title: “Merger Model — Build accretion/dilution (merger) models in Excel — pro-forma P&L, synergies, financing mix, EPS impact” sidebar_label: “Merger Model” description: “Build accretion/dilution (merger) models in Excel — pro-forma P&L, synergies, financing mix, EPS impact”
合并模型
在 Excel 中构建并购相关的增值/减值（合并）分析模型——包括预测损益表、协同效应分析、融资结构以及每股收益影响。该技能与 excel-author 技能配套使用，适用于并购演示、董事会材料准备或交易估值。
技能元数据
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 来源 | 可选——通过命令 hermes skills install official/finance/merger-model 安装 |
| 路径 | optional-skills/finance/merger-model |
| 版本 | 1.0.0 |
| 开发者 | Anthropic（由 Nous Research 改编） |
| 许可协议 | Apache-2.0 |
| 支持平台 | linux、macos、windows |
| 标签 | finance、m-and-a、merger、accretion-dilution、excel、openpyxl、modeling、investment-banking |
| 相关技能 | excel-author、pptx-author、dcf-model、3-statement-model |
参考：完整 SKILL.md 内容
环境要求
该技能依赖无界面版 openpyxl——即需在磁盘上生成 .xlsx 格式的文件。请遵循 excel-author 技能的规范来设置单元格颜色、公式、命名范围以及敏感性分析表。在交付前需重新计算：python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx。
合并模型
用于构建并购交易中的增值/减值分析模型。可模拟预测每股收益变动、协同效应的敏感性，以及收购价格的分配方式。适用于评估潜在收购项目、为演示准备合并影响分析，或为交易条款提供咨询。
工作流程
步骤 1：收集输入数据
收购方：
- 公司名称、当前股价、流通在外的股数
- 近期（LTM）和近期后（NTM）的每股收益（GAAP 标准及调整后数据）
- 市盈率倍数
- 税前债务成本、税率
- 资产负债表中的现金余额、现有债务规模
目标公司：
- 公司名称、当前股价、流通在外的股数（如为上市公司）
- 近期（LTM）和近期后（NTM）的每股收益或净利润
- 企业价值或股权价值
交易条款：
- 每股要约价格（或较当前价格的溢价比例）
- 对价构成：现金支付占比与股票支付占比
- 为支付现金部分而新增的债务规模 | 预期协同效应（收入与成本方面）及分阶段实现时间表 | | 交易费用及融资成本 | | 预计交易完成日期 |
步骤 2：收购价格分析
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| 每股要约价格 | |
| 较当前价格的溢价 | |
| 股权价值 | |
| 加上：假设的净债务金额 | |
| 企业价值 | |
| 推导出的 EBITDA 倍数 | |
| 推导出的市盈率 |
步骤 3：资金来源与用途分配
| 资金来源 | 金额（美元） | 用途 | 金额（美元） |
|---|---|---|---|
| 新增债务 | 股权收购费用 | ||
| 现有现金 | 用于偿还目标公司的债务 | ||
| 新发行的股权 | 交易费用 | ||
| 融资费用 | |||
| 合计 | 合计 |
步骤 4：预测每股收益（增值/减值）
按年度（第1至3年）进行计算：
| 项目 | 独立运营状态 | 预测数值 | 增值/减值幅度 |
|---|---|---|---|
| 收购方净利润 | |||
| 目标公司净利润 | |||
| 协同效应（税后） | |||
| 现金被占用产生的机会成本（税后） | |||
| 新增债务的利息支出（税后） | |||
| 无形资产摊销（税后） | |||
| 预测净利润 | |||
| 预测总股数 | |||
| 预测每股收益 | |||
| 增值/减值百分比 |
步骤 5：敏感性分析
增值/减值与协同效应及要约溢价的关联：
| 协同效应金额（百万美元） | 0百万美元 | 25百万美元 | 50百万美元 | 75百万美元 | 100百万美元 |
|---|---|---|---|---|---|
| 15%的溢价比例 | |||||
| 20%的溢价比例 | |||||
| 25%的溢价比例 | |||||
| 30%的溢价比例 |
增值/减值与现金/股票支付方式的关联：
| 支付方式 | 100%现金支付 | 75/25现金+股票混合 | 50/50现金+股票混合 | 25/75现金+股票混合 | 100%股票支付 |
|---|---|---|---|---|---|
| 第1年 | |||||
| 第2年 |
步骤 6：盈亏平衡点协同效应分析
计算为使第1年的每股收益保持不变，所需的最小协同效应金额。
步骤 7：输出结果
- 包含以下内容的 Excel 工作簿：
- 假设条件页
- 资金来源与用途明细
- 预测损益表
- 增值/减值汇总表
- 敏感性分析表
- 盈亏平衡点分析
- 用于演示材料的单页合并交易影响总结
重要注意事项
- 在相关情况下，务必同时展示 GAAP 标准下的每股收益及调整后的（现金基础）每股收益。
- 对于股票收购交易：换股比率应采用收购方的当前股价，并注明新增股份带来的稀释效应。
- 需明确标注各项收购价格的分配方式——商誉和无形资产摊销会对 GAAP 标准下的每股收益产生重要影响。
- 协同效应的分阶段体现至关重要——通常第1年的协同效应仅能达到全年预期值的25%-50%。
- 切勿忽略因使用现金而错失的利息收入，以及新增债务所带来的利息支出。
- 协同效应相关的税收处理及利息调整的税率，应与收购方的边际税率保持一致。
数据来源——优先使用 MCP，无法获取时再通过网页检索
下文多处提到“可使用 S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP”等商业金融数据 MCP，这些功能源自原有的 Cowork 插件。在 Hermes 环境中：
- 如果已配置任何结构化的金融数据 MCP（Hermes 支持 MCP 功能，参见
native-mcp技能），应优先使用它们来获取特定时间点的财务数据、历史同类交易案例及监管文件信息。 - 否则，可采取以下替代方案：
- 使用
web_search/web_extract功能，通过 SEC EDGAR 网站（https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar）获取美国的监管文件信息； - 查阅公司的投资者关系页面以获取新闻稿和业绩展示材料；
- 使用
browser_navigate功能访问交互式数据平台； - 若上下文信息不足，可明确请求用户提供相关数据。
- 使用
- 绝不可编造数据。如果无法找到相关的倍数指标、历史交易案例或文件编号，应将该单元格标记为
[UNSOURCED]，并向用户说明情况。
出处说明
该技能改编自 Anthropic 的 Claude for Financial Services 插件套件（采用 Apache-2.0 许可协议）。原有的 Office-JS / Cowork 实时 Excel 相关功能已被移除，当前版本通过 excel-author 技能的规范，基于无界面版 openpyxl 实现功能。原始代码地址：https://github.com/anthropics/financial-services