పూర్వ లావాదేవీ విశ్లేషణ అంటే ఏమిటి
పూర్వ లావాదేవీ విశ్లేషణ అనేది ఒక మదింపు పద్ధతి, దీనిలో గతంలో ఇలాంటి కంపెనీలకు చెల్లించిన ధర కంపెనీ విలువకు సూచికగా పరిగణించబడుతుంది. ముందస్తు లావాదేవీల విశ్లేషణ సముపార్జన విషయంలో స్టాక్ వాటా విలువ ఏమిటో అంచనా వేస్తుంది.
దీనిని "M & A కంప్స్" అని కూడా పిలుస్తారు.
ప్రిసిడెంట్ లావాదేవీ విశ్లేషణ ఎలా పనిచేస్తుంది
బహిరంగ లావాదేవీల సంస్థ కోసం ఇతరులు చెల్లించిన గుణకాలు లేదా ప్రీమియంల యొక్క సహేతుకమైన అంచనాను రూపొందించడానికి ముందస్తు లావాదేవీల విశ్లేషణ బహిరంగంగా లభించే సమాచారంపై ఆధారపడుతుంది. ఈ విశ్లేషణ గతంలో ఇలాంటి పరిస్థితులలో ఇలాంటి కంపెనీలను కొనుగోలు చేసిన పెట్టుబడిదారుల రకాన్ని పరిశీలిస్తుంది మరియు సముపార్జనలు చేసే కంపెనీలు త్వరలో మరో సముపార్జన చేసే అవకాశం ఉందా అని పరిశీలిస్తుంది.
ముందస్తు లావాదేవీ విశ్లేషణ యొక్క ముఖ్యమైన భాగాలలో ఒకటి చాలా సందర్భోచితమైన లావాదేవీలను గుర్తించడం. మొదట, ఇలాంటి ఆర్థిక లక్షణాలను కలిగి ఉండటం మరియు ఒకే పరిశ్రమలో ఉండటం ఆధారంగా కంపెనీలను ఎన్నుకోవాలి. రెండవది, లావాదేవీల పరిమాణం లక్ష్య సంస్థ కోసం పరిగణించబడుతున్న లావాదేవీకి సమానంగా ఉండాలి. మూడవది, లావాదేవీ రకం మరియు కొనుగోలుదారు యొక్క లక్షణాలు సమానంగా ఉండాలి. ఇటీవల జరిగిన లావాదేవీలు విశ్లేషణకు ఉపయోగపడే విషయంలో మరింత విలువైనవిగా పరిగణించబడతాయి.
ముందస్తు లావాదేవీ విశ్లేషణ కోసం డేటా వనరులు సెక్యూరిటీస్ డేటా కార్పొరేషన్, ఇది విలీనాలు మరియు సముపార్జన డేటా యొక్క రిపోజిటరీ. వాణిజ్య ప్రచురణలు, పరిశోధన నివేదికలు మరియు వార్షిక దాఖలు కూడా డేటా యొక్క మంచి వనరులు.
పూర్వ లావాదేవీ విశ్లేషణ యొక్క ప్రయోజనాలు మరియు అప్రయోజనాలు
ఈ రకమైన విశ్లేషణ బహిరంగంగా లభించే సమాచారాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా ప్రయోజనం పొందుతుండగా, లావాదేవీలకు సంబంధించిన సమాచారం యొక్క మొత్తం మరియు నాణ్యత కొన్నిసార్లు పరిమితం కావచ్చు. ఇది డ్రాయింగ్ తీర్మానాలను కష్టతరం చేస్తుంది. ప్రస్తుత మార్కెట్తో పోల్చితే మునుపటి లావాదేవీల సమయంలో మార్కెట్ పరిస్థితుల్లో తేడాలను లెక్కించడానికి ప్రయత్నించినప్పుడు ఈ కష్టం పెరుగుతుంది. ఉదాహరణకు, పోటీదారుల సంఖ్య మారవచ్చు లేదా మునుపటి మార్కెట్ వ్యాపార చక్రంలో వేరే భాగంలో ఉండవచ్చు.
ప్రతి లావాదేవీ భిన్నంగా ఉంటుంది మరియు ప్రత్యక్ష పోలికలను కష్టతరం చేస్తుంది, ముందస్తు లావాదేవీల విశ్లేషణ ఒక నిర్దిష్ట ఆస్తి కోసం మార్కెట్ డిమాండ్ మరియు ఆస్తి యొక్క సుమారు విలువను అంచనా వేయడానికి సహాయపడుతుంది.
