Chuyển tới nội dung chính

Mô hình sáp nhập — Xây dựng các mô hình bồi đắp/pha loãng (sáp nhập) trong Excel — P&L dự kiến, hiệp lực, hỗn hợp tài chính, tác động EPS

{/* Trang này được tạo tự động từ SKILL.md của kỹ năng bởi website/scripts/generate-skill-docs.py. Chỉnh sửa nguồn SKILL.md, không phải trang này. */}`#Mô hình sáp nhập

Xây dựng các mô hình bồi đắp/pha loãng (sáp nhập) trong Excel - P&L dự kiến, sự cộng hưởng, hỗn hợp tài chính, tác động EPS. Cặp với tác giả excel. Sử dụng cho các quảng cáo chiêu hàng M&A, tài liệu trên bảng hoặc đánh giá giao dịch.

Siêu dữ liệu kỹ năng

NguồnTùy chọn — cài đặt với
`Hermes skills install official/finance/merger-model
`
Đường dẫn

optional-skills/finance/merger-model ` | | Phiên bản |

1.0.0 ` | | Tác giả | Nhân chủng học (được chuyển thể bởi Nous Research) | | Giấy phép | Apache-2.0 | | Nền tảng | Linux, macOS, Windows | | Thẻ |

finance

, `m-and-a

, `merger

, `accretion-dilution

, `excel

, `openpyxl

, `modeling

, investment-banking | | Kỹ năng liên quan | XPROTECTX11XPROTECTX, XPROTECTX12XPROTECTX, XPROTECTX13XPROTECTX, XPROTECTX14XPROTECTX |

Tham khảo: đầy đủ SKILL.md

thông tin

Sau đây là định nghĩa kỹ năng đầy đủ mà Hermes tải khi kỹ năng này được kích hoạt. Đây là những gì tác nhân coi là hướng dẫn khi kỹ năng được kích hoạt.

Môi trường

Kỹ năng này giả định openpyxl không đầu — bạn đang tạo tệp .xlsx trên đĩa. Thực hiện theo các quy ước của kỹ năng excel-author về màu ô, công thức, phạm vi được đặt tên và bảng độ nhạy. Tính toán lại trước khi giao hàng: `Python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx

.`#Mô hình sáp nhập

Xây dựng phân tích bồi tụ/pha loãng cho các giao dịch M&A. Mô hình tác động của EPS theo quy ước, độ nhạy tổng hợp và phân bổ giá mua. Sử dụng khi đánh giá một thương vụ mua lại tiềm năng, chuẩn bị phân tích hậu quả của việc sáp nhập cho một đợt chào bán hoặc tư vấn về các điều khoản của thỏa thuận.

Quy trình làm việc

Bước 1: Thu thập dữ liệu đầu vào`Người mua:

  • Tên công ty, giá cổ phiếu hiện tại, số cổ phiếu đang lưu hành
  • LTM và NTM EPS (GAAP và đã điều chỉnh)
  • Hệ số P/E
  • Chi phí nợ trước thuế, thuế suất
  • Tiền mặt trên bảng cân đối kế toán, nợ hiện có`Mục tiêu:
  • Tên công ty, giá cổ phiếu hiện tại, số cổ phiếu đang lưu hành (nếu công khai)
  • LTM và NTM EPS hoặc thu nhập ròng
  • Giá trị doanh nghiệp hoặc giá trị vốn chủ sở hữu`Điều kiện giao dịch:
  • Giá chào bán trên mỗi cổ phiếu (hoặc phí bảo hiểm hiện tại)
  • Sự cân nhắc kết hợp: % tiền mặt so với % cổ phiếu
  • Nợ mới huy động để tài trợ cho phần tiền mặt
  • Sự phối hợp dự kiến (doanh thu và chi phí) và tiến trình thực hiện từng giai đoạn
  • Phí giao dịch và chi phí tài chính
  • Ngày kết thúc dự kiến

Bước 2: Phân tích giá mua

MụcGiá trị
Giá chào bán mỗi cổ phiếu
Cao cấp đến hiện tại
Giá trị vốn sở hữu
Plus: giả định nợ ròng
Giá trị doanh nghiệp
EV/EBITDA ngụ ý
P/E ngụ ý

Bước 3: Nguồn & Cách sử dụng

Nguồn$Công dụng$
Khoản nợ mớiGiá mua cổ phần
Tiền mặt trong tayNợ mục tiêu tái cấp vốn
Vốn cổ phần mới phát hànhPhí giao dịch
Phí tài chính
Tổng cộngTổng cộng

Bước 4: Pro Forma EPS (Tăng dần/ Pha loãng)

Tính theo năm (Năm 1-3):

Độc lậpMẫu chuyên nghiệpBồi tụ/(pha loãng)
Thu nhập ròng của bên mua
Thu nhập ròng mục tiêu
Hợp lực (sau thuế)
Lãi tiền mặt được tính trước (sau thuế)
Lãi nợ mới (sau thuế)
Khấu hao vô hình (sau thuế)
Thu nhập ròng theo quy định
Chia sẻ hình thức chuyên nghiệp
EPS theo quy định
Bồi tụ / (Pha loãng) %

Bước 5: Phân tích độ nhạy`Tăng cường/pha loãng so với hiệp lực và ưu đãi cao cấp:

đồng bộ 0 triệu USDĐồng bộ 25 triệu đô lađồng 50 triệu USDđồng 75 triệu USDĐồng bộ 100 triệu đô la
Phí bảo hiểm 15%
Phí bảo hiểm 20%
Phí bảo hiểm 25%
Phí bảo hiểm 30%

Tăng cường/Pha loãng so với Tiền mặt/Cổ phiếu hỗn hợp:

| | 100% tiền mặt | 75/25 | 50/50 | 25/75 | 100% hàng tồn kho | |---|----------|-------|-------|-------|----------|| | Năm 1 | | | | | | | Năm 2 | | | | | |

Bước 6: Hòa vốn

Tính toán mức cộng hưởng tối thiểu cần thiết để thỏa thuận trung hòa EPS trong Năm 1.

Bước 7: Xuất ra

  • Sổ làm việc Excel có:
    • Tab giả định
    • Nguồn và cách sử dụng
    • Báo cáo thu nhập theo mẫu
    • Tóm tắt bồi tụ/pha loãng
    • Bảng độ nhạy
    • Phân tích hòa vốn
  • Bản tóm tắt hậu quả sáp nhập một trang cho sổ quảng cáo chiêu hàng

Lưu ý quan trọng- Luôn hiển thị cả GAAP và EPS đã điều chỉnh (tiền mặt) nếu có liên quan

  • Giao dịch cổ phiếu: sử dụng giá hiện tại của bên mua để làm tỷ giá hối đoái, ghi chú pha loãng cổ phiếu mới
  • Bao gồm phân bổ giá mua - lợi thế thương mại và vấn đề khấu hao vô hình cho GAAP EPS
  • Việc áp dụng từng giai đoạn sức mạnh tổng hợp là rất quan trọng — Năm 1 thường chỉ chiếm 25-50% sức mạnh tổng hợp ở tốc độ chạy
  • Đừng quên thu nhập lãi bị mất đối với tiền mặt được sử dụng và chi phí lãi vay mới đối với khoản nợ huy động được
  • Thuế suất đối với sự cộng hưởng và điều chỉnh lãi suất phải phù hợp với lãi suất biên của bên mua

Nguồn dữ liệu - MCP đầu tiên, dự phòng web

Nhiều đoạn bên dưới nói "sử dụng S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP". Đó là các MCP dữ liệu tài chính thương mại từ bối cảnh plugin Cowork ban đầu. Ở Hermes:

  • Nếu bạn đã định cấu hình MCP dữ liệu tài chính có cấu trúc (Hermes hỗ trợ MCP - xem kỹ năng `native-MCP

), hãy ưu tiên nó cho các khoản tính toán theo thời điểm, các giao dịch trước đó và hồ sơ.

  • Nếu không, hãy quay lại:

web_search / web_extract chống lại SEC EDGAR ( `https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar

) đối với hồ sơ tại Hoa Kỳ

  • Trang IR của công ty dành cho thông cáo báo chí, báo cáo thu nhập

browser_navigate cho cổng dữ liệu tương tác

  • Dữ liệu do người dùng cung cấp (hỏi rõ ràng khi ngữ cảnh không có)
  • Không bao giờ bịa đặt. Nếu không thể tìm được nguồn gốc của bội số, số tiền lệ hoặc số hồ sơ, hãy gắn cờ ô đó là

[UNSOURCED] ` và hiển thị nó cho người dùng.

Ghi công

Kỹ năng này được điều chỉnh từ bộ plugin Claude dành cho Dịch vụ Tài chính của Anthropic (Apache-2.0). Các đường dẫn Office-JS / Cowork live-Excel đã bị xóa; phiên bản này nhắm mục tiêu openpyxl không đầu thông qua các quy ước của kỹ năng `excel-author

. Bản gốc: https://GitHub.com/Anthropics/financial-services