comps-analysis

可比公司分析

⚠️ 关键：数据源优先级（请先阅读）

始终遵循以下数据源层级：

1. 第一：检查可用的 MCP 数据源 - 若 S&P Kensho MCP、FactSet MCP 或 Daloopa MCP 可用，则仅使用它们获取财务与交易信息
2. 不要使用网络搜索 若上述 MCP 数据源可用
3. 仅当 MCP 不可用时： 再使用 Bloomberg Terminal、SEC EDGAR 文件或其他机构级来源
4. 绝不将网络搜索作为主要数据源 - 它缺乏机构级分析所需的准确性、审计追踪和可靠性

为何重要： MCP 来源提供经过验证、机构级的数据，并附有规范的引用。网络搜索结果可能过时、不准确，或对财务分析不可靠。

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概述

本技能教会 Claude 构建机构级的可比公司分析，将运营指标、估值倍数与统计基准相结合。输出为结构化的 Excel/电子表格，通过同业对比支持明智的投资决策。

参考资料与情境化：

examples/comps_example.xlsx 中提供了一个可比公司分析示例。使用本技能目录中的此示例或其他示例文件时，请明智地使用它们：

应当将示例用于：

• 理解结构层级（各章节如何衔接）
• 把握所期望的严谨程度（统计深度、文档标准）
• 学习其原则（清晰的标题、透明的公式、审计追踪）

不应将示例用于：

• 完全照搬格式或指标
• 不考虑情境就复制布局
• 无论受众如何都套用相同的视觉风格

始终先问自己：

1. "您有偏好的格式，还是让我采用模板风格？"
2. "受众是谁？"（投资委员会、董事会汇报、快速参考、详细备忘录）
3. "关键问题是什么？"（估值、增长分析、竞争定位、效率）
4. "情境是什么？"（并购评估、投资决策、行业基准、绩效评估）

根据具体情况做出调整：

• 行业情境：大型科技巨头的指标需求不同于新兴 SaaS 初创公司
• 行业特定需求：尽早加入相关指标（例如科技行业的云 ARR、企业客户数、开发者生态）
• 公司熟悉度：知名公司可能只需较少背景，而更侧重变化分析
• 决策类型：并购与持续的投资组合监控所需的侧重点不同

核心原则： 采用模板原则（清晰的结构、统计严谨性、透明的公式），但根据情境调整具体执行。目标是机构级质量的分析，而非看似机构级的模板。

用户提供的示例和明确偏好始终优先于默认设置。

核心理念

"先搭建正确的结构，再让数据讲述故事。"

从迫使命战略性思考关键要点的标题开始，输入干净的数据，构建透明的公式，让统计结果自动浮现。一份好的可比公司分析应能让未参与构建的人也能立即读懂。

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⚠️ 关键：公式优先于硬编码 + 分步验证

环境 —— Office JS 与 Python：

• 如果在 Excel 内部运行（Office 加载项 / Office JS）： 直接使用 Office JS（Excel.run(async (context) => {...})）。通过 range.formulas = [["=E7/C7"]] 写入公式，而不是 range.values。无需单独的重算步骤 —— Excel 会原生处理。使用 range.format.* 设置颜色/字体。
• 如果要生成独立的 .xlsx 文件： 使用 Python/openpyxl。写入 cell.value = "=E7/C7"（公式字符串）。
• 两种方式原理相同 —— 只需转换 API 调用。
• Office JS 合并单元格陷阱： 不要先调用 .merge()，然后又在合并后的区域上设置 .values（会抛出 InvalidArgument —— 该区域仍报告其合并前的尺寸）。应先将值写入左上角单元格，然后再合并 + 格式化整个区域：

  ws.getRange("A1").values = [["TECHNOLOGY — COMPARABLE COMPANY ANALYSIS"]];
  const hdr = ws.getRange("A1:H1");
  hdr.merge();
  hdr.format.fill.color = "#1F4E79";
  hdr.format.font.color = "#FFFFFF";
  hdr.format.font.bold = true;
  

用公式，而不是硬编码：

• 每个衍生值（利润率、倍数、统计量）都必须是一个引用输入单元格的 Excel 公式 —— 绝不能是粘贴进去的预先计算好的数字
• 使用 Python/openpyxl 构建工作表时：写入 cell.value = "=E7/C7"（公式字符串），而不是 cell.value = 0.687（计算结果）
• 唯一应硬编码的值是原始输入数据（收入、EBITDA、股价等）—— 并且每一项都要附带一个注明其来源的单元格批注
• 原因：当输入发生变化时，模型必须自动更新。硬编码的利润率就是一个随时可能触发的隐性 bug。

与用户分步验证：

• 设置好结构后 → 在填充数据之前，先向用户展示表头布局
• 输入原始数据后 → 在构建公式之前，先向用户展示输入块并确认来源/期间
• 构建好经营指标公式后 → 在进入估值之前，先向用户展示计算出的利润率并与用户一起做合理性检查
• 构建好估值倍数后 → 在添加统计量之前，先展示这些倍数并确认它们看起来合理
• 不要端到端地构建整张工作表然后再呈现 —— 通过逐节确认来尽早发现错误

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第 1 节：文档结构与设置

表头块（第 1-3 行）

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

为什么这很重要： 立即建立上下文。任何打开此文件的人都能知道自己在看什么、它何时创建，以及如何解读这些数字。

视觉规范标准（可选 - 用户偏好和上传的模板始终具有更高优先级）

重要：以下仅为建议的默认值。请始终优先遵循：

1. 用户的明确格式偏好
2. 任何已上传模板文件中的格式
3. 公司/团队样式指南
4. 这些默认值（仅在未提供其他指导时）

建议的字体与排版：

• 字体族：Times New Roman（专业、易读、行业标准）
• 字号：数据单元格 11pt，表头 12pt
• 粗体文本：章节标题、公司名称、统计标签

默认颜色与底纹 — 专业蓝/灰配色（越简约越好）：

• 保持克制 — 仅使用蓝色和灰色。不要引入绿色、橙色、红色或多种强调色。一张干净的可比公司表总共使用 3-4 种颜色。
• 章节标题（例如“OPERATING STATISTICS & FINANCIAL METRICS”）：
  • 深蓝色背景（#1F4E79 或 #17365D 藏青色）
  • 白色粗体文本
  • 跨所有列的整行底纹
• 列标题（例如“Company”“Revenue”“Margin”）：
  • 浅蓝色背景（#D9E1F2 或类似淡蓝色）
  • 黑色粗体文本
  • 居中对齐
• 数据行：
  • 公司数据使用白色背景
  • 公式使用黑色文本；硬编码输入使用蓝色文本
• 统计行（Maximum、75th Percentile 等）：
  • 浅灰色背景（#F2F2F2）
  • 黑色文本，标签左对齐
• 这就是整个配色方案：深蓝色 + 浅蓝色 + 浅灰色 + 白色。除非用户模板另有说明，否则不要使用其他颜色。

建议的格式约定：

• 小数精度：
  • 百分比：1 位小数（12.3%）
  • 倍数：1 位小数（13.5x）
  • 美元金额：无小数，使用千位分隔符（69,632）
  • 利润率以百分比表示：1 位小数（68.7%）
• 边框：无边框（干净、简约外观）
• 对齐：所有指标居中对齐，以获得干净、统一的外观
• 单元格尺寸：所有列宽应统一/均匀，所有行高应一致（形成干净、专业的网格）

注意： 如果用户提供了模板文件或指定了不同的格式，请改为使用该格式。

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第 2 节：运营统计与财务指标

核心列（从这些开始）

1. Company - 格式一致的公司名称
2. Revenue - 规模指标（根据上下文可以是 LTM、季度或年度）
3. Revenue Growth - 同比增长百分比
4. Gross Profit - 收入减去销货成本
5. Gross Margin - GP/Revenue（基本盈利能力）
6. EBITDA - 息税折旧摊销前利润
7. EBITDA Margin - EBITDA/Revenue（运营效率）

可选补充项（根据行业/目的选择）

• Quarterly vs LTM - 如果季节性重要，则同时包含两者
• Free Cash Flow - 适用于资本密集型或 SaaS 业务
• FCF Margin - FCF/Revenue（现金生成效率）
• Net Income - 适用于成熟、盈利的公司
• Operating Income - 适用于 D&A 差异较大的业务
• CapEx metrics - 适用于资产密集型行业
• Rule of 40 - 专用于 SaaS（增长率 % + 利润率 %）
• FCF Conversion - 用于盈利质量分析（高级）

公式示例（以第 7 行为例）

// 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 %]

黄金法则： 每个比率都应为 [某指标] / [Revenue] 或 [某指标] / [本表中的某指标]。保持简单。

统计区块（公司数据之后）

关键：为所有可比较指标（比率、利润率、增长率、倍数）添加统计公式。

[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)

需要统计的列（可比较指标）：

• 收入增长率 %、毛利率 %、EBITDA 利润率 %、EPS
• EV/Revenue、EV/EBITDA、P/E、股息率 %、Beta

不需要统计的列（规模指标）：

• 收入、EBITDA、净利润（绝对规模因公司规模而异）
• 市值、企业价值（不同规模的公司之间不可比较）

注意： 在公司数据行和统计行之间添加一个空行，以便视觉分隔。不要添加 "SECTOR STATISTICS" 或 "VALUATION STATISTICS" 表头行。

为什么四分位数很重要： 它们展示的是分布，而不仅仅是平均值。75 百分位倍数告诉你 "溢价" 公司的交易水平。

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第 3 节：估值倍数与投资指标

核心估值列（从这些开始）

1. 公司 - 与经营部分相同的顺序
2. 市值 - 当前市场估值
3. 企业价值 - 市值 ± 净债务/现金
4. EV/Revenue - 市场为每美元销售额支付多少
5. EV/EBITDA - 市场为每美元收益支付多少
6. P/E 比率 - 价格相对于净收益

可选估值指标（根据情境选择）

• FCF 收益率 - FCF/市值（用于以现金为重点的分析）
• PEG 比率 - P/E/增长率（用于成长型公司）
• 市净率 - 市场价值与账面价值之比（用于资产密集型企业）
• ROE/ROA - 回报指标（用于盈利能力比较）
• 收入/EBITDA CAGR - 历史增长率（用于趋势分析）
• 资产周转率 - 收入/资产（用于运营效率）
• 债务/权益 - 杠杆（用于资本结构分析）

关键原则： 包含对您所在行业重要的 3-5 个核心倍数。不要仅仅因为可以就包含所有可能的指标。

公式示例

// 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 %]

交叉引用规则

关键： 估值倍数必须引用经营指标部分。绝不要两次输入相同的原始数据。如果收入在 C7，那么 EV/Revenue 公式应引用 C7。

统计区块

与经营部分相同的结构：每个指标的最大值、75 百分位、中位数、25 百分位、最小值。在公司数据和统计之间添加一个空行以便视觉分隔。不要添加 "VALUATION STATISTICS" 表头行。

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第 4 节：注释与方法论文档

必需组件

数据来源与质量：

• 数据来自哪里？（S&P Kensho MCP、FactSet MCP、Daloopa MCP、Bloomberg、SEC 文件）
• 涵盖什么时期？（2024 年 Q4、经审计数字）
• 如何验证？（对照 10-K/10-Q 交叉核对）
• 注意：如果可用，优先使用 MCP 数据源（S&P Kensho、FactSet、Daloopa），以获得更好的准确性和可追溯性

关键定义：

• EBITDA 计算方法（毛利润 + D&A，或营业收入 + D&A）
• 自由现金流公式（经营现金流 - CapEx）
• 特殊指标解释（Rule of 40、FCF 转化率）
• 时间段定义（LTM、CAGR 计算期间）

估值方法论：

• 企业价值如何计算？（市值 + 净债务）
• 使用了哪些增长率？（历史 CAGR、前瞻性估计）
• 做了哪些调整？（排除一次性项目、标准化利润率）

分析框架：

• 投资论点是什么？（云/SaaS 效率）
• 哪些指标最重要？（现金生成、资本效率）
• 读者应如何解读统计数据？（四分位数提供背景）

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第 5 节：选择正确的指标（决策框架）

从“我要回答什么问题？”开始

“哪家公司被低估？” → 关注：EV/Revenue、EV/EBITDA、P/E、市值 → 跳过：运营细节、增长指标

“哪家公司效率最高？” → 关注：毛利率、EBITDA 利润率、FCF 利润率、资产周转率 → 跳过：规模指标、绝对金额

“哪家公司增长最快？” → 关注：收入增长率 %、EBITDA CAGR、用户/客户增长 → 跳过：利润率指标、杠杆率

“哪家公司现金创造能力最强？” → 关注：FCF、FCF 利润率、FCF 转化率、CapEx 强度 → 跳过：EBITDA、P/E 比率

行业特定指标选择

软件/SaaS： 必须具备：收入增长、毛利率、Rule of 40 可选：ARR、净收入留存率、CAC 回收期 跳过：资产周转率、库存指标

制造业/工业： 必须具备：EBITDA 利润率、资产周转率、CapEx/Revenue 可选：ROA、库存周转率、订单储备 跳过：Rule of 40、SaaS 指标

金融服务： 必须具备：ROE、ROA、效率比率、P/E 可选：净息差、贷款损失准备金 跳过：毛利率、EBITDA（对银行没有意义）

零售/电商： 必须具备：收入增长、毛利率、库存周转率 可选：同店销售额、客户获取成本 跳过：重研发或 CapEx 指标

“5-10 法则”

5 个运营指标 - 收入、增长、2-3 个利润率/效率指标 5 个估值指标 - 市值、EV、3 个倍数 = 10 个总列数 - 足以讲清故事，又不会多到让你失去线索

如果你有超过 15 个指标，很可能已经把噪声也包含进去了。要毫不留情地精简。

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第 6 节：最佳实践与质量检查

开始之前

1. 定义可比公司组 - 公司必须真正可比（相似的商业模式、规模、地域）
2. 选择正确期间 - LTM 可平滑季节性；季度数据可显示趋势
3. 预先统一单位 - 百万还是十亿的决定会影响一切
4. 梳理数据来源 - 知道每个数字来自哪里

构建过程中

1. 先输入所有原始数据 - 在编写公式前完成蓝色文本

2. 为所有硬编码输入添加单元格批注 - 右键单元格 → 插入批注 → 记录来源或假设

   对于有来源的数据，要准确注明其出处：

   • 示例：“Bloomberg Terminal - MSFT Equity DES，访问于 2024-10-02”
   • 示例：“2024 年第四季度 10-K 申报文件，第 42 页，行项目‘Total Revenue’”
   • 示例：“截至 2024-10-02 的 FactSet 一致预期”
   • 尽可能包含超链接：右键单元格 → 链接 → 粘贴指向 SEC 申报文件、数据来源或报告的 URL

   对于假设，要解释推理依据：

   • 示例：“基于可比公司中位数假设 15% 的 EBITDA 利润率，公司未披露”
   • 示例：“估计企业价值为市值 + $50M 净债务（来自第三季度资产负债表，第四季度尚不可得）”
   • 示例：“远期 P/E 基于华尔街一致预期 EPS $3.45（12 位分析师估计的平均值）”

   为什么这很重要：可实现审计追踪、数据验证、假设透明化以及未来更新

3. 逐行构建公式 - 在继续之前测试每个计算

4. 对表头使用绝对引用 - $C$6 锁定表头行

5. 格式保持一致 - 百分比就显示为百分比，而不是小数

6. 添加条件格式 - 自动突出异常值

合理性检查

• 利润率测试：毛利率 > EBITDA 利润率 > 净利润率（按定义始终成立）
• 倍数合理性：
  • EV/Revenue：通常为 0.5-20x（因行业差异很大）
  • EV/EBITDA：通常为 8-25x（跨行业较为一致）
  • P/E：通常为 10-50x（取决于增长率）
• 增长与倍数相关性：更高增长通常意味着更高倍数
• 规模与效率权衡：更大的公司通常有更好的利润率（规模效益）

应避免的常见错误

❌ 在公式中混用市值与企业价值 ❌ 分子与分母使用不同时间段（LTM 与季度） ❌ 将数字硬编码到公式中，而不是使用单元格引用 ❌ 硬编码输入时未通过单元格批注注明来源或解释假设 ❌ 在可用时缺少指向 SEC 文件或数据源的超链接 ❌ 纳入过多指标却没有明确目的 ❌ 纳入不可比公司（商业模式不同） ❌ 使用过时数据而未披露 ❌ 错误地计算百分比的平均值（应使用中位数）

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第 6 节：高级功能

动态表头

对于显示计算结果的列，使用清晰单位标签：

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

四分位分析的好处

除了均值/中位数，四分位数还能显示：

• 第 75 百分位 = “溢价”公司在此交易
• 中位数 = 典型市场估值
• 第 25 百分位 = “折价”区间

这有助于回答：“我们的目标公司相较同业交易得偏贵还是偏便宜？”

行业特定修改

软件/SaaS：

• 添加：ARR、净美元留存率、CAC 回收期
• 强调：40 法则、FCF 利润率、毛利率 >70%

医疗健康：

• 添加：研发/收入、管线价值、监管状态
• 强调：EBITDA 利润率、增长率、报销风险

工业：

• 添加：积压订单、订单簿趋势、地区结构
• 强调：ROIC、资产周转率、周期性调整

消费：

• 添加：同店销售、客户获取成本、品牌价值
• 强调：收入增长、毛利率、库存周转

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第 7 节：工作流与实践建议

分步流程

1. 搭建结构（30 分钟）

   • 创建所有表头
   • 设置单元格格式（输入用蓝色，公式用黑色）
   • 锁定单位和日期引用

2. 收集数据（60-90 分钟）

   • 从主要来源获取（如有 S&P Kensho MCP、FactSet MCP、Daloopa MCP；否则使用 Bloomberg、SEC）
   • 用蓝色输入所有原始数字
   • 在备注部分记录来源

3. 构建公式（30 分钟）

   • 从简单比率开始（利润率）
   • 进阶到倍数（EV/Revenue）
   • 添加交叉检查（利润率是否合理？）

4. 添加统计（15 分钟）

   • 为所有列复制公式结构
   • 验证范围正确（B7:B9，而不是 B7:B10）
   • 检查四分位逻辑

5. 质量控制（30 分钟）

   • 运行合理性检查
   • 验证公式引用
   • 检查是否有 #DIV/0! 或 #REF! 错误
   • 与已知基准比较

6. 文档记录（15 分钟）

   • 完成备注部分
   • 添加数据来源
   • 定义方法
   • 为分析标注日期

专业提示

• 保存模板：构建一次，永久复用
• 对异常值进行颜色标记：对超过 2 个标准差的值使用条件格式
• 链接到源文件：超链接到 Bloomberg 截图或 SEC 文件
• 版本控制：保存为“Comps_v1_2024-12-15”，并清晰标注日期
• 协作审查：让他人检查你的公式

Excel 格式检查清单（可选 - 根据用户偏好调整）

• 字体设置为用户偏好的样式（默认：Times New Roman，数据 11pt，标题 12pt）
• 章节标题按用户模板格式化（默认：深蓝色 #17365D 配白色粗体文字）
• 列标题按用户模板格式化（默认：浅蓝/灰色 #D9E2F3 配黑色粗体文字）
• 统计行按用户模板格式化（默认：浅灰色 #F2F2F2）
• 不应用边框（简洁、极简外观）
• 列宽设置为统一/均匀宽度（营造简洁、专业的外观）
• 行高设置为一致高度（数据行通常为 20-25pt）
• 数字格式化为适当的小数精度和千位分隔符
• 所有指标居中对齐，营造简洁、统一的外观
• 公司数据与统计行之间留一个空行作为分隔
• 不单独设置 "SECTOR STATISTICS" 或 "VALUATION STATISTICS" 标题行
• 每个硬编码输入单元格都有批注，包含：(1) 确切数据来源，或 (2) 假设说明
• 在适用处为单元格添加超链接（SEC 文件、数据提供商页面、报告）

---

第 8 节：示例模板布局

简单版本（从这里开始）：

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

仅在需要时增加复杂度：

• 如果季节性重要，包含季度和 LTM 数据
• 如果现金生成是核心故事，添加 FCF 指标
• 包含行业特定指标（SaaS 的 Rule of 40 等）
• 如果公司数超过 5 家，添加更多统计行

---

第 9 节：行业特定补充（可选）

仅当这些对分析至关重要时才添加。大多数可比公司分析仅用核心指标即可正常运行。

软件/SaaS： 如相关则添加：ARR、Net Dollar Retention、Rule of 40

金融服务： 如相关则添加：ROE、净息差、效率比率

电子商务： 如相关则添加：GMV、Take Rate、活跃买家数

医疗健康： 如相关则添加：研发/营收、管线价值、专利时间线

制造业： 如相关则添加：资产周转率、库存周转率、订单积压

---

第 10 节：危险信号与警示迹象

数据质量问题

🚩 时间段不一致（混用季度和年度）
🚩 数据缺失且无说明
🚩 数据来源之间存在显著差异（差异 >10%）

估值危险信号

🚩 负 EBITDA 公司使用 EBITDA 倍数估值（应改用营收倍数）
🚩 市盈率 >100 倍且无超高速增长故事
🚩 利润率对该行业不合理

可比性问题

🚩 不同财年结束日期（导致时间匹配问题）
🚩ixing 纯业务公司与综合企业
🚩 将实质性不同的商业模式标记为"可比公司"

如有疑问，排除该公司。 宁可拥有 3 个完美的可比公司，也不要 6 个存疑的。

---

第 11 节：公式参考指南

必备 Excel 公式

// 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

常用比率公式

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

---

关键原则总结

1. 结构驱动洞察 - 正确的标题强制正确的思考
2. 少即是多 - 5-10 个重要指标胜过 20 个无关指标
3. 为你的问题选择指标 - 估值分析 ≠ 效率分析
4. 统计揭示规律 - 中位数/四分位数比平均值揭示更多
5. 透明胜过复杂 - 人人都能理解的简单公式
6. 可比性是王道 - 宁可排除也不要强凑一个差的可比公司
7. 记录你的选择 - 在注释部分解释使用了哪些指标及原因

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输出检查清单

在交付可比公司分析之前，请核实：

• 所有公司确实具有可比性
• 数据来自一致的时间段
• 单位已明确标注（百万/十亿）
• 公式引用单元格，而非硬编码值
• 所有硬编码的输入单元格都有注释，包含以下之一：(1) 精确的数据来源及引用，或 (2) 清晰的假设及说明
• 在相关处添加了超链接（SEC EDGAR 文件、Bloomberg 页面、研究报告）
• 统计包含至少 5 项指标（最大值、75 分位、中位数、25 分位、最小值）
• 注释部分记录了来源和方法论
• 视觉格式遵循惯例（蓝色 = 输入，黑色 = 公式）
• 合理性检查通过（利润率合乎逻辑，倍数合理）
• 日期戳为当前日期（“截至 [日期]”）
• 公式审核显示无错误（#DIV/0!、#REF!、#N/A）

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持续改进

完成可比公司分析后，请自问：

1. 统计数据是否揭示了意想不到的洞见？
2. 是否存在限制分析的数据缺口？
3. 利益相关方是否要求了你未纳入的指标？
4. 实际花费了多长时间，对比应该花费多长时间？
5. 下次怎样才能让这份分析更有用？

最好的可比公司分析会随着每次迭代而演进。保存模板、从反馈中学习，并根据决策者实际使用的内容来优化结构。