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可比公司分析

在 Excel 中構建可比公司分析——包括運營指標、估值倍數以及相對於同行組的統計基準測試。與 excel-author 配合使用。適用於上市公司估值、IPO 定價、行業基準測試或異常值檢測。

技能元數據​

來源可選 — 使用 hermes skills install official/finance/comps-analysis 安裝
路徑optional-skills/finance/comps-analysis
版本1.0.0
作者Anthropic（由 Nous Research 改編）
許可證Apache-2.0
平臺linux, macos, windows
標籤finance, valuation, comps, excel, openpyxl, modeling, investment-banking
相關技能excel-author, pptx-author, dcf-model, lbo-model

參考：完整 SKILL.md​

信息

以下是 Hermes 在觸發此技能時加載的完整技能定義。這是技能激活時代理看到的指令。

環境​

此技能假設使用 無頭模式 openpyxl — 你正在磁盤上生成一個 .xlsx 文件。 遵循 excel-author 技能關於單元格著色、公式、命名範圍和敏感性表的約定。 交付前重新計算：python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx。

可比公司分析

⚠️ 關鍵：數據源優先級（首先閱讀）​

始終遵循以下數據源層級：

  1. 第一：檢查 MCP 數據源 - 如果 S&P Kensho MCP、FactSet MCP 或 Daloopa MCP 可用，則專門使用它們獲取財務和交易信息
  2. 如果上述 MCP 數據源可用，請勿使用網絡搜索
  3. 僅在 MCP 不可用時： 然後使用 Bloomberg Terminal、SEC EDGAR 備案文件或其他機構來源
  4. 切勿將網絡搜索作為主要數據源 - 它缺乏機構級分析所需的準確性、審計軌跡和可靠性

為何重要： MCP 來源提供經過驗證的、具有適當引用的機構級數據。網絡搜索結果可能過時、不準確或不可靠，不適合用於財務分析。

概述​

此技能教導代理構建結合運營指標、估值倍數和統計基準測試的機構級可比公司分析。輸出是一個結構化的 Excel/電子表格，通過同行比較支持明智的投資決策。

參考資料與情境化：

examples/comps_example.xlsx 中提供了一個可比公司分析示例。在使用此技能目錄中的此文件或其他示例文件時，請智能地使用它們：

可以使用示例來：

  • 理解結構層次（各部分如何流動）
  • 掌握預期的嚴謹程度（統計深度、文檔標準）
  • 學習原則（清晰的標題、透明的公式、審計軌跡）

不要使用示例來：

  • 精確複製格式或指標
  • 不考慮上下文而複製佈局
  • 不顧受眾而應用相同的視覺風格

始終先問自己：

  1. “你有首選格式還是我應該調整模板風格？”
  2. “受眾是誰？”（投資委員會、董事會演示、快速參考、詳細備忘錄）
  3. “關鍵問題是什麼？”（估值、增長分析、競爭定位、效率）
  4. “背景是什麼？”（併購評估、投資決策、行業基準測試、績效審查）

根據具體情況進行調整：

  • 行業背景：大型科技巨頭需要的指標與新興 SaaS 初創公司不同
  • 特定行業需求：儘早添加相關指標（例如，科技行業的雲 ARR、企業客戶、開發者生態系統）
  • 公司熟悉度：知名公司可能需要較少的背景介紹，更多關注差異分析
  • 決策類型：併購與持續投資組合監控需要不同的側重點

核心原則： 使用模板原則（清晰的結構、統計嚴謹性、透明的公式），但根據上下文變化執行方式。目標是機構質量的分析，而不是看起來像機構的模板。

用戶提供的示例和明確偏好始終優先於默認設置。

核心理念​

“首先構建正確的結構，然後讓數據講述故事。”

從迫使人們戰略性思考重要事項的標題開始，輸入乾淨的數據，構建透明的公式，讓統計數據自動呈現。一個好的可比公司分析應該讓未構建它的人也能立即讀懂。

⚠️ 關鍵：公式優於硬編碼 + 逐步驗證​

使用公式，而非硬編碼：

  • 每個派生值（利潤率、倍數、統計數據）必須是引用輸入單元格的 Excel 公式——絕不能是粘貼進來的預計算數字
  • 當使用 Python/openpyxl 構建工作表時：寫入 cell.value = "=E7/C7"（公式字符串），而不是 cell.value = 0.687（計算結果）
  • 唯一應硬編碼的值是原始輸入數據（收入、EBITDA、股價等）——且每一個都必須附帶包含其來源的單元格註釋
  • 原因：模型必須在輸入更改時自動更新。硬編碼的利潤率是一個潛伏的靜默錯誤。

與用戶逐步驗證：

  • 設置結構後 → 在填充數據之前向用戶展示標題佈局
  • 輸入原始數據後 → 向用戶展示輸入塊，並在構建公式之前確認來源/期間
  • 構建運營指標公式後 → 展示計算出的利潤率，並在進入估值階段之前與用戶進行合理性檢查
  • 構建估值倍數後 → 展示倍數，並在添加統計數據之前確認它們看起來合理
  • 不要從頭到尾構建整個工作表然後再呈現——通過確認每個部分來儘早發現錯誤

第 1 部分：文檔結構與設置​

標題塊（第 1-3 行）​

Row 1: [ANALYSIS TITLE] - COMPARABLE COMPANY ANALYSIS
Row 2: [List of Companies with Tickers] • [Company 1 (TICK1)] • [Company 2 (TICK2)] • [Company 3 (TICK3)]
Row 3: As of [Period] | All figures in [USD Millions/Billions] except per-share amounts and ratios

重要性： 立即建立上下文。任何打開此文件的人都知道他們在看什麼、何時創建的以及如何解讀這些數字。

視覺規範標準（可選 - 用戶偏好和上傳的模板始終優先）​

重要提示：這些僅是建議的默認值。請始終優先遵循：

  1. 用戶明確的格式偏好
  2. 任何上傳模板文件中的格式
  3. 公司/團隊風格指南
  4. 這些默認值（僅在沒有其他指導時提供）

建議字體與排版：

  • 字體系列：Times New Roman（專業、易讀、行業標準）
  • 字號：數據單元格為 11pt，標題為 12pt
  • 粗體文本：章節標題、公司名稱、統計標籤

默認顏色與 shading — 專業藍/灰調色板（越少越好）：

  • 保持克制 — 僅使用藍色和灰色。不要引入綠色、橙色、紅色或多種強調色。一個乾淨的可比公司分析表總共使用 3-4 種顏色。
  • 章節標題（例如，“OPERATING STATISTICS & FINANCIAL METRICS”）：
    • 深藍色背景（#1F4E79 或 #17365D 海軍藍）
    • 白色粗體文本
    • 跨所有列的全行著色
  • 列標題（例如，“Company”, “Revenue”, “Margin”）：
    • 淺藍色背景（#D9E1F2 或類似的淡藍色）
    • 黑色粗體文本
    • 居中對齊
  • 數據行：
    • 公司數據使用白色背景
    • 公式使用黑色文本；硬編碼輸入使用藍色文本
  • 統計數據行（最大值、第 75 百分位數等）：
    • 淺灰色背景（#F2F2F2）
    • 黑色文本，標籤左對齊
  • 這就是全部調色板：深藍色 + 淺藍色 + 淺灰色 + 白色。除非用戶的模板另有說明，否則不使用其他顏色。

建議的格式約定：

  • 小數精度：
    • 百分比：1 位小數 (12.3%)
    • 倍數：1 位小數 (13.5x)
    • 美元金額：無小數，使用千位分隔符 (69,632)
    • 以百分比顯示的利潤率：1 位小數 (68.7%)
  • 邊框：無邊框（乾淨、簡約的外觀）
  • 對齊方式：所有指標居中對齊，以獲得乾淨、統一的外觀
  • 單元格尺寸：所有列寬應均勻/相等，所有行高應一致（創建乾淨、專業的網格）

注意： 如果用戶提供模板文件或指定不同的格式，請使用該格式。

第 2 部分：運營統計與財務指標​

核心列（從這些開始）​

  1. Company - 名稱，格式一致
  2. Revenue - 規模指標（可以是 LTM、季度或年度，取決於上下文）
  3. Revenue Growth - 同比百分比變化
  4. Gross Profit - 收入減去銷售成本
  5. Gross Margin - GP/Revenue（基本盈利能力）
  6. EBITDA - 息稅折舊攤銷前利潤
  7. EBITDA Margin - EBITDA/Revenue（運營效率）

可選附加項（根據行業/目的選擇）​

  • Quarterly vs LTM - 如果季節性很重要，則同時包括兩者
  • Free Cash Flow - 適用於資本密集型或 SaaS 業務
  • FCF Margin - FCF/Revenue（現金生成效率）
  • Net Income - 適用於成熟、盈利的公司
  • Operating Income - 適用於折舊和攤銷變化的企業
  • CapEx metrics - 適用於資產密集型行業
  • Rule of 40 - 專門針對 SaaS（增長率 % + 利潤率 %）
  • FCF Conversion - 用於盈利質量分析（高級）

公式示例（以第 7 行為例）​

// Core ratios - these are always calculated
Gross Margin (F7): =E7/C7
EBITDA Margin (H7): =G7/C7

// Optional ratios - include if relevant
FCF Margin: =[FCF]/[Revenue]
Net Margin: =[Net Income]/[Revenue]
Rule of 40: =[Growth %]+[FCF Margin %]

黃金法則： 每個比率應為 [某項] / [收入] 或 [某項] / [本表中的某項]。保持簡單。

統計塊（在公司數據之後）​

關鍵：為所有可比指標（比率、利潤率、增長率、倍數）添加統計公式。

[Leave one blank row for visual separation]
- Maximum: =MAX(B7:B9)
- 75th Percentile: =QUARTILE(B7:B9,3)
- Median: =MEDIAN(B7:B9)
- 25th Percentile: =QUARTILE(B7:B9,1)
- Minimum: =MIN(B7:B9)

需要統計數據的列（可比指標）：

  • 收入增長率 %、毛利率 %、EBITDA 利潤率 %、每股收益 (EPS)
  • 企業價值/收入 (EV/Revenue)、企業價值/EBITDA (EV/EBITDA)、市盈率 (P/E)、股息率 %、貝塔係數 (Beta)

不需要統計數據的列（規模指標）：

  • 收入、EBITDA、淨利潤（絕對規模因公司規模而異）
  • 市值、企業價值（在不同規模的公司之間不可比）

注意： 在公司數據行和統計數據行之間添加一個空白行，以實現視覺分隔。不要添加“行業統計數據 (SECTOR STATISTICS)”或“估值統計數據 (VALUATION STATISTICS)”標題行。

為什麼四分位數很重要： 它們展示的是分佈情況，而不僅僅是平均值。第 75 百分位數的倍數告訴你“溢價”公司的交易水平。

第 3 部分：估值倍數與投資指標​

核心估值列（從這些開始）​

  1. 公司 (Company) - 與運營部分的順序相同
  2. 市值 (Market Cap) - 當前市場估值
  3. 企業價值 (Enterprise Value) - 市值 ± 淨債務/現金
  4. 企業價值/收入 (EV/Revenue) - 市場為每美元銷售額支付的價格
  5. 企業價值/EBITDA (EV/EBITDA) - 市場為每美元收益支付的價格
  6. 市盈率 (P/E Ratio) - 價格相對於淨收益的比例

可選估值指標（根據上下文選擇）​

  • 自由現金流收益率 (FCF Yield) - 自由現金流/市值（用於以現金為重點的分析）
  • PEG 比率 (PEG Ratio) - 市盈率/增長率（用於成長型公司）
  • 市淨率 (Price/Book) - 市場價值與賬面價值之比（用於重資產企業）
  • 淨資產收益率/總資產收益率 (ROE/ROA) - 回報指標（用於盈利能力比較）
  • 收入/EBITDA 複合年增長率 (CAGR) - 歷史增長率（用於趨勢分析）
  • 資產週轉率 (Asset Turnover) - 收入/資產（用於運營效率分析）
  • 債務/權益比率 (Debt/Equity) - 槓桿率（用於資本結構分析）

關鍵原則： 包含 3-5 個對你的行業至關重要的核心倍數。不要僅僅因為可以就包含所有可能的指標。

公式示例​

// Core multiples - always include these
EV/Revenue: =[Enterprise Value]/[LTM Revenue]
EV/EBITDA: =[Enterprise Value]/[LTM EBITDA]
P/E Ratio: =[Market Cap]/[Net Income]

// Optional multiples - include if data available
FCF Yield: =[LTM FCF]/[Market Cap]
PEG Ratio: =[P/E]/[Growth Rate %]

交叉引用規則​

關鍵： 估值倍數必須引用運營指標部分。切勿重複輸入相同的原始數據。如果收入在 C7 單元格，那麼 EV/Revenue 公式應引用 C7。

統計數據塊​

結構與運營部分相同：每個指標的最大值、第 75 百分位數、中位數、第 25 百分位數、最小值。在公司數據和統計數據之間添加一個空白行以進行視覺分隔。不要添加“估值統計數據 (VALUATION STATISTICS)”標題行。

第 4 部分：註釋與方法論文檔​

必需組件​

數據來源與質量：

  • 數據來自哪裡？（S&P Kensho MCP、FactSet MCP、Daloopa MCP、Bloomberg、SEC 文件）
  • 覆蓋哪個時期？（2024 年第四季度，經審計的數據）
  • 如何驗證？（與 10-K/10-Q 表格交叉核對）
  • 注意：如果可用，優先使用 MCP 數據源（S&P Kensho、FactSet、Daloopa），以獲得更高的準確性和可追溯性

關鍵定義：

  • EBITDA 計算方法（毛利 + 折舊與攤銷，或營業利潤 + 折舊與攤銷）
  • 自由現金流公式（經營現金流 - 資本支出）
  • 特殊指標解釋（40 法則、自由現金流轉化率）
  • 時間段定義（LTM、CAGR 計算週期）

估值方法論：

  • 企業價值是如何計算的？（市值 + 淨債務）
  • 使用了哪些增長率？（歷史 CAGR、遠期預測）
  • 是否進行了任何調整？（排除一次性項目、標準化利潤率）

分析框架：

  • 投資論點是什麼？（雲/SaaS 效率）
  • 哪些指標最重要？（現金生成、資本效率）
  • 讀者應如何解讀統計數據？（四分位數提供背景信息）

第 5 部分：選擇合適的指標（決策框架）​

從“我要回答什麼問題？”開始​

“哪家公司被低估了？” → 重點關注：EV/Revenue、EV/EBITDA、P/E、市值 → 跳過：運營細節、增長指標

“哪家公司效率最高？” → 重點關注：毛利率、EBITDA 利潤率、自由現金流利潤率、資產週轉率 → 跳過：規模指標、絕對美元金額

“哪家公司增長最快？” → 重點關注：收入增長率 %、EBITDA 複合年增長率 (CAGR)、用戶/客戶增長 → 跳過：利潤率指標、槓桿比率

“哪家是最好的現金生成器？” → 重點關注：自由現金流 (FCF)、自由現金流利潤率、自由現金流轉化率、資本支出強度 → 跳過：EBITDA、市盈率 (P/E) 比率

特定行業的指標選擇​

軟件/SaaS： 必須具備：收入增長率、毛利率、40 法則 (Rule of 40) 可選：年度經常性收入 (ARR)、淨收入留存率 (NDR)、客戶獲取成本回收期 (CAC Payback) 跳過：資產週轉率、庫存指標

製造業/工業： 必須具備：EBITDA 利潤率、資產週轉率、資本支出/收入 可選：總資產收益率 (ROA)、庫存週轉率、積壓訂單 跳過：40 法則、SaaS 指標

金融服務： 必須具備：淨資產收益率 (ROE)、總資產收益率 (ROA)、效率比率、市盈率 (P/E) 可選：淨息差、貸款損失準備金 跳過：毛利率、EBITDA（對銀行無意義）

零售/電子商務： 必須具備：收入增長率、毛利率、庫存週轉率 可選：同店銷售額、客戶獲取成本 跳過：重度研發或資本支出指標

“5-10 規則”​

5 個運營指標 - 收入、增長率、2-3 個利潤率/效率指標 5 個估值指標 - 市值、企業價值、3 個倍數 = 總共 10 列 - 足以講述故事，又不會多到讓人迷失主線

如果你有超過 15 個指標，你可能包含了噪音。請無情地刪減。

第 6 部分：最佳實踐與質量檢查​

開始之前​

  1. 定義可比公司組 - 公司必須具有真正的可比性（相似的商業模式、規模、地理位置）
  2. 選擇正確的期間 - LTM（最近十二個月）可平滑季節性波動；季度數據可顯示趨勢
  3. 預先統一單位 - 選擇“百萬”還是“十億”會影響所有內容
  4. 映射數據來源 - 明確每個數字的來源

構建過程中​

  1. 首先輸入所有原始數據 - 在編寫公式之前完成藍色文本的輸入

  2. 為所有硬編碼輸入添加單元格註釋 - 右鍵單擊單元格 → 插入註釋 → 記錄來源或假設

    對於 sourced data（ sourced 數據），準確引用來源：

    • 示例：“Bloomberg Terminal - MSFT Equity DES，訪問日期 2024-10-02”
    • 示例：“2024年第四季度 10-K 文件，第42頁，項目‘Total Revenue’（總收入）”
    • 示例：“截至 2024-10-02 的 FactSet 一致預期估計值”
    • 儘可能包含超鏈接：右鍵單擊單元格 → 鏈接 → 粘貼指向 SEC 文件、數據源或報告的 URL

    對於假設，解釋推理過程：

    • 示例：“基於同行中位數假設 EBITDA 利潤率為 15%，因為該公司未披露”
    • 示例：“估算企業價值為市值 + 5000萬美元淨債務（來自第三季度資產負債表，第四季度數據尚不可用）”
    • 示例：“基於華爾街一致預期每股收益 3.45 美元的前向市盈率（12位分析師估計值的平均值）”

    為何這很重要：便於審計追蹤、數據驗證、假設透明化以及未來更新

  3. 逐行構建公式 - 在繼續之前測試每個計算

  4. 對標題使用絕對引用 - $C$6 鎖定標題行

  5. 保持格式一致 - 百分比應格式化為百分比，而非小數

  6. 添加條件格式 - 自動突出顯示異常值

合理性檢查​

  • 利潤率測試：毛利率 > EBITDA 利潤率 > 淨利率（根據定義始終成立）
  • 倍數合理性：
    • EV/Revenue（企業價值/收入）：通常為 0.5-20倍（因行業而異，差異較大）
    • EV/EBITDA（企業價值/息稅折舊攤銷前利潤）：通常為 8-25倍（跨行業相對一致）
    • P/E（市盈率）：通常為 10-50倍（取決於增長率）
  • 增長與倍數的相關性：較高的增長通常意味著較高的倍數
  • 規模與效率的權衡：大型公司通常擁有更好的利潤率（規模效益）

常見錯誤避免​

❌ 在公式中混合使用市值和企業價值 ❌ 分子和分母使用不同的時間段（LTM 與季度數據混用） ❌ 在公式中硬編碼數字而不是使用單元格引用 ❌ 硬編碼輸入沒有添加單元格註釋以引用來源或解釋假設 ❌ 在有可用鏈接時，缺少指向 SEC 文件或數據源的超鏈接 ❌ 包含過多沒有明確目的的指標 ❌ 包含不可比的公司（不同的商業模式） ❌ 使用過時的數據且未披露 ❌ 錯誤地計算百分比的平均值（應使用中位數）

第6部分：高級功能​

動態標題​

對於顯示計算的列，使用清晰的單位標籤：

Revenue Growth (YoY) % | EBITDA Margin | FCF Margin | Rule of 40

四分位分析的優勢​

除了均值/中位數，四分位數還顯示：

  • 第75百分位數 = “溢價”公司的交易區間
  • 中位數 = 典型的市場估值
  • 第25百分位數 = “折價”區間

這有助於回答：“與同行相比，我們的目標公司是交易昂貴還是便宜？”

行業特定調整​

軟件/SaaS：

  • 添加：ARR（年度經常性收入）、淨美元留存率、CAC（客戶獲取成本）回收週期
  • 強調：40法則、自由現金流利潤率、大於70%的毛利率

醫療保健：

  • 添加：研發/收入比、管線價值、監管狀態
  • 強調：EBITDA 利潤率、增長率、報銷風險

工業：

  • 添加：積壓訂單、訂單簿趨勢、地域組合
  • 強調：ROIC（投入資本回報率）、資產週轉率、週期性調整

消費品：

  • 添加：同店銷售額、客戶獲取成本、品牌價值
  • 強調：收入增長、毛利率、庫存週轉率

第7部分：工作流程與實用技巧​

逐步流程​

  1. 設置結構（30分鐘）

    • 創建所有標題
    • 格式化單元格（輸入項為藍色，公式為黑色）
    • 固定單位和日期引用

  2. 收集數據（60-90分鐘）

    • 從主要來源提取數據（S&P Kensho MCP、FactSet MCP、Daloopa MCP，如果可用；否則使用 Bloomberg、SEC）
    • 以藍色輸入所有原始數字
    • 在註釋部分記錄來源

  3. 構建公式（30分鐘）

    • 從簡單的比率開始（利潤率）
    • 進展到倍數（EV/Revenue）
    • 添加交叉檢查（利潤率是否合理？）

  4. 添加統計數據（15分鐘）

    • 複製所有列的公式結構
    • 驗證範圍是否正確（B7:B9，而不是 B7:B10）
    • 檢查四分位邏輯

  5. 質量控制（30分鐘）

    • 運行合理性檢查
    • 驗證公式引用
    • 檢查 #DIV/0! 或 #REF! 錯誤
    • 與已知基準進行比較

  6. 文檔記錄（15分鐘）

    • 完成註釋部分
    • 添加數據來源
    • 定義方法論
    • 為分析添加日期戳

專業技巧​

  • 保存模板：構建一次，永久複用
  • 對異常值進行顏色編碼：對超過 2 個標準差的值使用條件格式
  • 鏈接到源文件：超鏈接至 Bloomberg 截圖或 SEC 備案文件
  • 版本控制：保存為“Comps_v1_2024-12-15”並清晰標註日期
  • 協作審查：讓他人檢查你的公式

Excel 格式檢查清單（可選 - 根據用戶偏好調整）​

  • 字體設置為用戶首選樣式（默認：Times New Roman，數據 11pt，標題 12pt）
  • 章節標題按照用戶模板格式化（默認：深藍色 #17365D，白色粗體文字）
  • 列標題按照用戶模板格式化（默認：淺藍/灰色 #D9E2F3，黑色粗體文字）
  • 統計行按照用戶模板格式化（默認：淺灰色 #F2F2F2）
  • 不應用邊框（乾淨、簡約的外觀）
  • 列寬設置為統一/均勻寬度（營造乾淨、專業的外觀）
  • 行高設置為一致的高度（數據行通常為 20-25pt）
  • 數字格式具有適當的小數精度和千位分隔符
  • 所有指標居中對齊，以獲得乾淨、統一的外觀
  • 在公司數據和統計行之間留一個空白行用於分隔
  • 沒有單獨的“行業統計 (SECTOR STATISTICS)”或“估值統計 (VALUATION STATISTICS)”標題行
  • 每個硬編碼輸入單元格都有註釋，包含：(1) 確切的數據來源，或 (2) 假設說明
  • 在適用的單元格中添加超鏈接（SEC 備案文件、數據提供商頁面、報告）

第 8 節：示例模板佈局​

簡單版本（從此開始）：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ TECHNOLOGY - COMPARABLE COMPANY ANALYSIS                    │
│ Microsoft • Alphabet • Amazon                               │
│ As of Q4 2024 | All figures in USD Millions                │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ OPERATING METRICS                                           │
├──────────┬─────────┬─────────┬──────────┬──────────────────┤
│ Company  │ Revenue │ Growth  │ Gross    │ EBITDA  │ EBITDA │
│          │ (LTM)   │ (YoY)   │ Margin   │ (LTM)   │ Margin │
├──────────┼─────────┼─────────┼──────────┼─────────┼────────┤
│ 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%  │
│          │         │         │          │         │        │ [blank row]
│ Median   │ =MEDIAN │ =MEDIAN │ =MEDIAN  │ =MEDIAN │=MEDIAN │
│ 75th %   │ =QUART  │ =QUART  │ =QUART   │ =QUART  │=QUART  │
│ 25th %   │ =QUART  │ =QUART  │ =QUART   │ =QUART  │=QUART  │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ VALUATION MULTIPLES                                         │
├──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬────────────────┤
│ Company  │ Mkt Cap  │ EV       │ EV/Rev   │ EV/EBITDA │ P/E│
├──────────┼──────────┼──────────┼──────────┼───────────┼────┤
│ 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│
│          │          │          │          │           │    │ [blank row]
│ Median   │ =MEDIAN  │ =MEDIAN  │ =MEDIAN  │ =MEDIAN   │=MED│
│ 75th %   │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART    │=QRT│
│ 25th %   │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART   │ =QUART    │=QRT│
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴───────────┴────┘

僅在需要時增加複雜性：

  • 如果季節性因素重要，則同時包含季度數據和 LTM（過去十二個月）數據
  • 如果現金流生成是關鍵故事線，則添加 FCF（自由現金流）指標
  • 包含特定行業的指標（如 SaaS 的 Rule of 40 等）
  • 如果公司有 >5 家，則添加更多統計行

第 9 節：特定行業的補充內容（可選）​

僅在這些指標對你的分析至關重要時才添加。大多數可比公司分析僅使用核心指標即可正常運行。

軟件/SaaS： 如果相關則添加：ARR（年度經常性收入）、淨美元留存率、Rule of 40

金融服務： 如果相關則添加：ROE（淨資產收益率）、淨息差、效率比率

電子商務： 如果相關則添加：GMV（商品交易總額）、變現率 (Take Rate)、活躍買家

醫療保健： 如果相關則添加：研發/收入比、管線價值、專利時間表

製造業： 如果相關則添加：資產週轉率、庫存週轉率、積壓訂單

第 10 節：危險信號與警告標誌​

數據質量問題​

🚩 時間段不一致（混合季度和年度數據）
🚩 缺少數據且無解釋
🚩 不同數據源之間存在顯著差異（>10% 的差異）

估值危險信號​

🚩 對 EBITDA 為負的公司使用 EBITDA 倍數進行估值（應改用收入倍數）
🚩 P/E 比率 >100x 且沒有超增長故事支撐
🚩 利潤率不符合行業常理

可比性問題​

🚩 財政年度結束日不同（導致時間錯位問題）
🚩 混合純業務公司和 conglomerates（綜合性企業集團）
🚩 商業模式存在重大差異卻被標記為“可比公司”

如有疑慮，排除該公司。 擁有 3 家完美的可比公司勝過擁有 6 家存疑的可比公司。

第 11 節：公式參考指南​

基本 Excel 公式​

// Statistical Functions
=AVERAGE(range)          // Simple mean
=MEDIAN(range)           // Middle value
=QUARTILE(range, 1)      // 25th percentile
=QUARTILE(range, 3)      // 75th percentile
=MAX(range)              // Maximum value
=MIN(range)              // Minimum value
=STDEV.P(range)          // Standard deviation

// Financial Calculations
=B7/C7                   // Simple ratio (Margin)
=SUM(B7:B9)/3            // Average of multiple companies
=IF(B7>0, C7/B7, "N/A")  // Conditional calculation
=IFERROR(C7/D7, 0)       // Handle divide by zero

// Cross-Sheet References
='Sheet1'!B7             // Reference another sheet
=VLOOKUP(A7, Table1, 2)  // Lookup from data table
=INDEX(MATCH())          // Advanced lookup

// Formatting
=TEXT(B7, "0.0%")        // Format as percentage
=TEXT(C7, "#,##0")       // Thousands separator

常用比率公式​

Gross Margin = Gross Profit / Revenue
EBITDA Margin = EBITDA / Revenue
FCF Margin = Free Cash Flow / Revenue
FCF Conversion = FCF / Operating Cash Flow
ROE = Net Income / Shareholders' Equity
ROA = Net Income / Total Assets
Asset Turnover = Revenue / Total Assets
Debt/Equity = Total Debt / Shareholders' Equity

關鍵原則總結​

  1. 結構驅動洞察 - 正確的標題迫使正確的思考方式
  2. 少即是多 - 5-10 個關鍵指標勝過 20 個無關指標
  3. 根據你的問題選擇指標 - 估值分析 ≠ 效率分析
  4. 統計數據揭示模式 - 中位數/四分位數比平均值揭示更多信息
  5. 透明度勝於複雜性 - 每個人都理解的簡單公式
  6. 可比性為王 - 排除不良可比公司優於強行納入
  7. 記錄你的選擇 - 在備註部分解釋選擇了哪些指標及原因

輸出檢查清單​

在交付可比公司分析之前，請驗證：

  • 所有公司真正具有可比性
  • 數據來自一致的時間段
  • 單位清晰標註（百萬/十億）
  • 公式引用單元格，而非硬編碼值
  • 所有硬編碼輸入單元格都有註釋，包含：(1) 帶有引用的確切數據來源，或 (2) 帶有解釋的清晰假設
  • 在相關位置添加超鏈接（SEC EDGAR 備案文件、Bloomberg 頁面、研究報告）
  • 統計數據至少包含 5 個指標（最大值、75th 百分位、中位數、25th 百分位、最小值）
  • 備註部分記錄了來源和方法論
  • 視覺格式遵循慣例（藍色 = 輸入，黑色 = 公式）
  • 合理性檢查通過（利潤率符合邏輯，倍數合理）
  • 日期戳為當前日期（“截至 [日期]”）
  • 公式審計顯示無錯誤（#DIV/0!, #REF!, #N/A）

持續改進​

完成可比公司分析後，請問自己：

  1. 統計數據是否揭示了意想不到的洞察？
  2. 是否有任何數據缺口限制了分析？
  3. 利益相關者是否要求了你未包含的指標？
  4. 實際花費時間與預期花費時間相比如何？
  5. 下次如何做才能使其更有用？

最佳的可比公司分析（comps analyses）會隨著每次迭代而不斷演進。保存模板，從反饋中學習，並根據決策者實際使用的內容來優化結構。

數據源 — 優先使用 MCP，Web 作為備選​

下文許多地方提到“使用 S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP”。這些是源自原始 Cowork 插件上下文的商業金融數據 MCP。在 Hermes 中：

  • 如果你配置了任何結構化金融數據 MCP（Hermes 支持 MCP — 參見 native-mcp 技能），請優先將其用於時點可比公司分析、先例交易和 filings（監管文件）。
  • 否則，回退到以下方式：
    • 針對美國 filings，對 SEC EDGAR (https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar) 使用 web_search / web_extract
    • 通過公司投資者關係（IR）頁面獲取新聞稿和財報演示文稿
    • 使用 browser_navigate 訪問交互式數據門戶
    • 用戶提供的數據（當上下文中缺少數據時，明確向用戶詢問）
  • 切勿捏造。如果無法找到某個倍數、先例或 filing 編號的來源，請將單元格標記為 [UNSOURCED] 並向用戶展示。

歸屬說明​

本技能改編自 Anthropic 的 Claude for Financial Services 插件套件（Apache-2.0 許可證）。已移除 Office-JS / Cowork 實時 Excel 路徑；此版本通過 excel-author 技能的約定，面向無頭模式下的 openpyxl。原始項目：https://github.com/anthropics/financial-services