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PE Returns Sensitivity

快速评估私募股权交易在不同假设下的IRR和MOIC。

FollowSkills 评估 · FSRS-2.0
不推荐
46/ 100 五分制 2.3 / 5
信任安全13 / 25 · 2.6/5

技能仅描述财务计算与文档输出,没有恶意外部操作或过度权限;但未说明敏感交易数据的处理、确认机制、数据流、错误回滚或结果审计,且技能本身没有来源归属说明,因此扣分。

可靠稳定8 / 20 · 2.0/5

工作流、指标和基础公式基本一致,且要求先收集输入;但债务摊还、费用、税务、管理层滚存、期间现金流及归因公式存在未定义细节,没有技能专属脚本、测试或异常输入反馈。静态评估限制下得分不超过10。

适用触发8 / 15 · 2.7/5

目标用户、私募股权回报分析场景和触发词较清楚;但未声明非适用场景、输入缺失时的边界、输出格式约束或中文支持,且Excel生成能力在该文件中没有依赖说明,因此扣分。

规范维护7 / 15 · 2.3/5

文档按输入、基准情景、敏感性、情景分析和输出分层,仓库提供Apache-2.0许可证及通用CI;但技能缺少示例、FAQ、限制说明、版本、变更记录、维护责任和更新路径。

有效结果6 / 15 · 2.0/5

能够覆盖IRR、MOIC、敏感性表和情景分析的核心需求;但未提供可复核的示例结果或实际工作簿模板,Excel及条件格式输出仍需额外实现,且公式覆盖不完整,因此仅给有限核心价值分。

证据核验4 / 10 · 2.0/5

技能内容和仓库修订信息可审计,通用插件校验与秘密扫描工作流提供有限佐证;但没有针对该技能关键路径的测试、样例输出或第三方执行证据,结论主要来自静态文档。

证据充分度: 评估于 2026年7月20日 审查版本 4aa51ed3d379
使用前请注意
  • 不要将生成的IRR、MOIC或敏感性表视为已验证的投资结论;应由专业人员复核输入、债务摊还、期间现金流、费用、税务和归因逻辑。
  • 在处理真实交易数据前,应补充敏感数据保护、访问范围、输出审计和人工确认要求。
  • Excel工作簿和条件格式输出未在该技能文件中提供实现或测试证据,需确认运行环境与实际交付格式。
评估证据 [1][2][3][4][5][6]
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它能做什么 & 适用场景

Returns Analysis 面向私募股权交易评估,帮助用户快速建立IRR和MOIC敏感性分析。它围绕入场估值、杠杆、退出倍数、增长率和持有期建模,并要求先收集交易、融资、运营和退出假设。技能会生成基础情景回报、回报归因、二维敏感性矩阵和Bull/Base/Bear情景。输出设计包括Excel工作簿和适合投资委员会材料的一页式回报摘要。

收集或提取入场EBITDA、入场倍数、企业价值、净债务、股权投入和交易费用等交易输入;整理高级债务、次级债务、利率、摊还和总杠杆等融资假设;记录收入增长、EBITDA利润率、资本开支、营运资本和偿债计划;根据持有期、退出倍数和退出EBITDA计算入场EV、投入股权、退出EV、退出净债务、退出股权价值、MOIC、IRR和现金回报;拆分EBITDA增长、倍数变化、债务偿还及费用拖累对回报的贡献;建立入场倍数与退出倍数、EBITDA增长与退出倍数、杠杆与退出倍数、持有期与退出倍数的敏感性表,并在单元格中同时展示IRR和MOIC;构建Bull、Base和Bear三种情景;规划包含假设、回报计算、敏感性表和情景摘要的Excel工作簿,以及一页式回报摘要。

  1. 私募股权投资团队在初筛一项交易时,用有限的运营和资本结构假设快速估算基础回报。
  2. 投资委员会准备材料时,比较不同入场倍数、退出倍数和持有期下的IRR/MOIC。
  3. 交易团队在压力测试中,观察增长放缓、杠杆变化或退出估值收缩对回报的影响。
  4. 投资人评估交易结构时,将债务偿还、管理层滚存、共同投资和交易费用纳入股权回报分析。
  5. 项目负责人准备回报展板时,用Bull、Base和Bear情景汇总关键经营和退出假设。

优缺点一览

优点
  • 覆盖入场倍数、退出倍数、增长、杠杆和持有期等核心PE回报驱动因素。
  • 同时规划基础情景、回报归因、四类二维敏感性表和Bull/Base/Bear情景。
  • 明确要求考虑交易费用、债务偿还、管理层滚存、共同投资及中期分配等会影响股权回报的因素。
  • 采用IRR和MOIC并列展示,适合交易筛选和投资委员会回报展板。
局限
  • 需要较完整的交易、融资、运营和退出输入;输入缺失时无法形成可靠的回报分析。
  • 公式说明以单次退出为基础,并提示中期现金流需要调整;复杂分配结构的具体建模方法未展开。
  • 虽然输出部分要求Excel工作簿和条件格式,但源文件没有说明具体的Excel生成工具、模板或验证流程。
  • 税务影响只被列为重要注意事项,没有提供完整的资产交易、股票交易或338(h)(10)税务计算方法。
  • 该仓库声明其输出不是投资、法律、税务或会计建议,结果需要合格专业人士复核。

如何安装

这是 anthropics/financial-services 仓库中的一个技能,路径为 plugins/agent-plugins/valuation-reviewer/skills/returns-analysis/SKILL.md。Cowork安装方式:打开 Settings → Plugins → Add plugin,粘贴 https://github.com/anthropics/financial-services,然后从市场列表中选择相关代理或垂直插件。也可以将 plugins/agent-plugins/valuation-reviewer/ 目录压缩后上传。README还记录了通过 Claude Code 添加 anthropics/financial-services marketplace 的方式;该资料未提供此技能单独安装命令。

如何使用

安装后,在交易评估或压力测试场景中直接使用触发语句,例如“做一个 returns analysis”“建立 IRR sensitivity”或“给我一个 MOIC table”。提供或让技能提取入场、融资、运营和退出假设,例如入场EBITDA、入场/退出倍数、总杠杆、收入增长率、退出EBITDA和持有期。若存在管理层滚存、共同投资、股息 recap、临时分配、费用或carry,也应明确说明。技能说明的目标输出包括基础回报计算、IRR/MOIC敏感性表、三情景分析、Excel工作簿和一页式IC摘要。

常见问题

这个技能是否收费?
源资料未说明使用费。仓库采用Apache License 2.0;具体平台或数据服务费用未在资料中说明。
使用时需要连接数据源或授予特殊权限吗?
该SKILL.md没有列出MCP服务器、网络调用或特定运行时依赖。它要求交易和运营假设,但没有说明这些数据由技能自动获取。
哪些因素最容易导致回报结果失真?
缺失或不一致的EBITDA、杠杆、费用、债务偿还、增长、退出倍数和持有期假设会影响结果。股息recap、临时分配、管理层滚存、共同投资、carry和税务处理也需要单独确认。

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