1) Не учитывал ставку дисконтирования, все цифры в номинальном выражении. На мой взгляд здесь ставка дисконтирования не нужна. Сами мультипликаторы где-то фиксировал (как в Поиске, думаю 10-12 EV/EBITDA это вполне steady state мультипликатор), где-то снижал в сторону steady state (условно говоря LTM мультипликатор 7, целевой 5 через 4 года, значит NTM будет 6.5). Каких-то сложных расчетов не делал, это субъективные оценки.

2) Зависит от бизнеса, обычно брал в качестве бенчмарка аналог, который считаю менее качественным бизнесом (или аналог с минимальной оценкой из выборки, если она есть) или применял какой-то субъективный дисконт. Для больших бизнесов вроде Такси у Яндекса делал простой расчет на коленке с целевой экономикой, чтобы валидировать цифры (убедиться, что при заложенных предпосылках бизнес может прийти к разумному мультипликатору EV/EBITDA за 3-4 года). Для небольших бизнесов дополнительные расчеты обычно не делал, так как разбег условно +-20% ни на что особо не повлияет, вопрос в порядке цифр, который как раз дают мультипликаторы.

Илья,

1. А какие ставки дисконтирования закладывали в оценку? По-хорошему наверное нужно сделать NTM оценки на дату “через год”, с учетом прогноза по росту ставки в США и России на конец 2022 года. Могу прикинуть (на работе делаю такой расчет ежегодно).
2. Вижу что привязывали оценки не к ставке а к мультипликаторам. А как делали оценку мультипликатора для негативного сценария? По какой логике дисконтировали текущую оценку аналогов?

Без разницы, я купил в рублях

Сбер все-таки пока очень далек от технологической компании, поэтому не включил его в обзор
Но по текущей цене мне уже нравятся акции, Сбер дешевле 1 капитала исторически был хорошей покупкой, купил обычку спекулятивно