Simulation-Based Business Valuation: Methodical Implementation in the Valuation Practice
Notice bibliographique
Résumé
The simulation-based company valuation values a company on the basis of the risks actually present in the company without having to derive them from the capital market data. The simulation-based company valuation takes into account the market imperfections, such as the probability of insolvency or the lack of diversification, and fulfils the legal requirements and auditing standards for a company valuation. The simulation-based company valuation is an alternative to the CAPM-based company valuation, which, under the assumption of perfect capital markets, derives the risks through capital market comparisons. A simulation-based business valuation has many advantages and is particularly suitable for valuing medium-sized companies, start-ups, companies in a crisis, and for integrating country-specific risks into business valuations. Due to the internationally widespread use of the CAPM, a simulation-based company valuation is still rarely used in practice. This article shows which valuation formulas are necessary for the application of a simulation-based company valuation. These are used for both the certainty equivalent method and for the risk premium method. In a concrete and valuation example, the simulation-based business planning and company valuation is carried out, and the derived valuation formulas are applied in a way that allows a transfer to concrete valuation cases in practice. It is shown that the certainty equivalent method and the risk premium method lead to identical company values.
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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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».