Modelowanie probabilistyczne - Monte Carlo: To zaawansowana wersja wyceny DCF, w której analityk dokonuje założeń dla kluczowych parametrów, takich jak wzrost lub spadek przychodów, marża operacyjna, poziom inwestycji, amortyzacja i wysokość opodatkowania. W naszym modelu przeprowadzane jest 100 000 symulacji w losowych scenariuszach opartych na określonych zakresach dla tych parametrów (od wartości minimalnych do maksymalnych). Wyniki są następnie grupowane według przedziałów cenowych. W odróżnieniu od tradycyjnego modelu DCF, gdzie analityk prezentuje tylko jeden wynik wyceny, modelowanie Monte Carlo dostarcza pełniejszego obrazu, pokazując potencjalne skrajne wartości wyceny – od najniższych do najwyższych – w zależności od tego, jak dobrze spółka będzie performować. Dzięki temu inwestor może lepiej zrozumieć zarówno optymistyczne, jak i pesymistyczne scenariusze rozwoju firmy oraz ich wpływ na wartość spółki, uzyskując bardziej kompletny obraz ryzyka i możliwości związanych z inwestycją. Inwestor zyskuje w ten sposób nie tylko średnią wycenę, ale także widzi pełen wachlarz możliwych wyników, co pozwala mu lepiej przygotować się na różne potencjalne scenariusze.

Założenia modelu	MIN	MAX
Roczny wzrost sprzedaży (%)	-2.0	5.0
Marża operacyjna EBIT (%)	0.5	1.5
Kapitał pracujący (%)	0.0	5.0
Capex (%)	0.5	1.0
Amortyzacja (%)	1.5	2.0
Koszt kapitału % (WACC)	8.5	9.5
Stopa podatkowa (%)	20.0	25.0