Hermes agent

Анализ сопоставимых компаний

Построение анализа сопоставимых компаний в Excel — операционные метрики, мультипликаторы оценки, статистическое сравнение с группой аналогов. Работает в паре с excel-author. Подходит для оценки публичных компаний, ценообразования при IPO, отраслевого бенчмаркинга и выявления выбросов.

Метаданные навыка

ИсточникОпциональный (устанавливается по запросу) — hermes skills install official/finance/comps-analysis
Путьoptional-skills/finance/comps-analysis
Версия1.0.0
АвторAnthropic (адаптировано Nous Research)
ЛицензияApache-2.0
Платформыlinux, macos, windows
Тегиfinance, valuation, comps, excel, openpyxl, modeling, investment-banking
Связанные навыкиexcel-author, pptx-author, dcf-model, lbo-model

Справочник: полный SKILL.md

инфо

Ниже приведено полное определение навыка, которое Hermes загружает при его активации. Это именно то, что агент видит как инструкции, когда навык активен.

Environment

This skill assumes headless openpyxl — you are producing an .xlsx file on disk. Follow the excel-author skill’s conventions for cell coloring, formulas, named ranges, and sensitivity tables. Recalculate before delivery: python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx.

Comparable Company Analysis

⚠️ CRITICAL: Data Source Priority (READ FIRST)

ALWAYS follow this data source hierarchy:

  1. FIRST: Check for MCP data sources - If S&P Kensho MCP, FactSet MCP, or Daloopa MCP are available, use them exclusively for financial and trading information
  2. DO NOT use web search if the above MCP data sources are available
  3. ONLY if MCPs are unavailable: Then use Bloomberg Terminal, SEC EDGAR filings, or other institutional sources
  4. NEVER use web search as a primary data source - it lacks the accuracy, audit trails, and reliability required for institutional-grade analysis

Why this matters: MCP sources provide verified, institutional-grade data with proper citations. Web search results can be outdated, inaccurate, or unreliable for financial analysis.

Обзор

Навык учит агента строить институциональные анализы сопоставимых компаний, объединяющие операционные метрики, мультипликаторы оценки и статистическое сравнение. Результат — структурированная таблица Excel, которая помогает принимать взвешенные инвестиционные решения на основе сравнения с аналогами.

Справочные материалы и контекст:

Пример анализа находится в examples/comps_example.xlsx. Используй файлы примеров из этой директории осмысленно:

Используй примеры для:

  • Понимания иерархии структуры (как выстроены разделы)
  • Оценки требуемого уровня строгости (глубина статистики, стандарты документирования)
  • Усвоения принципов (чёткие заголовки, прозрачные формулы, следы аудита)

Не используй примеры для:

  • Точного воспроизведения формата или метрик
  • Копирования макета без учёта контекста
  • Применения того же визуального стиля независимо от аудитории

Сначала спроси себя:

  1. «Есть ли у вас предпочтительный формат, или мне адаптировать стиль шаблона?»
  2. «Кто аудитория?» (Инвестиционный комитет, презентация для совета директоров, быстрый справочник, детальная записка)
  3. «Какой ключевой вопрос?» (Оценка, анализ роста, конкурентное позиционирование, эффективность)
  4. «Каков контекст?» (M&A, инвестиционное решение, отраслевой бенчмаркинг, анализ результатов)

Адаптируй под конкретику:

  • Отраслевой контекст: мегакапы big tech требуют других метрик, чем начинающие SaaS-стартапы
  • Отраслевая специфика: добавляй релевантные метрики заранее (например, cloud ARR, enterprise-клиенты, экосистема разработчиков для технологических компаний)
  • Узнаваемость компании: хорошо известные компании требуют меньше предыстории и больше акцента на дельта-анализ
  • Тип решения: M&A требует иных акцентов, чем текущий мониторинг портфеля

Базовый принцип: используй принципы шаблона (чёткая структура, статистическая строгость, прозрачные формулы), но меняй исполнение в зависимости от контекста. Цель — институциональное качество анализа, а не институциональный вид шаблона.

Примеры от пользователя и явно заданные предпочтения всегда имеют приоритет над умолчаниями.

Базовая философия

«Сначала постройте правильную структуру, потом дайте данным рассказать историю.»

Начни с заголовков, которые заставляют думать стратегически о том, что важно. Введи чистые данные, постройте прозрачные формулы — статистика появится автоматически. Хороший comp должен мгновенно читаться тем, кто его не строил.

⚠️ CRITICAL: Formulas Over Hardcodes + Step-by-Step Verification

Formulas, not hardcodes:

  • Every derived value (margin, multiple, statistic) MUST be an Excel formula referencing input cells — never a pre-computed number pasted in
  • When using Python/openpyxl to build the sheet: write cell.value = "=E7/C7" (formula string), NOT cell.value = 0.687 (computed result)
  • The only hardcoded values should be raw input data (revenue, EBITDA, share price, etc.) — and every one of those gets a cell comment with its source
  • Why: the model must update automatically when an input changes. A hardcoded margin is a silent bug waiting to happen.

Verify step-by-step with the user:

  • After setting up the structure → show the user the header layout before filling data
  • After entering raw inputs → show the user the input block and confirm sources/periods before building formulas
  • After building operating metrics formulas → show the calculated margins and sanity-check with the user before moving to valuation
  • After building valuation multiples → show the multiples and confirm they look reasonable before adding statistics
  • Do NOT build the entire sheet end-to-end and then present it — catch errors early by confirming each section

Раздел 1: Структура документа и настройка

Блок заголовка (строки 1–3)

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

Почему это важно: сразу задаёт контекст. Открывая файл, любой понимает, что перед ним, когда это создано и как интерпретировать цифры.

Стандарты визуального оформления (НЕОБЯЗАТЕЛЬНО — предпочтения пользователя и загруженные шаблоны всегда имеют приоритет)

ВАЖНО: это лишь предложенные умолчания. Соблюдай приоритет:

  1. Явные предпочтения пользователя по форматированию
  2. Форматирование из загруженных шаблонов
  3. Стайлгайды компании или команды
  4. Эти умолчания (только если нет другого руководства)

Предложенный шрифт и типографика:

  • Семейство шрифтов: Times New Roman (профессиональный, читаемый, стандарт отрасли)
  • Размер шрифта: 11pt для ячеек с данными, 12pt для заголовков
  • Жирный текст: заголовки разделов, названия компаний, подписи статистик

Умолчания цвета и заливки — профессиональная синe-серая палитра (меньше — лучше):

  • Сдержанность прежде всего — только синие и серые тона. НЕ вводить зелёный, оранжевый, красный и другие акцентные цвета. Чистый comps-лист использует 3–4 цвета.
  • Заголовки разделов (например, «OPERATING STATISTICS & FINANCIAL METRICS»):
    • Тёмно-синий фон (#1F4E79 или #17365D navy)
    • Белый жирный текст
    • Заливка на всю строку по всем столбцам
  • Заголовки столбцов (например, «Company», «Revenue», «Margin»):
    • Светло-синий фон (#D9E1F2 или аналогичный бледно-синий)
    • Чёрный жирный текст
    • Выравнивание по центру
  • Строки данных:
    • Белый фон для данных компаний
    • Чёрный текст для формул; синий текст для жёстко заданных входных данных
  • Строки статистик (Maximum, 75th Percentile и т.д.):
    • Светло-серый фон (#F2F2F2)
    • Чёрный текст, подписи по левому краю
  • Вся палитра: тёмно-синий + светло-синий + светло-серый + белый. Ничего другого, если шаблон пользователя не указывает иное.

Предложенные соглашения форматирования:

  • Десятичная точность:
    • Проценты: 1 знак после запятой (12.3%)
    • Мультипликаторы: 1 знак после запятой (13.5x)
    • Суммы в долларах: без десятичных, с разделителем тысяч (69,632)
    • Маржа в процентах: 1 знак после запятой (68.7%)
  • Границы: без границ (чистый, минималистичный вид)
  • Выравнивание: все метрики по центру для единообразия
  • Размеры ячеек: все ширины столбцов одинаковые, все высоты строк согласованные (даёт чистую, профессиональную сетку)

Примечание: если пользователь предоставил шаблон или указал другое форматирование — используй его.

Раздел 2: Операционная статистика и финансовые метрики

Основные столбцы (начни с них)

  1. Company — названия с единообразным форматированием
  2. Revenue — метрика масштаба (может быть LTM, квартальная или годовая в зависимости от контекста)
  3. Revenue Growth — процентное изменение год к году
  4. Gross Profit — выручка минус себестоимость
  5. Gross Margin — GP/Revenue (базовая рентабельность)
  6. EBITDA — прибыль до вычета процентов, налогов, амортизации и износа
  7. EBITDA Margin — EBITDA/Revenue (операционная эффективность)

Дополнительные столбцы (выбирай по отрасли и цели)

  • Квартал vs LTM — включай оба, если важна сезонность
  • Free Cash Flow — для капиталоёмкого или SaaS-бизнеса
  • FCF Margin — FCF/Revenue (эффективность генерации денег)
  • Net Income — для зрелых, прибыльных компаний
  • Operating Income — для бизнесов с разным D&A
  • Метрики CapEx — для капиталоёмких отраслей
  • Rule of 40 — специально для SaaS (Growth % + Margin %)
  • FCF Conversion — для анализа качества прибыли (продвинутый уровень)

Примеры формул (строка 7 как пример)

// Основные коэффициенты — вычисляются всегда
Gross Margin (F7): =E7/C7
EBITDA Margin (H7): =G7/C7

// Опциональные коэффициенты — включай при необходимости
FCF Margin: =[FCF]/[Revenue]
Net Margin: =[Net Income]/[Revenue]
Rule of 40: =[Growth %]+[FCF Margin %]

Золотое правило: каждый коэффициент должен быть [Что-то] / [Revenue] или [Что-то] / [Что-то из этого листа]. Проще — лучше.

Блок статистик (после данных компаний)

КРИТИЧНО: добавляй статистические формулы для всех сопоставимых метрик (коэффициентов, маржи, темпов роста, мультипликаторов).

[Оставь одну пустую строку для визуального разделения]
- Maximum: =MAX(B7:B9)
- 75th Percentile: =QUARTILE(B7:B9,3)
- Median: =MEDIAN(B7:B9)
- 25th Percentile: =QUARTILE(B7:B9,1)
- Minimum: =MIN(B7:B9)

Столбцы, которым НУЖНА статистика (сопоставимые метрики):

  • Revenue Growth %, Gross Margin %, EBITDA Margin %, EPS
  • EV/Revenue, EV/EBITDA, P/E, Dividend Yield %, Beta

Столбцы, которым статистика НЕ нужна (метрики масштаба):

  • Revenue, EBITDA, Net Income (абсолютный масштаб варьируется у разных компаний)
  • Market Cap, Enterprise Value (несопоставимо для компаний разного размера)

Примечание: добавь одну пустую строку между данными компаний и строками статистик для визуального разделения. НЕ добавляй строку-заголовок «SECTOR STATISTICS» или «VALUATION STATISTICS».

Зачем нужны квартили: они показывают распределение, а не только среднее. Мультипликатор на уровне 75-го перцентиля говорит, как торгуются «премиальные» компании.

Раздел 3: Мультипликаторы оценки и инвестиционные метрики

Основные столбцы оценки (начни с них)

  1. Company — тот же порядок, что и в операционном разделе
  2. Market Cap — текущая рыночная оценка
  3. Enterprise Value — Market Cap ± чистый долг/денежные средства
  4. EV/Revenue — сколько рынок платит за доллар продаж
  5. EV/EBITDA — сколько рынок платит за доллар прибыли
  6. P/E Ratio — цена относительно чистой прибыли

Дополнительные метрики оценки (выбирай по контексту)

  • FCF Yield — FCF/Market Cap (для анализа с акцентом на денежный поток)
  • PEG Ratio — P/E/Growth Rate (для растущих компаний)
  • Price/Book — рыночная стоимость к балансовой (для капиталоёмкого бизнеса)
  • ROE/ROA — метрики доходности (для сравнения рентабельности)
  • Revenue/EBITDA CAGR — исторические темпы роста (для трендового анализа)
  • Asset Turnover — Revenue/Assets (для операционной эффективности)
  • Debt/Equity — леверидж (для анализа структуры капитала)

Принцип: включай 3–5 основных мультипликаторов, которые важны для твоей отрасли. Не добавляй каждую возможную метрику просто потому, что можешь.

Примеры формул

// Основные мультипликаторы — включай всегда
EV/Revenue: =[Enterprise Value]/[LTM Revenue]
EV/EBITDA: =[Enterprise Value]/[LTM EBITDA]
P/E Ratio: =[Market Cap]/[Net Income]

// Опциональные мультипликаторы — включай при наличии данных
FCF Yield: =[LTM FCF]/[Market Cap]
PEG Ratio: =[P/E]/[Growth Rate %]

Правило перекрёстных ссылок

КРИТИЧНО: мультипликаторы оценки ДОЛЖНЫ ссылаться на операционный раздел. Никогда не вводи одни и те же исходные данные дважды. Если выручка в C7, то формула EV/Revenue должна ссылаться на C7.

Блок статистик

Та же структура, что в операционном разделе: Max, 75th, Median, 25th, Min для каждой метрики. Добавь одну пустую строку между данными компаний и строками статистик. НЕ добавляй строку-заголовок «VALUATION STATISTICS».

Раздел 4: Примечания и документация методологии

Обязательные компоненты

Источники данных и их качество:

  • Откуда взяты данные? (S&P Kensho MCP, FactSet MCP, Daloopa MCP, Bloomberg, SEC filings)
  • Какой период они охватывают? (Q4 2024, аудированные данные)
  • Как верифицированы? (Сверено с 10-K/10-Q)
  • Примечание: при наличии MCP-источников (S&P Kensho, FactSet, Daloopa) отдавай им приоритет — выше точность и прослеживаемость

Ключевые определения:

  • Метод расчёта EBITDA (Gross Profit + D&A или Operating Income + D&A)
  • Формула Free Cash Flow (Operating CF − CapEx)
  • Пояснение специальных метрик (Rule of 40, FCF Conversion)
  • Определения временных периодов (LTM, периоды расчёта CAGR)

Методология оценки:

  • Как рассчитана Enterprise Value? (Market Cap + Net Debt)
  • Какие темпы роста использованы? (Исторический CAGR, прогнозные оценки)
  • Были ли корректировки? (Исключены разовые статьи, нормализована маржа)

Аналитический фреймворк:

  • В чём инвестиционный тезис? (Эффективность cloud/SaaS)
  • Какие метрики важнее всего? (Генерация денег, эффективность капитала)
  • Как читателям интерпретировать статистику? (Квартили дают контекст)

Раздел 5: Выбор правильных метрик (фреймворк решений)

Начни с вопроса «На какой вопрос я отвечаю?»

«Какая компания недооценена?» → Фокус на: EV/Revenue, EV/EBITDA, P/E, Market Cap → Пропусти: операционные детали, метрики роста

«Какая компания наиболее эффективна?» → Фокус на: Gross Margin, EBITDA Margin, FCF Margin, Asset Turnover → Пропусти: метрики масштаба, абсолютные суммы в долларах

«Какая компания растёт быстрее всего?» → Фокус на: Revenue Growth %, EBITDA CAGR, рост пользователей/клиентов → Пропусти: метрики маржи, коэффициенты долговой нагрузки

«Кто лучший генератор денег?» → Фокус на: FCF, FCF Margin, FCF Conversion, интенсивность CapEx → Пропусти: EBITDA, мультипликаторы P/E

Выбор метрик по отраслям

Software/SaaS: Обязательно: Revenue Growth, Gross Margin, Rule of 40 Опционально: ARR, Net Dollar Retention, CAC Payback Пропусти: Asset Turnover, метрики запасов

Manufacturing/Industrials: Обязательно: EBITDA Margin, Asset Turnover, CapEx/Revenue Опционально: ROA, Inventory Turns, Backlog Пропусти: Rule of 40, SaaS-метрики

Financial Services: Обязательно: ROE, ROA, Efficiency Ratio, P/E Опционально: Net Interest Margin, Loan Loss Reserves Пропусти: Gross Margin, EBITDA (не значимы для банков)

Retail/E-commerce: Обязательно: Revenue Growth, Gross Margin, Inventory Turnover Опционально: Same-Store Sales, Customer Acquisition Cost Пропусти: тяжёлые метрики R&D или CapEx

Правило «5–10»

5 операционных метрик — Revenue, Growth, 2–3 метрики маржи/эффективности 5 метрик оценки — Market Cap, EV, 3 мультипликатора = 10 столбцов итого — достаточно, чтобы рассказать историю, не теряя нить

Больше 15 метрик — скорее всего, включён шум. Режь без пощады.

Раздел 6: Лучшие практики и проверки качества

Перед началом работы

  1. Определи группу аналогов — компании должны быть по-настоящему сопоставимы (схожая бизнес-модель, масштаб, география)
  2. Выбери правильный период — LTM сглаживает сезонность; квартальные данные показывают тренды
  3. Стандартизируй единицы заранее — решение «миллионы или миллиарды» влияет на всё
  4. Определи источники данных — знай, откуда берётся каждая цифра

В процессе работы

  1. Сначала введи все исходные данные — заполни синий текст до написания формул

  2. Добавь комментарии ко ВСЕМ жёстко заданным входным данным — правая кнопка по ячейке → Insert Comment → укажи источник ИЛИ допущение

    Для данных из источника — укажи точно, откуда:

    • Пример: “Bloomberg Terminal - MSFT Equity DES, accessed 2024-10-02”
    • Пример: “Q4 2024 10-K filing, page 42, line item ‘Total Revenue’”
    • Пример: “FactSet consensus estimate as of 2024-10-02”
    • По возможности добавляй гиперссылки: правая кнопка → Link → вставь URL на SEC-filing, источник данных или отчёт

    Для допущений — объясни логику:

    • Пример: “Assumed 15% EBITDA margin based on peer median, company does not disclose”
    • Пример: “Estimated Enterprise Value as Market Cap + $50M net debt (from Q3 balance sheet, Q4 not yet available)”
    • Пример: “Forward P/E based on street consensus EPS of $3.45 (average of 12 analyst estimates)”

    Почему это важно: обеспечивает следы аудита, верификацию данных, прозрачность допущений и возможность будущих обновлений

  3. Строй формулы строка за строкой — проверяй каждый расчёт перед переходом дальше

  4. Используй абсолютные ссылки для заголовков — $C$6 фиксирует строку заголовка

  5. Форматируй единообразно — проценты как проценты, не как десятичные дроби

  6. Добавь условное форматирование — автоматически выделяй выбросы

Проверки на адекватность

  • Тест маржи: Gross margin > EBITDA margin > Net margin (истинно по определению всегда)
  • Разумность мультипликаторов:
    • EV/Revenue: обычно 0.5–20x (сильно варьируется по отраслям)
    • EV/EBITDA: обычно 8–25x (относительно стабильно по отраслям)
    • P/E: обычно 10–50x (зависит от темпов роста)
  • Корреляция роста и мультипликаторов: более высокий рост обычно означает более высокие мультипликаторы
  • Компромисс масштаба и эффективности: крупные компании часто имеют лучшую маржу (эффект масштаба)

Распространённые ошибки

❌ Смешивать market cap и enterprise value в формулах ❌ Использовать разные периоды для числителя и знаменателя (LTM vs квартальные) ❌ Жёстко кодировать числа в формулах вместо ссылок на ячейки ❌ Жёстко заданные входные данные без комментариев с источником ИЛИ объяснением допущения ❌ Отсутствие гиперссылок на SEC-filings или источники данных там, где они доступны ❌ Включать слишком много метрик без чёткой цели ❌ Включать несопоставимые компании (разные бизнес-модели) ❌ Использовать устаревшие данные без раскрытия ❌ Неправильно усреднять проценты (нужна медиана, а не среднее)

Раздел 6: Продвинутые возможности

Динамические заголовки

Для столбцов с расчётами используй чёткие обозначения единиц:

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

Преимущества квартильного анализа

Вместо просто среднего/медианы квартили показывают:

  • 75-й перцентиль = «премиальные» компании торгуются здесь
  • Медиана = типичная рыночная оценка
  • 25-й перцентиль = «дисконтная» территория

Это помогает ответить: «Целевая компания торгуется дорого или дёшево относительно аналогов?»

Отраслевые модификации

Software/SaaS:

  • Добавить: ARR, Net Dollar Retention, CAC Payback Period
  • Акцент: Rule of 40, FCF margins, gross margins >70%

Healthcare:

  • Добавить: R&D/Revenue, Pipeline value, Regulatory status
  • Акцент: EBITDA margins, темпы роста, риск возмещения расходов

Industrials:

  • Добавить: Backlog, Order book trends, Geographic mix
  • Акцент: ROIC, asset turnover, циклические поправки

Consumer:

  • Добавить: Same-store sales, Customer acquisition cost, Brand value
  • Акцент: Revenue growth, gross margins, inventory turns

Раздел 7: Рабочий процесс и практические советы

Пошаговый процесс

  1. Настройка структуры (30 минут)

    • Создай все заголовки
    • Отформатируй ячейки (синие для ввода, чёрные для формул)
    • Зафиксируй единицы и ссылки на даты

  2. Сбор данных (60–90 минут)

    • Возьми из основных источников (S&P Kensho MCP, FactSet MCP, Daloopa MCP при наличии; иначе Bloomberg, SEC)
    • Введи все исходные числа синим
    • Задокументируй источники в разделе примечаний

  3. Построение формул (30 минут)

    • Начни с простых коэффициентов (маржи)
    • Переходи к мультипликаторам (EV/Revenue)
    • Добавь перекрёстные проверки (маржи выглядят разумно?)

  4. Добавление статистик (15 минут)

    • Скопируй структуру формул для всех столбцов
    • Проверь, что диапазоны корректны (B7:B9, а не B7:B10)
    • Проверь логику квартилей

  5. Контроль качества (30 минут)

    • Выполни проверки на адекватность
    • Проверь ссылки в формулах
    • Найди ошибки #DIV/0! или #REF!
    • Сравни с известными бенчмарками

  6. Документирование (15 минут)

    • Заполни раздел примечаний
    • Добавь источники данных
    • Определи методологии
    • Проставь дату анализа

Профессиональные советы

  • Сохраняй шаблоны: сделай один раз — используй всегда
  • Подсвечивай выбросы: условное форматирование для значений >2 стандартных отклонений
  • Ссылки на источники: гиперссылки на скриншоты Bloomberg или SEC-filings
  • Версионирование: сохраняй как “Comps_v1_2024-12-15” с чёткой датой
  • Совместная проверка: пусть кто-то другой проверит твои формулы

Чеклист форматирования Excel (необязательно — адаптируй под предпочтения пользователя)

  • Шрифт задан по предпочтениям пользователя (умолчание: Times New Roman, 11pt для данных, 12pt для заголовков)
  • Заголовки разделов отформатированы по шаблону пользователя (умолчание: тёмно-синий #17365D с белым жирным текстом)
  • Заголовки столбцов отформатированы по шаблону пользователя (умолчание: светло-синий/серый #D9E2F3 с чёрным жирным текстом)
  • Строки статистик отформатированы по шаблону пользователя (умолчание: светло-серый #F2F2F2)
  • Границы не применены (чистый, минималистичный вид)
  • Ширина столбцов задана одинаковой (даёт чистый профессиональный вид)
  • Высота строк задана единообразно (обычно 20–25pt для строк данных)
  • Числа отформатированы с правильной точностью и разделителями тысяч
  • Все метрики выровнены по центру для единообразия
  • Одна пустая строка для разделения данных компаний и строк статистик
  • Нет отдельных строк-заголовков «SECTOR STATISTICS» или «VALUATION STATISTICS»
  • Каждая жёстко заданная ячейка имеет комментарий с: (1) точным источником данных ИЛИ (2) объяснением допущения
  • Гиперссылки добавлены там, где применимо (SEC filings, страницы провайдеров данных, отчёты)

Раздел 8: Пример макета шаблона

Простая версия (начни с неё):

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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│
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴───────────┴────┘

Добавляй сложность только по необходимости:

  • Включай квартальные И LTM данные, если важна сезонность
  • Добавляй метрики FCF, если генерация денег — ключевая история
  • Включай отраслевые метрики (Rule of 40 для SaaS и т.д.)
  • Добавляй больше строк статистик при >5 компаниях

Раздел 9: Отраслевые дополнения (опционально)

Добавляй эти метрики только тогда, когда они критичны для анализа. Большинство comps отлично работает с базовыми метриками.

Software/SaaS: Добавить при необходимости: ARR, Net Dollar Retention, Rule of 40

Financial Services: Добавить при необходимости: ROE, Net Interest Margin, Efficiency Ratio

E-commerce: Добавить при необходимости: GMV, Take Rate, Active Buyers

Healthcare: Добавить при необходимости: R&D/Revenue, Pipeline Value, Patent Timeline

Manufacturing: Добавить при необходимости: Asset Turnover, Inventory Turns, Backlog

Раздел 10: Красные флаги и предупреждающие сигналы

Проблемы с качеством данных

🚩 Несогласованные периоды (смешение квартальных и годовых) 🚩 Отсутствующие данные без объяснения 🚩 Существенные расхождения между источниками (>10%)

Красные флаги оценки

🚩 Компании с отрицательной EBITDA, оцениваемые по мультипликаторам EBITDA (используй мультипликаторы выручки) 🚩 P/E >100x без истории гиперроста 🚩 Маржа, которая не имеет смысла для отрасли

Проблемы сопоставимости

🚩 Разные финансовые годы (создаёт временные несоответствия) 🚩 Смешение pure-play компаний и конгломератов 🚩 Существенно разные бизнес-модели, помеченные как «comps»

Если есть сомнения — исключи компанию. Лучше 3 идеальных сопоставимых, чем 6 сомнительных.

Раздел 11: Справочник формул

Основные формулы Excel

// Статистические функции
=AVERAGE(range)          // Простое среднее
=MEDIAN(range)           // Медианное значение
=QUARTILE(range, 1)      // 25-й перцентиль
=QUARTILE(range, 3)      // 75-й перцентиль
=MAX(range)              // Максимальное значение
=MIN(range)              // Минимальное значение
=STDEV.P(range)          // Стандартное отклонение

// Финансовые вычисления
=B7/C7                   // Простой коэффициент (маржа)
=SUM(B7:B9)/3            // Среднее по нескольким компаниям
=IF(B7>0, C7/B7, "N/A")  // Условное вычисление
=IFERROR(C7/D7, 0)       // Обработка деления на ноль

// Ссылки на другие листы
='Sheet1'!B7             // Ссылка на другой лист
=VLOOKUP(A7, Table1, 2)  // Поиск из таблицы данных
=INDEX(MATCH())          // Продвинутый поиск

// Форматирование
=TEXT(B7, "0.0%")        // Форматировать как процент
=TEXT(C7, "#,##0")       // Разделитель тысяч

Формулы общих коэффициентов

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

Краткое резюме принципов

  1. Структура формирует мышление — правильные заголовки заставляют думать правильно
  2. Меньше — лучше — 5–10 значимых метрик бьют 20 незначимых
  3. Метрики — под вопрос — анализ оценки ≠ анализ эффективности
  4. Статистика выявляет паттерны — медиана и квартили говорят больше, чем среднее
  5. Прозрачность важнее сложности — простые формулы, понятные всем
  6. Сопоставимость — главное — лучше исключить, чем натянуть плохой comp
  7. Документируй выборы — объясни в примечаниях, какие метрики и почему

Чеклист перед сдачей

Перед передачей comp-анализа проверь:

  • Все компании по-настоящему сопоставимы
  • Данные из согласованных временных периодов
  • Единицы чётко обозначены (миллионы/миллиарды)
  • Формулы ссылаются на ячейки, а не на жёстко заданные значения
  • Все жёстко заданные ячейки имеют комментарии с: (1) точным источником с цитированием ИЛИ (2) чётким объяснением допущения
  • Гиперссылки добавлены там, где уместно (SEC EDGAR, Bloomberg, исследовательские отчёты)
  • Статистика включает минимум 5 метрик (Max, 75th, Med, 25th, Min)
  • Раздел примечаний документирует источники и методологию
  • Визуальное форматирование соответствует соглашениям (синий = ввод, чёрный = формула)
  • Проверки на адекватность пройдены (маржа логична, мультипликаторы разумны)
  • Дата актуальна («As of [Date]»)
  • Аудит формул не показывает ошибок (#DIV/0!, #REF!, #N/A)

Постоянное улучшение

После завершения comp-анализа задай себе вопросы:

  1. Выявила ли статистика неожиданные инсайты?
  2. Были ли пробелы в данных, ограничившие анализ?
  3. Запрашивали ли стейкхолдеры метрики, которые ты не включил?
  4. Сколько времени ушло — и сколько должно было уйти?
  5. Что сделает анализ более полезным в следующий раз?

Лучшие comp-анализы совершенствуются с каждой итерацией. Сохраняй шаблоны, учись на обратной связи, дорабатывай структуру под то, чем реально пользуются принимающие решения.

Источники данных — сначала MCP, веб как запасной вариант

Многие фрагменты выше упоминают «S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP». Это коммерческие MCP финансовых данных из исходного контекста плагина Cowork. В Hermes:

  • Если настроен любой структурированный MCP финансовых данных (Hermes поддерживает MCP — см. навык native-mcp), отдавай ему приоритет для point-in-time comps, precedent transactions и filings.
  • Иначе используй запасной вариант:
    • web_search / web_extract против SEC EDGAR (https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar) для US filings
    • IR-страницы компаний для пресс-релизов и презентаций по результатам
    • browser_navigate для интерактивных порталов данных
    • Данные от пользователя (прямо запрашивай, когда контекст их не содержит)
  • Никогда не выдумывай. Если мультипликатор, прецедент или число из filing не удаётся найти в источнике, помечай ячейку как [UNSOURCED] и сообщай об этом пользователю.

Атрибуция

Этот навык адаптирован из набора плагинов Anthropic’s Claude for Financial Services (Apache-2.0). Пути Office-JS / Cowork live-Excel удалены; эта версия нацелена на headless openpyxl через соглашения навыка excel-author. Оригинал: https://github.com/anthropics/financial-services

⌕ ESC