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可比公司分析

在 Excel 中构建可比公司分析 — 运营指标、估值倍数、与同行对标公司的统计基准测试。可与 excel-author 配合使用。适用于上市公司估值、IPO 定价、行业对标或异常值检测。

技能元数据​

来源可选 — 通过 hermes skills install official/finance/comps-analysis 安装
路径optional-skills/finance/comps-analysis
版本1.0.0
作者Anthropic (由 Nous Research 适配)
许可证Apache-2.0
平台linux, macos, windows
标签金融, 估值, 可比公司, excel, openpyxl, 建模, 投资银行
相关技能excel-author, pptx-author, dcf-model, lbo-model
信息

以下是当此技能被触发时，Hermes 加载的完整技能定义。这就是智能体在技能激活时看到的指令。

环境​

本技能假设您使用的是无头的 openpyxl —— 您正在磁盘上生成一个 .xlsx 文件。 请遵循 excel-author 技能中关于单元格着色、公式、命名范围和敏感度表的约定。 交付前重新计算：python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx。

可比公司分析

⚠️ 关键：数据源优先级（必读）​

始终遵循此数据源层级：

  1. 第一优先：检查 MCP 数据源 - 如果 S&P Kensho MCP、FactSet MCP 或 Daloopa MCP 可用，则仅使用它们获取财务和交易信息
  2. 如果上述 MCP 数据源可用，则不要使用网络搜索
  3. 仅当 MCP 不可用时： 再使用彭博终端、SEC EDGAR 文件或其他机构来源
  4. 切勿将网络搜索作为主要数据源 - 它缺乏机构级分析所需的准确性、审计追踪和可靠性

原因： MCP 来源提供经过验证的、机构级的数据并带有适当引用。网络搜索结果可能过时、不准确或不适合用于财务分析。

概述​

本技能教导智能体构建机构级的可比公司分析，该分析结合了经营指标、估值倍数和统计基准测试。输出是一个结构化的 Excel/电子表格，可通过同行比较支持明智的投资决策。

参考资料与情境化：

在 examples/comps_example.xlsx 中提供了一个可比公司分析示例。在使用此技能目录中的此示例文件或其他示例文件时，请智能地使用它们：

应使用示例来：

  • 了解结构层次（各部分如何衔接）
  • 把握所要求的严谨程度（统计深度、文档标准）
  • 学习原则（清晰的标题、透明的公式、审计追踪）

不应使用示例来：

  • 精确复制格式或指标
  • 不考虑上下文就照搬布局
  • 不顾受众就应用相同的视觉风格

始终首先问自己：

  1. “您有偏好的格式，还是我应该调整模板风格？”
  2. “受众是谁？” （投资委员会、董事会演示、快速参考、详细备忘录）
  3. “关键问题是什么？” （估值、增长分析、竞争定位、效率）
  4. “背景是什么？” （并购评估、投资决策、行业基准测试、绩效回顾）

根据具体情况调整：

  • 行业背景：科技巨头与新兴 SaaS 初创公司需要不同的指标
  • 行业特定需求：尽早添加相关指标（例如，云 ARR、企业客户、开发者生态系统）
  • 公司熟悉度：知名公司可能需要较少背景介绍，更侧重于变化分析
  • 决策类型：并购与持续的组合监控需要不同的侧重点

核心原则： 使用模板原则（清晰的结构、统计严谨性、透明的公式），但根据上下文改变执行方式。目标是机构级质量的分析，而非机构外观的模板。

用户提供的示例和明确偏好始终优先于默认设置。

核心理念​

“先建立正确的结构，然后让数据自己讲述故事。”

从能促使对重要内容进行战略思考的标题开始，输入干净的数据，构建透明的公式，让统计数据自动生成。一个好的可比分析应能让未参与构建的人立即读懂。

⚠️ 关键：公式优先于硬编码 + 分步验证​

公式，而非硬编码：

  • 每个衍生值（利润率、倍数、统计量）必须是引用输入单元格的 Excel 公式 —— 绝不能是粘贴进来的预计算数字
  • 使用 Python/openpyxl 构建工作表时：写 cell.value = "=E7/C7" (公式字符串)，而非 cell.value = 0.687 (计算结果)
  • 唯一可以硬编码的值应是原始输入数据（收入、EBITDA、股价等）—— 且每个都应在单元格批注中注明来源
  • 原因：当输入数据更改时，模型必须能自动更新。硬编码的利润率是一个等待发生的沉默错误。

与用户分步验证：

  • 设置好结构后 → 向用户展示标题布局，然后再填充数据
  • 输入原始数据后 → 向用户展示输入区块，并在构建公式前确认来源/期间
  • 构建经营指标公式后 → 向用户展示计算出的利润率，并在转向估值前进行合理性检查
  • 构建估值倍数后 → 向用户展示倍数，并在添加统计数据前确认它们看起来合理
  • 不要从头到尾构建整个工作表然后才呈现 —— 通过确认每个部分来尽早发现错误

第 1 部分：文档结构与设置​

标题区块（第 1-3 行）​

第 1 行：[分析标题] - 可比公司分析
第 2 行：[包含股票代码的公司列表] • [公司 1 (TICK1)] • [公司 2 (TICK2)] • [公司 3 (TICK3)]
第 3 行：截至 [期间] | 除每股金额和比率外，所有数字单位为 [百万/十亿美元 (USD)]

原因： 立即建立上下文。任何打开此文件的人都知道他们正在查看什么、创建时间以及如何解读这些数字。

视觉惯例标准（可选 - 用户偏好和上传的模板始终优先）​

重要提示：这些仅为建议默认值。始终优先考虑：

  1. 用户明确的格式偏好
  2. 任何上传模板文件的格式
  3. 公司/团队的风格指南
  4. 这些默认值（仅在没有其他指导时使用）

建议字体与排版：

  • 字体系列：Times New Roman（专业、易读、行业标准）
  • 字号：数据单元格 11pt，标题 12pt
  • 粗体文本：节标题、公司名称、统计标签

默认颜色与底纹 - 专业蓝/灰色调（越简洁越好）：

  • 保持克制 —— 仅使用蓝色和灰色。不要引入绿色、橙色、红色或多种强调色。一个简洁的可比分析表总共只使用 3-4 种颜色。
  • 节标题（例如，“经营统计与财务指标”）：
    • 深蓝色背景（#1F4E79 或 #17365D 藏青色）
    • 白色粗体文字
    • 跨所有列的整行底纹
  • 列标题（例如，“公司”、“收入”、“利润率”）：
    • 浅蓝色背景（#D9E1F2 或类似浅蓝）
    • 黑色粗体文字
    • 居中对齐
  • 数据行：
    • 公司数据使用白色背景
    • 公式的文字使用黑色；硬编码输入的文字使用蓝色
  • 统计行（最大值、第 75 百分位数等）：
    • 浅灰色背景（#F2F2F2）
    • 黑色文字，标签左对齐
  • 整个调色板就是这些：深蓝 + 浅蓝 + 浅灰 + 白色。除非用户的模板另有说明，否则不使用其他颜色。

建议格式惯例：

  • 小数精度：
    • 百分比：1 位小数（12.3%）
    • 倍数：1 位小数（13.5x）
    • 美元金额：无小数，使用千位分隔符（69,632）
    • 显示为百分比的利润率：1 位小数（68.7%）
  • 边框：无边框（简洁、极简外观）
  • 对齐：所有指标居中对齐，以实现整洁统一的外观
  • 单元格尺寸：所有列宽应均匀/一致，所有行高应一致（创建整洁、专业的网格）

注意： 如果用户提供模板文件或指定不同的格式，请使用该格式。

第 2 部分：经营统计与财务指标​

核心列（从这些开始）​

  1. 公司 - 名称保持格式一致
  2. 收入 - 规模指标（根据上下文可以是 LTM、季度或年度）
  3. 收入增长率 - 同比百分比变化
  4. 毛利润 - 收入减去销货成本
  5. 毛利率 - 毛利润/收入（基本盈利能力）
  6. EBITDA - 息税折旧摊销前利润
  7. EBITDA 利润率 - EBITDA/收入（经营效率）

可选项（根据行业/目的选择）​

  • 季度 vs LTM - 如果季节性很重要，两者都包含
  • 自由现金流 - 适用于资本密集型或 SaaS 企业
  • 自由现金流利润率 - 自由现金流/收入（现金生成效率）
  • 净利润 - 适用于成熟、盈利的公司
  • 营业利润 - 适用于折旧摊销变化较大的企业
  • 资本支出指标 - 适用于资产密集型行业
  • Rule of 40 - 专门适用于 SaaS（增长率 % + 利润率 %）
  • 自由现金流转化率 - 用于盈余质量分析（高级）

公式示例（以第 7 行为例）​

// 核心比率 - 这些总是计算的
毛利率 (F7): =E7/C7
EBITDA 利润率 (H7): =G7/C7

// 可选比率 - 如果相关则包含
自由现金流利润率: =[自由现金流]/[收入]
净利率: =[净利润]/[收入]
Rule of 40: =[增长率 %]+[自由现金流利润率 %]

黄金法则： 每个比率都应是 [某项] / [收入] 或 [本表中的某项] / [某项]。保持简单。

统计区块（在公司数据之后）​

关键：为所有可比指标（比率、利润率、增长率、倍数）添加统计公式。

[留一个空行用于视觉分隔]
- 最大值: =MAX(B7:B9)
- 第 75 百分位数: =QUARTILE(B7:B9,3)
- 中位数: =MEDIAN(B7:B9)
- 第 25 百分位数: =QUARTILE(B7:B9,1)
- 最小值: =MIN(B7:B9)

需要统计的列（可比指标）：

  • 收入增长率 %、毛利率 %、EBITDA 利润率 %、每股收益
  • EV/收入、EV/EBITDA、市盈率、股息收益率 %、贝塔系数

不需要统计的列（规模指标）：

  • 收入、EBITDA、净利润（绝对规模因公司而异）
  • 市值、企业价值（在不同规模的公司间不可比）

注意： 在公司数据和统计行之间添加一个空行用于视觉分隔。不要添加“行业统计”或“估值统计”标题行。

四分位数为何重要： 它们展示分布情况，而不仅仅是平均值。第 75 百分位数的倍数告诉你“溢价”公司的交易水平。

第三部分：估值倍数与投资指标​

核心估值列（从此开始）​

  1. 公司 - 顺序与运营部分相同
  2. 市值 - 当前市场估值
  3. 企业价值 - 市值 ± 净债务/现金
  4. EV/收入 - 市场为每1美元销售额支付的价格
  5. EV/EBITDA - 市场为每1美元盈利支付的价格
  6. 市盈率 - 股价相对于净收益

可选估值指标（根据上下文选择）​

  • 自由现金流收益率 - 自由现金流/市值（用于以现金为核心的分析）
  • PEG比率 - 市盈率/增长率（用于增长型公司）
  • 市净率 - 市值 vs. 账面价值（用于资产密集型企业）
  • ROE/ROA - 回报率指标（用于盈利能力比较）
  • 收入/EBITDA复合年增长率 - 历史增长率（用于趋势分析）
  • 资产周转率 - 收入/资产（用于运营效率分析）
  • 债务权益比 - 杠杆率（用于资本结构分析）

关键原则： 包含对您所在行业重要的3-5个核心倍数。不要仅仅因为可以就包含所有可能的指标。

公式示例​

// 核心倍数 - 始终包含这些
EV/收入： =[企业价值]/[最近12个月收入]
EV/EBITDA： =[企业价值]/[最近12个月EBITDA]
市盈率： =[市值]/[净收入]

// 可选倍数 - 如果数据可用则包含
自由现金流收益率： =[最近12个月自由现金流]/[市值]
PEG比率： =[市盈率]/[增长率 %]

交叉引用规则​

关键： 估值倍数必须引用运营指标部分。永远不要输入两次相同的原始数据。如果收入在C7单元格，那么EV/收入的公式应该引用C7。

统计数据块​

结构与运营部分相同：每个指标都需列出最大值、第75百分位数、中位数、第25百分位数、最小值。在公司数据和统计数据之间添加一个空行以进行视觉分隔。不要添加“估值统计”标题行。

第四部分：注释与方法论说明​

必需组成部分​

数据来源与质量：

  • 数据来自哪里？（标普 Kensho MCP、FactSet MCP、Daloopa MCP、彭博、美国证交会文件）
  • 它涵盖什么时间段？（2024年第四季度，经审计数据）
  • 如何进行验证？（与10-K/10-Q报告交叉核对）
  • 注意：如果可用，请优先使用MCP数据来源（标普 Kensho、FactSet、Daloopa），以获得更好的准确性和可追溯性

关键定义：

  • EBITDA计算方法（毛利润 + 折旧摊销，或营业利润 + 折旧摊销）
  • 自由现金流公式（经营现金流 - 资本支出）
  • 特殊指标说明（40规则、自由现金流转化率）
  • 时间段定义（最近12个月、复合年增长率计算期）

估值方法论：

  • 企业价值是如何计算的？（市值 + 净债务）
  • 使用了哪些增长率？（历史复合年增长率、远期估计值）
  • 是否进行了任何调整？（排除一次性项目、正常化利润率）

分析框架：

  • 投资主题是什么？（云/SaaS效率）
  • 哪些指标最重要？（现金产生能力、资本效率）
  • 读者应如何解读统计数据？（四分位数提供上下文）

第五部分：选择正确的指标（决策框架）​

从 "我要回答什么问题？" 开始​

"哪家公司价值被低估？" → 关注：企业价值/收入、企业价值/息税折旧摊销前利润、市盈率、市值 → 忽略：运营细节、增长指标

"哪家公司效率最高？" → 关注：毛利率、息税折旧摊销前利润率、自由现金流利润率、资产周转率 → 忽略：规模指标、绝对美元金额

"哪家公司增长最快？" → 关注：收入增长率、息税折旧摊销前利润复合年增长率、用户/客户增长 → 忽略：利润率指标、杠杆率

"哪家是最好的现金生成器？" → 关注：自由现金流、自由现金流利润率、自由现金流转化率、资本支出强度 → 忽略：息税折旧摊销前利润、市盈率

行业特定指标选择​

软件/SaaS： 必须拥有：收入增长、毛利率、40法则 可选：年度经常性收入、净美元留存率、获客成本回收期 忽略：资产周转率、库存指标

制造业/工业： 必须拥有：息税折旧摊销前利润率、资产周转率、资本支出/收入 可选：资产回报率、存货周转率、订单积压 忽略：40法则、SaaS指标

金融服务： 必须拥有：净资产收益率、资产回报率、效率比率、市盈率 可选：净息差、贷款损失准备金 忽略：毛利率、息税折旧摊销前利润（对银行意义不大）

零售/电子商务： 必须拥有：收入增长、毛利率、存货周转率 可选：同店销售额、客户获取成本 忽略：重度研发或资本支出指标

"5-10法则"​

5个运营指标 - 收入、增长、2-3个利润率/效率指标 5个估值指标 - 市值、企业价值、3个倍数 = 总共10列 - 足以说明情况，又不会多到让人迷失重点

如果你的指标超过15个，很可能包含了噪音。要果断删减。

第六部分：最佳实践与质量检查​

开始前准备​

  1. 定义可比公司组 - 公司必须真正可比（相似的业务模式、规模、地域）
  2. 选择正确的时期 - 最近十二个月数据可平滑季节性；季度数据能显示趋势
  3. 提前统一单位 - 百万与十亿的决定影响一切
  4. 映射数据来源 - 了解每个数字的来源

构建过程中​

  1. 先输入所有原始数据 - 在编写公式前完成蓝色文本部分

  2. 为所有硬编码输入添加单元格批注 - 右键单击单元格 → 插入批注 → 记录来源或假设

    对于有来源的数据，精确注明出处：

    • 示例："彭博终端 - MSFT股票DES，访问于2024-10-02"
    • 示例："2024年第四季度10-K文件，第42页，行项目'总收入'"
    • 示例："截至2024-10-02的FactSet共识预期"
    • 尽可能包含超链接：右键单击单元格 → 链接 → 粘贴SEC文件、数据来源或报告的URL

    对于假设，解释推理过程：

    • 示例："假设息税折旧摊销前利润率为15%，基于同行中位数，公司未披露"
    • 示例："估计企业价值为市值+5000万美元净债务（来自第三季度资产负债表，第四季度数据尚未公布）"
    • 示例："远期市盈率基于华尔街共识每股收益3.45美元（12位分析师估计的平均值）"

    为何重要：实现审计追踪、数据验证、假设透明化以及未来更新

  3. 逐行构建公式 - 移动到下一项前测试每个计算

  4. 为标题使用绝对引用 - $C$6 锁定标题行

  5. 保持格式一致 - 百分数按百分数格式，而非小数

  6. 添加条件格式 - 自动高亮异常值

合理性检查​

  • 利润率测试：毛利率 > 息税折旧摊销前利润率 > 净利润率（按定义始终成立）
  • 倍数合理性：
    • 企业价值/收入：通常0.5-20倍（行业差异大）
    • 企业价值/息税折旧摊销前利润：通常8-25倍（行业间相对一致）
    • 市盈率：通常10-50倍（取决于增长率）
  • 增长-倍数相关性：增长越高通常意味着倍数越高
  • 规模-效率权衡：大公司通常利润率更高（规模效益）

应避免的常见错误​

❌ 在公式中混用市值和企业价值 ❌ 分子和分母使用不同时间段（最近十二个月 vs 季度） ❌ 将数字硬编码到公式中，而非使用单元格引用 ❌ 硬编码输入没有单元格批注注明来源或解释假设 ❌ 有可用SEC文件或数据来源时缺少超链接 ❌ 包含太多指标而没有明确目的 ❌ 包含不可比公司（业务模式不同） ❌ 使用过时数据而未披露 ❌ 错误计算百分比平均值（应为中位数）

第七部分：高级功能​

动态标题​

对于显示计算结果的列，使用清晰的单位标签：

收入增长（同比）% | 息税折旧摊销前利润率 | 自由现金流利润率 | 40法则

四分位数分析优势​

除了均值/中位数，四分位数还能显示：

  • 第75百分位 = "优质"公司的交易水平
  • 中位数 = 典型的市场估值
  • 第25百分位 = "折价"区域

这有助于回答："我们的目标公司相对于同行交易价格是偏贵还是偏便宜？"

行业特定修改​

软件/SaaS：

  • 增加：年度经常性收入、净美元留存率、获客成本回收期
  • 强调：40法则、自由现金流利润率、毛利率>70%

医疗保健：

  • 增加：研发/收入、管线价值、监管状态
  • 强调：息税折旧摊销前利润率、增长率、报销风险

工业：

  • 增加：订单积压、订单簿趋势、地域分布
  • 强调：投资资本回报率、资产周转率、周期性调整

消费：

  • 增加：同店销售额、客户获取成本、品牌价值
  • 强调：收入增长、毛利率、存货周转率

第八部分：工作流程与实用技巧​

分步流程​

  1. 建立结构（30分钟）

    • 创建所有标题
    • 格式化单元格（蓝色用于输入，黑色用于公式）
    • 确定单位和日期引用

  2. 收集数据（60-90分钟）

    • 从主要来源获取（S&P Kensho MCP、FactSet MCP、如可用Daloopa MCP；否则彭博、SEC）
    • 在蓝色单元格中输入所有原始数字
    • 在备注区记录来源

  3. 构建公式（30分钟）

    • 从简单比率开始（利润率）
    • 进展到倍数（企业价值/收入）
    • 添加交叉检查（利润率合理吗？）

  4. 添加统计（15分钟）

    • 为所有列复制公式结构
    • 验证范围正确（B7:B9，而非B7:B10）
    • 检查四分位数逻辑

  5. 质量控制（30分钟）

    • 运行合理性检查
    • 验证公式引用
    • 检查#DIV/0!或#REF!错误
    • 与已知基准对比

  6. 文档化（15分钟）

    • 完成备注区
    • 添加数据来源
    • 定义方法论
    • 为分析加盖日期戳

专业技巧​

  • 保存模板：构建一次，永久使用
  • 颜色标记异常值：为偏离标准差>2的值使用条件格式
  • 链接到源文件：超链接到彭博截图或SEC文件
  • 版本控制：保存为"Comps_v1_2024-12-15"并清晰标注日期
  • 协作审查：让其他人检查你的公式

Excel格式清单（可选 - 根据用户偏好调整）​

  • 字体设置为用户首选样式（默认：Times New Roman，数据11pt，标题12pt）
  • 根据用户模板格式化章节标题（默认：深蓝色#17365D，白色粗体文本）
  • 根据用户模板格式化列标题（默认：浅蓝/灰#D9E2F3，黑色粗体文本）
  • 根据用户模板格式化统计行（默认：浅灰色#F2F2F2）
  • 不应用边框（简洁、极简外观）
  • 列宽设置为统一/均匀宽度（创建整洁、专业的外观）
  • 行高设置为一致高度（数据行通常20-25pt）
  • 数字格式化具有适当的小数精度和千位分隔符
  • 所有指标居中对齐以获得整洁、统一的外观
  • 在公司数据和统计行之间留一空行分隔
  • 不单独设置"行业统计"或"估值统计"标题行
  • 每个硬编码输入单元格都有一个批注，说明：（1）精确数据来源，或（2）假设解释
  • 在适用单元格添加超链接（SEC文件、数据提供商页面、报告）

第8节：示例模板布局

简单版本（从这里开始）：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 科技业 - 可比公司分析                                       │
│ 微软 • 谷歌母公司 • 亚马逊                                  │
│ 截至2024年第四季度 | 所有数据单位为百万美元                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 运营指标                                                    │
├──────────┬─────────┬─────────┬──────────┬──────────────────┤
│ 公司     │ 营收    │ 增长率  │ 毛利率   │ EBITDA  │ EBITDA │
│          │ (LTM)   │ (YoY)   │          │ (LTM)   │ 利润率 │
├──────────┼─────────┼─────────┼──────────┼─────────┼────────┤
│ MSFT     │ 261,400 │ 12.3%   │ 68.7%    │ 205,100 │ 78.4%  │
│ GOOGL    │ 349,800 │ 11.8%   │ 57.9%    │ 239,300 │ 68.4%  │
│ AMZN     │ 638,100 │ 10.5%   │ 47.3%    │ 152,600 │ 23.9%  │
│          │         │         │          │         │        │ [空白行]
│ 中位数   │ =MEDIAN │ =MEDIAN │ =MEDIAN  │ =MEDIAN │=MEDIAN │
│ 第75百分│ =QUART  │ =QUART  │ =QUART   │ =QUART  │=QUART  │
│ 第25百分│ =QUART  │ =QUART  │ =QUART   │ =QUART  │=QUART  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 估值倍数                                                    │
├──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬────────────────┤
│ 公司     │ 市值     │ 企业价值 │ EV/营收  │ EV/EBITDA │ 市盈率│
├──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼───────────┼────┤
│ MSFT     │3,550,000 │3,530,000 │ 13.5x    │ 17.2x     │36.0│
│ GOOGL    │2,030,000 │1,960,000 │  5.6x    │  8.2x     │24.5│
│ AMZN     │2,226,000 │2,320,000 │  3.6x    │ 15.2x     │58.3│
│          │          │          │          │           │    │ [空白行]
│ 中位数   │ =MEDIAN  │ =MEDIAN  │ =MEDIAN  │ =MEDIAN   │=MED│
│ 第75百分│ =QUART   │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART    │=QRT│
│ 第25百分│ =QUART   │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART    │=QRT│
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴───────────┴────┘

仅在必要时增加复杂性：

  • 如果季节性很重要，同时包含季度和LTM数据
  • 如果现金流生成是关键故事，则添加自由现金流指标
  • 包含行业特定指标（SaaS的Rule of 40等）
  • 如果您有超过5家公司，添加更多统计行

第9节：行业特定附加项（可选）​

仅当这些对您的分析至关重要时才添加。大多数可比分析仅使用核心指标即可。

软件/SaaS： 如果相关，添加：年度经常性收入（ARR）、净收入留存率、Rule of 40

金融服务： 如果相关，添加：股本回报率（ROE）、净息差、效率比率

电子商务： 如果相关，添加：总商品交易额（GMV）、抽佣率、活跃买家

医疗保健： 如果相关，添加：研发/营收比、管线价值、专利时间表

制造业： 如果相关，添加：资产周转率、存货周转率、订单积压

第10节：危险信号与警告标志​

数据质量问题​

🚩 时间段不一致（混合使用季度和年度数据）
🚩 缺失数据且无解释
🚩 数据来源之间差异显著（差异>10%）

估值危险信号​

🚩 对负EBITDA公司使用EBITDA倍数估值（应使用营收倍数）
🚩 市盈率>100x且无超高增长故事支撑
🚩 毛利率对该行业而言不合逻辑

可比性问题​

🚩 财年结束日不同（导致时间错配）
🚩 混合纯业务公司和综合性集团
🚩 将商业模式实质性不同的公司标记为"可比公司"

当有疑问时，排除该公司。 拥有3家完美的可比公司好过6家有问题的公司。

第11节：公式参考指南​

基本Excel公式​

// 统计函数
=AVERAGE(range)          // 简单平均值
=MEDIAN(range)           // 中位数
=QUARTILE(range, 1)      // 第25百分位数
=QUARTILE(range, 3)      // 第75百分位数
=MAX(range)              // 最大值
=MIN(range)              // 最小值
=STDEV.P(range)          // 标准差

// 财务计算
=B7/C7                   // 简单比率（利润率）
=SUM(B7:B9)/3            // 多家公司的平均值
=IF(B7>0, C7/B7, "N/A")  // 条件计算
=IFERROR(C7/D7, 0)       // 处理除零错误

// 跨表引用
='Sheet1'!B7             // 引用另一个工作表
=VLOOKUP(A7, Table1, 2)  // 从数据表中查找
=INDEX(MATCH())          // 高级查找

// 格式化
=TEXT(B7, "0.0%")        // 格式化为百分比
=TEXT(C7, "#,##0")       // 千位分隔符

常用比率公式​

毛利率 = 毛利润 / 营收
EBITDA利润率 = EBITDA / 营收
自由现金流利润率 = 自由现金流 / 营收
自由现金流转化率 = 自由现金流 / 经营现金流
股本回报率 = 净收入 / 股东权益
资产回报率 = 净收入 / 总资产
资产周转率 = 营收 / 总资产
债务权益比 = 总债务 / 股东权益

关键原则总结​

  1. 结构驱动洞察 – 正确的标题引导正确的思考
  2. 少即是多 – 5-10个关键指标胜过20个不相关的指标
  3. 为你的问题选择指标 – 估值分析 ≠ 效率分析
  4. 统计揭示模式 – 中位数/四分位数比平均数更能说明问题
  5. 透明胜于复杂 – 简单的公式大家都能理解
  6. 可比性是王道 – 排除劣质可比公司好过强行凑数
  7. 记录你的选择 – 在注释部分解释选择哪些指标及原因

输出检查清单​

在交付可比分析之前，请核实：

  • 所有公司都具有真正的可比性
  • 数据来自一致的时间段
  • 单位标注清晰（百万/十亿）
  • 公式引用单元格，而非硬编码值
  • 所有硬编码输入单元格都有注释，包含：(1) 带引用的精确数据来源，或 (2) 带解释的明确假设
  • 在相关处添加超链接（SEC EDGAR文件、彭博页面、研究报告）
  • 统计数据至少包含5个指标（最大值、第75百分位、中位数、第25百分位、最小值）
  • 注释部分记录了来源和方法
  • 视觉格式遵循惯例（蓝色 = 输入，黑色 = 公式）
  • 合理性检查通过（毛利率合理，倍数可行）
  • 日期戳是最新的（"截至[日期]"）
  • 公式审核无错误（#DIV/0!、#REF!、#N/A）

持续改进​

完成可比分析后，问自己：

  1. 统计数据是否揭示了意想不到的洞察？
  2. 是否存在限制分析的数据缺口？
  3. 利益相关者是否要求了您未包含的指标？
  4. 实际花费时间与应花费时间相比如何？
  5. 下次如何让分析更有用？

最好的可比分析在每次迭代中不断进步。保存模板，从反馈中学习，并根据决策者的实际使用情况完善结构。

数据来源 — 优先使用MCP，网页作为备选​

下面许多段落提到“使用S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP”。这些是来自原始Cowork插件环境的商业金融数据MCP。在Hermes中：

  • 如果您配置了任何结构化金融数据MCP（Hermes支持MCP——参见native-mcp技能），请优先使用它进行时点可比分析、先例交易和文件处理。
  • 否则，回退到：
    • 使用 web_search / web_extract 访问SEC EDGAR (https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar) 获取美国文件
    • 公司投资者关系页面获取新闻稿、收益报告
    • 使用 browser_navigate 访问交互式数据门户
    • 用户提供的数据（当上下文中没有时，明确询问）
  • 切勿捏造。如果某个倍数、先例或文件编号无法溯源，请将该单元格标记为 [UNSOURCED] 并告知用户。

署名​

此技能改编自Anthropic的Claude金融服务插件套件（Apache-2.0许可）。Office-JS / Cowork实时Excel路径已被移除；此版本通过 excel-author 技能的约定针对无头openpyxl。原始来源：https://github.com/anthropics/financial-services