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并购增厚稀释模型

量化并购交易对备考每股收益的影响。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
谨慎使用
51/ 100 五分制 2.6 / 5
1 2 3 4 5 6
1信任安全15 / 25 · 3.0/5

技能仅要求收集和处理交易、财务及债务数据,未声明外部写入、交易执行或高权限依赖,且仓库README明确要求人工复核;但未提供敏感财务数据处理、用户确认、数据流披露、回滚或来源引用机制,因此扣分。

2可靠稳定7 / 20 · 1.8/5

工作流从输入、购买价格、Sources & Uses、备考EPS到敏感性分析和输出,内部顺序基本一致;但没有公式、输入校验、异常情况处理、依赖说明、失败反馈或可复现测试,静态评估下仅给予有限分数。

3适用触发10 / 15 · 3.3/5

名称、描述、触发词、目标用户场景、主要输入和预期输出较清楚;但未定义非适用范围、私有公司或缺失数据的处理边界,也未说明中文支持或中国大陆网络环境适配,因此扣分。

4规范维护8 / 15 · 2.7/5

文档按步骤组织,包含表格、重要注意事项,并可由仓库README中的插件和命令入口定位;但技能自身缺少版本、变更记录、维护责任、FAQ、安装依赖和故障排查说明,且模板中的计算假设不完整。

5有效结果7 / 15 · 2.3/5

技能覆盖合并模型的核心工作项,包括协同效应、现金/股票对价、购买价分摊、EPS增厚/摊薄、敏感性和盈亏平衡;但未提供公式、实际Excel生成能力或已验证示例,输出仍需较多手工建模和专业复核,按静态上限不超过7分。

6证据核验4 / 10 · 2.0/5

技能文本本身可审计,仓库提供通用插件校验和秘密扫描CI,并有固定修订版本;但没有针对该技能的测试套件、示例结果、第三方执行证据或交叉验证,因此只能给予有限可验证性分数。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 4aa51ed3d379
上游仓库在本次评估后已有新提交;当前评分仍对应所示审查版本,可能尚未覆盖最新改动。
使用前请注意
  • 不要把该技能视为可直接交付的Excel模型或交易建议;缺失数据、公式、会计处理和税务假设必须由专业人员补充并复核。
  • 技能未说明敏感财务数据的存储、传输和访问控制,也未定义异常输入或无法计算时的明确停止和反馈行为。
  • 中文触发、中文输出以及中国大陆网络环境适配没有证据,跨境数据连接或外部服务可用性需单独确认。
评估证据 [1][2][3][4][5][6]
查看完整评分方法 →

这个 Skill 能做什么,适合哪些场景?

该技能用于构建并购交易的增厚/稀释分析,覆盖备考每股收益、协同效应敏感性和购买价分摊。它要求用户提供收购方、目标公司及交易条款等财务和交易输入,并按年度计算第一至第三年的备考结果。工作流还包括购买价格分析、资金来源与用途、盈亏平衡协同效应和现金/股票支付结构敏感性。预期交付物包括Excel工作簿和一页式并购后果摘要,但来源未说明其会自动获取外部数据。

读取收购方和目标公司的股价、股数、LTM/NTM每股收益或净利润、估值及债务等输入;读取报价溢价、现金与股票支付比例、新增债务、协同效应、费用和预计交割日等交易条款。计算报价隐含的股权价值、企业价值、EV/EBITDA和P/E,并整理资金来源与用途。按第一至第三年计算目标公司收益、税后协同效应、现金使用造成的利息收入损失、新债务利息、无形资产摊销、备考净利润、备考股数、备考EPS及增厚/稀释比例。生成协同效应与报价溢价、现金/股票比例的敏感性分析,并计算第一年EPS保持中性所需的最低协同效应;输出规划包括含假设、来源与用途、备考损益表、增厚/稀释摘要、敏感性表和盈亏平衡分析的Excel工作簿,以及一页式摘要。

  1. 投资银行分析师在评估潜在收购时,使用报价、支付结构、融资和协同效应假设测算备考EPS影响。
  2. 并购团队准备pitch book中的merger consequences分析时,比较不同报价溢价和协同效应情景。
  3. 交易顾问讨论现金与股票支付比例时,分析第一年和第二年的增厚/稀释结果。
  4. 财务团队需要判断交易达到第一年EPS中性所需的最低协同效应时,使用盈亏平衡分析。

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 覆盖从输入收集到购买价格分析、资金来源与用途、备考EPS、敏感性分析和盈亏平衡协同效应的完整并购建模流程。
  • 明确要求考虑GAAP与调整后现金EPS、购买价分摊、商誉和无形资产摊销、现金机会利息及新增债务利息。
  • 输出结构具体,包含Excel工作簿各主要页面和一页式并购后果摘要,适合交易讨论和pitch book准备。
  • Apache License 2.0授权,仓库提供投资银行垂直插件的集合安装方式。
局限
  • SKILL.md未提供外部数据抓取、估值数据库连接或自动导入财务数据的流程,用户需要准备并核实输入。
  • 结果依赖完整且准确的公司财务数据、交易条款、税率、协同效应和时间安排假设。
  • 来源未提供测试套件、示例模型或平台验证证据,也未说明Excel文件生成所需的具体运行环境。
  • 该仓库声明其内容不构成投资、法律、税务或会计建议,输出需要合格专业人士审核。

如何安装这个 Skill?

该技能位于仓库的plugins/vertical-plugins/investment-banking/skills/merger-model/SKILL.md。仓库未提供该技能单独安装命令;可按集合方式安装投资银行插件:先运行“claude plugin marketplace add anthropics/financial-services”,再运行“claude plugin install investment-banking@claude-for-financial-services”。在Cowork中,也可打开Settings → Plugins → Add plugin,粘贴“https://github.com/anthropics/financial-services”,然后从市场列表选择相应垂直插件。

如何使用这个 Skill?

安装投资银行插件后,直接使用包含“merger model”“accretion dilution”“M&A model”“pro forma EPS”“merger consequences”或“deal impact analysis”的请求,例如:“Build a merger model for this proposed acquisition and show Year 1–3 pro forma EPS accretion/dilution, synergy sensitivities, sources and uses, and breakeven synergies.” 需要先提供收购方、目标公司和交易条款输入;来源未规定固定的输入文件格式,也未说明自动连接数据源或自动生成文件的具体执行方式。

常见问题

这个技能是否会自动获取目标公司的财务数据?
没有这样的明确说明。工作流列出了需要用户提供的收购方、目标公司和交易条款输入,来源未为该技能指定数据连接器或抓取流程。
它能同时分析现金交易和股票交易吗?
可以。工作流要求输入现金与股票支付比例,并提供100%现金、75/25、50/50、25/75和100%股票的增厚/稀释敏感性分析;股票交易还应使用收购方当前股价计算换股比例并记录新增股数稀释。
使用该技能是否需要付费或特殊API权限?
来源只说明仓库采用Apache License 2.0,并提供Cowork、Claude Code及Managed Agents的集合使用方式;没有说明该技能本身的价格或额外权限要求。
输出可以直接作为投资建议使用吗?
不应如此使用。仓库声明其内容是供合格专业人士审核的分析工作成果,不构成投资、法律、税务或会计建议。

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