Model de reducere Roe

Modelul Roe Discount (RDM) este un model de evaluare a acțiunilor care împarte conceptual valoarea acțiunii în două componente:

Valoarea curentă, valorificarea fluxului de dividende;
Valoarea de creștere, valorificarea reinvestirii profiturilor.

RDM este un model parsimonios care folosește 4 intrări pentru a calcula prețul acțiunii sau rata implicită de rentabilitate.

Intrare

Prognoza câștigurilor pe acțiune (în următoarele 4 trimestre) $(Eps)$ ${\ displaystyle (Eps)}$ ${\ displaystyle (Eps)}$ o rentabilitate preconizată a capitalului propriu ( Roe ) $(Roe)$ ${\ displaystyle (Roe)}$ ${\ displaystyle (Roe)}$ ;
Dividend pe acțiune așteptat (în următoarele 4 trimestre) $(Dps)$ ${\ displaystyle (Dps)}$ ${\ displaystyle (Dps)}$ o cota de plăți a dividendelor (plată) $(Py)$ ${\ displaystyle (Py)}$ ${\ displaystyle (Py)}$ ;
Valoarea netă curentă pe acțiune $(Bps)$ ${\ displaystyle (Bps)}$ ${\ displaystyle (Bps)}$ ;
Randament necesar $(Ke)$ ${\ displaystyle (Ke)}$ ${\ displaystyle (Ke)}$ o prețul curent de piață al acțiunii $(P)$ ${\ displaystyle (P)}$ ${\ displaystyle (P)}$ .

Limitări

Modelul presupune că rentabilitatea capitalului propriu și rata de plată a dividendelor sunt ipoteze constante, nerealiste;
Modelul necesită un câștig pozitiv pe acțiune sau o rentabilitate a capitalului propriu ca input, excluzând companiile cu valori negative;
Modelul impune ca profiturile să fie mai mari sau egale cu dividendele;
Modelul necesită capitaluri proprii pe acțiune ca input, excluzând companiile cu valori negative.

Ecuații

Ke (formula de formă închisă)

$Ke={\frac {\mathrm {E} ps*Py}{\mathrm {P} }}+{\frac {\mathrm {E} ps*(1-Py)}{\sqrt {P*Bps}}}$ ${\ displaystyle Ke = {\ frac {\ mathrm {E} ps * Py} {\ mathrm {P}}} + {\ frac {\ mathrm {E} ps * (1-Py)} {\ sqrt {P * Bps}}}}$ ${\ displaystyle Ke = {\ frac {\ mathrm {E} ps * Py} {\ mathrm {P}}} + {\ frac {\ mathrm {E} ps * (1-Py)} {\ sqrt {P * Bps}}}}$

$Ke={\frac {\mathrm {D} ps}{\mathrm {P} }}+{\frac {\mathrm {E} ps*(1-Py)}{\sqrt {P*Bps}}}$ ${\ displaystyle Ke = {\ frac {\ mathrm {D} ps} {\ mathrm {P}}} + {\ frac {\ mathrm {E} ps * (1-Py)} {\ sqrt {P * Bps} }}}$ ${\ displaystyle Ke = {\ frac {\ mathrm {D} ps} {\ mathrm {P}}} + {\ frac {\ mathrm {E} ps * (1-Py)} {\ sqrt {P * Bps} }}}$

$Ke={\frac {\mathrm {R} oe*Py}{\frac {\mathrm {P} }{\mathrm {B} ps}}}+{\frac {\mathrm {R} oe*(1-Py)}{\sqrt {\frac {\mathrm {P} }{\mathrm {B} ps}}}}$ ${\ displaystyle Ke = {\ frac {\ mathrm {R} oe * Py} {\ frac {\ mathrm {P}} {\ mathrm {B} ps}}} + {\ frac {\ mathrm {R} oe * (1-Py)} {\ sqrt {\ frac {\ mathrm {P}} {\ mathrm {B} ps}}}}}$ ${\ displaystyle Ke = {\ frac {\ mathrm {R} oe * Py} {\ frac {\ mathrm {P}} {\ mathrm {B} ps}}} + {\ frac {\ mathrm {R} oe * (1-Py)} {\ sqrt {\ frac {\ mathrm {P}} {\ mathrm {B} ps}}}}}$

Preț (formulă recursivă)

$P={\frac {\mathrm {E} ps*Py}{\mathrm {K} e}}+{\frac {\mathrm {E} ps*{\sqrt {\frac {\mathrm {P} }{\mathrm {B} ps}}}*(1-Py)}{\mathrm {K} e}}$ ${\ displaystyle P = {\ frac {\ mathrm {E} ps * Py} {\ mathrm {K} e}} + {\ frac {\ mathrm {E} ps * {\ sqrt {\ frac {\ mathrm {P }} {\ mathrm {B} ps}}} * (1-Py)} {\ mathrm {K} e}}}$ ${\ displaystyle P = {\ frac {\ mathrm {E} ps * Py} {\ mathrm {K} e}} + {\ frac {\ mathrm {E} ps * {\ sqrt {\ frac {\ mathrm {P }} {\ mathrm {B} ps}}} * (1-Py)} {\ mathrm {K} e}}}$

$P={\frac {\mathrm {D} ps}{\mathrm {K} e}}+{\frac {\mathrm {E} ps*{\sqrt {\frac {\mathrm {P} }{\mathrm {B} ps}}}*(1-Py)}{\mathrm {K} e}}$ ${\ displaystyle P = {\ frac {\ mathrm {D} ps} {\ mathrm {K} e}} + {\ frac {\ mathrm {E} ps * {\ sqrt {\ frac {\ mathrm {P}} {\ mathrm {B} ps}}} * (1-Py)} {\ mathrm {K} e}}}$ ${\ displaystyle P = {\ frac {\ mathrm {D} ps} {\ mathrm {K} e}} + {\ frac {\ mathrm {E} ps * {\ sqrt {\ frac {\ mathrm {P}} {\ mathrm {B} ps}}} * (1-Py)} {\ mathrm {K} e}}}$

$P={\frac {\mathrm {R} oe*Bps*Py}{\mathrm {K} e}}+{\frac {\mathrm {R} oe*{\sqrt {{\mathrm {P} }*{\mathrm {B} ps}}}*(1-Py)}{\mathrm {K} e}}$ ${\ displaystyle P = {\ frac {\ mathrm {R} oe * Bps * Py} {\ mathrm {K} e}} + {\ frac {\ mathrm {R} oe * {\ sqrt {{\ mathrm {P }} * {\ mathrm {B} ps}}} * (1-Py)} {\ mathrm {K} e}}}$ ${\ displaystyle P = {\ frac {\ mathrm {R} oe * Bps * Py} {\ mathrm {K} e}} + {\ frac {\ mathrm {R} oe * {\ sqrt {{\ mathrm {P }} * {\ mathrm {B} ps}}} * (1-Py)} {\ mathrm {K} e}}}$

Elemente conexe

linkuri externe

Sanna, D. (2020) Dario Sanna, Un mod rapid și parsimonios de a estima rata de rentabilitate implicită a capitalului propriu ( PDF ), pe mpra.ub.uni-muenchen.de .
EverybodyWiki, versiunea în limba engleză