可比公司分析

在Excel中建立可比公司分析——运营指标、估值倍数、与同行业对标组的统计基准比较。与 excel-author 技能配合使用。适用于上市公司估值、IPO定价、行业基准测试或异常值检测。

技能元数据


来源	可选 — 安装命令：`hermes skills install official/finance/comps-analysis`
路径	`optional-skills/finance/comps-analysis`
版本	`1.0.0`
作者	Anthropic（由 Nous Research 改编）
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

以下内容是 Hermes 加载的完整技能定义，当此技能被触发时生效。这是智能体在技能激活时所看到的指令。

环境

本技能假设使用无头的 openpyxl——你需要在磁盘上生成一个 .xlsx 文件。遵循 excel-author 技能的单元格着色、公式、命名范围和敏感性表的规范。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（请先阅读）

请始终遵循以下数据源层级：

首先：检查 MCP 数据源 - 如果 S&P Kensho MCP、FactSet MCP 或 Daloopa MCP 可用，请专门使用它们获取财务和交易信息
不要使用网络搜索，如果上述 MCP 数据源可用
仅当 MCP 不可用时：然后使用 Bloomberg Terminal、SEC EDGAR 文件或其他机构数据源
绝不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

为什么这很重要： MCP 来源提供经过验证的机构级数据，并附有适当的引用。网络搜索结果可能过时、不准确或不可靠，不适合财务分析。

概述

本技能教导智能体构建结合运营指标、估值倍数和统计基准测试的机构级可比公司分析。输出是一个结构化的 Excel/电子表格，通过同行比较来支持明智的投资决策。

参考资料与情境化：

examples/comps_example.xlsx 中提供了一个示例可比公司分析。在本技能目录中使用此文件或其他示例文件时，请智能地使用它们：

应该使用示例来：

理解结构层次（各部分如何流动）
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
不考虑上下文地复制布局
不顾受众地应用相同的视觉风格

始终先问自己：

"你有偏好的格式，还是我应该调整模板风格？"
"受众是谁？"（投资委员会、董事会演示、快速参考、详细备忘录）
"关键问题是什么？"（估值、增长分析、竞争定位、效率）
"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：大型科技巨头所需的指标不同于新兴 SaaS 初创公司
行业特定需求：尽早添加相关指标（例如，对于科技公司，包括云 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，更多关注差异分析
决策类型：并购与持续的投资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），但根据上下文调整执行方式。目标是机构级质量的分析，而不是看起来像机构的模板。

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

"首先建立正确的结构，然后让数据讲述故事。"

从能够迫使对重要事项进行战略性思考的标题开始，输入干净的数据，构建透明的公式，并让统计数据自动生成。一个好的可比分析应该能让未制作它的人立即读懂。

⚠️ 关键：公式优于硬编码 + 逐步验证

公式，而非硬编码：

每个派生值（利润率、倍数、统计量）必须是引用输入单元格的 Excel 公式——绝不能粘贴预先计算好的数字
当使用 Python/openpyxl 构建工作表时：写 cell.value = "=E7/C7"（公式字符串），而不是 cell.value = 0.687（计算结果）
唯一的硬编码值应该是原始输入数据（收入、EBITDA、股价等）——并且每一个都应附上带有来源的单元格批注
原因：模型必须在输入更改时自动更新。硬编码的利润率是一个潜在的无声错误。

与用户逐步验证：

设置结构后 → 向用户展示标题布局，然后再填充数据
输入原始输入后 → 向用户展示输入区块，并在构建公式前确认来源/期间
构建运营指标公式后 → 向用户展示计算出的利润率，并在继续估值前进行合理性检查
构建估值倍数后 → 向用户展示倍数，并在添加统计量前确认它们看起来合理
不要端到端地构建整个工作表，然后才呈现它——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：[带股票代码的公司列表] • [公司 1 (代码 1)] • [公司 2 (代码 2)] • [公司 3 (代码 3)]
第 3 行：截至 [期间] | 所有数字单位为 [百万/十亿美元]，每股数据和比率除外

为什么这很重要： 立即建立上下文。任何打开此文件的人都知道他们在看什么、何时创建的以及如何解读数字。

视觉规范标准（可选 - 用户偏好和上传的模板始终优先）

重要提示：这些只是建议的默认值。请始终优先考虑：

用户明确的格式偏好
任何上传模板文件中的格式
公司/团队风格指南
这些默认值（仅当没有其他指导时提供）

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 11 磅，标题 12 磅
加粗文本：章节标题、公司名称、统计标签

默认颜色与底纹 — 专业蓝/灰调色板（越简洁越好）：

保持克制 — 只使用蓝色和灰色。不要引入绿色、橙色、红色或多种强调色。一个干净的可比分析表总共使用 3-4 种颜色。
章节标题（例如，“运营统计与财务指标”）：
- 深蓝色背景（#1F4E79 或 #17365D 海军蓝）
- 白色加粗文本
- 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 或类似的浅蓝）
- 黑色加粗文本
- 居中对齐
数据行：
- 公司数据为白色背景
- 公式为黑色文本；硬编码输入为蓝色文本
统计行（最大值、第 75 百分位数等）：
- 浅灰色背景（#F2F2F2）
- 黑色文本，左对齐标签
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，否则不要添加其他颜色。

建议格式规范：

小数精度：
- 百分比：1 位小数（12.3%）
- 倍数：1 位小数（13.5x）
- 金额：无小数，千位分隔符（69,632）
- 以百分比显示的利润率：1 位小数（68.7%）
边框：无边框（简洁、最小外观）
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：所有列宽应统一/均匀，所有行高应一致（创建干净、专业的网格）

注意： 如果用户提供模板文件或指定了不同的格式，请使用用户提供的格式。

第 2 部分：运营统计与财务指标

核心列（从这些开始）

公司 - 具有一致格式的名称
收入 - 规模指标（可以是 LTM、季度或年度，取决于上下文）
收入增长 - 同比百分比变化
毛利润 - 收入减去销售成本
毛利率 - 毛利润/收入（基础盈利能力）
EBITDA - 息税折旧摊销前利润
EBITDA 利润率 - EBITDA/收入（运营效率）

可选补充（根据行业/目的选择）

季度 vs LTM - 如果季节性重要，两者都包含
自由现金流 - 对于资本密集型或 SaaS 业务
FCF 利润率 - FCF/收入（现金生成效率）
净利润 - 对于成熟、盈利的公司
营业利润 - 对于折旧摊销差异较大的业务
资本支出指标 - 对于重资产行业
40 法则 - 专门用于 SaaS（增长 % + 利润率 %）
FCF 转化率 - 用于收益质量分析（高级）

公式示例（使用第 7 行为例）

// 核心比率 - 这些始终计算
毛利率 (F7): =E7/C7
EBITDA 利润率 (H7): =G7/C7

// 可选比率 - 如果相关则包括
FCF 利润率: =[FCF]/[收入]
净利润率: =[净利润]/[收入]
40 法则: =[增长 %]+[FCF 利润率 %]

黄金法则： 每个比率都应该是 [某指标] / [收入] 或 [某指标] / [本工作表中的某指标]。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 %、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（绝对规模因公司体量而异）
市值、企业价值（在不同规模的公司间不可比）

注意： 在公司数据行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。

为什么四分位数很重要： 它们显示分布，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（从这些开始）

公司 - 与经营部分顺序相同
市值 - 当前市场估值
企业价值 - 市值 ± 净债务/现金
EV/收入 - 市场为每美元销售额支付多少
EV/EBITDA - 市场为每美元盈利支付多少
市盈率 - 价格相对于净利润的倍数

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（用于现金流分析）
PEG比率 - 市盈率/增长率（用于成长型公司）
市净率 - 市值与账面价值对比（用于资产密集型业务）
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）
债务/权益 - 杠杆率（用于资本结构分析）

关键原则： 包含对您行业重要的3-5个核心倍数。不要仅仅因为可能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]/[净利润]

// 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： 估值倍数必须引用经营指标部分。切勿重复输入相同的原始数据。如果收入在C7单元格，那么EV/收入公式应引用C7。

统计区块

结构与经营部分相同：每个指标的最大值、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：注释与方法论文档

必需组成部分

数据来源与质量：

数据来源？（标普Kensho MCP、FactSet MCP、Daloopa MCP、彭博、美国证券交易委员会文件）
覆盖时期？（2024年第四季度，经审计数据）
如何验证？（与10-K/10-Q文件交叉核对）
注意：如果可用，请优先选择MCP数据源（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）
特殊指标解释（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间）

估值方法论：

企业价值如何计算？（市值+净债务）
使用了哪些增长率？（历史复合年增长率、前瞻预测）
做了哪些调整？（排除一次性项目、标准化利润率）

分析框架：

投资论点是什么？（云计算/SaaS效率）
哪些指标最重要？（现金生成、资本效率）
读者应如何解读统计数据？（四分位数提供背景参考）

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

“哪家公司被低估了？” → 关注：EV/Revenue、EV/EBITDA、P/E、市值 → 跳过：运营细节、增长指标

“哪家公司效率最高？” → 关注：毛利率、EBITDA利润率、自由现金流利润率、资产周转率 → 跳过：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、EBITDA复合年增长率、用户/客户增长 → 跳过：利润率指标、杠杆比率

“哪家是最佳的现金生成器？” → 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 → 跳过：EBITDA、市盈率

行业特定指标选择

软件/SaaS： 必备：收入增长、毛利率、Rule of 40 可选：ARR、净收入留存率、CAC回收期跳过：资产周转率、库存指标

制造业/工业： 必备：EBITDA利润率、资产周转率、资本支出/收入可选：ROA、库存周转率、订单积压跳过：Rule of 40、SaaS指标

金融服务： 必备：ROE、ROA、效率比率、P/E 可选：净息差、贷款损失准备金跳过：毛利率、EBITDA（对银行无意义）

零售/电子商务： 必备：收入增长、毛利率、库存周转率可选：同店销售额、客户获取成本跳过：重研发或资本支出指标

“5-10规则”

5项运营指标 - 收入、增长、2-3项利润率/效率指标 5项估值指标 - 市值、企业价值、3个倍数 = 共10列 - 足以说明情况，又不至于信息过载

如果指标超过15个，很可能包含了噪音。果断删减。

第六部分：最佳实践与质量检查

开始之前

定义可比公司组 - 公司必须真正可比（相似的商业模式、规模、地域）
选择合适的时期 - LTM平滑季节性；季度显示趋势
预先统一单位 - 百万 vs. 十亿的决策影响一切
映射数据来源 - 清楚每个数字的来源

构建过程中

先输入所有原始数据 - 在编写公式前完成蓝色文本的填写
为所有硬编码输入的单元格添加批注 - 右键单元格 → 插入批注 → 记录来源或假设

对于有来源的数据，精确引用出处：
- 示例："Bloomberg终端 - MSFT Equity DES，访问于2024-10-02"
- 示例："2024年第四季度10-K文件，第42页，'总收入'项目"
- 示例："截至2024-10-02的FactSet共识预估"
- 尽可能包含超链接：右键单元格 → 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EBITDA利润率为15%，基于可比公司中位数，公司未披露"
- 示例："估算企业价值为市值 + 5000万美元净债务（来自第三季度资产负债表，第四季度尚未可用）"
- 示例："基于华尔街共识每股收益3.45美元（12位分析师预估的平均值）的远期P/E"
为什么重要：实现审计追踪、数据验证、假设透明化，并便于未来更新
逐行构建公式 - 每计算一步后先测试再继续
对标题使用绝对引用 - $C$6 锁定标题行
保持格式一致 - 百分比显示为百分比，而非小数
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 > EBITDA利润率 > 净利润率（根据定义，这总是成立的）
倍数合理性：
- EV/Revenue：通常0.5-20倍（因行业差异很大）
- EV/EBITDA：通常8-25倍（各行业相当一致）
- P/E：通常10-50倍（取决于增长率）
增长与倍数相关性：更高增长通常意味着更高倍数
规模与效率权衡：大公司通常利润率更好（规模效应）

应避免的常见错误

❌ 在公式中混淆市值和企业价值 ❌ 对分子和分母使用不同的时间段（LTM vs. 季度） ❌ 将数字硬编码到公式中，而非使用单元格引用 ❌ 硬编码的输入没有单元格批注说明来源或解释假设 ❌ 可用时缺少到SEC文件或数据来源的超链接 ❌ 包含过多没有明确目的的指标 ❌ 包含不可比的公司（商业模式不同） ❌ 使用过时数据而不加说明 ❌ 错误计算百分比的平均值（应使用中位数）

第六部分：高级功能

动态标题

对于显示计算的列，使用清晰的单位标签：

收入增长（同比）% | EBITDA利润率 | 自由现金流利润率 | Rule of 40

四分位数分析优势

除了均值/中位数，四分位数可以显示：

第75百分位 = “溢价”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：“我们的目标公司相比同行是高估还是低估？”

行业特定修改

软件/SaaS：

添加：ARR、净收入留存率、CAC回收期
强调：Rule of 40、自由现金流利润率、毛利率 >70%

医疗保健：

添加：研发/收入、管线价值、监管状态
强调：EBITDA利润率、增长率、报销风险

工业：

添加：订单积压、订单簿趋势、地域组合
强调：ROIC、资产周转率、周期性调整

消费品：

添加：同店销售额、客户获取成本、品牌价值
强调：收入增长、毛利率、库存周转率

第七部分：工作流程与实用技巧

分步流程

搭建结构（30分钟）
- 创建所有标题
- 设置单元格格式（蓝色用于输入，黑色用于公式）
- 固定单位和日期引用
收集数据（60-90分钟）
- 从主要来源获取（S&P Kensho MCP、FactSet MCP、如可用则使用Daloopa MCP；否则使用Bloomberg、SEC）
- 以蓝色输入所有原始数字
- 在注释部分记录来源
构建公式（30分钟）
- 从简单比率开始（利润率）
- 进阶到倍数（EV/Revenue）
- 添加交叉检查（利润率是否合理？）
添加统计（15分钟）
- 为所有列复制公式结构
- 验证范围是否正确（B7:B9，而非B7:B10）
- 检查四分位数逻辑
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
- 与已知基准进行比较
文档化（15分钟）
- 完成注释部分
- 添加数据来源
- 定义方法论
- 为分析添加日期戳

专业技巧

保存模板：构建一次，永久复用
用颜色标记异常值：为超过2个标准差的值使用条件格式
链接到源文件：超链接到Bloomberg截图或SEC文件
版本控制：保存为 "Comps_v1_2024-12-15" 并有明确日期
协作审查：请他人检查你的公式

Excel格式清单（可选 - 根据用户偏好调整）

第 8 节：示例模板布局

简单版本（从这里开始）：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 科技 - 可比公司分析                                          │
│ 微软 • 谷歌 • 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     │ 收入    │ 增长率  │ 毛利率   │ EBITDA    │ EBITDA │
│          │ (过去12个月) │ (同比) │          │ (过去12个月) │ 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 │
│ 75百分位 │ =QUART  │ =QUART  │ =QUART   │ =QUART  │=QUART  │
│ 25百分位 │ =QUART  │ =QUART  │ =QUART   │ =QUART  │=QUART  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 估值乘数                                                    │
├──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬────────────────┤
│ 公司     │ 市值     │ 企业价值 │ EV/收入  │ 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│
│ 75百分位 │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART    │=QRT│
│ 25百分位 │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART    │=QRT│
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴───────────┴────┘

仅在需要时增加复杂性：

如果存在季节性，同时包含季度和过去十二个月数据
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（如软件即服务的“40法则”等）
如果公司数量超过5家，添加更多统计行

第 9 节：行业特定附加项（可选）

仅当这些对你的分析至关重要时才添加。大多数可比公司分析仅使用核心指标即可。

软件/软件即服务： 如果相关，添加：年度经常性收入、净收入留存率、40法则

金融服务： 如果相关，添加：股本回报率、净息差、成本收入比

电子商务： 如果相关，添加：商品交易总额、抽佣率、活跃买家

医疗保健： 如果相关，添加：研发/收入比率、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（混合季度和年度数据） 🚩 缺失数据且无解释 🚩 数据来源间存在显著差异（差异>10%）

估值危险信号

🚩 对 EBITDA 为负的公司使用 EBITDA 乘数估值（应改用收入乘数） 🚩 市盈率>100x且无超增长故事 🚩 毛利率不符合行业逻辑

可比性问题

🚩 财政年度结束日不同（导致时间错位问题） 🚩 混合纯业务公司和综合性企业集团 🚩 业务模式实质不同却被标为“可比公司”

如有疑问，排除该公司。 宁可拥有3个完美的可比公司，也不要6个有问题的。

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)           // 中间值
=QUARTILE(range, 1)      // 25百分位数
=QUARTILE(range, 3)      // 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（毛利率）
=SUM(B7:B9)/3            // 多个公司的平均值
=IF(B7>0, C7/B7, "N/A")  // 条件计算
=IFERROR(C7/D7, 0)       // 处理除以零错误

// 跨工作表引用
='Sheet1'!B7             // 引用另一张工作表
=VLOOKUP(A7, Table1, 2)  // 从数据表中查找
=INDEX(MATCH())          // 高级查找

// 格式设置
=TEXT(B7, "0.0%")        // 设置为百分比格式
=TEXT(C7, "#,##0")       // 添加千位分隔符

常用比率公式

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

核心原则总结

结构驱动洞察 - 正确的标题引导正确的思考
少即是多 - 5-10个关键指标胜过20个无关指标
根据问题选择指标 - 估值分析 ≠ 效率分析
统计揭示模式 - 中位数/四分位数比平均值更能说明问题
透明度优于复杂性 - 简单的公式人人都能理解
可比性是关键 - 排除差的可比公司比勉强纳入更好
记录你的选择 - 在注释部分说明使用了哪些指标及原因

输出检查清单

在交付可比公司分析之前，请核实：

持续改进

完成一次可比公司分析后，询问：

统计是否揭示了意想不到的洞察？
是否存在限制分析的数据缺口？
利益相关者是否要求了你未包含的指标？
实际耗时与预期耗时相比如何？
下次如何使其更有用？

最好的可比公司分析在每次迭代中进化。保存模板，从反馈中学习，并根据决策者实际使用的内容来优化结构。

数据来源 — 优先使用 MCP，网络备选

下文多处提到“使用 S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP”。这些是原始 Cowork 插件上下文中的商业金融数据 MCP。在 Hermes 中：

如果你配置了任何结构化金融数据 MCP（Hermes 支持 MCP——参见 native-mcp 技能），优先使用它获取时点可比数据、先例交易和文件。
否则，回退使用：
- web_search / web_extract 访问 SEC EDGAR (https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar) 获取美国公司文件
- 公司投资者关系页面获取新闻稿、收益报告
- 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）
绝不捏造。如果无法找到某个乘数、先例或文件编号，请将单元格标记为 [未注明来源] 并提示用户。

出处

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 技能的约定面向无头 openpyxl。原始来源：https://github.com/anthropics/financial-services

技能元数据​

环境​

可比公司分析

⚠️ 关键：数据源优先级（请先阅读）​

概述​

核心理念​

⚠️ 关键：公式优于硬编码 + 逐步验证​

第 1 部分：文档结构与设置​

标题区块（第 1-3 行）​

视觉规范标准（可选 - 用户偏好和上传的模板始终优先）​

第 2 部分：运营统计与财务指标​

核心列（从这些开始）​

可选补充（根据行业/目的选择）​

公式示例（使用第 7 行为例）​

统计区块（在公司数据之后）​

第三部分：估值倍数与投资指标​

核心估值列（从这些开始）​

可选估值指标（根据上下文选择）​

公式示例​

交叉引用规则​

统计区块​

第四部分：注释与方法论文档​

必需组成部分​

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​

行业特定指标选择​

“5-10规则”​

第六部分：最佳实践与质量检查​

开始之前​

构建过程中​

合理性检查​

应避免的常见错误​

第六部分：高级功能​

动态标题​

四分位数分析优势​

行业特定修改​

第七部分：工作流程与实用技巧​

分步流程​

专业技巧​

Excel格式清单（可选 - 根据用户偏好调整）​

第 8 节：示例模板布局​

第 9 节：行业特定附加项（可选）​

第 10 节：危险信号与警告标志​

数据质量问题​

估值危险信号​

可比性问题​

第 11 节：公式参考指南​

基本 Excel 公式​

常用比率公式​

核心原则总结​

输出检查清单​

持续改进​

数据来源 — 优先使用 MCP，网络备选​

出处​

技能元数据

环境

⚠️ 关键：数据源优先级（请先阅读）

概述

核心理念

⚠️ 关键：公式优于硬编码 + 逐步验证

第 1 部分：文档结构与设置

标题区块（第 1-3 行）

视觉规范标准（可选 - 用户偏好和上传的模板始终优先）

第 2 部分：运营统计与财务指标

核心列（从这些开始）

可选补充（根据行业/目的选择）

公式示例（使用第 7 行为例）

统计区块（在公司数据之后）

第三部分：估值倍数与投资指标

核心估值列（从这些开始）

可选估值指标（根据上下文选择）

公式示例

交叉引用规则

统计区块

第四部分：注释与方法论文档

必需组成部分

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

行业特定指标选择

“5-10规则”

第六部分：最佳实践与质量检查

开始之前

构建过程中

合理性检查

应避免的常见错误

第六部分：高级功能

动态标题

四分位数分析优势

行业特定修改

第七部分：工作流程与实用技巧

分步流程

专业技巧

Excel格式清单（可选 - 根据用户偏好调整）

第 8 节：示例模板布局

第 9 节：行业特定附加项（可选）

第 10 节：危险信号与警告标志

数据质量问题

估值危险信号

可比性问题

第 11 节：公式参考指南

基本 Excel 公式

常用比率公式

核心原则总结

输出检查清单

持续改进

数据来源 — 优先使用 MCP，网络备选

出处