新智元 2020-05-06 16:00
Tesla半年市值平均超1000亿美元,马斯克开心解锁7亿美元酬劳宝箱
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esla怎么给CEO马斯克开酬劳?马斯克给自己搞了个里程碑机制,最高可解锁宝箱550亿美元。

周一收盘后,过去六个月中,特斯拉股票的平均价值达到了1000亿美元。根据Tesla和马斯克的酬劳里程碑机制,马斯克将因此解锁净赚7亿美元的股票期权。

解锁 550亿美元酬劳宝箱,要分12步

Tesla给马斯克怎么算工资?这事儿不是那么简单。

举个例子,马斯克在2018年作为Tesla的CEO的收入为23亿美元-但Tesla说,他当年实际上赚了0美元。

根据马斯克与Tesla的协议条款,马斯克“没有薪水,没有现金红利,也没有股权会随时间流逝而归属于他。”

大家就要问了,那到底怎么给马斯克开钱?

答案是:马斯克给自己搞了个“解锁宝箱“机制,马斯克每带领Tesla的股价和盈利上升一个等级(里程碑),Tesla就给马斯克解锁一个财务宝箱。

但如果马斯克不能完成公司的倍增计划,他就一分钱都拿不到。

这和你打王者荣耀或者和平精英里面那个每日宝箱一模一样:你完成了多少任务,相应的经验值标准积累就会允许你打开多高级的宝箱。你不做相应任务,那么宝箱就没得拿。

不过和马斯克的宝箱比起来,你在手游里打开的宝箱简直就是瞎胡闹:他的宝箱总计最高达558亿美元。

想到马斯克前两天在推特怼网友时说的:“我是工程师,蠢蛋。只是顺便兼职做做生意。”我不禁酸了。

Tesla 的宝箱是什么呢?是12份“优先”购股权。每份约等于协议签订时流通股总数的1%。

Tesla的里程碑机制是这样:

我们都知道,对于一家上市公司来说,它的市值和实际盈利都很重要。

因此,Tesla的里程碑分为市值里程碑和运营里程碑,其中后者需要同时满足收入和EBITDA两个子里程碑。

同时完成使市值和运营两方面上一个里程碑,马斯克才能解锁一个宝箱。这个任务达成条件这得是极为苛刻了。

市值里程碑很好解释:特斯拉发行股份的总价值,1000亿美元起算,每增加500亿美元则上一个里程碑,level up。

炒股的人都了解股市的大起大落,因此Tesla规定,需要算过去六个月的平均市值达到某一里程碑时,才能算数。

运营里程碑长成这样:

左边是收入子里程碑,右边是EBITDA(未计税息折旧及摊销前利润)子里程碑。马斯克要让这两项同时达到其中一级,才能算解锁一个运营里程碑。

到目前为止,第一级的两个运营里程碑(200亿美元的收入或15亿美元的EBITDA收入)已经实现,但是市值1000亿美元一直都没有实现,所以马斯克还没能解锁任何宝箱。

然而,周一的收盘价使特斯拉的六个月平均市值首次超过1000亿美元。这意味着在Tesla董事会批准后,马斯克很快就能解锁第一套期权。

经过核算,第一个宝箱的价值差不多是不到3.2亿美元,总潜在价值约为7.06亿美元。

(每一批次的期权一旦获得归属,马斯克都有权以每股350.02美元的价格(即协议签订时的收盘价)购买最多1688670股特斯拉股票。因此,如果特斯拉的股价处于达到1000亿美元估值所需要的539.46美元的水平,那么他的每股净利润实际上将达到189.44美元,这使得第一批的总价值略低于3.2亿美元。按照特斯拉周二的收盘价每股768.21美元计算,第一批的总潜在价值约为7.06亿美元。)

有好事者简单估算出了马斯克12个宝箱中每个股票的价值:

结果发现,如果马斯克解锁全部12个宝箱,整体价值可能高达558亿美元。这将使马斯克的财富再次暴涨,成为顶级亿万富翁。

实名羡慕。

薪酬数额如何核算?竟来自于造原子弹的数学方法

如何计算CEO薪酬,一直是个非常复杂的事。

现在一般流行的趋势是,满足某些市场或财务目标时,CEO才能获得股票或期权的酬劳。

那这个酬劳的数值具体是怎么核算的呢?现在同行的方法叫“蒙特卡洛方法”。它对公司股票价格用数千次计算机运算来模拟。

而这个方法最初竟然是为了理解美国第一个核武器项目“曼哈顿计划”中核爆炸的工作原理而开发的。

在核试验中,科学家们需要找到一种强大的数学技术来了解原子弹爆炸中中子的行为。

怎么找呢?身为曼哈顿计划首席物理学家之一的斯坦尼斯拉夫·乌拉姆(Stanislaw Ulam),从玩儿Windows里面的纸牌游戏中获得了灵感。

Stanislaw Ulam

想要算在纸牌游戏中获胜的概率,纯靠直接的数学计算是几乎不可能的。因为每一局不同玩家的发牌情况、打法都千差万别,变量太多,没法算。

但是乌拉姆意识到,他可以玩很多盘纸牌游戏,然后计算出有多少游戏是可赢的。如果采取足够多的游戏样本,那么仅通过反复运行游戏迭代就可以很好地估算出相关概率。

在那之后,蒙特卡洛方法已在科学和金融的许多分支中变得非常普遍。

比如说算CEO薪酬,经常会涉及多个相互影响的变量,因此是这个方法的绝佳适用场景。

美国证券交易委员会要求公司发布对薪酬方案的价值估计。但是,由于像马斯克这样的股票奖励取决于公司股价的未来发展,因此需要考虑很多未知因素。

因此,蒙特卡洛方法派上了用场:用有关股票历史表现的数据,遵循标准的随机模型来模拟股票价格随时间的变化模拟了数千次。

对于这些模拟股价趋势中的每一个,CEO的净报酬都是根据条件性薪酬计划的条款计算得出的。例如,如果首席执行官在股价超过100美元时获得1000股,而在股价为150美元时获得2000股,则将记录满足这些阈值的每次模拟,并根据模拟股票价格估算CEO的薪酬。

最后,计算并折现所有这些未来模拟奖励的平均值,以反映其现值,从而估算出马斯克宝箱的具体数值。


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