🏠 Главная › user guide › finance comps analysis

{/ This page is auto-generated from the skill's SKILL.md by website/scripts/generate-skill-docs.py. Edit the source SKILL.md, not this page. /}

Comps Analysis

Build comparable company analysis in Excel — operating metrics, valuation multiples, statistical benchmarking vs peer sets. Pairs with excel-author. Use for public-company valuation, IPO pricing, sector benchmarking, or outlier detection.

Skill metadata
Source Optional — install with hermes skills install official/finance/comps-analysis
Path optional-skills/finance/comps-analysis
Version 1.0.0
Author Anthropic (adapted by Nous Research)
License Apache-2.0
Platforms linux, macos, windows
Tags finance, valuation, comps, excel, openpyxl, modeling, investment-banking
Related skills excel-author, pptx-author, dcf-model, lbo-model

Reference: full SKILL.md

ℹ️ Info

The following is the complete skill definition that Hermes loads when this skill is triggered. This is what the agent sees as instructions when the skill is active.

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 Web search results can be outdated, inaccurate, or unreliable for financial analysis.

Overview

This skill teaches the agent to build institutional-grade comparable company analyses that combine operating metrics, valuation multiples, and statistical benchmarking. The output is a structured Excel/spreadsheet that enables informed investment decisions through peer comparison.

Reference Material & Contextualization:

An example comparable company analysis is provided in examples/comps_example.xlsx. When using this or other example files in this skill directory, use them intelligently:

DO use examples for: - Understanding structural hierarchy (how sections flow) - Grasping the level of rigor expected (statistical depth, documentation standards) - Learning principles (clear headers, transparent formulas, audit trails)

DO NOT use examples for: - Exact reproduction of format or metrics - Copying layout without considering context - Applying the same visual style regardless of audience

ALWAYS ask yourself first: 1. "Do you have a preferred format or should I adapt the template style?" 2. "Who is the audience?" (Investment committee, board presentation, quick reference, detailed memo) 3. "What's the key question?" (Valuation, growth analysis, competitive positioning, efficiency) 4. "What's the context?" (M&A evaluation, investment decision, sector benchmarking, performance review)

Adapt based on specifics: - Industry context: Big tech mega-caps need different metrics than emerging SaaS startups - Sector-specific needs: Add relevant metrics early (e.g., cloud ARR, enterprise customers, developer ecosystem for tech) - Company familiarity: Well-known companies may need less background, more focus on delta analysis - Decision type: M&A requires different emphasis than ongoing portfolio monitoring

Core principle: Use template principles (clear structure, statistical rigor, transparent formulas) but vary execution based on context. The goal is institutional-quality analysis, not institutional-looking templates.

User-provided examples and explicit preferences always take precedence over defaults.

Core Philosophy

"Build the right structure first, then let the data tell the story."

Start with headers that force strategic thinking about what matters, input clean data, build transparent formulas, and let statistics emerge automatically. A good comp should be immediately readable by someone who didn't build it.

⚠️ 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

Section 1: Document Structure & Setup

Header Block (Rows 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: Мгновенно устанавливает контекст. Любой, кто открывает этот файл, знает, на что он смотрит, когда он был создан и как интерпретировать цифры.

Стандарты Visual Convention (НЕОБЯЗАТЕЛЬНО: пользовательские настройки и загруженные шаблоны всегда имеют приоритет)

ВАЖНО: Это только рекомендуемые значения по умолчанию. Всегда расставляйте приоритеты: 1. Явные предпочтения пользователя в отношении форматирования. 2. Форматирование из любых загруженных файлов шаблонов. 3. Руководства по стилю компании/команды 4. Эти значения по умолчанию (только если не предоставлено других указаний)

Рекомендуемый шрифт и типографика: - Семейство шрифтов: Times New Roman (профессиональный, читаемый, отраслевой стандарт). - Размер шрифта: 11 пт для ячеек данных, 12 пт для заголовков. – Жирный текст: заголовки разделов, названия компаний, статистические метки.

Цвет и затенение по умолчанию — профессиональная сине-серая палитра (лучше минимальная): - Сохраняйте сдержанность — только синий и серый цвета. НЕ добавляйте зеленый, оранжевый, красный или несколько акцентных цветов. В чистом листе композиций всего используется 3-4 цвета. – Заголовки разделов (например, «ОПЕРАЦИОННАЯ СТАТИСТИКА И ФИНАНСОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ»): - Темно-синий фон (#1F4E79 или #17365D темно-синий) - Белый жирный текст - Полное затенение строк во всех столбцах. – Заголовки столбцов (например, «Компания», «Выручка», «Маржа»): - Голубой фон (#D9E1F2 или аналогичный бледно-голубой) - Черный жирный текст - Центрированное выравнивание - Строки данных: - Белый фон для данных компании - Черный текст для формул; синий текст для жестко закодированных входов – Строки статистики (максимум, 75-й процентиль и т. д.): - Светло-серый фон (#F2F2F2) - Черный текст, метки с выравниванием по левому краю. - Вот вся палитра: темно-синий + голубой + светло-серый + белый. Ничего больше, если в шаблоне пользователя не указано иное.

Рекомендуемые соглашения о форматировании: - Десятичная точность: - Проценты: 1 десятичный (12,3%) - Кратность: 1 десятичная (13,5x) - Суммы в долларах: без десятичных знаков, разделитель тысяч (69 632). - Маржа указана в процентах: 1 десятичный знак (68,7%). - Границы: без границ (чистый, минималистичный внешний вид). - Выравнивание: все показатели выравниваются по центру для обеспечения четкого и однородного вида. – Размеры ячеек: ширина всех столбцов должна быть одинаковой/равной, высота всех строк должна быть одинаковой (создается четкая, профессиональная сетка).

Примечание. Если пользователь предоставляет файл шаблона или указывает другое форматирование, используйте его.

Раздел 2: Операционная статистика и финансовые показатели

Основные столбцы (начните с них)

  1. Компания – имена с единообразным форматированием.
  2. Доход – показатель размера (может быть долгосрочным, ежеквартальным или годовым в зависимости от контекста).
  3. Рост выручки – процентное изменение по сравнению с прошлым годом.
  4. Валовая прибыль – выручка за вычетом себестоимости проданных товаров.
  5. Валовая прибыль – GP/выручка (фундаментальная рентабельность).
  6. EBITDA – прибыль до вычета процентов, налогов, износа и амортизации.
  7. Маржа EBITDA – EBITDA/выручка (операционная эффективность).

Дополнительные дополнения (выбирайте в зависимости от отрасли/цели)

– Ежеквартально или долгосрочно – Включите оба варианта, если сезонность имеет значение. - Свободный денежный поток - Для капиталоемких предприятий или предприятий SaaS. - Маржа свободного денежного потока - свободный денежный поток/выручка (эффективность генерации денежных средств) - Чистая прибыль - Для зрелых и прибыльных компаний. - Операционная прибыль - Для предприятий с различными показателями D&A. - Показатели капитальных затрат - Для отраслей с большим объемом активов - Правило 40 - Специально для SaaS (Рост % + Маржа %) - Конверсия свободного денежного потока - Для анализа качества доходов (расширенный уровень)

Примеры формул (на примере строки 7)

// 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 %]

Золотое правило: каждое соотношение должно быть следующим: [Что-то] / [Доход] или [Что-то] / [Что-то из этого листа]. Будьте проще.

Блок статистики (после данных компании)

ВАЖНО: добавьте статистические формулы для всех сопоставимых показателей (коэффициенты, маржа, темпы роста, мультипликаторы).

[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)

Столбцы, для которых НЕОБХОДИМА статистика (сопоставимые показатели): - Рост выручки %, валовая прибыль %, рентабельность EBITDA %, прибыль на акцию - EV/Выручка, EV/EBITDA, P/E, % дивидендной доходности, бета

Столбцы, которым НЕ нужна статистика (показатели размера): - Выручка, EBITDA, чистая прибыль (абсолютный размер зависит от масштаба компании) - Рыночная капитализация, стоимость предприятия (не сопоставимы между компаниями разного размера)

Примечание. Добавьте одну пустую строку между строками данных компании и статистикой для визуального разделения. НЕ добавляйте строку заголовка «СТАТИСТИКА СЕКТОРА» или «СТАТИСТИКА ОЦЕНКИ».

Почему квартили важны. Они показывают распределение, а не только среднее значение. Мультипликатор 75-го процентиля говорит вам, по какой цене торгуют «премиальные» компании.

Раздел 3: Мультипликаторы оценки и инвестиционные показатели

Основные столбцы оценки (начните с них)

  1. Компания – тот же порядок, что и в рабочем разделе.
  2. Рыночная капитализация – текущая рыночная оценка.
  3. Стоимость предприятия – рыночная капитализация ± чистый долг/денежные средства.
  4. EV/Выручка – сколько рынок платит за доллар продаж.
  5. EV/EBITDA – сколько рынок платит за доллар прибыли.
  6. Коэффициент P/E – цена относительно чистой прибыли.

Дополнительные показатели оценки (выбирайте в зависимости от контекста)

Ключевой принцип: Включите 3–5 основных мультипликаторов, которые важны для вашей отрасли. Не включайте все возможные показатели только потому, что можете.

Примеры формул

// 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 %]

Cross-Reference Rule

CRITICAL: Valuation multiples MUST reference the operating metrics section. Never input the same raw data twice. If revenue is in C7, then EV/Revenue formula should reference C7.

Statistics Block

Same structure as operating section: Max, 75th, Median, 25th, Min for every metric. Add one blank row for visual separation between company data and statistics. Do NOT add a "VALUATION STATISTICS" header row.

Section 4: Notes & Methodology Documentation

Required Components

Data Sources & Quality: - Where did the data come from? (S&P Kensho MCP, FactSet MCP, Daloopa MCP, Bloomberg, SEC filings) - What period does it cover? (Q4 2024, audited figures) - How was it verified? (Cross-checked against 10-K/10-Q) - Note: Prioritize MCP data sources (S&P Kensho, FactSet, Daloopa) if available for better accuracy and traceability

Key Definitions: - EBITDA calculation method (Gross Profit + D&A, or Operating Income + D&A) - Free Cash Flow formula (Operating CF - CapEx) - Special metrics explained (Rule of 40, FCF Conversion) - Time period definitions (LTM, CAGR calculation periods)

Valuation Methodology: - How was Enterprise Value calculated? (Market Cap + Net Debt) - What growth rates were used? (Historical CAGR, forward estimates) - Any adjustments made? (One-time items excluded, normalized margins)

Analysis Framework: - What's the investment thesis? (Cloud/SaaS efficiency) - What metrics matter most? (Cash generation, capital efficiency) - How should readers interpret the statistics? (Quartiles provide context)

Section 5: Choosing the Right Metrics (Decision Framework)

Start with "What question am I answering?"

"Which company is undervalued?" → Focus on: EV/Revenue, EV/EBITDA, P/E, Market Cap → Skip: Operational details, growth metrics

"Which company is most efficient?" → Focus on: Gross Margin, EBITDA Margin, FCF Margin, Asset Turnover → Skip: Size metrics, absolute dollar amounts

"Which company is growing fastest?" → Focus on: Revenue Growth %, EBITDA CAGR, User/Customer Growth → Skip: Margin metrics, leverage ratios

"Which is the best cash generator?" → Focus on: FCF, FCF Margin, FCF Conversion, CapEx intensity → Skip: EBITDA, P/E ratios

Industry-Specific Metric Selection

Software/SaaS: Must have: Revenue Growth, Gross Margin, Rule of 40 Optional: ARR, Net Dollar Retention, CAC Payback Skip: Asset Turnover, Inventory metrics

Manufacturing/Industrials: Must have: EBITDA Margin, Asset Turnover, CapEx/Revenue Optional: ROA, Inventory Turns, Backlog Skip: Rule of 40, SaaS metrics

Financial Services: Must have: ROE, ROA, Efficiency Ratio, P/E Optional: Net Interest Margin, Loan Loss Reserves Skip: Gross Margin, EBITDA (not meaningful for banks)

Retail/E-commerce: Must have: Revenue Growth, Gross Margin, Inventory Turnover Optional: Same-Store Sales, Customer Acquisition Cost Skip: Heavy R&D or CapEx metrics

The "5-10 Rule"

5 operating metrics - Revenue, Growth, 2-3 margins/efficiency metrics 5 valuation metrics - Market Cap, EV, 3 multiples = 10 total columns - Enough to tell the story, not so many you lose the thread

If you have more than 15 metrics, you're probably including noise. Edit ruthlessly.

Section 6: Best Practices & Quality Checks

Before You Start

  1. Define the peer group - Companies must be truly comparable (similar business model, scale, geography)
  2. Choose the right period - LTM smooths seasonality; quarterly shows trends
  3. Standardize units upfront - Millions vs. billions decision affects everything
  4. Map data sources - Know where each number comes from

As You Build

  1. Input all raw data first - Complete the blue text before writing formulas
  2. Add cell comments to ALL hard-coded inputs - Right-click cell → Insert Comment → Document source OR assumption

For sourced data, cite exactly where it came from: - Example: "Bloomberg Terminal - MSFT Equity DES, accessed 2024-10-02" - Example: "Q4 2024 10-K filing, page 42, line item 'Total Revenue'" - Example: "FactSet consensus estimate as of 2024-10-02" - Include hyperlinks when possible: Right-click cell → Link → paste URL to SEC filing, data source, or report

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

Why this matters: Enables audit trails, data verification, assumption transparency, and future updates 3. Build formulas row by row - Test each calculation before moving on 4. Use absolute references for headers - $C$6 locks the header row 5. Format consistently - Percentages as percentages, not decimals 6. Add conditional formatting - Highlight outliers automatically

Sanity Checks

Common Mistakes to Avoid

❌ Mixing market cap and enterprise value in formulas ❌ Using different time periods for numerator and denominator (LTM vs quarterly) ❌ Hardcoding numbers into formulas instead of cell references ❌ Hard-coded inputs without cell comments citing the source OR explaining the assumption ❌ Missing hyperlinks to SEC filings or data sources when available ❌ Including too many metrics without clear purpose ❌ Including non-comparable companies (different business models) ❌ Using outdated data without disclosure ❌ Calculating averages of percentages incorrectly (should be median)

Section 6: Advanced Features

Dynamic Headers

For columns showing calculations, use clear unit labels:

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

Преимущества квартильного анализа

Вместо простого среднего/медианного значения квартили показывают: - 75-й процентиль = здесь торгуют компании премиум-класса. - Медиана = Типичная рыночная оценка. - 25-й процентиль = территория «скидки».

Это помогает ответить на вопрос: «Торгует ли наша целевая компания богато или дешево по сравнению с аналогами?»

Модификации, специфичные для отрасли

Программное обеспечение/SaaS: - Добавьте: ARR, чистое удержание в долларах, период окупаемости CAC. - Подчеркните: Правило 40, рентабельность свободного денежного потока, валовая прибыль >70%.

Здравоохранение: - Добавить: НИОКР/доходы, стоимость трубопровода, нормативный статус. - Подчеркните: рентабельность EBITDA, темпы роста, риск возмещения.

Промышленность: - Добавлено: журнал заказов, тенденции в книге заказов, географический состав. - Подчеркните: рентабельность инвестиций, оборачиваемость активов, циклические корректировки.

Потребитель: - Добавьте: продажи в одном магазине, стоимость привлечения клиента, ценность бренда. - Подчеркните: рост выручки, валовая прибыль, оборачиваемость запасов.

Раздел 7: Рабочий процесс и практические советы

Пошаговый процесс

  1. Настройка структуры (30 минут)
  2. Создать все заголовки
  3. Форматирование ячеек (синий для входных данных, черный для формул)

  4. Фиксация единиц измерения и ссылок на даты

  5. Сбор данных (60–90 минут)

  6. Получение данных из первоисточников (S&P Kensho MCP, FactSet MCP, Daloopa MCP, если доступно; в противном случае — Bloomberg, SEC).
  7. Введите все необработанные числа синим цветом

  8. Источники документов в разделе примечаний

  9. Создание формул (30 минут)

  10. Начните с простых коэффициентов (маржи)
  11. Прогресс к мультипликаторам (EV/Выручка)

  12. Добавьте перекрестные проверки (имеют ли поля смысл?)

  13. Добавить статистику (15 минут)

  14. Копировать структуру формулы для всех столбцов.
  15. Проверьте правильность диапазонов (B7:B9, а не B7:B10).

  16. Проверьте логику квартилей

  17. Контроль качества (30 минут)

  18. Провести проверку работоспособности
  19. Проверка ссылок на формулы.
  20. Проверьте наличие #DIV/0! или #ССЫЛКА! ошибки

  21. Сравнить с известными эталонами

  22. Документация (15 минут)

  23. Полный раздел заметок
  24. Добавить источники данных
  25. Определить методологии
  26. Датировать анализ

Советы профессионалов

Контрольный список форматирования Excel (необязательно — адаптируйтесь к предпочтениям пользователя)

Раздел 8: Пример макета шаблона

Простая версия (начните здесь):

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

Усложняйте только при необходимости: – Включите ежеквартальные И LTM, если сезонность имеет значение. - Добавьте показатели свободного денежного потока, если генерация денежных средств является ключевой историей. - Включите отраслевые показатели (правило 40 для SaaS и т. д.). - Добавьте больше строк статистики, если у вас >5 компаний.

Раздел 9: Отраслевые дополнения (необязательно)

Добавляйте их только в том случае, если они имеют решающее значение для вашего анализа. Большинство компаний прекрасно работают только с основными показателями.

Программное обеспечение/SaaS: Добавьте, если необходимо: ARR, чистое удержание долларов, правило 40.

Финансовые услуги: Добавьте, если необходимо: рентабельность собственного капитала, чистую процентную маржу, коэффициент эффективности.

Электронная коммерция: Добавьте, если применимо: GMV, коэффициент приема, активные покупатели.

Здравоохранение: Добавьте, если применимо: НИОКР/выручка, стоимость проекта, сроки патентования.

Производство: Если необходимо, добавьте: оборачиваемость активов, оборачиваемость запасов, отставание.

Раздел 10: Красные флажки и предупреждающие знаки

Проблемы с качеством данных

🚩 Непоследовательные периоды времени (смешение квартальных и годовых)
🚩 Отсутствуют данные без объяснения причин
🚩 Значительные различия между источниками данных (расхождение> 10 %)

Красные флаги оценки

🚩 Компании с отрицательной EBITDA оцениваются по коэффициентам EBITDA (вместо этого используйте коэффициенты выручки)
🚩 Коэффициент P/E >100x без истории гиперроста
🚩 Маржа, которая не имеет смысла для отрасли

Проблемы сопоставимости

🚩 Разное окончание финансового года (вызывает проблемы со сроками)
🚩фиксация чистой игры и конгломератов
🚩 Существенно разные бизнес-модели, помеченные как «компенсации».

Если есть сомнения, исключите компанию. Лучше иметь 3 идеальных компании, чем 6 сомнительных.

Раздел 11: Справочное руководство по формулам

Основные формулы Excel

// 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

Общие формулы соотношений

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 изложение ключевых принципов

  1. Структура способствует пониманию. Правильные заголовки способствуют правильному мышлению.
  2. Меньше значит больше: 5–10 важных показателей превосходят 20 незначимых.
  3. Выберите показатели для вашего вопроса – Анализ оценки ≠ анализ эффективности
  4. Статистика показывает закономерности. Медиана/квартиль показывает показатели выше среднего.
  5. Прозрачность превосходит сложность. Простые формулы, понятные каждому.
  6. Сравнимость превыше всего. Лучше исключить, чем навязать плохую компанию.
  7. Задокументируйте свой выбор. Объясните, какие показатели и почему, в разделе примечаний.

Контрольный список вывода

Прежде чем проводить анализ совместимости, проверьте: - [ ] Все компании действительно сопоставимы - [ ] Данные относятся к одинаковым периодам времени. - [ ] Четко обозначены единицы измерения (миллионы/миллиарды). - [ ] Формулы ссылаются на ячейки, а не на жестко закодированные значения. - [ ] Все жестко закодированные входные ячейки имеют комментарии: (1) точный источник данных с цитатой, ИЛИ (2) четкое предположение с объяснением - [ ] Гиперссылки добавлены там, где это необходимо (документы SEC EDGAR, страницы Bloomberg, исследовательские отчеты) - [ ] Статистика включает не менее 5 показателей (Макс., 75-й, Средний, 25-й, Минимальный). - [ ] Раздел «Примечания» документирует источники и методологию. - [ ] Визуальное форматирование соответствует соглашениям (синий = ввод, черный = формула). - [ ] Проверки работоспособности пройдены (прибыль логична, кратно разумно) - [ ] Отметка даты актуальна («По состоянию на [Дата]») - [ ] Аудит формул не показывает ошибок (#DIV/0!, #REF!, #N/A)

Постоянное улучшение

После завершения комп-анализа спросите: 1. Открыла ли статистика неожиданные открытия? 2. Были ли какие-либо пробелы в данных, которые ограничивали анализ? 3. Запрашивали ли заинтересованные стороны показатели, которые вы не включили? 4. Сколько времени это заняло и сколько времени должно занять? 5. Что сделает это более полезным в следующий раз?

Лучшие результаты компьютерного анализа развиваются с каждой итерацией. Сохраняйте шаблоны, учитесь на обратной связи и уточняйте структуру на основе того, что на самом деле используют лица, принимающие решения.

Источники данных — сначала MCP, резервный веб-интерфейс

Во многих отрывках ниже говорится: «Используйте S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP». Это коммерческие MCP финансовых данных из исходного контекста плагина Cowork. В Гермесе:

Атрибуция

Этот навык адаптирован из набора плагинов Claude for Financial Services от Anthropic (Apache-2.0). Пути Office-JS/Cowork live-Excel были удалены; эта версия нацелена на безголовый openpyxl с помощью соглашений об навыке excel-author. Оригинал: https://github.com/anthropics/financial-services.