Merger Model
目次
M&A の EPS 増加・希薄化（アクリーション / ダイリューション）ワークブックを Excel で作ります。
skill の情報
| 提供元 | 追加 skill — hermes skills install official/finance/merger-model で入れます |
| パス | optional-skills/finance/merger-model |
| バージョン | 1.0.0 |
| 作者 | Anthropic（Nous Research が改変） |
| ライセンス | Apache-2.0 |
| 対応プラットフォーム | linux, macos, windows |
| タグ | finance, m-and-a, merger, accretion-dilution, excel, openpyxl, modeling, investment-banking |
| 関連 skill | excel-author, pptx-author, dcf-model, 3-statement-model |
参考: SKILL.md 全文
動かす環境
この skill は ヘッドレスの openpyxl を前提にしています。つまり、ディスク上に .xlsx ファイルを作ることが目的です。 セルの色付け、数式、名前付き範囲、感応度表については excel-author skill の作法にそろえてください。 納品の前に再計算します: python /path/to/excel-author/scripts/recalc.py ./out/model.xlsx。
Merger Model
M&A 取引の EPS 増加・希薄化分析を作ります。プロフォーマの EPS への影響、シナジーの感応度、取得価格の配分をモデル化します。買収候補を検討するとき、提案資料向けに統合効果の分析をまとめるとき、取引条件について助言するときに使います。
進め方
ステップ 1: 入力値を集める
買い手:
- 会社名、現在の株価、発行済株式数
- LTM と NTM の EPS（GAAP ベースと調整後）
- PER
- 税引前の負債コスト、税率
- 手元現金、既存の負債
対象会社:
- 会社名、現在の株価、発行済株式数（上場している場合）
- LTM と NTM の EPS、または純利益
- 企業価値または株式価値
取引条件:
- 1 株あたりの買収提示価格（または現在価格に対するプレミアム）
- 対価の構成: 現金の割合と株式の割合
- 現金部分の資金調達のために新たに調達する負債
- 見込まれるシナジー（売上・コスト）と、その立ち上がりの時間軸
- 取引関連費用と資金調達費用
- 想定するクロージング日
ステップ 2: 取得価格の分析
| 項目 | 金額 |
|---|---|
| 1 株あたりの買収提示価格 | |
| 現在価格に対するプレミアム | |
| 株式価値 | |
| 加算: 引き受ける純有利子負債 | |
| 企業価値 | |
| 含意される EV / EBITDA | |
| 含意される PER |
ステップ 3: Sources & Uses
| Sources | $ | Uses | $ |
|---|---|---|---|
| 新規調達の負債 | 株式の取得価格 | ||
| 手元現金 | 対象会社の負債の借り換え | ||
| 新規発行の株式 | 取引関連費用 | ||
| 資金調達費用 | |||
| 合計 | 合計 |
ステップ 4: プロフォーマ EPS（増加 / 希薄化）
1 年目から 3 年目まで、年ごとに計算します。
| 単独ベース | プロフォーマ | 増加 /（希薄化） | |
|---|---|---|---|
| 買い手の純利益 | |||
| 対象会社の純利益 | |||
| シナジー（税引後） | |||
| 支出した現金の逸失利息（税引後） | |||
| 新規負債の支払利息（税引後） | |||
| 無形資産の償却（税引後） | |||
| プロフォーマ純利益 | |||
| プロフォーマ株式数 | |||
| プロフォーマ EPS | |||
| 増加 /（希薄化）率 |
ステップ 5: 感応度分析
シナジーと買収プレミアムに対する EPS 増加 / 希薄化:
| シナジー $0M | シナジー $25M | シナジー $50M | シナジー $75M | シナジー $100M | |
|---|---|---|---|---|---|
| プレミアム 15% | |||||
| プレミアム 20% | |||||
| プレミアム 25% | |||||
| プレミアム 30% |
現金と株式の構成比に対する EPS 増加 / 希薄化:
| 現金 100% | 75/25 | 50/50 | 25/75 | 株式 100% | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 年目 | |||||
| 2 年目 |
ステップ 6: 損益分岐となるシナジー
1 年目の EPS が増減しないために最低限必要なシナジーの額を計算します。
ステップ 7: 成果物
- 次の内容を含む Excel ワークブック:
- 前提条件のシート
- Sources & Uses
- プロフォーマ損益計算書
- EPS 増加・希薄化のまとめ
- 感応度表
- 損益分岐の分析
- 提案資料に入れる、統合効果の 1 ページまとめ
気をつけること
- 関係するところでは、GAAP ベースと調整後（キャッシュ）EPS の両方を必ず示します
- 株式対価の取引では、交換比率に買い手の現在の株価を使い、新株発行による希薄化を明記します
- 取得価格の配分を織り込みます。のれんと無形資産の償却は GAAP ベースの EPS に効いてきます
- シナジーの立ち上がりは重要です。1 年目は年間換算のシナジーの 25〜50% 程度にとどまることがよくあります
- 支出した現金の逸失利息と、調達した負債の支払利息を忘れないでください
- シナジーや利息の調整にかける税率は、買い手の限界税率に合わせます
データの取得元 — まず MCP、なければ Web
以下の箇所には「S&P Kensho MCP / Daloopa MCP / FactSet MCP を使う」と書かれています。これらは元になった Cowork プラグインが前提としていた、商用の金融データ MCP です。Hermes では次のようにします。
- 構造化された金融データの MCP を設定している場合（Hermes は MCP に対応しています。
native-mcpskill を参照）、時点を揃えた類似企業比較、過去の取引事例、開示資料にはそちらを優先します。 - 設定していない場合は、次で代替します:
- 米国の開示資料は
web_search/web_extractで SEC EDGAR（https://www.sec.gov/cgi-bin/browse-edgar）を参照します - プレスリリースや決算資料は企業の IR ページを参照します
- 対話型のデータポータルには
browser_navigateを使います - ユーザーから提供されたデータ（文脈に見当たらないときは、はっきり尋ねます）
- 米国の開示資料は
- 数字を作ってはいけません。 倍率、取引事例、開示上の数値の出どころを確かめられない場合は、そのセルを
[UNSOURCED]と印を付けてユーザーに伝えます。
出典
この skill は Anthropic の Claude for Financial Services プラグイン群（Apache-2.0）をもとにしています。Office-JS / Cowork のライブ Excel 経路は取り除き、excel-author skill の作法に沿ってヘッドレスの openpyxl を対象にしています。原典: https://github.com/anthropics/financial-services