับโรบอตแท็กซี่อัตโนมัติได้ เช่นเดียวกับอินพุตสำหรับกราฟการใช้งานเปอร์เซ็นต์ของกองยานพาหนะของ Tesla ที่ทำงานอยู่ในเครือข่ายเรียกรถ แผ่นงานนี้จะป้อนลงในแท็บ "การประเมินค่า Tesla" และแท็บ "การจำลองมอนติคาร์โลเดี่ยว"
แผ่นงาน "อินพุตการประเมินมูลค่า Tesla" ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับอินพุตขั้นต่ำ กรณีหมี กรณีกระทิง และอินพุตสูงสุดสำหรับแต่ละตัวแปรได้ ตัวแปรทั้งหมดได้รับการสร้างแบบจำลองตามการกระจายแบบปกติโดยใช้อินพุตกรณีหมีและวัว ซึ่งกำหนดค่าหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่า/สูงกว่าค่าเฉลี่ย อินพุตสูงสุดและต่ำสุดใช้เพื่อยกเว้นการแจกแจงทั้งหมดที่อยู่นอกช่วงปกติจากการวิเคราะห์ โปรดทราบว่าแถว “ความน่าจะเป็นที่โรบอตแท็กซี่เปิดตัว” เป็นเพียงอินพุตไบนารี่เท่านั้น เมื่อเปลี่ยนแปลงตัวแปรในเวิร์กชีตนี้อาจจำเป็นต้องรอเพื่อให้การจำลองคำนวณได้ การคลิกที่เซลล์อื่นภายในแผ่นงานทันทีอาจทำให้การจำลองสั้นลงและให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ผลลัพธ์ของโมเดลคือช่วงของค่าความน่าจะเป็น
ผลลัพธ์การจำลองแบบเดียวสามารถดูได้ในแผ่นงาน "การจำลองแบบมอนติคาร์โล" และคอลเลกชันของการจำลองทั้งหมดสามารถดูได้ในแผ่นงาน "Monte Carlo Simulation Output" ตัวอย่างคงที่ของการจำลอง 5,000 รายการโดยใช้อินพุตและสมมติฐานของ ARK จะรวมอยู่ในแท็บ "ตัวอย่างการจำลอง 5,000 รายการ"
เรายินดีรับฟังทุกคำถาม ตลอดจนคำวิจารณ์และข้อเสนอแนะที่สร้างสรรค์
V6 เผยแพร่เมื่อวันที่ 4/14/22
ไฟล์นี้ “สารสกัดการประเมินค่า Tesla 2026 สำหรับ Github” นี้รวมสารสกัดของโมเดลเป้าหมายราคาปี 2026 สำหรับ Tesla ของเรา โปรดอ่านบล็อกของ ARK หรือดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประเมินของเรา การอัปเดตตั้งแต่โมเดลที่เผยแพร่ครั้งล่าสุด และส่วนประกอบสำคัญของโมเดล
ARK ใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลเพื่อให้บรรลุเป้าหมายราคาโดยประมาณสำหรับ Tesla รวมถึงเป้าหมายราคาตลาดกระทิงและตลาดหมีของเรา
คำอธิบายของแต่ละแผ่นงานในไฟล์:
แผ่นงาน "การประเมินค่าตัวอย่าง Tesla" ช่วยให้ผู้ใช้ระบุข้อมูลของตนเองสำหรับการประเมินมูลค่า Tesla ตามพื้นฐานได้ ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนไดรเวอร์หลัก 5 ตัวของโมเดลในเซลล์ H12-H17 รวมถึงอินพุตอื่นๆ อีก 32 รายการในเซลล์ H19-55 โปรดทราบว่าเนื่องจากเป้าหมายราคาของเราได้มาจากการวิเคราะห์แบบมอนติคาร์โล จึงไม่มีกรณีหมีและกระทิงเพียงกรณีเดียว แต่ ARK ได้ให้ตัวอย่างอินพุตสำหรับกรณีกระทิงและหมีในคอลัมน์ K และ L
แผ่นงาน “ตารางการประเมินค่า ASP” ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนแปลงทั้งราคาขายเฉลี่ยของยานพาหนะและตลาดที่ระบุได้ในแต่ละจุดราคา นอกจากนี้เรายังสามารถเปลี่ยนราคาต่อไมล์สำหรับโรบอตแท็กซี่อัตโนมัติได้ เช่นเดียวกับอินพุตสำหรับกราฟการใช้งานเปอร์เซ็นต์ของกองยานพาหนะของ Tesla ที่ทำงานอยู่ในเครือข่ายเรียกรถ แผ่นงานนี้จะป้อนลงในแท็บ "การประเมินค่า Tesla" และแท็บ "การประเมินค่า Monte Carlo"
แผ่นงาน "อินพุตการประเมินค่า Tesla" ที่ผู้ใช้สามารถปรับเปลี่ยนค่าต่ำสุด กรณีหมี กรณีกระทิง และอินพุตสูงสุดสำหรับแต่ละตัวแปรได้ ตัวแปรทั้งหมดได้รับการสร้างแบบจำลองตามการกระจายแบบปกติโดยใช้อินพุตกรณีหมีและวัว ซึ่งกำหนดค่าหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่า/สูงกว่าค่าเฉลี่ย อินพุตสูงสุดและต่ำสุดใช้เพื่อยกเว้นการแจกแจงทั้งหมดที่อยู่นอกช่วงปกติจากการวิเคราะห์ โปรดทราบว่าแถว “ความน่าจะเป็นที่โรบอตแท็กซี่เปิดตัว” เป็นเพียงอินพุตไบนารี่เท่านั้น เมื่อเปลี่ยนแปลงตัวแปรในเวิร์กชีตนี้อาจจำเป็นต้องรอเพื่อให้การจำลองคำนวณได้ การคลิกที่เซลล์อื่นภายในแผ่นงานทันทีอาจทำให้การจำลองสั้นลงและให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ผลลัพธ์ของโมเดลคือช่วงของค่าความน่าจะเป็น ผลลัพธ์การจำลองแบบเดียวสามารถดูได้ในแผ่นงาน "การจำลองแบบมอนติคาร์โล" และคอลเลกชันของการจำลองทั้งหมดสามารถดูได้ในแผ่นงาน "Monte Carlo Simulation Output" ตัวอย่างคงที่ของการจำลอง 5,000 รายการโดยใช้อินพุตและสมมติฐานของ ARK จะรวมอยู่ในแท็บ "ตัวอย่างการจำลอง 5,000 รายการ"
เรายินดีรับฟังทุกคำถาม ตลอดจนคำวิจารณ์และข้อเสนอแนะที่สร้างสรรค์
V5 เผยแพร่เมื่อวันที่ 3/19/21
ไฟล์ “Tesla 2025 Valuation Extract for Github_3.18.21” นี้รวมโมเดลเป้าหมายราคาปี 2025 สำหรับ Tesla ไว้ด้วย โปรดอ่านบล็อกของ ARK (https://ark-invest.com/articles/analyst-research/tesla-price-target-2/) สำหรับหรือการอภิปรายโดยละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประเมินของเรา การอัปเดตตั้งแต่แบบจำลองที่เผยแพร่ครั้งล่าสุดของเรา และส่วนประกอบหลัก ของโมเดล ARK ใช้การจำลองแบบมอนติคาร์โลเพื่อให้บรรลุเป้าหมายราคาโดยประมาณสำหรับ Tesla รวมถึงเป้าหมายราคาตลาดกระทิงและตลาดหมีของเรา
คำอธิบายของแต่ละแผ่นงานในไฟล์:
แผ่นงาน "การประเมินมูลค่าเทสลา" อนุญาตให้ผู้ใช้ระบุข้อมูลของตนเองสำหรับการประเมินมูลค่าเทสลาตามพื้นฐาน ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนไดรเวอร์หลัก 5 ตัวของโมเดลในเซลล์ H12-H17 รวมถึงอินพุตอื่นๆ อีก 28 รายการในเซลล์ H19-51 โปรดทราบว่าเนื่องจากเป้าหมายราคาของเราได้มาจากการวิเคราะห์แบบมอนติคาร์โล จึงไม่มีกรณีหมีและกระทิงเพียงกรณีเดียว แต่ ARK ได้ให้ตัวอย่างอินพุตสำหรับกรณีกระทิงและหมีในคอลัมน์ J และ K
แผ่นงาน "ตารางการประเมินค่า ASP" ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนทั้งราคาขายเฉลี่ยของยานพาหนะและตลาดที่ระบุได้ในแต่ละจุดราคา ท่านสามารถเปลี่ยนราคาต่อไมล์สำหรับโรบอตแท็กซี่อัตโนมัติได้
แผ่นงาน "อินพุต Monte Carlo" ที่ผู้ใช้สามารถปรับเปลี่ยนค่าต่ำสุด กรณีหมี กรณีกระทิง และอินพุตสูงสุดสำหรับแต่ละตัวแปรได้ ตัวแปรทั้งหมดได้รับการสร้างแบบจำลองตามการกระจายแบบปกติโดยใช้อินพุตกรณีหมีและวัว ซึ่งกำหนดค่าหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่า/สูงกว่าค่าเฉลี่ย อินพุตสูงสุดและต่ำสุดใช้เพื่อยกเว้นการแจกแจงทั้งหมดที่อยู่นอกช่วงปกติจากการวิเคราะห์ โปรดทราบว่าแถว “ความน่าจะเป็นที่โรบอตแท็กซี่เปิดตัว” เป็นเพียงอินพุตไบนารี่เท่านั้น เมื่อเปลี่ยนแปลงตัวแปรในเวิร์กชีตนี้อาจจำเป็นต้องรอเพื่อให้การจำลองคำนวณได้ การคลิกที่เซลล์อื่นภายในแผ่นงานทันทีอาจทำให้การจำลองสั้นลงและให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง แผ่นงาน "ตาราง ASP ของ Monte Carlo" ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนทั้งราคาขายเฉลี่ยของยานพาหนะและตลาดที่ระบุได้ในแต่ละจุดราคา ท่านสามารถเปลี่ยนราคาต่อไมล์สำหรับโรบอตแท็กซี่อัตโนมัติได้ ผลลัพธ์ของโมเดลคือช่วงของค่าความน่าจะเป็น ผลลัพธ์จำลองเดียวสามารถดูได้ในแผ่นงาน "การประเมินค่ามอนติคาร์โล" และคอลเลกชันของการจำลองทั้งหมดสามารถดูได้ในแผ่นงาน "การจำลองมอนติคาร์โล" ตัวอย่างคงที่ของการจำลอง 5,000 รายการโดยใช้อินพุตและสมมติฐานของ ARK จะรวมอยู่ในแท็บ "ตัวอย่างการจำลอง 5,000 รายการ"
เรายินดีรับฟังทุกคำถาม ตลอดจนคำวิจารณ์และข้อเสนอแนะที่สร้างสรรค์
V4 เผยแพร่เมื่อ 25/3/20
อัปเดตวันที่ 19 มีนาคม 2563: เราได้ปรับการประเมินมูลค่าของ Tesla เพื่อพิจารณาผลกระทบโดยประมาณของ COVID-19 เราได้เพิ่มข้อมูลที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับการใช้ประโยชน์ของโรงงานและรับรู้สมมติฐานราคาขายเฉลี่ย (ASP) สำหรับปี 2020 โปรดทราบว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ได้ปรับเป้าหมายราคาหมี ภาวะกระทิง และมูลค่าที่คาดหวังสำหรับ Tesla ในปี 2024
ไฟล์ “Tesla 2024 Valuation Extract for Github_3.25.20_v4” มีสารสกัดการประเมินค่า Tesla ที่แตกต่างกันสามแบบเพื่อให้ผู้ใช้ทดลองใช้อินพุตของตนเอง แบบจำลองแรกถือว่าการวิจัยในปัจจุบันของ ARK และปัจจัยพื้นฐานนั้นถูกต้อง แต่ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น เช่น การเปิดตัวโรบอตแท็กซี่อัตโนมัติ อาจมีการเปลี่ยนแปลงได้ รุ่นที่สองอนุญาตให้ผู้ใช้เปลี่ยนอินพุตพื้นฐาน แต่ไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่น่าจะเป็น รุ่นที่สามอนุญาตให้ผู้ใช้เปลี่ยนทั้งความน่าจะเป็นและอินพุต โปรดอ่านบล็อกของ ARK (https://ark-invest.com/research/tesla-price-target) สำหรับหรือดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประเมินตัวขับเคลื่อนหลักในการพิจารณาของเรา
ARK Invest Tesla Scenario Probability Model [แผ่นงาน "ความน่าจะเป็น"]
โมเดลนี้อนุญาตให้ผู้ใช้ป้อนข้อมูลความน่าจะเป็นของตนเองสำหรับแต่ละรายการต่อไปนี้:
• ความสามารถอัตโนมัติ – Tesla จะเปิดตัวบริการแท็กซี่ไร้คนขับเต็มรูปแบบได้สำเร็จหรือไม่
• ประสิทธิภาพด้านเงินทุน – Tesla จะขยายขนาดเงินทุนของโรงงานอย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่?
• อัตรากำไรขั้นต้น – ต้นทุนการผลิตรถยนต์ของ Tesla จะยังคงลดลงต่อไปตามกฎของไรท์หรือไม่?
• การเข้าถึงตลาดทุน – หาก Tesla ไม่สามารถลดต้นทุน เปิดตัวเครือข่ายรถแท็กซี่อัตโนมัติ หรือมีประสิทธิภาพด้านเงินทุนได้ ก็จะถูกปฏิเสธไม่ให้เข้าถึงตลาดทุนด้วยหรือไม่
• เหตุการณ์ Black Swan – Tesla จะล้มละลายหรือไม่?
ผลลัพธ์ที่ได้คือราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักความน่าจะเป็นของ Tesla ในปี 2024 รวมถึงกรณีกระทิงและหมี โปรดทราบว่าข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อนจะปรับความน่าจะเป็นที่แต่ละสถานการณ์เกิดขึ้น ในขณะที่ใช้เป้าหมายราคาโดยประมาณของ ARK สำหรับแต่ละสถานการณ์ที่ถ่วงน้ำหนักความน่าจะเป็นในคอลัมน์ H เพื่อคำนวณภาวะกระทิง หมี และราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของความน่าจะเป็น อ่านบล็อกของ ARK พร้อมคำอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับสมมติฐานและความคิดของเราเกี่ยวกับ Tesla ที่นี่ https://ark-invest.com/research/tesla-price-target
โมเดลด้านล่างขึ้นของ Tesla [แผ่นงานตารางการประเมินค่าและการประเมินค่า ASP ของ Tesla]
โมเดลนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุข้อมูลของตนเองสำหรับการประเมินมูลค่าของ Tesla บนพื้นฐานของพื้นฐานได้ “ตัวขับเคลื่อนหลัก” คืออินพุต ARK ที่อธิบายโดยละเอียดในบล็อกที่ลิงก์ด้านบน เราได้รวมชุดอินพุตที่เป็นตัวแทนสำหรับตัวแปรเหล่านี้สำหรับกรณีหมีและกระทิงในปัจจุบันของ ARK เพื่อใช้อ้างอิง แผ่นงาน “ตารางการประเมินค่า ASP” ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนแปลงทั้งราคาขายเฉลี่ยของยานพาหนะและตลาดที่ระบุได้ในแต่ละจุดราคา ท่านสามารถเปลี่ยนราคาต่อไมล์สำหรับโรบอตแท็กซี่อัตโนมัติได้
ผลลัพธ์ของแบบจำลองคือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักความน่าจะเป็นและเมตริกทางการเงินในปี 2024
โมเดล Tesla Monte Carlo [อินพุต Monte Carlo, ตาราง ASP ของ Monte Carlo, การประเมินค่า Monte Carlo และแผ่นงานการจำลอง Monte Carlo]
โมเดลนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดเตรียมอินพุตที่หลากหลายสำหรับการประเมินมูลค่าจากล่างขึ้นบนของ Tesla ในเวิร์กชีต "อินพุต Monte Carlo" ผู้ใช้สามารถปรับค่าต่ำสุด กรณีหมี กรณีกระทิง และอินพุตสูงสุดสำหรับแต่ละตัวแปรได้ ตัวแปรทั้งหมดได้รับการสร้างแบบจำลองตามการกระจายแบบปกติโดยใช้อินพุตกรณีหมีและวัว ซึ่งกำหนดค่าหนึ่งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่า/สูงกว่าค่าเฉลี่ย อินพุตสูงสุดและต่ำสุดใช้เพื่อยกเว้นการแจกแจงทั้งหมดที่อยู่นอกช่วงปกติจากการวิเคราะห์ โปรดทราบว่าแถว “ความน่าจะเป็นที่โรบอตแท็กซี่เปิดตัว” เป็นเพียงอินพุตไบนารี่เท่านั้น เมื่อเปลี่ยนแปลงตัวแปรในเวิร์กชีตนี้อาจจำเป็นต้องรอเพื่อให้การจำลองคำนวณได้ การคลิกที่เซลล์อื่นภายในแผ่นงานทันทีอาจทำให้การจำลองสั้นลงและให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง แผ่นงาน "ตาราง ASP ของ Monte Carlo" ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนทั้งราคาขายเฉลี่ยของยานพาหนะและตลาดที่ระบุได้ในแต่ละจุดราคา ท่านสามารถเปลี่ยนราคาต่อไมล์สำหรับโรบอตแท็กซี่อัตโนมัติได้
ผลลัพธ์ของโมเดลคือช่วงของค่าความน่าจะเป็น แผนภูมิที่เกี่ยวข้องอยู่ในแผ่นงาน "ปัจจัยการผลิตมอนติคาร์โล" ผลลัพธ์จำลองเดียวสามารถดูได้ในแผ่นงาน "การประเมินค่ามอนติคาร์โล" และคอลเลกชันของการจำลองทั้งหมดสามารถดูได้ในแผ่นงาน "การจำลองมอนติคาร์โล"
โปรดทราบว่าการกระจายเป้าหมายราคาที่เกิดขึ้นจากการจำลองมอนติคาร์โลจะบ่งบอกถึงช่วงผลลัพธ์ระหว่างกระทิงและหมีที่แคบกว่าการปรับจูนด้วยตนเองของเรา เรายังคงเชื่อว่าการกระจายผลลัพธ์ในวงกว้างมากขึ้นนั้นเป็นผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้มากขึ้นเนื่องจากการสะท้อนกลับของตลาดทุน หากสิ่งต่าง ๆ แย่ลงสำหรับ Tesla ตลาดตราสารหนี้ก็จะปฏิบัติต่อพวกเขาอย่างไม่เชื่อมากขึ้น และในทางกลับกัน ในขณะที่การจำลองแบบมอนติคาร์โลปฏิบัติต่อการเปิดกว้างของตลาดทุน เป็นอิสระจากผลการดำเนินงานทางการเงิน
เรายินดีรับฟังทุกคำถาม ตลอดจนคำวิจารณ์และข้อเสนอแนะที่สร้างสรรค์
โมเดลการประเมินค่า Tesla เก่าปี 2023 ของ ARK (ไฟล์ “การประเมินค่า Tesla สำหรับ Github_5.27.19_v3.5“):
V1 เผยแพร่เมื่อ 5/22/19 อ่านบล็อกที่เกี่ยวข้องของ ARK พร้อมคำอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับสมมติฐานและความคิดของเราเกี่ยวกับ Tesla ที่นี่: https://ark-invest.com/research/tesla-value-model
V2 เผยแพร่การแก้ไขในวันที่ 23/5/62: ASP ปี 2018 (ก่อนหน้านี้เป็นเพียง Model 3 ASP) การแก้ไขเล็กน้อยในหน่วยการขายปี 2018 และการแก้ไขสูตรกำไร EBITDA
V3 เผยแพร่เมื่อวันที่ 27/5/62 ดำเนินการแยกฟีดทรูในงบดุลที่กว้างขึ้นจากโมเดลพื้นฐาน เพื่อให้สารสกัดสามารถตอบสนองความคาดหวังความเข้มข้นของเงินทุนและยอดขายต่อหน่วยที่แตกต่างกันได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น แก้ไขสูตรเล็กน้อยในวันที่ 29/5/62 อัพเดทหนี้จากการเพิ่มทุนปี 2562 30/5/62
ผู้แต่ง: แซม โครัส, ทาชา คีนีย์, เบรตต์ วินตัน
การเปิดเผยข้อมูล: งานนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ Creative Commons Attribution-Non-Commercial 4.0 International License คุณไม่สามารถใช้เนื้อหาเพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้าโดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรก่อน
2020, ARK การจัดการการลงทุน LLC. เนื้อหาทั้งหมดเป็นต้นฉบับและได้รับการวิจัยและผลิตโดย ARK Investment Management LLC (“ARK”) เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่นในที่นี้
เนื้อหานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ข้อมูลเท่านั้น และไม่ถือเป็นข้อกำหนดในการให้บริการหรือผลิตภัณฑ์ใดๆ ของ ARK ทั้งโดยชัดแจ้งหรือโดยปริยาย ไม่มีสิ่งใดในที่นี้ที่ถือเป็นคำแนะนำด้านการลงทุน กฎหมาย ภาษี หรืออื่นๆ และไม่ควรพึ่งพาในการลงทุนหรือการตัดสินใจอื่นๆ นักลงทุนควรตัดสินใจด้วยตนเองว่าบริการหรือผลิตภัณฑ์เฉพาะนั้นเหมาะสมกับความต้องการในการลงทุนของตนหรือควรขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญในสถานการณ์เฉพาะของตน
เนื้อหานี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ข้อสังเกตและมุมมองของผู้เขียนในขณะที่เขียนเท่านั้น ซึ่งทั้งสองอย่างนี้อาจมีการเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลาโดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้า ข้อความบางส่วนในที่นี้เป็นข้อความคาดการณ์ในอนาคตและข้อความคาดการณ์ล่วงหน้าอื่นๆ ที่อิงตามมุมมองและสมมติฐานในปัจจุบันของ ARK และเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงและความไม่แน่นอนที่ทราบและไม่ทราบซึ่งอาจทำให้ผลลัพธ์ ประสิทธิภาพ หรือเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงแตกต่างอย่างมากจากที่แสดงหรือ ระบุไว้ในข้อความดังกล่าว ประสิทธิภาพที่ผ่านมาไม่รับประกันผลลัพธ์ในอนาคต มูลค่าหุ้นอาจลดลงเนื่องจากสภาวะตลาด เศรษฐกิจ และอุตสาหกรรมโดยทั่วไปและที่เกิดขึ้นจริง
คำแถลงของ ARK ไม่ใช่การรับรองบริษัทใดๆ หรือคำแนะนำในการซื้อ ขาย หรือถือหลักประกันใดๆ สำหรับรายการการซื้อและการขายทั้งหมดที่ ARK ทำสำหรับบัญชีลูกค้าในช่วงปีที่ผ่านมาซึ่ง SEC ถือเป็นคำแนะนำได้ โปรดไปที่ https://ark-invest.com/wp-content/trades/ARK_Trades.pdf . ไม่ควรสันนิษฐานว่าคำแนะนำที่ให้ไว้ในอนาคตจะทำกำไรหรือจะเท่ากับผลการดำเนินงานของหลักทรัพย์ในรายการนี้ สำหรับการเปิดเผยข้อมูลทั้งหมด โปรดไปที่ https://ark-invest.com/terms-of-use
แม้ว่าการประเมินบริษัทในเรื่องในปัจจุบันของ ARK อาจเป็นไปในทางบวก โปรดทราบว่า ARK อาจจำเป็นต้องชำระบัญชีหรือลดขนาดตำแหน่งก่อนที่บริษัทจะได้ราคาประเมินที่ระบุไว้ใดๆ เนื่องจากเงื่อนไขต่างๆ มากมาย รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง ลูกค้า แนวปฏิบัติเฉพาะ การเปลี่ยนแปลงสภาวะตลาด กิจกรรมนักลงทุน การเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในรูปแบบธุรกิจของบริษัทและแนวการแข่งขัน ความเสี่ยงทั่วไป และกิจกรรมของรัฐบาล/กฎระเบียบ นอกจากนี้ ARK ไม่มีวาณิชธนกิจ การให้คำปรึกษา หรือความสัมพันธ์ในการจ่ายค่าธรรมเนียมใดๆ กับบริษัทดังกล่าว
