Halka arz maksatlı şirket değerlemesinde üretim fonksiyonunun monte carlo yöntemiyle simülasyonu - Şahin, Barış Can (My University, 2025)
Halka arz maksatlı şirket değerlemesinde üretim fonksiyonunun monte carlo yöntemiyle simülasyonu Geleneksel finansman modellerinin temelini oluşturan para piyasasının tamamlayıcısı ve/ veya alternatifi niteliğinde olan sermaye piyasası araçları, şirketlerin kaynak yaratmada sıkça başvurduğu yöntemlerdendir. Bu yöntemlerin başında sayılabilecek halka arz ile işletmeler, uzmanlarca tespit edilen şirket değeri üzerinden hisse satışı gerçekleştirmekte, satışı yapılan hisse miktarı kadar kaynak sağlayabilmektedirler. Bu araştırma, sürdürülebilir enerji sektöründeki şirketlerin halka arz fiyatının belirlenmesinde üretim fonksiyonunun Monte Carlo simülasyonu yöntemiyle değerlendirilmesini amaçlarken; güneş enerjisi üretimindeki belirsizlikleri ve bu belirsizliklerin finansal değerleme üzerindeki etkilerini kapsamlı ve güvenilir biçimde analiz ederek şirketlerin piyasa değerini doğru şekilde belirlemektir. Özellikle elektrik üretiminin doğasındaki belirsizliklerin şirket değerlemesine etkisinin doğru olarak değerlendirilmesi ve halka arz süreçlerinin daha şeffaf ve güvenilir hale getirilmesine katkıda bulunması araştırmanın ana amacıdır. Bu doğrultuda, Türkiye'de faaliyet gösteren ve toplamda 294 MW kurulu güce sahip Burdur, Kahramanmaraş, Konya, Afyonkarahisar ve Antalya illerinde bulunan beş güneş enerjisi santrali işleten bir şirket incelenmiş, X A.Ş. olarak anılmıştır. İşletmenin 2024 yılı saatlik üretim verileri temel alınmış, her bir tesisin aylık bazda saatlik ortalamaları ve standart sapmaları belirlenmiş, bu verilerden hareketle 100.000 iterasyonlu Monte Carlo simülasyonu gerçekleştirilmiştir. Simülasyon sürecinde her tesisin üretim verileri modellenmiş ve sonuçlar gerçek üretim verileriyle karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda; simülasyonun özellikle güneş ışığının yoğun olduğu gündüz saatlerinde gerçek değerlere oldukça yakın sonuçlar verdiği, ancak sabah ve akşam saatlerindeki düşük üretim aralıklarında simülasyonun gerçek üretim değerlerine göre ortalama %15–22 oranında sapma gösterdiği ve standart sapmanın bu saatlerde belirgin şekilde yükseldiği gözlemlenmiştir. Buna karşılık, gündüz saatlerinde ise sapmalar %0,1–%1,3 aralığında olup standart sapmalar düşük düzeyde kalmıştır. Yine de genel olarak simülasyon modelinin, elektrik üretimindeki belirsizlikleri yönetmede başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Elde edilen simülasyon sonuçları, yıllık %0,25 degradasyon katsayısıyla düzeltilerek, 2025-2049 yılları arasındaki elektrik üretim projeksiyonları oluşturulmuştur. Bu projeksiyonlar doğrultusunda, indirgenmiş nakit akışı (İNA) yöntemi kullanılarak şirketin gelecekteki gelirleri ve giderleri modellenmiş, FAVÖK, faaliyet karı, işletme sermayesi ihtiyaçları ve vergi karşılıkları gibi finansal göstergeler hesaplanmıştır. Hesaplanan nakit akışları, ağırlıklı ortalama sermaye maliyeti (AOSM) ile iskonto edilerek şirketin bugünkü değeri belirlenmiştir. Simülasyon yöntemiyle ulaşılan piyasa değeri ve hisse fiyatı, klasik değerleme yöntemleriyle hesaplanan sabit değerlerden farklı olarak, üretim belirsizliklerini ve risklerini de içerecek biçimde daha geniş ve gerçekçi bir aralıkta tespit edilmiştir. Böylece yatırımcılar ve şirket yönetimi açısından daha sağlıklı ve şeffaf bir değerleme sonucu elde edilmiştir. Araştırma sonucunda Monte Carlo simülasyonunun, yenilenebilir enerji sektöründe faaliyet gösteren şirketlerin üretim belirsizliklerini etkin bir şekilde yönetmek ve gerçekçi bir değerleme yapmak açısından önemli bir yöntem olduğu saptanmıştır.

Simulation of the production function using the monte carlo method in company valuation for public offering purposes Capital market instruments, which complement and/ or alternative to the money market, which forms the basis of traditional financing models, are among the methods frequently used by companies to raise funds. Initial public offerings (IPOs), a primary method, involve companies selling shares based on a company value determined by experts and raising funds equivalent to the amount of shares sold. This research aims to evaluate the production function of companies in the sustainable energy sector using Monte Carlo simulation to determine their IPO prices. The primary objective is to accurately determine the market value of companies by comprehensively and reliably analyzing the uncertainties in solar energy production and their impact on financial valuation. The primary objective of this research is to accurately assess the impact of the inherent uncertainties in electricity production on company valuation and to contribute to more transparent and reliable IPO processes. In this context, a company operating five solar power plants in Turkey, located in the provinces of Burdur, Kahramanmaraş, Konya, Afyonkarahisar, and Antalya, with a total installed capacity of 294 MW, was examined. X Inc. was also included. The company's hourly production data for 2024 was used as the basis, and monthly hourly averages and standard deviations for each facility were determined. A Monte Carlo simulation with 100,000 iterations was conducted using these data. During the simulation process, each facility's production data was modeled, and the results were compared with actual production data. This comparison revealed that the simulation yielded results quite close to actual values, particularly during daylight hours when sunlight was intense. However, during low production periods in the morning and evening, the simulation deviated by an average of 15–22% from actual production values, with the standard deviation increasing significantly during these hours. In contrast, during daylight hours, deviations ranged from 0.1% to 1.3%, with low standard deviations. Nevertheless, the simulation model was generally successful in managing uncertainties in electricity production. The simulation results were adjusted with an annual degradation coefficient of 0.25% to generate electricity production projections for the period 2025–2049. Based on these projections, the company's future revenues and expenses were modeled using the discounted cash flow (DCF) method, and financial indicators such as EBITDA, operating profit, working capital requirements, and tax provisions were calculated. The calculated cash flows were discounted using the weighted average cost of capital (AOSM) to determine the company's present value. The market value and share price obtained through the simulation method, unlike fixed values calculated using traditional valuation methods, were determined within a broader and more realistic range, including production uncertainties and risks. This resulted in a more accurate and transparent valuation for investors and company management. The research concluded that Monte Carlo simulation is a crucial method for effectively managing production uncertainties and achieving realistic valuations for companies operating in the renewable energy sector.
Simulation of the production function using the monte carlo method in company valuation for public offering purposes
Keywords: Capital Markets; DCF; Değerleme; Econometrics; Ekonometri; Halka Arz; İNA Simulation; Matematiksel istatistik; Mathematical statistics; Monte Carlo; Public Offering; Sermaye Piyasaları; Simülasyon; Valuation