Residualeinkommensmodell Definition & Beispiel |
Keynesianische Konsumfunktion einfach erklärt | Makroökonomik
Inhaltsverzeichnis:
Was es ist:
Auch das Modell für abnormale Einkommensbeurteilung, das Residuum Das Einkommensmodell ist eine Methode zur Vorhersage von Aktienkursen.
So funktioniert es (Beispiel):
In dieser Theorie ist jede Aktie den Buchwert pro Aktie wert, wenn die Anleger erwarten, dass die Gesellschaft einen "normalen" Gewinn erzielt "Rendite in der Zukunft. Die Entscheidungen des Managements - und die Ergebnisse des Ergebnisses - sind es, die eine Aktie mehr oder weniger wert sind als diese Buchwert-Benchmark.
Wenn zum Beispiel der Buchwert pro Aktie von Unternehmen XYZ 5 $ beträgt, dann ist alles unerwartet finanzielle Ergebnisse - das heißt, jedes verbleibende Einkommen - wird den Aktienkurs von dieser 5-Dollar-Marke abweichen lassen. Diese unerwarteten Ergebnisse sind dem Management zuzurechnen - sei es, dass die Gewinne nicht oder zu hoch an die Aktionäre ausgeschüttet werden - und dass das Unternehmen in Zukunft keine "normale" Rendite erzielen wird. Wenn das Unternehmen XYZ für das Quartal einen Gewinn pro Aktie meldet, der über den Erwartungen von Wall Street liegt, erhält das Management im Wesentlichen den Kredit für eine Erhöhung der Aktie über diesen Schwellenwert für den Buchwert je Aktie. Wenn Unternehmen XYZ niedrigere als erwartete Erträge pro Aktie meldet, wird das Management auch die Verantwortung für einen Rückgang des Bestands unter dem Buchwert pro Aktie übernehmen.
Warum es wichtig ist:
Die primäre Philosophie hinter dem Rest Einkommensmodell ist, dass der Anteil des Aktienkurses, der über oder unter dem Buchwert liegt, auf die Expertise des Managements des Unternehmens zurückzuführen ist. Dementsprechend wird es zu einem handlichen Werkzeug, um zu berechnen, was der "wahre" Wert einer Aktie ist. Es ist jedoch wichtig, darauf hinzuweisen, dass Analysten besonderes Augenmerk darauf richten sollten, Änderungen des Buchwerts je Aktie durch Aktienrückkäufe und andere ungewöhnliche Ereignisse, die die Analyse verfälschen könnten, zu berücksichtigen.