Hermes agent

Merger Model

Строит модели приращения/разводнения (accretion/dilution) для M&A-сделок в Excel — про-форма P&L, анализ синергий, структура финансирования, влияние на EPS. Работает в связке с excel-author. Подходит для питчей по M&A, материалов для совета директоров и оценки сделок.

Метаданные навыка

ИсточникОпциональный (устанавливается по запросу) — установить командой hermes skills install official/finance/merger-model
Путьoptional-skills/finance/merger-model
Версия1.0.0
АвторAnthropic (адаптировано Nous Research)
ЛицензияApache-2.0
Платформыlinux, macos, windows
Тегиfinance, m-and-a, merger, accretion-dilution, excel, openpyxl, modeling, investment-banking
Связанные навыкиexcel-author, pptx-author, dcf-model, 3-statement-model

Справочник: полный SKILL.md

инфо

Ниже приведено полное определение навыка, которое Hermes Agent загружает при его активации. Именно эти инструкции видит агент, когда навык активен.

Окружение

Навык рассчитан на headless openpyxl — на выходе файл .xlsx на диске. Соблюдайте соглашения навыка excel-author по раскраске ячеек, формулам, именованным диапазонам и таблицам чувствительности. Перед сдачей пересчитайте файл: python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx.

Merger Model

Готовит анализ accretion/dilution для сделок M&A: про-форма влияние на EPS, чувствительность к синергиям, распределение цены покупки. Используйте при оценке потенциального поглощения, подготовке анализа последствий слияния для питча или консультировании по условиям сделки.

Рабочий процесс

Шаг 1: сбор исходных данных

Покупатель:

  • Название компании, текущая цена акции, число акций в обращении
  • LTM и NTM EPS (GAAP и скорректированный)
  • Мультипликатор P/E
  • Доналоговая стоимость долга, ставка налога
  • Денежные средства на балансе, существующий долг

Цель:

  • Название компании, текущая цена акции, число акций в обращении (для публичных компаний)
  • LTM и NTM EPS или чистая прибыль
  • Стоимость предприятия (enterprise value) или стоимость капитала (equity value)

Условия сделки:

  • Цена предложения за акцию (или премия к текущей)
  • Структура оплаты: % денежными средствами против % акциями
  • Новый долг, привлекаемый для финансирования денежной части
  • Ожидаемые синергии (выручка и затраты) и график их выхода на плановый уровень
  • Комиссии по сделке и расходы на финансирование
  • Ожидаемая дата закрытия

Шаг 2: анализ цены покупки

СтатьяЗначение
Цена предложения за акцию
Премия к текущей цене
Стоимость капитала (equity value)
Плюс: принятый чистый долг
Стоимость предприятия (enterprise value)
Подразумеваемый EV / EBITDA
Подразумеваемый P/E

Шаг 3: источники и использование средств

Источники$Использование$
Новый долгЦена покупки капитала
Денежные средстваРефинансирование долга цели
Новые выпущенные акцииКомиссии по сделке
Расходы на финансирование
ИтогоИтого

Шаг 4: про-форма EPS (accretion / dilution)

Рассчитайте по годам (год 1–3):

StandalonePro FormaAccretion/(Dilution)
Чистая прибыль покупателя
Чистая прибыль цели
Синергии (после налогов)
Недополученный процентный доход от денежных средств (после налогов)
Процентные расходы по новому долгу (после налогов)
Амортизация нематериальных активов (после налогов)
Pro forma чистая прибыль
Pro forma число акций
Pro forma EPS
Accretion / (Dilution) %

Шаг 5: анализ чувствительности

Accretion/Dilution к синергиям и премии предложения:

$0M syn$25M syn$50M syn$75M syn$100M syn
15% premium
20% premium
25% premium
30% premium

Accretion/Dilution к соотношению денег и акций:

100% cash75/2550/5025/75100% stock
Year 1
Year 2

Шаг 6: безубыточные синергии

Рассчитайте минимальный объём синергий, при котором сделка не влияет на EPS в первый год.

Шаг 7: результат

  • Книга Excel со следующими листами:
    • Assumptions tab
    • Sources & uses
    • Pro forma income statement
    • Accretion/dilution summary
    • Sensitivity tables
    • Breakeven analysis
  • Одностраничная сводка последствий слияния для питч-бука

Важные замечания

  • Всегда показывайте и GAAP, и скорректированный (cash) EPS там, где это уместно.
  • Сделки с оплатой акциями: для коэффициента обмена берите текущую цену акции покупателя; укажите размытие от новых акций.
  • Включите распределение цены покупки — гудвилл и амортизация нематериальных активов влияют на GAAP EPS.
  • Поэтапный выход синергий на плановый уровень критичен: в первый год это часто лишь 25–50 % от целевого (run-rate).
  • Не забудьте про недополученный процентный доход с использованных денег и новые процентные расходы по привлечённому долгу.
  • Ставка налога для синергий и процентных корректировок должна совпадать с предельной ставкой покупателя.

Источники данных — MCP в первую очередь, веб как резерв

Во многих фрагментах ниже говорится «используйте S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP». Это коммерческие MCP с финансовыми данными из контекста оригинального плагина Cowork. В Hermes:

  • Если у вас настроен любой MCP со структурированными финансовыми данными (Hermes поддерживает MCP — см. навык native-mcp), предпочитайте его для point-in-time-компараблов, прецедентных сделок и отчётности.
  • Иначе:
    • web_search / web_extract по SEC EDGAR (https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar) для отчётности США
    • Страницы IR компаний для пресс-релизов и презентаций по результатам
    • browser_navigate для интерактивных порталов данных
    • Данные, предоставленные пользователем (явно запрашивайте их, когда в контексте их нет)
  • Никогда не выдумывайте. Если мультипликатор, прецедент или число из отчётности не удаётся подтвердить источником, пометьте ячейку как [UNSOURCED] и сообщите пользователю.

Атрибуция

Навык адаптирован из набора плагинов Anthropic Claude for Financial Services (Apache-2.0). Пути Office-JS / Cowork с живым Excel удалены; эта версия нацелена на headless openpyxl по соглашениям навыка excel-author. Оригинал: https://github.com/anthropics/financial-services

⌕ ESC