Що таке нейронна мережа: простими словами

В інформаційних технологіях (ІТ) штучна нейронна мережа (ШНМ) – це система апаратного та/або програмного забезпечення, побудована за принципом роботи нейронів у людському мозку. ШНМ, які також називають просто нейронними мережами, є різновидом технології глибокого навчання, яка також підпадає під поняття штучного інтелекту, або ШІ.

Комерційне застосування цих технологій, як правило, зосереджене на вирішенні складних проблем обробки сигналів або розпізнавання образів.

Приклади нейронних мереж

Приклади важливих комерційних застосувань нейронних мереж включають:

• розпізнавання рукописного тексту для обробки чеків,
• транскрипцію мови в текст,
• аналіз даних нафторозвідки,
• прогнозування погоди
• розпізнавання облич.

Історія виникнення нейронних мереж

Історія штучних нейронних мереж сягає ранніх днів розвитку обчислювальної техніки. У 1943 році математики Уоррен Маккалох і Волтер Піттс побудували схему, яка мала наближено відтворювати роботу людського мозку і виконувала прості алгоритми.

Лише близько 2010 року дослідження знову пожвавилися. Тенденція великих даних, коли компанії накопичують величезні масиви даних, і паралельні обчислення дали дослідникам даних навчальні дані та обчислювальні ресурси, необхідні для запуску складних штучних нейронних мереж.

У 2012 році в рамках конкурсу ImageNet нейромережа змогла перевершити людські показники у розпізнаванні зображень. Відтоді інтерес до штучних нейронних мереж стрімко зріс, а технологія продовжує вдосконалюватися.

Як працюють штучні нейронні мережі

ШНМ зазвичай включає в себе велику кількість процесорів, що працюють паралельно і розташовані ярусами. Перший рівень отримує необроблену вхідну інформацію – аналогічно до зорових нервів у зоровому сприйнятті людини. Кожен наступний ярус отримує вихід з попереднього ярусу, а не необроблену вхідну інформацію – так само, як нейрони, віддалені від зорового нерва, отримують сигнали від тих, що знаходяться ближче до нього. Останній рівень виробляє вихід системи.

Кожен вузол обробки має власну невелику сферу знань, включаючи те, що він бачив, і будь-які правила, які він спочатку запрограмував або розробив для себе.

Рівні тісно пов’язані між собою, що означає, що кожен вузол на рівні n буде пов’язаний з багатьма вузлами на рівні n-1 – його входами – і на рівні n+1, які надають вхідні дані для цих вузлів. У вихідному шарі може бути один або декілька вузлів, з яких можна зчитати відповідь, яку він виробляє.

Що таке нейронна мережа: простими словами| Photo: https://www.kdnuggets.com/2019/11/designing-neural-networks.html

Штучні нейронні мережі відрізняються адаптивністю, що означає, що вони модифікують себе в міру того, як навчаються на початковому етапі, а наступні запуски надають більше інформації про світ. Найпростіша модель навчання зосереджена на зважуванні вхідних потоків, коли кожен вузол зважує важливість вхідних даних від кожного зі своїх попередників. Вхідні дані, які сприяють отриманню правильних відповідей, мають більшу вагу.

Як навчаються нейронні мережі

Як правило, ШНМ спочатку навчають або завантажують великими обсягами даних. Навчання полягає у наданні вхідних даних і повідомленні мережі про те, яким має бути вихідний результат.

Наприклад, для побудови мережі, яка ідентифікує обличчя акторів, початковим тренуванням може бути серія зображень, що включає акторів, неакторів, маски, скульптурні та тваринні обличчя. Кожен вхід супроводжується відповідною ідентифікацією, наприклад, іменами акторів або інформацією “не актор” чи “не людина”. Надання відповідей дозволяє моделі скоригувати свої внутрішні ваги, щоб навчитися краще виконувати свою роботу.

Наприклад, якщо вузли Девід, Діана і Дакота скажуть вузлу Ерні, що поточне вхідне зображення – це фотографія Бреда Пітта, але вузол Дуранго каже, що це Бетті Вайт, а навчальна програма підтверджує, що це Пітт, Ерні зменшить вагу, яку він присвоїть вхідному зображенню Дуранго, і збільшить вагу, яку він надасть зображенням Девіда, Діани і Дакоти.

При визначенні правил і прийнятті рішень – тобто рішення кожного вузла про те, що відправити на наступний рівень на основі входів з попереднього рівня – нейронні мережі використовують кілька принципів. До них відносяться:

• навчання на основі градієнта,
• нечітка логіка,
• генетичні алгоритми
• та байєсівські методи.

Їм можуть бути задані деякі базові правила про взаємозв’язки між об’єктами в даних, що моделюються.

Наприклад, системі розпізнавання обличчя можна вказати: “Брови знаходяться над очима” або “Вуса знаходяться під носом. Вуса знаходяться над ротом і/або поруч з ним”. Правила попереднього завантаження можуть пришвидшити навчання і зробити модель більш потужною. Але це також створює припущення про природу проблеми, які можуть виявитися або нерелевантними і некорисними, або неправильними і контрпродуктивними, що робить рішення про те, які правила вбудовувати, якщо вони взагалі потрібні, дуже важливим.

Нейронні мережі та інші системи машинного навчання можуть посилювати упередженість

Крім того, припущення, які люди роблять під час навчання алгоритмів, призводять до того, що нейронні мережі посилюють культурні упередження. Упереджені набори даних є постійною проблемою для навчальних систем, які знаходять відповіді самостійно, розпізнаючи закономірності в даних. Якщо дані, що живлять алгоритм, не є нейтральними – а таких майже не буває – машина поширює упередженість.

Типи нейронних мереж

Нейронні мережі іноді описують з точки зору їхньої глибини, включаючи кількість шарів між входом і виходом, або так званих прихованих шарів моделі. Саме тому термін “нейронна мережа” використовується майже як синонім терміну “глибоке навчання“. Їх також можна описати кількістю прихованих вузлів у моделі або кількістю входів і виходів, які має кожен вузол. Варіації класичного дизайну нейронної мережі дозволяють різні форми прямого і зворотного поширення інформації між рівнями.

Конкретні типи штучних нейронних мереж включають:

Нейронні мережі прямого поширення (Feed-forward neural networks): один з найпростіших варіантів нейронних мереж. Вони передають інформацію в одному напрямку, через різні вхідні вузли, поки вона не потрапить на вихідний вузол. Мережа може мати або не мати приховані шари вузлів, що робить її функціонування більш зрозумілим. Вона готова до обробки великої кількості шуму. Цей тип обчислювальної моделі ШНМ використовується в таких технологіях, як розпізнавання облич і комп’ютерний зір.

Рекурентні нейронні мережі (Recurrent neural networks): більш складні. Вони зберігають вихідні дані обчислювальних вузлів і подають результат назад у модель. Саме так модель навчається передбачати результат шару. Кожен вузол в моделі RNN діє як комірка пам’яті, продовжуючи обчислення і виконання операцій. Ця нейронна мережа починає з такого ж прямого поширення, як і мережа прямого поширення, але потім запам’ятовує всю оброблену інформацію, щоб повторно використовувати її в майбутньому. Якщо прогноз мережі невірний, то система самонавчається і продовжує працювати над правильним прогнозом під час зворотного поширення. Цей тип ШНМ часто використовується для перетворення тексту в мову.

Згорткові нейронні мережі (Convolutional neural networks – CNN): одна з найпопулярніших моделей, що використовуються сьогодні. Ця нейромережева обчислювальна модель використовує варіацію багатошарового сприйняття і містить один або кілька згорткових шарів, які можуть бути повністю з’єднані або об’єднані. Ці згорткові шари створюють карти ознак, які фіксують область зображення, яка в кінцевому підсумку розбивається на прямокутники і надсилається на нелінійний аналіз. Модель CNN особливо популярна у сфері розпізнавання зображень; вона використовується в багатьох найсучасніших додатках ШІ, включаючи розпізнавання облич, оцифрування тексту і обробку природної мови. Інші застосування включають виявлення перефраз, обробку сигналів і класифікацію зображень.

Деконволюційні нейронні мережі (Deconvolutional neural networks): використовують зворотний процес моделі CNN. Вони спрямовані на пошук втрачених ознак або сигналів, які спочатку вважалися неважливими для завдання системи CNN. Ця мережева модель може бути використана для синтезу та аналізу зображень.

Модульні нейронні мережі (Modular neural networks): містять кілька нейронних мереж, що працюють окремо одна від одної. Мережі не взаємодіють і не втручаються в роботу одна одної в процесі обчислень. Отже, складні або великі обчислювальні процеси можуть бути виконані більш ефективно.

Переваги нейронних мереж

Давайте розглянеіо що таке нейронна мережа в плані їх переваг та недоліків?

До переваг штучних нейронних мереж належать:

• Здатність до паралельної обробки означає, що мережа може виконувати кілька завдань одночасно.
• Інформація зберігається у всій мережі, а не лише в базі даних.
• Здатність до навчання та моделювання нелінійних, складних взаємозв’язків допомагає моделювати реальні взаємозв’язки між входом і виходом.
• Відмовостійкість означає, що пошкодження однієї або декількох комірок ШНМ не зупинить генерацію вихідних даних.
• Поступове пошкодження означає, що мережа буде повільно деградувати з часом, замість того, щоб проблема знищила мережу миттєво.
• Здатність виробляти вихід з неповними знаннями, при цьому втрата продуктивності залежить від того, наскільки важливою є інформація, якої бракує.
• На вхідні змінні не накладається жодних обмежень, наприклад, як вони повинні бути розподілені.
• Машинне навчання означає, що ШНМ може вчитися на подіях і приймати рішення на основі спостережень.
• Здатність вивчати приховані взаємозв’язки в даних, не керуючись фіксованими зв’язками, означає, що ШНМ може краще моделювати дуже мінливі дані і непостійну дисперсію.
• Здатність узагальнювати і робити висновки про невидимі взаємозв’язки на основі невидимих даних означає, що ШНМ може передбачати вихід невидимих даних.

Недоліки нейронних мереж

До недоліків ШНМ відносяться

• Відсутність правил для визначення правильної структури мережі означає, що відповідна архітектура штучної нейронної мережі може бути знайдена лише шляхом проб і помилок та досвіду.
• Потреба в процесорах з можливістю паралельної обробки робить нейронні мережі апаратно-залежними.
• Мережа працює з числовою інформацією, тому всі проблеми повинні бути переведені в числові значення, перш ніж їх можна буде представити ШНМ.
• Відсутність пояснень, що стоять за пошуковими рішеннями, є одним з найбільших недоліків ШНМ. Неможливість пояснити, чому і як отримано рішення, породжує брак довіри до мережі.

Що таке нейронна мережа в плані застосування в сферах життя людини

Розпізнавання зображень було однією з перших сфер, де нейронні мережі були успішно застосовані, але використання технології розширилося до багатьох інших областей, включаючи:

• Чат-боти
• Обробка, переклад і генерація природної мови
• Прогнозування фондового ринку
• Планування та оптимізація маршрутів кур’єрських служб
• Виявлення та розробка ліків

Це лише кілька конкретних сфер, в яких сьогодні застосовуються нейронні мережі. Основними сферами застосування нейромереж є будь-який процес, який працює за суворими правилами або шаблонами і має великі обсяги даних.

Якщо дані занадто великі, щоб людина могла розібратися в них за розумний проміжок часу, процес, швидше за все, є основним кандидатом на автоматизацію за допомогою штучних нейронних мереж.

EBITDA – що це таке і як його рахувати

Простими словами EBITDA це “не чистий дохід”, але оскільки словосполучення “не чистий” вживати недоречно, то розглянемо EBITDA як сумарний дохід компанії до вирахування податків і зборів без урахування кредитів і виробничих витрат (амортизація).

Термін EBITDA, розшифровка – earn before taxes, придуманий інвестиційними радниками не просто так і, ймовірно, має на те вагому причину, а саме розставлення пріоритетів при виборі довгострокових інвестицій.

Історія виникнення

Банки почали використовувати цей показник у 1980 роках, оцінюючи за ним здатність компанії погасити запитувані кредити. Причиною тому стала популярність угод з купівлі компаній на позикові кошти.

Ебітда виникла в той час, коли банки та інвестори почали шукати способи оцінки потенціалу виробництва для довгострокових інвестицій.

Для чого потрібно розраховувати

Здається, що логічно порівнювати чистий прибуток підприємств для оцінки конкурентоспроможності. Але оскільки всі компанії намагаються максимально оптимізувати свої податки, знизивши тиск на фінансову систему, то перед фінансовим аналітиком стоїть завдання не тільки розрахувати чистий прибуток, а й оцінити потенціал прибутковості компанії загалом.

Дві компанії, що займають одну нішу на ринку, можуть по-різному ставитися до сплати податків. Хтось їх платить повною мірою, хтось користується пільгами, а дехто зовсім ухиляється від їхньої оплати. У такій ситуації для оцінки розвитку компанії в майбутньому помилково віднімати податки із загального прибутку компанії.

Буква “I” в терміні EBITDA вказує на позикові кошти, які також не враховуються при розрахунку EBITDA. Чому? У разі оцінки потенціалу компанії в майбутньому, а інвестиції це здебільшого розрахунок на довгострокову стратегію, нам важливо дізнатися потенціал компанії без урахування кредитного навантаження. Тому в EBITDA цей показник не враховується.

Чистий прибуток двох підприємств, що конкурують, може бути однаковим, але одне підприємство витрачатиме його на інвестиції або виплату дивідендів, а інше – гаситиме борги, які в терміні EBITDA позначені літерою “I”.

Де застосовується

Показник EBITDA відображає здатність підприємства генерувати грошовий потік, що вкрай цікаво не тільки інвесторам, а й банкам під час видачі кредитів.

Дивлячись на показник EBITDA, ми оцінюємо фінансову потужність бізнесу за аналогією з потужністю двигуна, яка також зазначена без урахування витрат на паливо і тех. обслуговування.

Перед видачею кредиту банки часто зіставляють суму EBITDA із сумою вже наявних кредитів, а після приймають рішення про те, отримаєте ви кредит чи ні.

EBITDA виключає вплив кредитної, податкової та амортизаційної політики. EBITDA корисний не тільки інвесторам для вибору довгострокових інвестицій, а й власникам підприємств для вивчення можливості самофінансування об’єкта. Компанії можуть встановлювати цільові значення показника EBITDA для прогнозування результатів своєї діяльності та планувати своє бюджетування з дотриманням цільового значення EBITDA.

Показники EBITDA та EBIT

EBIT може виступати як окремий термін, але за фактом, є скороченим показником EBITDA без приставки DA (витрати на амортизацію). Ці показники розраховуються та розміщуються у звітності за міжнародними стандартами, хоча й не мають спільного регламенту ведення розрахунків.

У чому різниця

EBIT – це скорочений показник EBITDA, він вказує на фінансову прибутковість бізнесу без урахування залучених грошових ресурсів. Тобто, скільки грошей зможе генерувати бізнес, коли всі кредити буде погашено.

EBIT оцінює організаційну частину бізнесу. Термін EBIT не оцінює амортизаційну складову бізнесу, зашифровану в буквах “DA”. Амортизація належить до витрат підприємства на модернізацію виробництва і кошти на неї перераховують із власних рахунків компанії.

Амортизація – це не перерахування грошей, а умоглядна або монетарна витрата. Суми амортизації нікому не повідомляються і залишаються всередині бухгалтерії підприємства.

EBIT – це фінансовий результат до вирахування відсотків і податків на прибуток. Зверніть увагу, що відсотки за кредит обов’язково мають бути нараховані, але можуть виявитися не сплаченими. Це означає, що у звіті сформувалася бухгалтерська заборгованість, обов’язкова до погашення.

EBITDA більше можна порівняти з фінансовим потоком. Якщо фінансовий результат це різниця між доходами та витратами, то фінансовий потік – це всі наші гроші.

EBITDA та операційний прибуток: у чому різниця

Показник EBITDA можна розрахувати, виходячи з усієї діяльності компанії або тільки з операційної, тобто поточної діяльності.

Операційний прибуток – це поточний стан компанії до врахування податкового навантаження, тоді як EBITDA – це показник усієї діяльності компанії, що поглинає і операційну, і інвестиційну, і фінансову діяльність.

Поточна операційна діяльність може оцінюватися за показником OIBITDA, тобто в абревіатурі змінюються перші літери (operating income). Операційний прибуток це проміжний фінансовий результат до вирахування кредитного та податкового навантаження. Отримавши OIBITDA, ми можемо порівняти її показник із показником чистого грошового потоку – cash flow.

Різниця між EBITDA і OIBIDTA полягає в кредиторсько-дебіторській заборгованості, а не в мотиваційних витратах. Операційний прибуток дуже схожий на величину EBIT, тобто не включає в себе витрати на модернізацію виробництва після зносу або утримання благодійного фонду.

• “Скоригована EBITDA” – цей параметр більш точний, ніж традиційна EBITDA. У ньому враховуються так звані “паперові” витрати та витрати. Наприклад, валютні коливання та інші тимчасові витрати;
• “ОIBITDA” – показник відображає грошовий потік від основної діяльності, а не від діяльності взагалі, як це вказує EBITDA;
• “EBITDAX” – показник включає в себе EBITDA плюс витрати на розвідку. Під розвідкою, наприклад, мається на увазі витрати гірничодобувних компаній на розвідку родовищ корисних копалин. Він також використовується в авіаційній галузі, де синонімом розвідки виступає “лізинг” літаків (довгострокова оренда);
• “EBITDAR” – додавання EBITDA і вартості оренди, що дає змогу ігнорувати витрати на неї та порівнювати тільки комерційний успіх компанії;
• “EBITDAM” – дає можливість оцінки компанії без урахування витрат на топ-менеджмент, які можуть становити значну частину витрат. У чому ми переконалися після краху криптобіржі FTX, де в усього вищого керівництва були особняки на Маямі та ще багато всякого добра “за рахунок фірми”.

Плюси і мінуси показника

Дивлячись на показник EBITDA, ми бачимо неповний результат ведення бізнесу, він не містить таких важливих складових, як прибуток і боргове процентне навантаження.
Але в чому ж тоді економічний сенс цього показника? EBITDA вказує на ефективність майбутнього інвестиційного активу у вашому портфелі. Показує його ефективність у нормативах різних країнах і податкових юрисдикціях. Показник використовується інвесторами для “bench-маркетингу”, коли ми порівнюємо потенціали компаній для довгострокових інвестицій.

Не можна назвати неврахування податкового та кредитного навантаження в показнику EBITDA мінусом, адже для цього він і створений. Усе ж таки враховуйте, що одні компанії можуть існувати тільки за рахунок власного балансу капіталу, а іншим необхідна позика, що додає ризикованості інвестуванню, посилаючись тільки на розмір EBITDA.

Під час розрахунку EBITDA з неї можуть бути виключені показники надзвичайних витрат, різниця в курсовій вартості, збитки від продажу активів та їхнього знецінення, розмір нарахованих резервів тощо, що заважає побачити загальну картину генерації доходу EBITDA.

Дивлячись лише на EBITDA, ми не можемо побачити дві важливі складові будь-якого бізнесу, а це його потреби в капітальних вкладеннях та оборотному капіталі. Тобто найближчі потреби в реальних грошах. Капітальні вкладення, такі як придбання обладнання, будівель та інші великі витрати, відображаються в розділі інвестиційної діяльності компанії.

Головний мінус можна охарактеризувати словами Воррена Баффета про те, що, використовуючи тільки EBITDA під час аналізу, незрозуміло, хто буде здійснювати капітальні вкладення і чиїм коштом.

Спочатку показник EBITDA застосовувався для капіталомістких індустрій з відсутнім вибуховим зростанням. Зараз же він використовується повсюдно і потрібно з уважністю його застосовувати. Наприклад, у популярній зараз сфері ритейлу компанія відчуває велику потребу в реальних грошах щодня і тут показник EBITDA не буде таким очевидним індикатором довгострокової прибутковості інвестування.

У значенні EBITDA інвестиційній діяльності компанії практично не приділяють уваги, а це може призводити до нестачі коштів для забезпечення маржі, коли виникне потреба в оновленні основних активів в інвестиційному портфелі.

Як розрахувати EBITDA

Найпростішим способом розрахунку EBITDA є додавання операційного прибутку (operating income) та амортизації. Для цього вам потрібно відкрити сторінку з фінансовою звітністю компанії.

Решта методів підрахунку, наприклад, “згори донизу”, коли до чистого прибутку додають усі зазначені витрати у вигляді податків, кредитів та амортизації, або “знизу догори” – можуть бути неточними. Звітність компанії може бути сильно завантаженою одноразовими прибутками та збитками й тому EBITDA не вийде чистою.

Для підрахунку “знизу догори” потрібно спочатку очистити чистий прибуток від різноманітних витрат, таких як реструктуризація, гудвіли та інші одноразові збитки й витрати, що не мають продовження в майбутньому.

Метод розрахунку “зверху донизу” не працюватиме, якщо у звітності відсутній окремий рядок для оцінки амортизації.

Методи розрахунку

Розстановка даних у звітності компаній може відрізнятися, але в будь-якому разі вона містить дві статті – це доходи та витрати. Якщо амортизаційні витрати закладені в собівартість компанії, то відняти їх можна тільки розшифрувавши собівартість.

“зверху вниз”

Беремо виручку від реалізації товару і віднімаємо всі витрати, крім відсотків за кредитами, податків на прибуток, амортизації та зносу.

“знизу вгору”

Шлях розрахунку знизу передбачає, що ми беремо чистий прибуток + додаємо до нього податок на прибуток + амортизацію і знос + відсотки за кредитами.

Формула розрахунку

Дані, необхідні для розрахунку значення EBITDA, інвестор знайде у звіті компанії “про прибуток і збитки” за конкретний проміжок часу.

EBITDA = чистий прибуток підприємства + витрати на сплату податків + фінансові витрати (кредити) + амортизація.

Приклад розрахунку

Розрахувати генерований грошовий потік, він же EBITDA, можна за наявності звіту про фінансові результати, які зобов’язані розміщувати компанії, що торгуються на фондовому ринку.

Рентабельність за EBITDA

Показники EBITDA можна використовувати для розрахунку рентабельності продажів. Взявши абсолютний показник EBITDA і порівнявши його з виручкою, на виході ми отримаємо своєрідну оцінку наших продажів.

Порівнюючи ці показники, ми дізнаємося скільки копійок прибутку до вирахування податків і відсотка за кредитами ми отримаємо з однієї вирученої гривні.

За допомогою EBITDA ми можемо розрахувати коефіцієнт процентних виплат. Ми беремо значення EBITDA і ділимо його на відсотки до сплати. Для того, щоб дізнатися у скільки разів потенціал компанії покриває постійні витрати за допомогою EBITDA, можна розрахувати коефіцієнт постійних витрат. Для цього значення EBITDA ділимо на величину постійних витрат, і чим він більший, тим краще для компанії.

Ще один важливий показник рентабельності – це співвідношення позикових зобов’язань і EBITDA. У чисельник ставимо суму боргу і ділимо його на EBITDA, на виході отримуємо у скільки разів розмір боргу більший за загальний грошовий потік компанії. Розрахувавши його, власники компаній приходять до розуміння, скільки потрібно років на погашення боргу за поточного грошового потоку EBITDA.

Прийнято вважати, що саме значення EBITDA відображає справжню операційну рентабельність компанії. Хорошим показником рентабельності є її показник, що перевищує вартість капіталу: чим вища EBITDA, тим більша цінність компанії для інвестора.

Якщо показник EBITDA від’ємний, то компанія не становить цінності для вкладників.

Розрахунок мультиплікаторів з використанням EBITDA

Мультиплікатор – це коефіцієнт, що вказує на фінансовий стан компанії.

Розглянемо мультиплікатори, які містять у собі значення EBITDA:

• EBITDA margin = EBITDA / виручка * 100%. Чим вище значення мультиплікатора, тим краща рентабельність, тобто частка виручки до сплати відсотків.
• EBITDA Coverage = EBITDA / Процентні платежі. Мультиплікатор показує переважання прибутку над процентними витратами, тобто здатність компанії виплачувати кредити. Позитивним значенням вважається коефіцієнт вище 1.
• Сумарний борг / EBITDA – мультиплікатор вказує на відрізок часу, який знадобиться компанії для погашення кредитів за поточного грошового потоку.
• EV / EBITDA – мультиплікатор показує, яка кількість поточних грошових потоків необхідна, щоб окупити свою ринкову вартість. Цей мультиплікатор часто використовують покупці облігацій для оцінки термінів рентабельності у виборі терміну погашення.

Де можна знайти готову інформацію

Готова інформація про EBITDA міститься у квартальних фінансових звітах компаній, що торгуються на фондовому ринку. Інформація про величину EBITDA, може розміщуватися на біржі, де торгується компанія.

Де можна подивитися EBITDA

Показники EBITDA розміщуються компаніями на своїх офіційних сайтах у графі “фінансова звітність”. Якщо у звіті EBITDA не вказується, то її можна розрахувати самостійно, вище я описував як. Звертайте увагу на неопераційні витрати компаній і несистематичні прибутки зі збитками.

Серед довідкових сайтів EBITDA можна подивитися на сайті

Застосування для фінансового аналізу

EBITDA звільняє інвесторів від фінансового шуму при оцінці інвестиційного потенціалу компанії. Підприємства часто можуть впливати на розміри амортизаційних відрахувань, які визначають внутрішній фінансовий результат, але не змінюють суть бізнесу.

EBITDA відкриває перед інвестором цифру без урахування внутрішніх, іноді не самих законних фінансових операцій, які хоч і важливі, але часто їхні схеми не цікаві дрібному інвестору.

У EBITDA компанії можуть не звітувати про швидкість і методи проведення амортизаційних виплат, наприклад, на позикові кошти у дочірніх компаній, які, по суті, є частиною одного бізнесу. Ці моменти приховує EBITDA, ось чому цей показник не є офіційним методом аналізу інвестиційних витрат.

EBITDA виключає разові та несистематичні витрати, які відводять увагу від загальної генерації грошового потоку, але це не заважає їй стояти серед найпопулярніших методів оцінки потенціалу компанії для довгострокових інвестицій.

Запитання для закріплення матеріалу

EBITDA – це сумарний грошовий потік прибутку компанії, виражений у доларах США або іншій валюті без урахування фінансових витрат, таких як кредити, податки та амортизація. Також може бути розрахований у числовому еквіваленті, що відноситься до фінансових результатів.

Чим більший EBITDA, тим більший грошовий потік компанії та вища її інвестиційна привабливість. Сталої цифри, що характеризує розмір EBITDA, не існує, але показник не повинен бути від’ємним.

EBITDA – це заробіток компанії, не очищений від податків, кредитних відсотків і витрат на модернізацію виробництва. Чистий прибуток – це сума після вирахування всіх перерахованих вище фінансових витрат.

Складно – так, незрозуміло – ні, якщо ваша відповідь “та ну їхні ці інвестиції”, подивіться з чого починав я, фінансовий консультант і ваш інвестиційний інформатор Євген Зубковський.