Waar onze cijfers vandaan komen
Onze calculators geven schattingen voor de planningsfase. Deze pagina laat zien waarop ze zijn gebouwd: de publieke en private marktdata achter elk cijfer, en waar we een modelkeuze hebben gemaakt in plaats van een bron te citeren.
Bronnen beoordeeld in juli 2026.
Wat de rekenmodules schatten en wat niet
De rekenmodules zijn gemaakt om een gesprek te openen, niet om het te sluiten. Het helpt om de grens tussen beide scherp te trekken.
Wat ze je geven
- Een ondernemingswaarde-bandbreedte voor de planningsfase van een operationele onderneming, opgebouwd uit omzet, winstgevendheid, omvang, sector en land.
- Een indicatieve leencapaciteit in de stijl van senior debt, uitgedrukt als een bandbreedte van schuld tot EBITDA.
- Een gevoel voor hoe die cijfers verschuiven met bedrijfsomvang, groei en geografie.
Wat ze niet zijn
- Een formele waardering, fairness opinion of audit.
- Een bindend financieringsaanbod of een toegezegd term sheet.
- De prijs die een specifieke koper zal betalen, die afhangt van due diligence, transactiestructuur en interesse op de dag zelf.
- Een vervanging voor advies bij een lopende transactie.
Hoe we de cijfers kalibreren
Elk cijfer is verankerd in publieke en private marktdata. We houden twee dingen gescheiden en vertellen u wat wat is.
Onderbouwde niveaus
Multiple-niveaus die een benoemde derde partij publiceert. GF Data rapporteert bijvoorbeeld een gemiddelde van 5,9x EBITDA voor transacties met een ondernemingswaarde tussen 10 en 25 miljoen USD. Deze citeren we met de bron en de datum.
Door Alehar gekalibreerde schattingen
Elke waarde die we gladstrijken, interpoleren of koppelen aan een referentiepunt. Geen enkele publieke bron publiceert een omzet-geïndexeerde omvangscurve, een vroege-fase-multiple per groeiklasse of één factor per land. Waar we er een bouwen, benoemen we die als een Alehar-kalibratie en tonen we de onderbouwde niveaus waaruit die is opgebouwd.
De structuur van de rekenmodule, een vloeiende omvangscurve, factoren per land en groeiklassen, is een Alehar-modelkeuze. De invoer voor die structuur is onderbouwd. We suggereren niet dat een derde partij ons raster cel voor cel publiceert.
Eén voorbehoud geldt voor alles hieronder. De meeste publieke multiple-gegevens zijn ofwel handelsmultiples van beursgenoteerde ondernemingen, die ruim boven het niveau liggen waarop kleine private ondernemingen transacteren, ofwel transactiegegevens op verschillende winstgrondslagen: seller’s discretionary earnings voor de kleinste ondernemingen, EBITDA boven ongeveer 2 miljoen USD. Een kleine private onderneming krijgt geen multiple van een beursgenoteerde onderneming, en elke referentie hieronder houdt daar al rekening mee.
Hoe bedrijfsomvang de multiple verandert
De grootste enkele aanjager van de multiple van een kleine onderneming is haar omvang. Naarmate de omzet daalt, daalt de multiple mee, en onder ongeveer 2 miljoen USD omzet prijst de markt op basis van seller’s discretionary earnings in plaats van EBITDA. De curve hieronder indexeert elk omzetpunt aan een lower-middle-market-anker bij 20 miljoen USD, waar een onderneming rond een midden- tot hoog-enkelcijferige EBITDA-multiple handelt. Het is een Alehar-kalibratie, opgebouwd uit de onderbouwde niveaus in de laatste kolom.
| Omzet | Factor t.o.v. 20-mln-anker | Wat erachter zit |
|---|---|---|
| $100K | 0.35 | Micro- en Main Street-ondergrens. BizBuySell rapporteert een mediaan nabij 2,6x SDE en 0,69x omzet, en weinig van de waarde gaat over op een nieuwe eigenaar. |
| $500K | 0.44 | Kleine eigenaar-gedreven onderneming. IBBA-segmenten onder 1 miljoen USD transacteren rond 2,3x tot 2,5x SDE. |
| $1M | 0.52 | De mediaantransactie van BizBuySell ligt hier, op ongeveer 2,6x SDE en 0,69x omzet. |
| $2M | 0.62 | Het punt waarop de markt overschakelt van het prijzen van SDE naar het prijzen van EBITDA, doordat een koper uitgaat van een ingehuurde manager in plaats van een eigenaar-exploitant. |
| $5M | 0.78 | GF Data rapporteert 5,5x EBITDA voor transacties van 1 tot 5 miljoen USD. Een onderneming met 5 miljoen USD omzet sluit doorgaans eerder op 4x tot 5x, niet op de volledige lower-middle-market-multiple. |
| $10M | 0.90 | GF Data rapporteert 5,9x EBITDA voor het segment 10 tot 25 miljoen USD, en IBBA plaatst de bandbreedte 5 tot 50 miljoen USD nabij 6,5x. |
| $20M | 1.00 | Het lower-middle-market-anker. Het segment 10 tot 25 miljoen USD van GF Data op 5,9x en gepubliceerde jaargemiddelden 2025 rond 7,2x bepalen het referentiepunt. |
| $50M | 1.10 | Grotere lower-middle-market-transacties verdienen een bescheiden premie. GF Data rapporteert 6,6x voor 25 tot 50 miljoen USD en 8,7x voor 50 tot 100 miljoen USD. |
De factor is een relatieve multiple, niet zelf een multiple. Hij schaalt het anker op of neer. De curve is door constructie vloeiend, wat scherpe sprongen bij ronde omzetdrempels voorkomt.
De vroege-fase-aanpak
Bedrijven op of rond break-even, en winstgevende bedrijven waarvan de winst nog klein is ten opzichte van de omzet, waarderen we op basis van ARR of nalopende omzet in plaats van EBITDA, want een betekenisvolle winstmultiple vereist betekenisvolle winst. De groei bepaalt de trede; het aandeel terugkerende omzet en klantbehoud bepalen de positie daarbinnen.
| Groeivoet | ARR-multiple | Wat erachter zit |
|---|---|---|
| Onder 30% | 1.8-2.8x | Acquire.com rapporteert een mediaan nabij 2,6x nalopende omzet; gepubliceerde SaaS-M&A-datasets plaatsen het eerste kwartiel op 2,4x. Traag groeiend klein SaaS ligt onderaan de marktplaatsbandbreedte. |
| 30% tot 60% | 2.5-3.8x | Gepubliceerde SaaS-M&A-datasets rapporteren een huidige mediaan nabij 3,1x en een langetermijnmediaan van 4,5x. SaaS Capital voorspelt ongeveer 4,8x voor een bootstrapped onderneming. |
| 60% tot 100% | 3.2-4.8x | Gepubliceerde transactiedata plaatsen met eigen vermogen gefinancierd, sterk groeiend SaaS op 5x tot 8x, opgetild door sterke klantbehoud. |
| Meer dan 100% | 4.0-6.5x | SaaS Capital rapporteert 7x tot 9x ARR voor ondernemingen met een Rule of 40 boven 50 en een net revenue retention boven 120%. |
Gekoppeld aan de sectorbandbreedte
De multiples per trede kunnen niet loskomen van de sector waarin een bedrijf daadwerkelijk wordt verkocht: ze worden begrensd aan de omzetbandbreedte van die sector. Een bedrijf op break-even ankert nabij de onderkant van wat winstgevende sectorgenoten opbrengen, met gedeeltelijke meetelling daarboven die groeit met het aandeel terugkerende omzet. Overwegend niet-terugkerende omzet wordt vóór toepassing van de treden verlaagd.
Deze bandbreedtes veronderstellen echte terugkerende omzet. Klantbehoud en winstgevendheid kunnen een onderneming een volledige klasse omhoog of omlaag bewegen.
Hoe twee methoden één schatting worden
De calculator waardeert een bedrijf op basis van aangepaste EBITDA en op basis van omzet, en brengt beide samen zoals een adviseur methoden naast elkaar afweegt. Drie regels bepalen die samenvoeging.
Een omzet-kruiscontrole op de EBITDA-prijs
Uitzonderlijke marges verdienen een premie, geen uitschieter. Impliceert de EBITDA-gebaseerde prijs een omzetmultiple boven de sectorbandbreedte, dan telt het meerdere slechts gedeeltelijk mee, en sterker naarmate het aandeel terugkerende omzet hoger is, want duurzame omzet maakt een hoge marge geloofwaardig.
Een omzetbodem zolang de winst beperkt is
Een winstgevend bedrijf wordt nooit lager gewaardeerd dan een identiek bedrijf op break-even op zijn omzetbasis. Dat houdt de schatting stabiel wanneer de winst door nul gaat: een bedrijf verliest niet het grootste deel van zijn waarde door zijn eerste euro te verdienen.
Een bandbreedte die naar de kruiscontrole neigt
Wijken de twee methoden van elkaar af, dan neigt de getoonde bandbreedte naar de andere methode: aan de onderkant halverwege, aan de bovenkant voorzichtiger. De cijfers per methode blijven ernaast zichtbaar, zodat altijd te zien is waaruit de samenvoeging is opgebouwd.
Landaanpassingen
We passen één factor per land toe, vlak over sectoren heen, en zijn expliciet over waarop elke factor rust. Sommige zijn geïnformeerd door landenrisicopremies, een kapitaalkostenaanpassing die de theorie op elke sector gelijk toepast. Andere weerspiegelen marktliquiditeit en de diepte van de lokale kopersgroep, niet risico. We claimen geen aparte factor voor elk land-en-sector-paar, omdat de publieke gegevens te ruizig zijn om er een eerlijk te onderbouwen.
| Land | Factor t.o.v. Verenigde Staten | Waarop de factor rust |
|---|---|---|
| India | 0.78 | Risicopremie-geïnformeerdDe landenrisicopremie impliceert ongeveer 0,75, dus de factor ligt dicht bij de theorie. |
| Filipijnen | 0.75 | Risicopremie-geïnformeerdDe landenrisicopremie impliceert ongeveer 0,78. |
| Verenigd Koninkrijk | 0.95 | Risicopremie-geïnformeerdDe landenrisicopremie impliceert ongeveer 0,94. |
| Saoedi-Arabië | 0.83 | Voorzichtige kalibratieDe risicopremie alleen impliceert ongeveer 0,94. We houden de factor lager als bewuste voorzichtigheid, niet vanwege landenrisico. |
| Verenigde Arabische Emiraten | 0.85 | Voorzichtige kalibratieDe risicopremie alleen impliceert ongeveer 0,95. Lager gehouden als bewuste voorzichtigheid. |
| Singapore | 0.88 | Liquiditeit en marktdiepteMet Aaa beoordeeld, dus landenrisico rechtvaardigt geen korting onder de Verenigde Staten. De factor weerspiegelt een kleinere lokale exitmarkt en kopersgroep. |
| Nederland | 0.91 | Liquiditeit en marktdiepteMet Aaa beoordeeld. Weerspiegelt kopersgroepdiepte en exitmarktomvang, niet landenrisico. |
| Duitsland | 0.93 | Liquiditeit en marktdiepteMet Aaa beoordeeld. Weerspiegelt kopersgroepdiepte en exitmarktomvang, niet landenrisico. |
| Verenigde Staten | 1.00 | AnkerHet referentiepunt voor elke andere factor. |
We benoemen dit openlijk. Singapore, Nederland en Duitsland dragen geen landenrisicopremie boven de Verenigde Staten, dus niets aan hun kredietrisico rechtvaardigt een korting. Hun factoren onder 1,0 weerspiegelen liquiditeit en kopersdiepte, en we benoemen ze zo in plaats van ze als risico voor te stellen.
De opsplitsing voor hernieuwbare energie
Hernieuwbare energie past niet in één bedrijfs-EBITDA-multiple, dus we splitsen die in tweeën.
Dienstverleners en ontwikkelaars
Ondernemingen met echte operationele winst: engineering, inkoop en bouw, beheer en onderhoud, en ontwikkelaars die activa bouwen en roteren. De bedrijfs-EBITDA-logica geldt. Beursgenoteerde hernieuwbare-energiebedrijven handelden van 2024 tot 2026 rond 11x tot 16x EV/EBITDA. Na een private- en omvangskorting ligt een klein privaat dienstverlenend bedrijf rond 5x tot 9x, met een midden nabij 7x. Deze bandbreedte is een Alehar-kalibratie vanaf de publieke band.
Gecontracteerde en projectfinancieringsactiva
Operationele zonne- of windactiva met een stroomafnameovereenkomst, schuld op projectniveau of een SPV-structuur worden niet gewaardeerd op een bedrijfs-EBITDA-multiple. De markt waardeert ze op gecontracteerde kasstromen en capaciteit. Ter indicatie transacteren operationele activa met langlopende PPA’s rond 1,0 tot 1,8 miljoen USD per MW, en investeerders rekenen met een hefboom-eigenvermogens-IRR van ongeveer 8% tot 12% en een debt-service coverage ratio. Voor een cijfer op projectniveau verwijst de rekenmodule je naar een direct gesprek in plaats van een multiple terug te geven.
De schuldrekenmodule
De schuldrekenmodule geeft een indicatieve capaciteit in de stijl van senior debt, uitgedrukt als een bandbreedte van schuld tot EBITDA. Ze is bewust conservatief. Ze weerspiegelt de senior hefboom die een kredietverstrekker aan een stabiele lower-middle-market-onderneming zou kunnen verstrekken, ongeveer 1,5x tot 3,1x afhankelijk van land en sector, en sluit aan bij de senior hefboom van GF Data en Calder in de lower middle market. Het is niet de hogere hefboom uit sponsor-gefinancierde private-credittransacties, en het is geen kredietverbintenis. Landverschillen worden toegepast als één bescheiden aanpassing op een globale benchmark, wat een interne heuristiek is en geen apart onderbouwd marktcijfer per land.
De volledige disclaimer
Deze uitkomsten zijn indicatieve planningsschattingen, geen formele waardering, fairness opinion, kredietaanbod of beleggingsadvies. Alehar kalibreert de rekenmodule vanuit onderhouden lower-middle-market-sectorbenchmarks, datasets met handelsmultiples van beursgenoteerde ondernemingen zoals Damodaran/NYU Stern, geselecteerde private-markt-M&A- en SaaS-datasets, en middenmarktkredietrapporten zoals GF Data; vervolgens passen we aan voor bedrijfsomvang, groei, winstgevendheid, bedrijfsmodel, geografie, activabasis en schuldendienstcapaciteit. Werkelijke waardering en schuldcapaciteit kunnen wezenlijk verschuiven op basis van kopersinteresse, omzetkwaliteit, klantconcentratie, werkkapitaal, managementdiepte, kredietbeleid en transactiestructuur, dus de uitkomst dient te worden gebruikt als een gespreksopener vóór een goed met due diligence onderbouwd proces.
Een echte transactie in gedachten? Laten we bespreken waar het cijfer werkelijk van afhangt.
Vertel ons waar u aan werkt. Wij vertellen u hoe we het zouden aanpakken. Wij reageren binnen 24 uur.