असामान्य आय मूल्यांकन मॉडल
असामान्य आय मूल्यांकन मॉडल क्या है?
असामान्य कमाई मूल्यांकन मॉडल कंपनी के इक्विटी मूल्य को उसके बुक वैल्यू और उसकी कमाई दोनों के आधार पर निर्धारित करने की एक विधि है । अवशिष्ट आय मॉडल के रूप में भी जाना जाता है, यह देखता है कि क्या प्रबंधन के फैसले से कंपनी को प्रत्याशित रूप से बेहतर या खराब प्रदर्शन करना पड़ेगा।
मॉडल का उपयोग भविष्य के शेयर की कीमतों का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है और निष्कर्ष निकाला जाता है कि निवेशकों को एक शेयर के लिए बुक वैल्यू से अधिक का भुगतान करना चाहिए, अगर कमाई उम्मीद से अधिक है और बुक वैल्यू से कम है अगर कमाई उम्मीद से कम है।
चाबी छीन लेना
- अवशिष्ट आय मॉडल भी कहा जाता है, असामान्य कमाई मूल्यांकन मॉडल का उपयोग निवेशकों और विश्लेषकों द्वारा स्टॉक की कीमतों का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।
- असामान्य कमाई मूल्यांकन मॉडल कंपनी के इक्विटी मूल्य को उसके बुक वैल्यू और उसकी अपेक्षित कमाई के आधार पर गणना करता है।
- किसी शेयर के शेयर की कीमत का वह हिस्सा जो उसके बुक वैल्यू के ऊपर या नीचे होता है, कंपनी के प्रबंधन विशेषज्ञता के लिए जिम्मेदार होता है।
- सभी मूल्यांकन मॉडल की तरह, असामान्य आय मूल्यांकन मॉडल मॉडल जोखिम के अधीन है, जो कि जोखिम है कि मॉडल सही प्रदर्शन करने में विफल रहता है और निवेशकों के लिए प्रतिकूल परिणाम की ओर जाता है।
- मॉडल में उपयोग की गई कंपनी के बुक वैल्यू प्रति शेयर किसी भी परिवर्तन जैसे शेयर बायबैक या अन्य घटनाओं को समायोजित करने के लिए समायोजित किया जाना चाहिए।
असामान्य कमाई वैल्यूएशन मॉडल को समझना
स्टॉक या इक्विटी के मूल्य का अनुमान लगाने के लिए असामान्य आय मूल्यांकन मॉडल कई तरीकों में से एक है । मॉडल में इक्विटी मूल्य के दो घटक हैं: एक कंपनी का पुस्तक मूल्य और भविष्य के अपेक्षित अवशिष्ट आय का वर्तमान मूल्य।
बाद वाले हिस्से के लिए फॉर्मूला रियायती नकदी प्रवाह (DCF) के दृष्टिकोण के समान है, लेकिन DCF मॉडल की छूट दर की गणना करने के लिए पूंजी (WACC) की भारित औसत लागत का उपयोग करने के बजाय, अवशिष्ट आय की धारा को फर्म की लागत पर छूट दी जाती है। इक्विटी का।
असामान्य आय मूल्यांकन मॉडल आपको क्या बताता है?
निवेशकों को उम्मीद है कि भविष्य में स्टॉक की “सामान्य” दर होगी, जो प्रति शेयर बुक मूल्य (बीवीपीएस) के बराबर है। हालांकि, “असामान्य” हमेशा एक नकारात्मक अर्थ नहीं है। उदाहरण के लिए, यदि भविष्य के अवशिष्ट आय का वर्तमान मूल्य सकारात्मक है, तो कंपनी प्रबंधन को स्टॉक की पुस्तक के मूल्य से ऊपर और उससे अधिक मूल्य बनाने के लिए माना जाता है। यदि प्रति शेयर आय दी गई अवधि के लिए अपेक्षित से अधिक है, तो निवेशक स्टॉक के लिए बुक वैल्यू से अधिक भुगतान करने पर विचार कर सकते हैं।
हालांकि, अगर कंपनी प्रति शेयर आय की रिपोर्ट करती है जो नीचे की अपेक्षाओं में आती है, तो प्रबंधन दोष लेगा। निवेशक बुक वैल्यू का भुगतान करने के लिए तैयार नहीं हो सकते हैं या वे छूट की उम्मीद कर सकते हैं। मॉडल इस अर्थ में आर्थिक मूल्य वर्धित (ईवीए) मॉडल से संबंधित है, लेकिन दो मॉडल विविधताओं के साथ विकसित किए गए हैं।
विशेष ध्यान
मॉडल उन स्थितियों के लिए अधिक सटीक हो सकता है जहां कोई फर्म लाभांश का भुगतान नहीं करती है, या यह पूर्वानुमानित लाभांश का भुगतान करती है (जिस स्थिति में लाभांश छूट मॉडल उपयुक्त होगा), या यदि भविष्य के अवशिष्ट आय का पूर्वानुमान लगाना मुश्किल है। प्रारंभिक बिंदु पुस्तक मूल्य होगा; भविष्य के अवशिष्ट आय के वर्तमान मूल्य को जोड़ने के बाद कुल इक्विटी मूल्य की सीमा इस प्रकार, डीसीएफ मॉडल द्वारा प्राप्त की गई सीमा से कम होगी।
हालाँकि, DCF मॉडल की तरह, असामान्य कमाई मूल्यांकन पद्धति अभी भी मॉडल को एक साथ रखने वाले विश्लेषक की पूर्वानुमान क्षमता पर बहुत अधिक निर्भर करती है । मॉडल के लिए त्रुटिपूर्ण धारणाएं फर्म के इक्विटी मूल्य का अनुमान लगाने के तरीके के रूप में इसे काफी हद तक बेकार कर सकती हैं।
असामान्य आय मूल्यांकन की आलोचना मॉडल
कोई भी मूल्यांकन मॉडल केवल उतना ही अच्छा होता है जितना कि मॉडल में दी गई मान्यताओं की गुणवत्ता। मॉडल जोखिम तब होता है जब निवेशक या वित्तीय संस्थान निवेश के निर्णय लेने के लिए गलत मॉडल पर निर्भर होते हैं। जबकि वित्त उद्योग स्टॉक की कीमतों का अनुमान लगाने के लिए बड़े पैमाने पर मॉडल का उपयोग करता है, मॉडल इनपुट त्रुटियों, प्रोग्रामिंग त्रुटियों या मॉडल के आउटपुट की गलत व्याख्या के कारण विफल हो सकते हैं।
असामान्य आय मूल्यांकन में उपयोग किए जाने वाले बुक वैल्यू प्रति शेयर के मामले में, कंपनी की बुक वैल्यू शेयर बायबैक जैसी घटनाओं से प्रभावित हो सकती है और इसे मॉडल में शामिल किया जाना चाहिए। इसके अतिरिक्त, फर्म के बुक वैल्यू को प्रभावित करने वाली कोई भी अन्य घटना को सुनिश्चित करना चाहिए कि मॉडल के परिणाम विकृत न हों।