Notice bibliographique
Résumé
The discounted cash flow valuation method relies on expected cash flows. But because they often ignore low‐probability downside events, the forecasts of expected cash flows that are provided by corporate managers and analysts are often excessively optimistic, or upwardly biased. As a result, such forecasts need to be adjusted when used in valuations. Whereas academics generally prefer adjustments of the cash flow forecasts, practitioners typically account for such downsides by increasing t he discount rate above the market‐based cost of capital. This article suggests that the appropriate adjustment to the DCF formula should depend on the nature of the omitted downside. The author shows that when the down side is assumed to be “temporary”— say, a large, weather‐related loss—the appropriate adjustment to the DCF formula is to reduce the forecasts by the expected downside and set the discount rate equal to the market‐based cost of capital. But when the omitted downside scenario is expected to be “permanent”—in the sense that the event reduces all subsequent future cash flows—the appropriate adjustment is to reduce the cash flows and increase the discount rate to reflect the probability that such a downside occurs. By endorsing both of these prescriptions, the author effectively acknowledges that there is a reasonable conceptual basis for both the academic approach of adjusting the forecasted cash flows and the practitioner approach of inflating the discount rate. The appropriate approach depends on the characterization of the omitted downside as either temporary or permanent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».