并购模型 (Merger Model)

在 Excel 中构建增厚/稀释（并购）模型——备考损益表、协同效应、融资组合、每股收益 (EPS) 影响。与 excel-author 配合使用。适用于并购推介、董事会材料或交易评估。

技能元数据


来源	可选 — 使用 `hermes skills install official/finance/merger-model` 安装
路径	`optional-skills/finance/merger-model`
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	`finance`, `m-and-a`, `merger`, `accretion-dilution`, `excel`, `openpyxl`, `modeling`, `investment-banking`
相关技能	`excel-author`, `pptx-author`, `dcf-model`, `3-statement-model`

参考：完整 SKILL.md

信息

以下是 Hermes 在触发此技能时加载的完整技能定义。这是技能激活时代理看到的指令。

环境

此技能假设使用 无头 openpyxl —— 你将在磁盘上生成一个 .xlsx 文件。遵循 excel-author 技能的约定，处理单元格着色、公式、命名范围和敏感性表格。交付前重新计算：python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx。

并购模型

为并购交易构建增厚/稀释分析。模拟备考 EPS 影响、协同效应敏感性和购买价格分配。在评估潜在收购、为推介准备并购后果分析或就交易条款提供建议时使用。

工作流

步骤 1：收集输入

收购方 (Acquirer)：

公司名称、当前股价、流通股数
最近十二个月 (LTM) 和未来十二个月 (NTM) 的 EPS（GAAP 标准和调整后）
市盈率 (P/E) 倍数
税前债务成本、税率
资产负债表上的现金、现有债务

目标公司 (Target)：

公司名称、当前股价、流通股数（如果是上市公司）
LTM 和 NTM 的 EPS 或净利润
企业价值 (Enterprise Value) 或股权价值 (Equity Value)

交易条款：

每股报价（或相对于当前价格的溢价）
对价组合：现金百分比 vs. 股票百分比
为资助现金部分而新增的债务
预期协同效应（收入和成本）及分期实现时间表
交易费用和融资成本
预期交割日期

步骤 2：购买价格分析

项目	值
每股报价
相对当前价格的溢价
股权价值
加：承担的净债务
企业价值
隐含 EV / EBITDA
隐含 P/E

步骤 3：资金来源与运用 (Sources & Uses)

资金来源	$	资金运用	$
新增债务		股权购买价格
手头现金		再融资目标债务
新发行股票		交易费用
		融资费用
总计		总计

步骤 4：备考 EPS（增厚 / 稀释）

逐年计算（第 1-3 年）：

	独立实体	备考 (Pro Forma)	增厚/(稀释)
收购方净利润
目标公司净利润
协同效应（税后）
放弃的现金利息收入（税后）
新债务利息（税后）
无形资产摊销（税后）
备考净利润
备考股数
备考 EPS
增厚 / (稀释) %

步骤 5：敏感性分析

增厚/稀释 vs. 协同效应和报价溢价：

	$0M 协同效应	$25M 协同效应	$50M 协同效应	$75M 协同效应	$100M 协同效应
15% 溢价
20% 溢价
25% 溢价
30% 溢价

增厚/稀释 vs. 现金/股票组合：

	100% 现金	75/25	50/50	25/75	100% 股票
第 1 年
第 2 年

步骤 6：盈亏平衡协同效应

计算使交易在第 1 年达到 EPS 中性所需的最小协同效应。

步骤 7：输出

Excel 工作簿，包含：
- 假设表 (Assumptions tab)
- 资金来源与运用
- 备考损益表
- 增厚/稀释摘要
- 敏感性表格
- 盈亏平衡分析
用于推介书的一页并购后果摘要

重要注意事项

在相关情况下，始终同时展示 GAAP 标准和调整后（现金）EPS
股票交易：使用收购方的当前价格计算交换比率，并注明新股带来的稀释
包括购买价格分配——商誉和无形资产摊销对 GAAP EPS 至关重要
协同效应的分期实现至关重要——第 1 年通常仅实现稳态协同效应的 25-50%
不要忘记因使用现金而放弃的利息收入，以及因举债而产生的新利息支出
协同效应和利息调整的税率应与收购方的边际税率一致

数据来源 — 优先使用 MCP，网页作为备选

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

如果你已配置任何结构化金融数据 MCP（Hermes 支持 MCP — 参见 native-mcp 技能），请优先将其用于时点可比公司分析、先例交易和 filings。
否则，回退到：
- 针对美国 SEC EDGAR（https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar）使用 web_search / web_extract 获取 filings
- 公司投资者关系（IR）页面，用于获取新闻稿和财报演示文稿
- 使用 browser_navigate 访问交互式数据门户
- 用户提供的数据（当上下文中缺少时，请明确询问）
切勿捏造。如果无法找到某个倍数、先例或 filing 编号的来源，请将单元格标记为 [UNSOURCED] 并向用户展示。

归属

本技能改编自 Anthropic 的 Claude for Financial Services 插件套件（Apache-2.0）。已移除 Office-JS / Cowork 实时 Excel 路径；此版本通过 excel-author 技能的约定，面向无头模式的 openpyxl。原始项目：https://github.com/anthropics/financial-services

技能元数据​

参考：完整 SKILL.md​

环境​

并购模型

工作流​

步骤 1：收集输入​

步骤 2：购买价格分析​

步骤 3：资金来源与运用 (Sources & Uses)​

步骤 4：备考 EPS（增厚 / 稀释）​

步骤 5：敏感性分析​

步骤 6：盈亏平衡协同效应​

步骤 7：输出​

重要注意事项​

数据来源 — 优先使用 MCP，网页作为备选​

归属​