Dcf Model

Создавайте DCF-модели оценки институционального качества в Excel — прогнозы выручки, построение FCF, WACC, терминальная стоимость, сценарии Bear/Base/Bull, таблицы чувствительности 5×5. Работает в паре с excel-author. Используется для фундаментального анализа акций.

Метаданные навыка

Источник	Опционально — установка через vibeos skills install official/finance/dcf-model
Путь	optional-skills/finance/dcf-model
Версия	1.0.0
Автор	Anthropic (адаптировано Nous Research)
Лицензия	Apache-2.0
Платформы	linux, macos, windows
Теги	finance, valuation, dcf, excel, openpyxl, modeling, investment-banking
Связанные навыки	excel-author, pptx-author, comps-analysis, lbo-model, 3-statement-model

Справочник: полный SKILL.md

к сведению

Ниже приведено полное описание навыка, которое VibeOS загружает при его активации. Это те инструкции, которые видит агент, когда навык активен.

Окружение

Этот навык предполагает работу с headless openpyxl — вы создаёте файл .xlsx на диске. Следуйте соглашениям навыка excel-author для раскраски ячеек, формул, именованных диапазонов и таблиц чувствительности. Перед сдачей выполните пересчёт: python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx.

Dcf Model Builder

Обзор

Этот навык создаёт DCF-модели институционального качества для оценки акций в соответствии со стандартами инвестиционного банкинга. Каждый анализ создаёт подробную модель Excel (с анализом чувствительности внизу листа DCF).

Инструменты

• По умолчанию используйте всю информацию, предоставленную пользователем, и MCP-серверы, доступные для получения данных.

Критические ограничения — прочитайте сначала

Эти ограничения действуют на протяжении всего построения DCF-модели. Ознакомьтесь перед началом:

Формулы, а не жёстко заданные значения (НЕ ОБСУЖДАЕТСЯ):

• Каждая ячейка с прогнозом, маржой, коэффициентом дисконтирования, PV и чувствительностью ДОЛЖНА содержать живую формулу Excel — ни в коем случае не значение, вычисленное в Python и записанное как число.
• При использовании openpyxl: ws["D20"] = "=D19*(1+$B$8)" — правильно; ws["D20"] = calculated_revenue — НЕПРАВИЛЬНО.
• Единственные разрешённые жёстко заданные числа: (1) исходные исторические данные, (2) драйверы предположений (темпы роста, параметры WACC, терминальный g), (3) текущие рыночные данные (цена акции, баланс долга).
• Если вы поймали себя на том, что вычисляете что-то в Python и записываете результат — ОСТАНОВИТЕСЬ. Модель должна гибко реагировать на изменение предположений пользователем.

Проверяйте пошагово с пользователем (НЕ стройте модель целиком):

• После получения данных → покажите пользователю блок исходных данных (выручка, маржа, акции, чистый долг) и подтвердите перед прогнозированием.
• После прогнозов выручки → покажите прогнозируемую верхнюю строку и темпы роста, подтвердите перед построением маржи.
• После построения FCF → покажите полный график FCF, подтвердите логику перед вычислением WACC.
• После WACC → покажите расчёт и исходные данные, подтвердите перед дисконтированием.
• После терминальной стоимости + PV → покажите мост от EV к стоимости акции, подтвердите перед таблицами чувствительности.
• Выявляйте ошибки на каждом этапе — неверное предположение о марже, обнаруженное после построения таблиц чувствительности, означает перестройку всего последующего.

Таблицы чувствительности:

• Используйте НЕЧЁТНОЕ количество строк и столбцов (стандарт: 5×5, иногда 7×7) — это гарантирует наличие истинной центральной ячейки.
• Центральная ячейка = базовый сценарий. Постройте значения осей так, чтобы заголовок средней строки и заголовок среднего столбца точно равнялись фактическим предположениям модели (например, если базовый WACC = 9,0%, средняя строка — 9,0%; если терминальный g = 3,0%, средний столбец — 3,0%). Результат центральной ячейки, следовательно, должен равняться фактической подразумеваемой цене акции модели — это проверка правильности построения таблицы.
• Выделите центральную ячейку заливкой средне-голубым (#BDD7EE) + жирный шрифт, чтобы сразу было видно, какая ячейка является базовым сценарием.
• Заполните ВСЕ ячейки (обычно 3 таблицы × 25 ячеек = 75) формулами полного пересчёта DCF.
• Используйте циклы openpyxl для программной записи формул.
• НИКАКОГО текста-заполнителя, НИКАКИХ линейных аппроксимаций, НИКАКИХ ручных шагов.
• Каждая ячейка должна пересчитывать полный DCF для данной комбинации предположений.

Комментарии к ячейкам:

• Добавляйте комментарии к ячейкам ПО МЕРЕ создания каждого жёстко заданного значения.
• Формат: «Источник: [Система/Документ], [Дата], [Ссылка], [URL если применимо]».
• Каждый синий ввод должен иметь комментарий перед переходом к следующему разделу.
• Не откладывайте на конец и не пишите «TODO: добавить источник».

Планирование макета модели:

• Определите ВСЕ позиции строк разделов ДО записи любых формул.
• Сначала запишите ВСЕ заголовки и метки.
• Затем запишите ВСЕ разделители разделов и пустые строки.
• ЗАТЕМ записывайте формулы, используя фиксированные позиции строк.
• Проверяйте формулы сразу после создания.

Пересчёт формул:

• Запустите python recalc.py model.xlsx 30 перед сдачей.
• Исправьте ВСЕ ошибки, пока статус не станет «success».
• Требуется нулевое количество ошибок в формулах (#REF!, #DIV/0!, #VALUE! и т.д.).

Блоки сценариев:

• Создайте отдельные блоки для случаев Bear/Base/Bull.
• Показывайте предположения горизонтально по годам прогноза в каждом блоке.
• Используйте формулы ЕСЛИ: =IF($B$6=1,[ячейка Bear],IF($B$6=2,[ячейка Base],[ячейка Bull])).
• Проверьте, что формулы ссылаются на правильные ячейки блоков сценариев.

Рабочий процесс DCF

Шаг 1: Получение и проверка данных

Получите данные с MCP-серверов, от пользователя и из интернета.

Приоритет источников данных:

1. MCP-серверы (если настроены) — структурированные финансовые данные от провайдеров, таких как Daloopa.
2. Данные, предоставленные пользователем — исторические финансовые показатели из его исследований.
3. Веб-поиск/загрузка — текущие цены, бета, долг и денежные средства при необходимости.

Контрольный список проверки:

• Проверьте чистый долг против чистых денежных средств (критически важно для оценки).
• Подтвердите разводнённое количество акций в обращении (проверьте на наличие недавних обратных выкупов/эмиссий).
• Проверьте согласованность исторических марж с бизнес-моделью.
• Сверьте темпы роста выручки с отраслевыми показателями.
• Проверьте разумность ставки налога (обычно 21–28%).

Шаг 2: Исторический анализ (3–5 лет)

Проанализируйте и задокументируйте:

• Тенденции роста выручки: Рассчитайте CAGR, определите драйверы.
• Динамику маржи: Отслеживайте валовую маржу, маржу EBIT, маржу FCF.
• Капиталоёмкость: D&A и CapEx в процентах от выручки.
• Эффективность оборотного капитала: Изменения NWC в процентах от роста выручки.
• Показатели доходности: Тенденции ROIC, ROE.

Создайте сводные таблицы, показывающие:

Исторические показатели (LTM):
Выручка: X млн $
Рост выручки: X% CAGR
Валовая маржа: X%
Маржа EBIT: X%
D&A % от выручки: X%
CapEx % от выручки: X%
Маржа FCF: X%

Шаг 3: Построение прогнозов выручки

Методология:

1. Начните с последней фактической выручки (LTM или последний финансовый год).
2. Примените темпы роста для каждого года прогноза.
3. Покажите как суммы в долларах, ТАК и рассчитанный процент роста.

Структура темпов роста:

• Год 1–2: Более высокий рост, отражающий краткосрочную видимость.
• Год 3–4: Постепенное замедление до среднеотраслевого уровня.
• Год 5+: Приближение к терминальному темпу роста.

Структура формул:

• Выручка(Год N) = Выручка(Год N-1) × (1 + Темп роста)
• Рост %(Год N) = Выручка(Год N) / Выручка(Год N-1) — 1

Подход с тремя сценариями:

Bear Case: Консервативный рост (например, 8–12%)
Base Case: Наиболее вероятный сценарий (например, 12–16%)
Bull Case: Оптимистичный рост (например, 16–20%)

Шаг 4: Моделирование операционных расходов

Анализ постоянных/переменных затрат:

Операционные расходы должны моделировать реалистичный операционный рычаг:

• Продажи и маркетинг: Обычно 15–40% от выручки в зависимости от бизнес-модели.
• Исследования и разработки: Обычно 10–30% для технологических компаний.
• Общие и административные расходы: Обычно 8–15% от выручки, демонстрирует эффект масштаба по мере роста компании.

Ключевые принципы:

• ВСЕ проценты рассчитываются от ВЫРУЧКИ, а не от валовой прибыли.
• Моделируйте операционный рычаг: процент должен снижаться по мере масштабирования выручки.
• Ведите отдельные статьи для S&M, R&D, G&A.
• Рассчитайте EBIT = Валовая прибыль — Общие OpEx.

Структура расширения маржи:

Текущее состояние → Целевое состояние (Год 5)
Валовая маржа: X% → Y% (обоснуйте масштабом, эффективностью)
Маржа EBIT: X% → Y% (результат роста выручки + эффекта операционного рычага)

Шаг 5: Расчёт свободного денежного потока

Постройте FCF в правильной последовательности:

EBIT
(-) Налоги (EBIT × Ставка налога)
= NOPAT (Чистая операционная прибыль после налогообложения)
(+) D&A (неденежные расходы, % от выручки)
(-) CapEx (% от выручки, обычно 4–8%)
(-) Δ NWC (изменение оборотного капитала)
= Нерычаговый свободный денежный поток

Моделирование оборотного капитала:

• Рассчитывается как процент от изменения выручки (дельта выручки).
• Типичный диапазон: от -2% до +2% от изменения выручки.
• Отрицательное число = источник денежных средств (высвобождение оборотного капитала).
• Положительное число = использование денежных средств (увеличение оборотного капитала).

Поддерживающий vs. Ростовой CapEx:

• Поддерживающий CapEx: Поддерживает текущие операции (~2–3% выручки).
• Ростовой CapEx: Обеспечивает расширение (дополнительные 2–5% выручки).
• Общий CapEx должен соответствовать стратегии роста компании.

Шаг 6: Исследование стоимости капитала (WACC)

Методология CAPM для стоимости собственного капитала:

Стоимость собственного капитала = Безрисковая ставка + Бета × Премия за риск по акциям

Где:
- Безрисковая ставка = Текущая доходность 10-летних казначейских облигаций
- Бета = 5-летняя месячная бета акций по отношению к рыночному индексу
- Премия за риск по акциям = 5,0–6,0% (рыночный стандарт)

Расчёт стоимости долга:

Посленалоговая стоимость долга = Доналоговая стоимость долга × (1 — Ставка налога)

Определите доналоговую стоимость долга из:
- Кредитного рейтинга (если доступен)
- Текущей доходности облигаций компании
- Процентных расходов / Общего долга из финансовой отчётности

Веса структуры капитала:

Рыночная стоимость собственного капитала = Текущая цена акции × Акции в обращении
Чистый долг = Общий долг — Денежные средства и их эквиваленты
Стоимость предприятия = Рыночная капитализация + Чистый долг

Вес собственного капитала = Рыночная капитализация / EV
Вес долга = Чистый долг / EV

WACC = (Стоимость собственного капитала × Вес собственного капитала) + (Посленалоговая стоимость долга × Вес долга)

Особые случаи:

• Чистая денежная позиция: Если Денежные средства > Долга, Чистый долг ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ.
  • Вес долга может быть отрицательным.
  • Расчёт WACC корректируется соответствующим образом.
• Нет долга: WACC = Стоимость собственного капитала.

Типичные диапазоны WACC:

• Крупная капитализация, стабильные: 7–9%
• Растущие компании: 9–12%
• Высокий рост/риск: 12–15%

Шаг 7: Применение ставки дисконтирования (прогноз на 5–10 лет)

Соглашение о середине года:

• Предполагается, что денежные потоки возникают в середине года.
• Период дисконтирования: 0,5; 1,5; 2,5; 3,5; 4,5 и т.д.
• Коэффициент дисконтирования = 1 / (1 + WACC)^Период

Расчёт текущей стоимости:

Для каждого года прогноза:
PV FCF = Нерычаговый FCF × Коэффициент дисконтирования

Пример (Год 1):
FCF = 1 000 $
WACC = 10%
Период = 0,5
Коэффициент дисконтирования = 1 / (1,10)^0,5 = 0,9535
PV = 1 000 $ × 0,9535 = 954 $

Выбор периода прогноза:

• 5 лет: Стандарт для большинства анализов.
• 7–10 лет: Компании с высоким ростом и более длительным горизонтом.
• 3 года: Зрелые, стабильные бизнесы.

Шаг 8: Расчёт терминальной стоимости

Метод бессрочного роста (предпочтительный):

Терминальный FCF = FCF последнего года × (1 + Терминальный темп роста)
Терминальная стоимость = Терминальный FCF / (WACC — Терминальный темп роста)

Критическое ограничение: Терминальный рост < WACC (иначе бесконечная стоимость)

Выбор терминального темпа роста:

• Консервативный: 2,0–2,5% (темп роста ВВП)
• Умеренный: 2,5–3,5%
• Агрессивный: 3,5–5,0% (только для лидеров рынка)

Не превышайте: Безрисковую ставку или долгосрочный темп роста ВВП.

Метод мультипликатора выхода (альтернатива):

Терминальная стоимость = EBITDA последнего года × Мультипликатор выхода

Где мультипликатор выхода берётся из:
- Торговых мультипликаторов сопоставимых компаний отрасли
- Мультипликаторов прецедентных сделок
- Типичный диапазон: 8–15x EBITDA

Текущая стоимость терминальной стоимости:

PV терминальной стоимости = Терминальная стоимость / (1 + WACC)^Последний период

Где последний период учитывает временные рамки:
5-летняя модель с соглашением о середине года: Период = 4,5

Проверка адекватности терминальной стоимости:

• Должна составлять 50–70% от стоимости предприятия.
• Если >75%, модель может быть чрезмерно зависима от терминальных предположений.
• Если <40%, проверьте, не слишком ли консервативны терминальные предположения.

Шаг 9: Мост от стоимости предприятия к стоимости собственного капитала

Структура сводки оценки:

(+) Сумма PV прогнозируемых FCF = X млн $
(+) PV терминальной стоимости = Y млн $
= Стоимость предприятия = Z млн $

(-) Чистый долг [или + Чистые денежные средства, если отрицательный] = A млн $
= Стоимость собственного капитала = B млн $

÷ Разводнённые акции в обращении = C млн акций
= Подразумеваемая цена за акцию = XX,XX $

Текущая цена акции = YY,YY $
Подразумеваемая доходность = (Подразумеваемая цена / Текущая цена) — 1 = XX%

Критические корректировки:

• Чистый долг = Общий долг — Денежные средства и их эквиваленты
  • Если положительный: Вычитается из EV (уменьшает стоимость собственного капитала).
  • Если отрицательный (Чистые денежные средства): Добавляется к EV (увеличивает стоимость собственного капитала).
• Используйте разводнённые акции: Включает опционы, RSU, конвертируемые ценные бумаги.
• Другие корректировки (если применимо):
  • Доли меньшинства
  • Пенсионные обязательства
  • Обязательства по операционной аренде

Формат вывода оценки:

Компонент оценки,Сумма (млн $)
PV явных FCF,X.X
PV терминальной стоимости,Y.Y
Стоимость предприятия,Z.Z
(-) Чистый долг,A.A
Стоимость собственного капитала,B.B
,,
Акции в обращении (млн),C.C
Подразумеваемая цена за акцию,$XX.XX
Текущая цена акции,$YY.YY
Подразумеваемый потенциал роста/(падения),+XX%

Шаг 10: Анализ чувствительности

Постройте три таблицы чувствительности в нижней части листа DCF, показывающие, как оценка меняется при различных предположениях:

1. WACC vs Терминальный рост — Показывает чувствительность стоимости предприятия к ставке дисконтирования и бессрочному росту.
2. Рост выручки vs Маржа EBIT — Показывает влияние роста выручки и операционного рычага.
3. Бета vs Безрисковая ставка — Показывает чувствительность к компонентам стоимости собственного капитала.

Реализация: Это простые 2D-сетки (НЕ функция «Таблица данных» Excel) с формулами в каждой ячейке. Каждая ячейка должна содержать полный пересчёт DCF для данной конкретной комбинации предположений. Смотрите раздел «Критические ограничения» для подробных требований по программному заполнению всех 75 ячеек с помощью openpyxl.

<correct_patterns>

В этом разделе содержатся все ПРАВИЛЬНЫЕ шаблоны, которым нужно следовать при построении DCF-моделей.

Шаблон выбора блока сценария — следуйте этому подходу

Предположения организованы в отдельные блоки для каждого сценария:

КРИТИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА — Три строки на заголовок раздела:

ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ BEAR CASE (заголовок раздела, объединение ячеек по горизонтали)
Предположение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),12%,10%,9%,8%,7%
Маржа EBIT (%),45%,44%,43%,42%,41%

ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ BASE CASE (заголовок раздела, объединение ячеек по горизонтали)
Предположение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),16%,14%,12%,10%,9%
Маржа EBIT (%),48%,49%,50%,51%,52%

ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ BULL CASE (заголовок раздела, объединение ячеек по горизонтали)
Предположение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),20%,18%,15%,13%,11%
Маржа EBIT (%),50%,51%,52%,53%,54%

Каждый блок сценария ОБЯЗАТЕЛЬНО должен иметь строку заголовков столбцов, показывающую годы прогноза (FY2025E, FY2026E и т.д.) сразу под заголовком раздела. Без этого пользователи не смогут определить, какое значение предположения соответствует какому году.

Как ссылаться на предположения — Создайте столбец консолидации:

1. Ячейка выбора сценария (например, B6) содержит 1=Bear, 2=Base или 3=Bull.
2. Создайте столбец консолидации с формулами INDEX или OFFSET для извлечения данных из правильного блока сценария.
3. Формулы прогноза ссылаются на столбец консолидации (чистые ссылки на ячейки).
4. Каждый блок сценария содержит полный набор предположений DCF по годам прогноза.

Рекомендуемый шаблон столбца консолидации (с использованием INDEX): =INDEX(B10:D10, 1, $B$6)

НЕ ТАК — разрозненные операторы IF по всей модели: =IF($B$6=1,[ячейка блока Bear],IF($B$6=2,[ячейка блока Base],[ячейка блока Bull]))

Подход со столбцом консолидации централизует логику и упрощает аудит модели.

Правильный шаблон прогноза выручки

Создайте столбец консолидации с формулами INDEX, затем ссылайтесь на него в прогнозах:

Шаг 1 — Столбец консолидации для роста FY1: =INDEX([рост Bear FY1]:[рост Bull FY1], 1, $B$6)

Шаг 2 — Прогноз выручки ссылается на столбец консолидации: Выручка Год 1: =D29*(1+$E$10)

Где:

• D29 = Выручка предыдущего года
• $E$10 = Ячейка столбца консолидации для роста FY1 (содержит формулу INDEX)
• $B$6 = Селектор сценария (1=Bear, 2=Base, 3=Bull)

Этот подход чище, чем встраивание операторов IF в каждую формулу прогноза и значительно упрощает аудит того, какие предположения сценария используются.

Правильный шаблон формулы FCF

Используйте столбцы консолидации с формулами INDEX, затем ссылайтесь на них в расчётах FCF:

Подход со столбцом консолидации:

Статья,Формула,Ссылка
D&A,=E29*$E$21,$E$21 = столбец консолидации для % D&A
CapEx,=E29*$E$22,$E$22 = столбец консолидации для % CapEx
Δ NWC,=(E29-D29)*$E$23,$E$23 = столбец консолидации для % NWC
Нерычаговый FCF,=E57+E58-E60-E62,E57=NOPAT E58=D&A E60=CapEx E62=Δ NWC

Каждая ячейка столбца консолидации содержит формулу INDEX, которая извлекает данные из соответствующего блока сценария на основе селектора сценария. Это сохраняет формулы прогноза чистыми и проверяемыми.

Перед записью формул подтвердите расположение строк блоков сценариев и настройте столбцы консолидации.

Правильный формат комментария к ячейке

Каждое жёстко заданное значение требует такого формата:

«Источник: [Система/Документ], [Дата], [Ссылка], [URL если применимо]»

Примеры:

Статья,Комментарий к источнику
Цена акции,Источник: Скрипт рыночных данных 2025-10-12 Цена закрытия
Акции в обращении,Источник: 10-K FY2024 Стр. 45 Примечание 12
Историческая выручка,Источник: 10-K FY2024 Стр. 32 Консолидированные отчёты
Бета,Источник: Скрипт рыночных данных 2025-10-12 5-летняя месячная бета
Консенсус-оценки,Источник: Прогнозы руководства, отчёт о прибылях за Q3 2024

Правильная структура таблицы предположений

КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО: Каждый блок сценария требует ТРЁХ структурных элементов:

1. Строка заголовка раздела (объединённые ячейки): например, «ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ BEAR CASE»
2. Строка заголовков столбцов с указанием лет — ЭТО ОБЯЗАТЕЛЬНО, НЕ ПРОПУСКАЙТЕ
3. Строки данных со значениями предположений

Структура:

ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ BEAR CASE (заголовок раздела — объединение по столбцам A:G)
Предположение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),X%,X%,X%,X%,X%
Маржа EBIT (%),X%,X%,X%,X%,X%
Терминальный рост,X%,,,,
WACC,X%,,,,

ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ BASE CASE (заголовок раздела — объединение по столбцам A:G)
Предположение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),X%,X%,X%,X%,X%
Маржа EBIT (%),X%,X%,X%,X%,X%
Терминальный рост,X%,,,,
WACC,X%,,,,

ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ BULL CASE (заголовок раздела — объединение по столбцам A:G)
Предположение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),X%,X%,X%,X%,X%
Маржа EBIT (%),X%,X%,X%,X%,X%
Терминальный рост,X%,,,,
WACC,X%,,,,

БЕЗ строки заголовков столбцов, показывающей годы прогноза (FY2025E, FY2026E и т.д.), пользователи не смогут определить, какое значение предположения соответствует какому году. Эта строка ОБЯЗАТЕЛЬНА.

Затем создайте столбец консолидации (обычно следующий столбец справа), который использует формулы INDEX для извлечения данных из выбранного блока сценария на основе селектора сценария. Именно на этот столбец консолидации ссылаются ваши формулы прогноза.

Правильный процесс планирования строк

1. Сначала запишите ВСЕ заголовки и метки:

Строка,Содержание
1,[Название компании] DCF Model
2,Тикер | Дата | Конец года
4,Селектор сценария
7,КЛЮЧЕВЫЕ ПРЕДПОЛОЖЕНИЯ
26,Заголовки предположений
27-31,Предположения роста
...,...

2. Затем запишите ВСЕ разделители разделов и пустые строки

3. ЗАТЕМ записывайте формулы, используя фиксированные позиции строк

4. Проверяйте формулы сразу после создания

Думайте об этом как о строительстве:

• Правильно: Залить фундамент, затем возвести стены (устойчивая конструкция).
• Неправильно: Возвести стены, затем залить фундамент (стены рухнут).

Версия для Excel:

• Правильно: Добавить заголовки, затем записать формулы (формулы стабильны).
• Неправильно: Записать формулы, затем добавить заголовки (формулы сломаются).

Правильная реализация таблицы чувствительности

ВАЖНО: Это НЕ функция «Таблица данных» Excel. Это простые сетки, в которые вы записываете обычные формулы с помощью openpyxl. Да, это означает ~75 формул в сумме (3 таблицы × 25 ячеек каждая), но это просто и обязательно.

Программное заполнение формулами:

Каждая таблица чувствительности должна быть полностью заполнена формулами, которые пересчитывают подразумеваемую цену акции для каждой комбинации предположений. Не используйте функцию «Таблица данных» Excel (она требует ручного вмешательства и не может быть автоматизирована через openpyxl).

Подход к реализации — КОНКРЕТНЫЙ ПРИМЕР:

Структура таблицы — сетка 5×5 (НЕЧЁТНЫЕ размеры, базовый сценарий по центру):

Если базовый WACC модели = 9,0%, а базовый терминальный рост = 3,0%, постройте оси симметрично вокруг этих значений:

WACC vs Терминальный рост,  2,0%,  2,5%,  3,0%,  3,5%,  4,0%
              8,0%,       [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла]
              8,5%,       [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла]
              9,0%,       [ф-ла], [ф-ла], [★  ], [ф-ла], [ф-ла]   ← средняя строка = базовый WACC
              9,