Перейти к основному содержимому

Merger Model

Построение моделей аккреции/дилюции (слияний) в Excel — проформа P&L, синергии, структура финансирования, влияние на EPS. Работает в паре с excel-author. Используется для M&A-питчей, материалов для совета директоров или оценки сделок.

Метаданные навыка​

ИсточникОпционально — установка: vibeos skills install official/finance/merger-model
Путьoptional-skills/finance/merger-model
Версия1.0.0
АвторAnthropic (адаптировано Nous Research)
ЛицензияApache-2.0
Платформыlinux, macos, windows
Тегиfinance, m-and-a, merger, accretion-dilution, excel, openpyxl, modeling, investment-banking
Связанные навыкиexcel-author, pptx-author, dcf-model, 3-statement-model

Справочник: полный SKILL.md​

к сведению

Ниже приведено полное определение навыка, которое VibeOS загружает при его активации. Агент видит эти инструкции, когда навык активен.

Окружение​

Этот навык предполагает headless openpyxl — вы создаёте .xlsx-файл на диске. Следуйте соглашениям навыка excel-author по раскраске ячеек, формулам, именованным диапазонам и таблицам чувствительности. Пересчитайте перед отправкой: python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx.

Merger Model

Построение анализа аккреции/дилюции для M&A-сделок. Моделирует влияние на проформа EPS, чувствительность к синергии и распределение цены покупки. Используется при оценке потенциального приобретения, подготовке анализа последствий слияния для питча или консультировании по условиям сделки.

Рабочий процесс​

Шаг 1: Сбор исходных данных​

Покупатель:

  • Название компании, текущая цена акции, количество акций в обращении
  • LTM и NTM EPS (GAAP и скорректированная)
  • Мультипликатор P/E
  • Доналоговая стоимость долга, ставка налога
  • Денежные средства на балансе, существующий долг

Цель:

  • Название компании, текущая цена акции, количество акций в обращении (если публичная)
  • LTM и NTM EPS или чистая прибыль
  • Стоимость предприятия или стоимость собственного капитала

Условия сделки:

  • Цена предложения за акцию (или премия к текущей)
  • Структура вознаграждения: % денежными средствами vs. % акциями
  • Новый долг, привлечённый для финансирования денежной части
  • Ожидаемая синергия (выручка и затраты) и график внедрения
  • Комиссии за сделку и затраты на финансирование
  • Ожидаемая дата закрытия

Шаг 2: Анализ цены покупки​

ПозицияЗначение
Цена предложения за акцию
Премия к текущей
Стоимость собственного капитала
Плюс: принятый чистый долг
Стоимость предприятия
Подразумеваемый EV / EBITDA
Подразумеваемый P/E

Шаг 3: Источники и использование средств​

Источники$Использование$
Новый долгЦена покупки собственного капитала
Денежные средства на рукахРефинансирование долга цели
Выпущенные новые акцииКомиссии за сделку
Комиссии за финансирование
ИтогоИтого

Шаг 4: Проформа EPS (Аккреция / Дилюция)​

Расчёт по годам (Год 1-3):

ОтдельноПроформаАккреция/(Дилюция)
Чистая прибыль покупателя
Чистая прибыль цели
Синергия (после налога)
Упущенный процент на денежные средства (после налога)
Проценты по новому долгу (после налога)
Амортизация нематериальных активов (после налога)
Проформа чистая прибыль
Проформа количество акций
Проформа EPS
Аккреция / (Дилюция) %

Шаг 5: Анализ чувствительности​

Аккреция/Дилюция vs. Синергия и Премия предложения:

$0 млн син$25 млн син$50 млн син$75 млн син$100 млн син
15% премия
20% премия
25% премия
30% премия

Аккреция/Дилюция vs. Соотношение денежных средств и акций:

100% ден75/2550/5025/75100% акц
Год 1
Год 2

Шаг 6: Безубыточная синергия​

Расчёт минимальной синергии, необходимой для того, чтобы сделка была нейтральной по EPS в Году 1.

Шаг 7: Результат​

  • Рабочая книга Excel с:
    • Вкладка «Допущения»
    • Источники и использование средств
    • Проформа отчёт о прибылях и убытках
    • Сводка аккреции/дилюции
    • Таблицы чувствительности
    • Анализ безубыточности
  • Одностраничная сводка последствий слияния для питчбука

Важные замечания​

  • Всегда показывайте как GAAP, так и скорректированную (денежную) EPS, где это уместно
  • Сделки с акциями: используйте текущую цену покупателя для коэффициента обмена, отмечайте разводнение от новых акций
  • Включайте распределение цены покупки — гудвилл и амортизация нематериальных активов важны для GAAP EPS
  • Поэтапное внедрение синергии критически важно — Год 1 часто составляет лишь 25-50% от полной синергии
  • Не забывайте об упущенном процентном доходе на использованные денежные средства и новых процентных расходах по привлечённому долгу
  • Ставка налога на синергию и корректировки процентов должна соответствовать предельной ставке покупателя

Источники данных — сначала MCP, затем веб​

Во многих разделах ниже говорится «используйте S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP». Это коммерческие MCP для финансовых данных из оригинального контекста плагина Cowork. В VibeOS:

  • Если у вас настроен какой-либо структурированный MCP для финансовых данных (VibeOS поддерживает MCP — см. навык native-mcp), используйте его для точечных компов, прецедентных сделок и отчётности.
  • В противном случае используйте:
    • web_search / web_extract для SEC EDGAR (https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar) для отчётности США
    • Страницы IR компаний для пресс-релизов, презентаций по доходам
    • browser_navigate для интерактивных порталов данных
    • Данные, предоставленные пользователем (явно запрашивайте, если контекст их не содержит)
  • Никогда не выдумывайте. Если мультипликатор, прецедент или номер отчётности не удаётся получить, пометьте ячейку как [UNSOURCED] и сообщите пользователю.

Атрибуция​

Этот навык адаптирован из набора плагинов Anthropic's Claude for Financial Services (Apache-2.0). Пути Office-JS / Cowork live-Excel удалены; эта версия ориентирована на headless openpyxl через соглашения навыка excel-author. Оригинал: https://github.com/anthropics/financial-services