Оценка компании методом DCF

Текст

---
name: dcf-model
description: Создание настоящей DCF-модели (дисконтирование денежных потоков) для оценки акций. Берёт финансовые данные из отчётов SEC и аналитических обзоров, строит подробный прогноз денежных потоков с корректным расчётом WACC, делает анализ чувствительности и выдаёт профессиональные модели в Excel с кратким резюме для руководства. Используй, когда нужно оценить компанию методом DCF, посчитать внутреннюю стоимость или построить подробную финансовую модель с прогнозом роста и расчётом терминальной стоимости.
---

Построитель DCF-моделей

Обзор

Этот скилл создаёт DCF-модели институционального качества для оценки акций по стандартам инвестиционных банков. Каждый анализ даёт подробную модель Excel (анализ чувствительности находится внизу листа DCF).

Инструменты

• По умолчанию используй всю информацию, которую дал пользователь, и доступные MCP-серверы как источники данных.

Критичные ограничения — прочитай их первыми

Эти ограничения действуют на протяжении всей работы над DCF-моделью. Просмотри их перед началом:

Среда: Office JS или Python/openpyxl:

• Если ты работаешь внутри Excel (надстройка Office / среда Office JS): используй Office JS напрямую, НЕ используй Python/openpyxl. Формулы записывай через range.formulas = [["=D19*(1+$B$8)"]]. Отдельный шаг пересчёта не нужен: Excel считает сам. Для оформления используй range.format.*. Правило «формулы вместо зашитых чисел» действует и здесь: для расчётных ячеек задавай .formulas, а не .values.
• Если ты создаёшь отдельный файл .xlsx (без живой сессии Excel): используй Python/openpyxl, как описано ниже, а перед сдачей запусти recalc.py.
• Остальная часть скилла приводит примеры на openpyxl: в среде Office JS переводи их в вызовы API Office JS, но все принципы (строки с формулами, комментарии к ячейкам, контрольные точки по разделам, циклы для таблиц чувствительности) действуют одинаково.

⚠️ Ловушка объединённых ячеек в Office JS: когда строишь заголовки разделов с объединёнными ячейками, НЕ вызывай .merge(), а потом не задавай .values для объединённого диапазона: Office JS по-прежнему сообщает исходные размеры диапазона и выдаст ошибку InvalidArgument: The number of rows or columns in the input array doesn't match the size or dimensions of the range. Вместо этого запиши значение только в левую верхнюю ячейку, затем объедини и отформатируй весь диапазон:

// WRONG — throws InvalidArgument:
const hdr = ws.getRange("A7:H7");
hdr.merge();
hdr.values = [["MARKET DATA & KEY INPUTS"]];  // 1×1 array vs 1×8 range → fails

// CORRECT — value first on single cell, then merge + format the range:
ws.getRange("A7").values = [["MARKET DATA & KEY INPUTS"]];
const hdr = ws.getRange("A7:H7");
hdr.merge();
hdr.format.fill.color = "#1F4E79";
hdr.format.font.bold = true;
hdr.format.font.color = "#FFFFFF";

Это относится к каждому объединённому заголовку раздела в DCF (рыночные данные, блоки сценариев, прогноз денежных потоков, терминальная стоимость, сводка по оценке, таблицы чувствительности).

Формулы вместо зашитых чисел (НЕ ОБСУЖДАЕТСЯ):

• Каждая ячейка прогноза, маржи, коэффициента дисконтирования, приведённой стоимости (PV) и чувствительности ОБЯЗАНА быть живой формулой Excel, а не значением, посчитанным в Python и записанным числом
• В openpyxl: ws["D20"] = "=D19*(1+$B$8)" — правильно; ws["D20"] = calculated_revenue — НЕПРАВИЛЬНО
• Зашитые числа допустимы только в трёх случаях: (1) исходные исторические данные, (2) драйверы допущений (темпы роста, вводные для WACC, терминальный рост g), (3) текущие рыночные данные (цена акции, остаток долга)
• Если ты ловишь себя на том, что считаешь что-то в Python и записываешь результат, ОСТАНОВИСЬ. Модель должна пересчитываться, когда пользователь меняет допущение.

Проверяй каждый шаг вместе с пользователем (НЕ строй модель от начала до конца за один заход):

• После получения данных → покажи пользователю блок исходных вводных (выручка, маржа, акции, чистый долг) и подтверди, прежде чем делать прогноз
• После прогноза выручки → покажи прогнозную верхнюю строку и темпы роста, подтверди, прежде чем строить маржу
• После построения FCF → покажи весь график FCF, подтверди логику, прежде чем считать WACC
• После WACC → покажи расчёт и вводные, подтверди, прежде чем дисконтировать
• После терминальной стоимости и PV → покажи переход от стоимости предприятия к стоимости капитала (EV → стоимость капитала → на акцию), подтверди, прежде чем строить таблицы чувствительности
• Лови ошибки на каждом этапе: неверное допущение по марже, найденное после построения таблиц чувствительности, означает пересборку всего, что ниже

Таблицы чувствительности:

• Используй НЕЧЁТНОЕ число строк и столбцов (стандарт: 5×5, иногда 7×7) — это гарантирует настоящую центральную ячейку
• Центральная ячейка = базовый сценарий. Построй значения осей так, чтобы заголовок средней строки и заголовок среднего столбца точно равнялись допущениям модели (например, если базовый WACC = 9,0 %, то средняя строка равна 9,0 %; если терминальный рост g = 3,0 %, то средний столбец равен 3,0 %). Значит, результат в центральной ячейке должен равняться фактической расчётной цене акции модели — это проверка на здравый смысл, что таблица построена правильно.
• Выдели центральную ячейку средне-синей заливкой (#BDD7EE) и жирным шрифтом, чтобы сразу было видно, какая ячейка — базовый сценарий.
• Заполни ВСЕ ячейки (обычно 3 таблицы × 25 ячеек = 75) полными формулами пересчёта DCF
• Используй циклы openpyxl (или Office JS), чтобы записывать формулы программно
• БЕЗ текста-заглушек, БЕЗ линейных приближений, БЕЗ ручных шагов
• Каждая ячейка должна пересчитывать полный DCF для своей комбинации допущений

Комментарии к ячейкам:

• Добавляй комментарии к ячейкам В МОМЕНТ создания каждого зашитого значения
• Формат: «Источник: [Система/Документ], [Дата], [Ссылка на место], [URL, если есть]»
• У каждой синей вводной ячейки должен быть комментарий, прежде чем переходить к следующему разделу
• Не откладывай на конец и не пиши «TODO: добавить источник»

Планирование раскладки модели:

• Определи положение строк ВСЕХ разделов ДО записи любых формул
• Сначала запиши ВСЕ заголовки и подписи
• Затем запиши ВСЕ разделители разделов и пустые строки
• ПОТОМ записывай формулы по зафиксированным позициям строк
• Проверяй формулы сразу после создания

Пересчёт формул:

• Перед сдачей запусти python recalc.py model.xlsx 30
• Исправляй ВСЕ ошибки, пока статус не станет «success»
• Нужно ноль ошибок в формулах (#REF!, #DIV/0!, #VALUE! и т. д.)

Блоки сценариев:

• Создай отдельные блоки для сценариев Bear/Base/Bull (пессимистичный, базовый, оптимистичный)
• Внутри каждого блока покажи допущения по горизонтали по годам прогноза
• Используй формулы IF: =IF($B$6=1,[Bear cell],IF($B$6=2,[Base cell],[Bull cell]))
• Проверь, что формулы ссылаются на правильные ячейки блока сценария

Рабочий процесс DCF

Шаг 1: Получение и проверка данных

Получи данные с MCP-серверов, из данных пользователя и из интернета.

Приоритет источников данных:

1. MCP-серверы (если настроены) — структурированные финансовые данные от поставщиков вроде Daloopa
2. Данные пользователя — исторические финансовые данные из его исследований
3. Веб-поиск и загрузка страниц — текущие цены, бета, долг и денежные средства, когда нужно

Чек-лист проверки:

• Проверь, чистый долг это или чистые денежные средства (критично для оценки)
• Подтверди число акций с учётом разводнения (проверь недавние выкупы и новые выпуски)
• Убедись, что историческая маржа согласуется с бизнес-моделью
• Сверь темпы роста выручки с отраслевыми ориентирами
• Проверь, что налоговая ставка разумна (обычно 21–28 %)

Шаг 2: Исторический анализ (3–5 лет)

Проанализируй и задокументируй:

• Тренды роста выручки: рассчитай CAGR, определи драйверы
• Динамика маржи: отслеживай валовую маржу, маржу EBIT, маржу FCF
• Капиталоёмкость: D&A и CapEx в % от выручки
• Эффективность оборотного капитала: изменения NWC в % от прироста выручки
• Показатели рентабельности: тренды ROIC, ROE

Создай сводные таблицы:

Исторические показатели (LTM):
Выручка: $X млн
Рост выручки: X % CAGR
Валовая маржа: X %
Маржа EBIT: X %
D&A в % от выручки: X %
CapEx в % от выручки: X %
Маржа FCF: X %

Шаг 3: Прогноз выручки

Методология:

1. Начни с последней фактической выручки (LTM или последний финансовый год)
2. Примени темпы роста для каждого года прогноза
3. Показывай и суммы в долларах, И рассчитанный рост в %

Схема темпов роста:

• Годы 1–2: более высокий рост с учётом видимости в ближайшей перспективе
• Годы 3–4: постепенное замедление к среднеотраслевому
• Год 5 и дальше: приближение к терминальному темпу роста

Структура формулы:

• Выручка(год N) = Выручка(год N−1) × (1 + темп роста)
• Рост %(год N) = Выручка(год N) / Выручка(год N−1) − 1

Подход с тремя сценариями:

Bear Case: консервативный рост (например, 8–12 %)
Base Case: наиболее вероятный сценарий (например, 12–16 %)
Bull Case: оптимистичный рост (например, 16–20 %)

Шаг 4: Моделирование операционных расходов

Анализ постоянных и переменных затрат:

Операционные расходы должны отражать реалистичный операционный леверидж:

• Продажи и маркетинг (S&M): обычно 15–40 % выручки в зависимости от бизнес-модели
• Исследования и разработки (R&D): обычно 10–30 % для технологических компаний
• Общие и административные расходы (G&A): обычно 8–15 % выручки, с ростом компании показывают леверидж

Ключевые принципы:

• ВСЕ проценты считай от ВЫРУЧКИ, а не от валовой прибыли
• Моделируй операционный леверидж: доля должна снижаться по мере роста выручки
• Держи отдельные статьи для S&M, R&D, G&A
• Рассчитывай EBIT = валовая прибыль − общие операционные расходы

Схема расширения маржи:

Сейчас → Цель (год 5)
Валовая маржа: X % → Y % (обоснуй масштабом и эффективностью)
Маржа EBIT: X % → Y % (результат роста выручки и операционного левериджа)

Шаг 5: Расчёт свободного денежного потока

Строй FCF в правильной последовательности:

EBIT
(−) Налоги (EBIT × налоговая ставка)
= NOPAT (операционная прибыль после налогов)
(+) D&A (неденежный расход, % от выручки)
(−) CapEx (% от выручки, обычно 4–8 %)
(−) Δ NWC (изменение оборотного капитала)
= Свободный денежный поток до обслуживания долга (Unlevered FCF)

Моделирование оборотного капитала:

• Считай как % от изменения выручки (прироста выручки)
• Типичный диапазон: от −2 % до +2 % от изменения выручки
• Отрицательное число = источник денег (высвобождение оборотного капитала)
• Положительное число = использование денег (рост оборотного капитала)

Поддерживающий и ростовой CapEx:

• Поддерживающий CapEx: поддерживает текущую деятельность (~2–3 % выручки)
• Ростовой CapEx: поддерживает расширение (ещё 2–5 % выручки)
• Общий CapEx должен соответствовать стратегии роста компании

Шаг 6: Исследование стоимости капитала (WACC)

Методология CAPM для стоимости собственного капитала:

Стоимость собственного капитала = Безрисковая ставка + Бета × Премия за риск акций

Где:
- Безрисковая ставка = текущая доходность 10-летних казначейских облигаций
- Бета = 5-летняя месячная бета акции относительно рыночного индекса
- Премия за риск акций = 5,0–6,0 % (рыночный стандарт)

Расчёт стоимости долга:

Стоимость долга после налогов = Стоимость долга до налогов × (1 − налоговая ставка)

Определи стоимость долга до налогов по:
- Кредитному рейтингу (если он есть)
- Текущей доходности облигаций компании
- Процентным расходам / общему долгу из финансовой отчётности

Веса структуры капитала:

Рыночная стоимость капитала = Текущая цена акции × Число акций
Чистый долг = Общий долг − Денежные средства и эквиваленты
Стоимость предприятия = Рыночная капитализация + Чистый долг

Вес капитала = Рыночная капитализация / Стоимость предприятия
Вес долга = Чистый долг / Стоимость предприятия

WACC = (Стоимость собственного капитала × Вес капитала) + (Стоимость долга после налогов × Вес долга)

Особые случаи:

• Положение чистых денежных средств: если денежные средства больше долга, чистый долг ОТРИЦАТЕЛЕН
• Вес долга может быть отрицательным
• Расчёт WACC соответственно корректируется
• Нет долга: WACC = стоимость собственного капитала

Типичные диапазоны WACC:

• Крупные устойчивые компании: 7–9 %
• Растущие компании: 9–12 %
• Высокий рост и высокий риск: 12–15 %

Шаг 7: Применение ставки дисконтирования (прогноз на 5–10 лет)

Конвенция середины года:

• Предполагается, что денежные потоки возникают в середине года
• Периоды дисконтирования: 0,5; 1,5; 2,5; 3,5; 4,5 и т. д.
• Коэффициент дисконтирования = 1 / (1 + WACC)^период

Расчёт приведённой стоимости:

Для каждого года прогноза:
PV от FCF = FCF до обслуживания долга × Коэффициент дисконтирования

Пример (год 1):
FCF = $1 000
WACC = 10 %
Период = 0,5
Коэффициент дисконтирования = 1 / (1,10)^0,5 = 0,9535
PV = $1 000 × 0,9535 = $954

Выбор периода прогноза:

• 5 лет: стандарт для большинства анализов
• 7–10 лет: растущие компании с долгим горизонтом
• 3 года: зрелый, стабильный бизнес

Шаг 8: Расчёт терминальной стоимости

Метод вечного роста (предпочтительный):

Терминальный FCF = FCF последнего года × (1 + терминальный темп роста)
Терминальная стоимость = Терминальный FCF / (WACC − терминальный темп роста)

Критичное ограничение: терминальный рост < WACC (иначе стоимость бесконечна)

Выбор терминального темпа роста:

• Консервативный: 2,0–2,5 % (темп роста ВВП)
• Умеренный: 2,5–3,5 %
• Агрессивный: 3,5–5,0 % (только для лидеров рынка)

Не превышай: безрисковую ставку или долгосрочный рост ВВП

Метод мультипликатора выхода (альтернатива):

Терминальная стоимость = EBITDA последнего года × Мультипликатор выхода

Откуда брать мультипликатор выхода:
- Торговые мультипликаторы сопоставимых компаний отрасли
- Мультипликаторы предыдущих сделок
- Типичный диапазон: 8–15x EBITDA

Приведённая стоимость терминальной стоимости:

PV терминальной стоимости = Терминальная стоимость / (1 + WACC)^Последний период

Где последний период учитывает момент времени:
Модель на 5 лет с конвенцией середины года: период = 4,5

Проверка терминальной стоимости на здравый смысл:

• Должна составлять 50–70 % стоимости предприятия
• Если больше 75 %, модель, возможно, слишком зависит от терминальных допущений
• Если меньше 40 %, проверь, не слишком ли консервативны терминальные допущения

Шаг 9: Переход от стоимости предприятия к стоимости капитала

Структура сводки по оценке:

(+) Сумма PV прогнозных FCF = $X млн
(+) PV терминальной стоимости = $Y млн
= Стоимость предприятия = $Z млн

(−) Чистый долг [или + чистые денежные средства, если отрицательный] = $A млн
= Стоимость капитала = $B млн

÷ Число акций с учётом разводнения = C млн акций
= Расчётная цена за акцию = $XX.XX

Текущая цена акции = $YY.YY
Расчётная доходность = (Расчётная цена / Текущая цена) − 1 = XX %

Критичные корректировки:

• Чистый долг = общий долг − денежные средства и эквиваленты
• Если положительный: вычитается из EV (снижает стоимость капитала)
• Если отрицательный (чистые денежные средства): прибавляется к EV (повышает стоимость капитала)
• Используй акции с учётом разводнения: включают опционы, RSU, конвертируемые ценные бумаги
• Другие корректировки (если применимо):
• Доли меньшинства
• Пенсионные обязательства
• Обязательства по операционной аренде

Формат вывода оценки:

Компонент оценки,Сумма ($ млн)
PV явных FCF,X.X
PV терминальной стоимости,Y.Y
Стоимость предприятия,Z.Z
(−) Чистый долг,A.A
Стоимость капитала,B.B
,,
Число акций (млн),C.C
Расчётная цена за акцию,$XX.XX
Текущая цена акции,$YY.YY
Расчётный рост/(падение),+XX%

Шаг 10: Анализ чувствительности

Построй три таблицы чувствительности внизу листа DCF, показывающие, как меняется оценка при разных допущениях:

1. WACC и терминальный рост — показывает чувствительность стоимости предприятия к ставке дисконтирования и вечному росту
2. Рост выручки и маржа EBIT — показывает влияние роста верхней строки и операционного левериджа
3. Бета и безрисковая ставка — показывает чувствительность к составляющим стоимости собственного капитала

Реализация: это простые двумерные сетки (НЕ функция Excel «Таблица данных») с формулами в каждой ячейке. Каждая ячейка должна содержать полный пересчёт DCF для своей комбинации допущений. Подробные требования к программному заполнению всех 75 ячеек через openpyxl — в разделе «Критичные ограничения».

<correct_patterns>

В этом разделе собраны все ПРАВИЛЬНЫЕ шаблоны, которым нужно следовать при построении DCF-моделей.

Шаблон выбора блока сценария — следуй этому подходу

Допущения организованы в отдельные блоки для каждого сценария:

КРИТИЧНАЯ СТРУКТУРА — три строки на каждый заголовок раздела:

ДОПУЩЕНИЯ ПЕССИМИСТИЧНОГО СЦЕНАРИЯ (BEAR CASE; заголовок раздела, объедини ячейки по ширине)
Допущение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),12%,10%,9%,8%,7%
Маржа EBIT (%),45%,44%,43%,42%,41%

ДОПУЩЕНИЯ БАЗОВОГО СЦЕНАРИЯ (BASE CASE; заголовок раздела, объедини ячейки по ширине)
Допущение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),16%,14%,12%,10%,9%
Маржа EBIT (%),48%,49%,50%,51%,52%

ДОПУЩЕНИЯ ОПТИМИСТИЧНОГО СЦЕНАРИЯ (BULL CASE; заголовок раздела, объедини ячейки по ширине)
Допущение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),20%,18%,15%,13%,11%
Маржа EBIT (%),50%,51%,52%,53%,54%

В каждом блоке сценария ОБЯЗАТЕЛЬНО должна быть строка заголовков столбцов с годами прогноза (FY2025E, FY2026E и т. д.) сразу под названием раздела. Без неё пользователь не поймёт, какое значение допущения относится к какому году.

Как ссылаться на допущения — создай сводный столбец:

1. Ячейка выбора сценария (например, B6) содержит 1 = Bear, 2 = Base или 3 = Bull
2. Создай сводный столбец с формулами INDEX или OFFSET, которые берут значения из нужного блока сценария
3. Формулы прогноза ссылаются на сводный столбец (чистые ссылки на ячейки)
4. Каждый блок сценария содержит полный набор допущений DCF по годам прогноза

Рекомендуемый шаблон сводного столбца (через INDEX): =INDEX(B10:D10, 1, $B$6)

НЕ так — разбросанные по всей модели операторы IF: =IF($B$6=1,[Bear block cell],IF($B$6=2,[Base block cell],[Bull block cell]))

Сводный столбец централизует логику и облегчает аудит модели.

Правильный шаблон прогноза выручки

Создай сводный столбец с формулами INDEX, затем ссылайся на него в прогнозе:

Шаг 1 — сводный столбец для роста FY1: =INDEX([Bear FY1 growth]:[Bull FY1 growth], 1, $B$6)

Шаг 2 — прогноз выручки ссылается на сводный столбец: Revenue Year 1: =D29*(1+$E$10)

Где:

• D29 = выручка предыдущего года
• $E$10 = ячейка сводного столбца для роста FY1 (содержит формулу INDEX)
• $B$6 = выбор сценария (1 = Bear, 2 = Base, 3 = Bull)

Такой подход чище, чем вставка операторов IF в каждую формулу прогноза, и сильно облегчает проверку, какие допущения сценария используются.

Правильный шаблон формул FCF

Используй сводные столбцы с формулами INDEX, затем ссылайся на них в расчётах FCF:

Подход со сводным столбцом:

Статья,Формула,Ссылка
D&A,=E29*$E$21,$E$21 = сводный столбец для % D&A
CapEx,=E29*$E$22,$E$22 = сводный столбец для % CapEx
Δ NWC,=(E29-D29)*$E$23,$E$23 = сводный столбец для % NWC
Unlevered FCF,=E57+E58-E60-E62,E57=NOPAT E58=D&A E60=CapEx E62=Δ NWC

Каждая ячейка сводного столбца содержит формулу INDEX, которая берёт значение из нужного блока сценария в зависимости от выбранного сценария. Так формулы прогноза остаются чистыми и проверяемыми.

Перед записью формул подтверди положение строк блоков сценариев и настрой сводные столбцы.

Правильный формат комментария к ячейке

Каждое зашитое значение требует такого формата:

«Источник: [Система/Документ], [Дата], [Ссылка на место], [URL, если есть]»

Примеры:

Статья,Комментарий об источнике
Цена акции,Источник: скрипт рыночных данных 2025-10-12 цена закрытия
Число акций,Источник: 10-K за FY2024 стр. 45 примечание 12
Историческая выручка,Источник: 10-K за FY2024 стр. 32 консолидированная отчётность
Бета,Источник: скрипт рыночных данных 2025-10-12 5-летняя месячная бета
Консенсус-оценки,Источник: прогноз менеджмента на звонке по итогам 3 кв. 2024

Правильная структура таблицы допущений

ВАЖНО: каждому блоку сценария нужны ТРИ структурных элемента:

1. Строка заголовка раздела (объединённые ячейки): например, «ДОПУЩЕНИЯ ПЕССИМИСТИЧНОГО СЦЕНАРИЯ»
2. Строка заголовков столбцов с годами — ЭТО ОБЯЗАТЕЛЬНО, НЕ ПРОПУСКАЙ
3. Строки данных со значениями допущений

Структура:

ДОПУЩЕНИЯ ПЕССИМИСТИЧНОГО СЦЕНАРИЯ (заголовок раздела — объедини по столбцам A:G)
Допущение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),X%,X%,X%,X%,X%
Маржа EBIT (%),X%,X%,X%,X%,X%
Терминальный рост,X%,,,,
WACC,X%,,,,

ДОПУЩЕНИЯ БАЗОВОГО СЦЕНАРИЯ (заголовок раздела — объедини по столбцам A:G)
Допущение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),X%,X%,X%,X%,X%
Маржа EBIT (%),X%,X%,X%,X%,X%
Терминальный рост,X%,,,,
WACC,X%,,,,

ДОПУЩЕНИЯ ОПТИМИСТИЧНОГО СЦЕНАРИЯ (заголовок раздела — объедини по столбцам A:G)
Допущение,FY1,FY2,FY3,FY4,FY5
Рост выручки (%),X%,X%,X%,X%,X%
Маржа EBIT (%),X%,X%,X%,X%,X%
Терминальный рост,X%,,,,
WACC,X%,,,,

БЕЗ строки заголовков столбцов с годами прогноза (FY2025E, FY2026E и т. д.) пользователь не поймёт, какое значение допущения относится к какому году. Эта строка ОБЯЗАТЕЛЬНА.

Затем создай сводный столбец (обычно следующий столбец справа), в котором формулы INDEX берут значения из выбранного блока сценария по ячейке выбора сценария. На этот сводный столбец ссылаются твои формулы прогноза.

Правильный порядок планирования строк

1. СНАЧАЛА запиши ВСЕ заголовки и подписи:

Строка,Содержимое
1,[Название компании] — DCF-модель
2,Тикер | Дата | Конец финансового года
4,Выбор сценария
7,КЛЮЧЕВЫЕ ДОПУЩЕНИЯ
26,Заголовки допущений
27-31,Допущения по росту
...,...

2. Запиши ВСЕ разделители разделов и пустые строки

3. ПОТОМ записывай формулы по зафиксированным позициям строк

4. Проверяй формулы сразу после создания

Думай как на стройке:

• Хорошо: сначала залить фундамент, потом возводить стены (устойчивая конструкция)
• Плохо: сначала возвести стены, потом заливать фундамент (стены рухнут)

Версия для Excel:

• Хорошо: добавить заголовки, потом писать формулы (формулы стабильны)
• Плохо: сначала написать формулы, потом добавлять заголовки (формулы ломаются)

Правильная реализация таблицы чувствительности

ВАЖНО: это НЕ функция Excel «Таблица данных» (Data Table). Это простые сетки, в которые ты записываешь обычные формулы через openpyxl. Да, это примерно 75 формул (3 таблицы по 25 ячеек), но это несложно и обязательно.

Программное заполнение формулами:

Каждая таблица чувствительности должна быть полностью заполнена формулами, которые пересчитывают расчётную цену акции для каждой комбинации допущений. Не используй функцию Excel «Таблица данных» (она требует ручных действий и не автоматизируется через openpyxl).

Подход к реализации — КОНКРЕТНЫЙ ПРИМЕР:

Структура таблицы — сетка 5×5 (НЕЧЁТНЫЕ размеры, базовый сценарий в центре):

Если базовый WACC модели = 9,0 %, а базовый терминальный рост = 3,0 %, построй оси симметрично вокруг этих значений:

WACC и терминальный рост,  2.0%,  2.5%,  3.0%,  3.5%,  4.0%
              8.0%,       [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла]
              8.5%,       [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла]
              9.0%,       [ф-ла], [ф-ла], [★  ], [ф-ла], [ф-ла]   ← средняя строка = базовый WACC
              9.5%,       [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла]
             10.0%,       [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла], [ф-ла]
                                   ↑
                          средний столбец = базовый терминальный рост g

★ = центральная ячейка. Результат её формулы ДОЛЖЕН равняться фактической расчётной цене акции модели (из сводки по оценке). Примени к этой ячейке средне-синюю заливку (#BDD7EE) и жирный шрифт, чтобы базовый сценарий был визуально закреплён.

Правило значений осей: axis_values = [base - 2*step, base - step, base, base + step, base + 2*step] — симметрично вокруг базового значения, нечётное число значений гарантирует центр.

Шаблон формулы — ячейка B88 (WACC = 8,0 %, терминальный рост = 2,0 %):

Формула в B88 должна пересчитать расчётную цену, используя:

• WACC из заголовка строки: $A88 (8,0 %)
• Терминальный рост из заголовка столбца: B$87 (2,0 %)

Рекомендуемый подход: ссылайся на основной расчёт DCF, но подставляй эти значения.

Пример структуры формулы: =([SUM of PV FCFs using $A88 as discount rate] + [Terminal Value using B$87 as growth rate and $A88 as WACC] - [Net Debt]) / [Shares]

ВАЖНО — запиши формулу в КАЖДУЮ ячейку сетки 5×5 (25 ячеек на таблицу, 75 ячеек всего). Используй openpyxl, чтобы записывать эти формулы программно в цикле. НЕ пропускай этот шаг и не оставляй текст-заглушки.

Шаблон реализации на Python:

# Pseudocode for populating sensitivity table
for row_idx, wacc_value in enumerate(wacc_range):
    for col_idx, term_growth_value in enumerate(term_growth_range):
        # Build formula that uses wacc_value and term_growth_value
        formula = f"=<DCF recalc using {wacc_value} and {term_growth_value}>"
        ws.cell(row=start_row+row_idx, column=start_col+col_idx).value = formula

Таблицы чувствительности должны работать сразу после открытия модели, без ручных шагов со стороны пользователя.

</correct_patterns>

<common_mistakes>

В этом разделе собраны все НЕПРАВИЛЬНЫЕ шаблоны, которых нужно избегать при построении DCF-моделей.

НЕПРАВИЛЬНО: упрощённые приближения таблиц чувствительности или текст-заглушки

Не используй линейные приближения:

// WRONG - Linear approximation
B97: =B88*(1+(0.096-0.116))    // Assumes linear relationship

// WRONG - Division shortcut
B105: =B88/(1+(E48-0.07))      // Doesn't recalculate full DCF

Не оставляй текст-заглушки:

// НЕПРАВИЛЬНО — заметка-заглушка
"Примечание: используйте функцию Excel «Таблица данных» (Данные → Анализ «что если» → Таблица данных), чтобы заполнить таблицы чувствительности."

// НЕПРАВИЛЬНО — пустые ячейки
[оставить ячейки пустыми, потому что «это сложно»]

Не путай терминологию:

• ❌ «Таблицам чувствительности нужна функция Excel “Таблица данных”» (НЕТ — это конкретный инструмент Excel, который мы не можем использовать)
• ✅ «Таблицы чувствительности — это простые сетки с формулами в каждой ячейке» (ДА — именно это мы строим)

Почему эти упрощения неправильны:

• Формулы линейного приближения на самом деле не пересчитывают DCF, а лишь применяют простые математические поправки
• Зависимости нелинейны, поэтому результаты будут неточными
• Текст-заглушка требует ручного вмешательства пользователя
• Модель не готова к использованию сразу после сдачи
• Это непрофессионально и не годится для клиента
• Пустые ячейки = незавершённый результат

Типичное оправдание, которое нужно ОТВЕРГАТЬ: «Писать больше 75 формул кажется сложным, поэтому я оставлю пользователю заметку, чтобы он закончил вручную».

Реальность: писать 75 формул несложно, если использовать цикл Python с openpyxl. Каждая формула следует одному шаблону — нужно только подставить значения строки и столбца. Это обязательная часть результата.

Вместо этого: заполни каждую ячейку чувствительности формулами, которые пересчитывают полный DCF для этой конкретной комбинации допущений

НЕПРАВИЛЬНО: отсутствие комментариев к ячейкам

Не делай так:

• Создавать все зашитые вводные без комментариев
• Думать «добавлю потом»
• Писать «TODO: добавить источник»
• Оставлять синие вводные без документации

Почему это неправильно:

• Нельзя проверить, откуда взяты данные
• Не соответствует требованиям скилла xlsx
• Не готово к аудиту
• Время тратится на исправление потом

Вместо этого: добавляй комментарий к ячейке В МОМЕНТ создания каждого зашитого значения

НЕПРАВИЛЬНО: сбившиеся ссылки на строки в формулах

Симптом: Раздел FCF ссылается на неверные строки допущений: D&A: =E29*$E$34 // Should be $E$21, but referencing wrong row CapEx: =E29*$E$41 // Should be $E$22, but row shifted

Почему так происходит:

1. Сначала написали формулы
2. Потом вставили заголовки
3. Все ссылки на строки сместились
4. Теперь формулы указывают на неверные ячейки → ошибки #REF!

Вместо этого: СНАЧАЛА зафиксируй раскладку строк, ПОТОМ пиши формулы

НЕПРАВИЛЬНО: одна строка на каждое допущение сразу для всех сценариев

Не структурируй допущения так:

Допущение,Bear,Base,Bull
Рост выручки FY1,10%,13%,16%
Рост выручки FY2,9%,12%,15%

Такая вертикальная раскладка мешает увидеть, как допущения меняются по годам внутри каждого сценария.

Почему это неправильно:

• Трудно увидеть, как допущения развиваются по годам внутри каждого сценария
• Сложнее сравнивать допущения сценариев на всём периоде прогноза
• Менее интуитивно для проверки логики сценариев

Вместо этого:

• Создай отдельные блоки для каждого сценария (Bear, Base, Bull)
• Внутри каждого блока покажи допущения по горизонтали по годам прогноза
• Так допущения каждого сценария легче проверять как единый набор

НЕПРАВИЛЬНО: нет границ

Не сдавай модель без границ:

• Нет разделения разделов
• Все ячейки сливаются
• Трудно читать, выглядит непрофессионально

Почему это неправильно:

• Не годится для клиента
• Трудно ориентироваться
• Выглядит любительски

Вместо этого: добавь границы вокруг всех основных разделов

НЕПРАВИЛЬНО: неверные цвета шрифта или нет различия цветов шрифта

Не делай так:

• Весь текст чёрный
• Используются только цвета заливки (шрифт не меняется)
• Путаются синие и чёрные ячейки

Почему это неправильно:

• Нельзя отличить вводные от формул
• Аудит становится невозможным
• Нарушает требования скилла xlsx

Вместо этого: синий шрифт для ВСЕХ зашитых вводных, чёрный для ВСЕХ формул, зелёный для ссылок на листы

НЕПРАВИЛЬНО: операционные расходы от валовой прибыли

Не делай так: S&M: =E33*0.15 // E33 = Gross Profit (WRONG)

Почему это неправильно:

• Операционные расходы масштабируются с выручкой, а не с валовой прибылью
• Получается нереалистичная динамика маржи
• Бизнес на самом деле устроен иначе

Вместо этого: S&M: =E29*0.15 // E29 = Revenue (CORRECT)

ПЯТЬ ГЛАВНЫХ ОШИБОК: СВОДКА

1. Сбившиеся ссылки на строки в формулах → определи положение ВСЕХ строк ДО записи формул
2. Нет комментариев к ячейкам → добавляй комментарии В МОМЕНТ создания ячеек, а не в конце
3. Упрощённые таблицы чувствительности → заполни все ячейки формулами полного пересчёта DCF, а не приближениями
4. Неверные ссылки на блоки сценариев → убедись, что формулы IF берут данные из правильных блоков Bear/Base/Bull
5. Нет границ → добавь профессиональные границы разделов, чтобы модель выглядела готовой для клиента

Кроме того, учитывай эти ошибки:

Ошибки в расчёте WACC

• Смешивание балансовых и рыночных значений в структуре капитала
• Неверное использование беты капитала вместо беты активов (без рычага)
• Неверное применение налоговой ставки к стоимости долга
• Неверная безрисковая ставка (нужна текущая доходность 10-летних казначейских облигаций)
• Отсутствие поправки на чистый долг или чистые денежные средства

Ошибки в допущениях по росту

• Терминальный рост > WACC (создаёт бесконечную стоимость)
• Темпы роста в прогнозе не согласуются с историческими результатами
• Игнорирование отраслевых ограничений роста
• Рост выручки не согласован с юнит-экономикой
• Расширение маржи без операционного обоснования

Ошибки в терминальной стоимости

• Выбран неверный метод роста (вечный рост или мультипликатор выхода)
• Терминальная стоимость >80 % стоимости предприятия (признак чрезмерной зависимости)
• Терминальная маржа не согласуется с допущениями устойчивого состояния
• Неверный период дисконтирования терминальной стоимости

Ошибки в прогнозе денежных потоков

• Операционные расходы считаются от валовой прибыли вместо выручки
• Проценты D&A и CapEx не соответствуют бизнес-модели
• Изменения оборотного капитала посчитаны неверно
• Налоговая ставка несогласованна по годам
• Ошибки в расчёте NOPAT

Это самые частые ошибки. Перечитай этот раздел перед началом любого построения DCF.

</common_mistakes>

Создание файла Excel

**Этот скилл использует скилл xlsx для всех операций с таблицами.** Скилл xlsx даёт:

• Стандартизированные правила построения формул
• Правила форматирования чисел
• Автоматический пересчёт формул через скрипт recalc.py
• Подробную проверку ошибок и валидацию

Все файлы Excel, созданные этим скиллом, должны соответствовать требованиям скилла xlsx, включая ноль ошибок в формулах и правильный пересчёт.

Критерии качества

Каждая DCF-модель должна максимально соответствовать следующим критериям:

1. Реалистичные допущения по выручке и марже, основанные на исторических результатах
2. Правильный расчёт стоимости капитала по методологии CAPM
3. Всесторонний анализ чувствительности, показывающий диапазоны оценки
4. Понятный расчёт терминальной стоимости с обоснованием
5. Профессиональная структура модели, позволяющая анализ сценариев
6. Прозрачная документация всех ключевых допущений

Требования ко входным данным

Минимально необходимые вводные

1. Идентификатор компании: тикер или название компании
2. Допущения по росту: темпы роста выручки на период прогноза (или «используй консенсус»)
3. Необязательные параметры:
4. Период прогноза (по умолчанию: 5 лет)
5. Сценарии (допущения по росту и марже Bear/Base/Bull)
6. Терминальный темп роста (по умолчанию: 2,5–3,0 %)
7. Конкретные вводные для WACC, если не используется CAPM

Структура модели Excel

Архитектура листов

Создай два листа:

1. DCF — основная модель оценки с анализом чувствительности внизу
2. WACC — расчёт стоимости капитала

ВАЖНО: таблицы чувствительности размещаются ВНИЗУ листа DCF (а не на отдельном листе). Так все результаты оценки собраны вместе.

Пересчёт формул (ОБЯЗАТЕЛЬНО)

После создания или изменения модели Excel пересчитай все формулы с помощью скрипта recalc.py из скилла xlsx:

python recalc.py [path_to_excel_file] [timeout_seconds]

Пример:

python recalc.py AAPL_DCF_Model_2025-10-12.xlsx 30

Скрипт:

• Пересчитывает все формулы на всех листах через LibreOffice
• Сканирует ВСЕ ячейки на ошибки Excel (#REF!, #DIV/0!, #VALUE!, #NAME?, #NULL!, #NUM!, #N/A)
• Возвращает подробный JSON с местами и числом ошибок

Ожидаемый формат вывода:

{
  "status": "success",           // or "errors_found"
  "total_errors": 0,              // Total error count
  "total_formulas": 42,           // Number of formulas in file
  "error_summary": {}             // Only present if errors found
}

Если найдены ошибки, вывод будет содержать подробности:

{
  "status": "errors_found",
  "total_errors": 2,
  "total_formulas": 42,
  "error_summary": {
    "#REF!": {
      "count": 2,
      "locations": ["DCF!B25", "DCF!C25"]
    }
  }
}

Исправь все ошибки и перезапускай recalc.py, пока статус не станет «success», и только потом сдавай модель.

Стандарты форматирования

ВАЖНО: следуй скиллу xlsx в правилах построения формул и форматирования чисел. Скилл DCF добавляет свои стандарты визуального оформления.

Цветовая схема — два слоя:

Слой 1: цвета шрифта (ОБЯЗАТЕЛЬНО по скиллу xlsx)

• Синий текст (RGB: 0,0,255): ВСЕ зашитые вводные (цена акции, число акций, исторические данные, допущения)
• Чёрный текст (RGB: 0,0,0): ВСЕ формулы и расчёты
• Зелёный текст (RGB: 0,128,0): ссылки на другие листы (ссылки на лист WACC)

Слой 2: цвета заливки — профессиональная сине-серая палитра (по умолчанию, если пользователь не указал иного)

• Держи минимализм: для заливок используй только синий и серый. НЕ добавляй зелёный, жёлтый, оранжевый и несколько акцентных цветов. Модель со слишком большим числом цветов выглядит любительски.
• Палитра заливок по умолчанию:
• Заголовки разделов: тёмно-синий фон (RGB: 31,78,121 / #1F4E79) с белым жирным текстом
• Подзаголовки и заголовки столбцов: светло-синий фон (RGB: 217,225,242 / #D9E1F2) с чёрным жирным текстом
• Ячейки ввода: светло-серый фон (RGB: 242,242,242 / #F2F2F2) с синим шрифтом — или просто белый фон с синим шрифтом, если нужен максимальный минимализм
• Расчётные ячейки: белый фон с чёрным шрифтом
• Итоговые строки и результаты (стоимость на акцию, EV и т. д.): средне-синий фон (RGB: 189,215,238 / #BDD7EE) с чёрным жирным шрифтом
• Вот и всё — 3 синих + 1 серый + белый. Сопротивляйся желанию добавить ещё.
• Шаблоны пользователя и его явные пожелания по цветам ВСЕГДА важнее этих настроек по умолчанию.

Как слои работают вместе:

• Ячейка ввода: синий шрифт + светло-серая заливка = «зашитая вводная»
• Ячейка с формулой: чёрный шрифт + белый фон = «расчётное значение»
• Ссылка на лист: зелёный шрифт + белый фон = «ссылка с другого листа»
• Ключевой результат: чёрный жирный шрифт + средне-синяя заливка = «это ответ»

Цвет шрифта говорит, ЧТО это (ввод, формула, ссылка). Цвет заливки говорит, ГДЕ ты находишься (заголовок, данные, результат).

Стандарты границ (ОБЯЗАТЕЛЬНЫ для профессионального вида)

Толстые границы (1,5 pt) вокруг основных разделов:

• Раздел КЛЮЧЕВЫХ ВВОДНЫХ
• Раздел ДОПУЩЕНИЙ ПРОГНОЗА
• Раздел ПРОГНОЗА ДЕНЕЖНЫХ ПОТОКОВ НА 5 ЛЕТ
• Раздел ТЕРМИНАЛЬНОЙ СТОИМОСТИ
• Раздел СВОДКИ ПО ОЦЕНКЕ
• Каждая таблица АНАЛИЗА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ

Средние границы (1 pt) между подразделами:

• Данные о компании и исторические результаты
• Допущения по росту, марже EBIT и параметрам FCF

Тонкие границы (0,5 pt) вокруг таблиц с данными:

• Таблицы допущений сценариев (Bear | Base | Bull | Выбранный)
• Матрица исторических и прогнозных показателей

Без границ: отдельные ячейки внутри таблиц (оставляй чисто и удобно для просмотра)

Границы обязательны: модели без профессиональных границ не годятся для клиента.

Форматы чисел (по стандартам скилла xlsx):

• Годы: формат текстовой строки (например, "2024", а не "2,024")
• Проценты: 0.0% (один знак после запятой)
• Валюта: $#,##0 для миллионов; $#,##0.00 для значений на акцию — ВСЕГДА указывай единицы в заголовках («Revenue ($mm)»)
• Нули: числовой формат должен показывать все нули как «-» (например, $#,##0;($#,##0);-)
• Большие числа: #,##0 с разделителем тысяч
• Отрицательные числа: (#,##0) в скобках (НЕ со знаком минус)

Комментарии к ячейкам (ОБЯЗАТЕЛЬНЫ для всех зашитых вводных):

По скиллу xlsx ВСЕ зашитые значения должны иметь комментарии к ячейкам с указанием источника. Формат: «Источник: [Система/Документ], [Дата], [Ссылка на место], [URL, если есть]»

ВАЖНО: добавляй комментарии В МОМЕНТ создания ячеек. Не откладывай на конец.

Подробная структура листа DCF

Раздел 1: Заголовок

Строка,Содержимое
1,[Название компании] — DCF-модель
2,Тикер: [XXX] | Дата: [дата] | Конец финансового года: [FYE]
3,Пусто
4,Ячейка выбора сценария (1=Bear 2=Base 3=Bull)
5,Отображение названия сценария (формула: =IF([Selector]=1"Bear"IF([Selector]=2"Base""Bull")))

Раздел 2: Рыночные данные (НЕ зависят от сценария)

Статья,Значение
Текущая цена акции,$XX.XX
Число акций (млн),XX.X
Рыночная капитализация ($ млн),[Формула]
Чистый долг ($ млн),XXX [или чистые денежные средства, если отрицательный]

Раздел 3: Допущения сценариев DCF

Создай отдельные блоки допущений для каждого сценария (Bear, Base, Bull) с допущениями DCF (рост выручки %, маржа EBIT %, налоговая ставка %, D&A в % от выручки, CapEx в % от выручки, изменение NWC в % от ΔВыручки, терминальный темп роста, WACC), расположенными по горизонтали по годам прогноза. В каждом блоке должны быть заголовок раздела, строка заголовков столбцов с годами прогноза (FY1, FY2 и т. д.) и строки данных. Точная раскладка — в разделе <correct_patterns> «Правильная структура таблицы допущений».

Раздел 4: Исторические и прогнозные финансовые показатели

Ссылайся на сводный столбец (например, «Выбранный сценарий»), который берёт данные из блоков сценариев, а не на разбросанные формулы IF в каждой строке прогноза.

Отчёт о прибылях и убытках ($ млн),2020A,2021A,2022A,2023A,2024E,2025E,2026E
Выручка,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E29*(1+$E$10)],[=F29*(1+$E$11)],[=G29*(1+$E$12)]
  % роста,XX%,XX%,XX%,XX%,[=E29/D29-1],[=F29/E29-1],[=G29/F29-1]
,,,,,,
Валовая прибыль,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E29*E33],[=F29*F33],[=G29*G33]
  % маржи,XX%,XX%,XX%,XX%,[=E33/E29],[=F33/F29],[=G33/G29]
,,,,,,
Операционные расходы:,,,,,,,
  S&M,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E29*0.15],[=F29*0.14],[=G29*0.13]
  R&D,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E29*0.12],[=F29*0.11],[=G29*0.10]
  G&A,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E29*0.08],[=F29*0.07],[=G29*0.07]
  Всего OpEx,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E36+E37+E38],[=F36+F37+F38],[=G36+G37+G38]
,,,,,,
EBIT,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E33-E39],[=F33-F39],[=G33-G39]
  % маржи,XX%,XX%,XX%,XX%,[=E41/E29],[=F41/F29],[=G41/G29]
,,,,,,
Налоги,(XX),(XX),(XX),(XX),[=E41*$E$24],[=F41*$E$24],[=G41*$E$24]
  Налоговая ставка,XX%,XX%,XX%,XX%,[=E43/E41],[=F43/F41],[=G43/G41]
,,,,,,
NOPAT,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E41-E43],[=F41-F43],[=G41-G43]

Ключевой шаблон формулы:

• Рост выручки: =E29*(1+$E$10), где $E$10 — сводный столбец для роста первого года
• НЕ так: =E29*(1+IF($B$6=1,$B$10,IF($B$6=2,$C$10,$D$10)))

Такой подход чище, проще для аудита и предотвращает ошибки в формулах, потому что логика сценариев собрана в одном месте.

Раздел 5: Построение свободного денежного потока

ВАЖНО: убедись, что ссылки на строки указывают на ПРАВИЛЬНЫЕ строки допущений. Проверяй формулы сразу после создания.

Денежный поток ($ млн),2020A,2021A,2022A,2023A,2024E,2025E,2026E
NOPAT,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E45],[=F45],[=G45]
(+) D&A,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E29*$E$21],[=F29*$E$21],[=G29*$E$21]
    % от выручки,XX%,XX%,XX%,XX%,[=E58/E29],[=F58/F29],[=G58/G29]
(-) CapEx,(XX),(XX),(XX),(XX),[=E29*$E$22],[=F29*$E$22],[=G29*$E$22]
    % от выручки,XX%,XX%,XX%,XX%,[=E60/E29],[=F60/F29],[=G60/G29]
(-) Δ NWC,(XX),(XX),(XX),(XX),[=(E29-D29)*$E$23],[=(F29-E29)*$E$23],[=(G29-F29)*$E$23]
    % от Δ выручки,XX%,XX%,XX%,XX%,[=E62/(E29-D29)],[=F62/(F29-E29)],[=G62/(G29-F29)]
,,,,,,
Unlevered FCF,XXX,XXX,XXX,XXX,[=E57+E58-E60-E62],[=F57+F58-F60-F62],[=G57+G58-G60-G62]

Примеры ссылок на строки (по плану раскладки):

• $E$21 = допущение «% D&A» (сводный столбец, строка 21)
• $E$22 = допущение «% CapEx» (сводный столбец, строка 22)
• $E$23 = допущение «% NWC» (сводный столбец, строка 23)
• E29 = выручка за год (строка 29)
• E45 = NOPAT за год (строка 45)

Перед записью формул: подтверди, что эти номера строк совпадают с фактической раскладкой. Проверь один столбец, затем скопируй вправо.

Раздел 6: Дисконтирование и оценка

Оценка DCF,2024E,2025E,2026E,2027E,2028E,Терминальный
Unlevered FCF ($ млн),XXX,XXX,XXX,XXX,XXX,
Период,0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,
Коэффициент дисконтирования,0.XX,0.XX,0.XX,0.XX,0.XX,
PV от FCF ($ млн),XXX,XXX,XXX,XXX,XXX,
,,,,,,
Терминальный FCF ($ млн),,,,,,,XXX
Терминальная стоимость ($ млн),,,,,,,XXX
PV терминальной стоимости ($ млн),,,,,,,XXX
,,,,,,
Сводка по оценке ($ млн),,,,,,
Сумма PV FCF,XXX,,,,,
PV терминальной стоимости,XXX,,,,,
Стоимость предприятия,XXX,,,,,
(-) Чистый долг,(XX),,,,,
Стоимость капитала,XXX,,,,,
,,,,,,
Число акций (млн),XX.X,,,,,
РАСЧЁТНАЯ ЦЕНА ЗА АКЦИЮ,$XX.XX,,,,,
Текущая цена акции,$XX.XX,,,,,
Расчётный рост/(падение),XX%,,,,,

Структура листа WACC

РАСЧЁТ СТОИМОСТИ СОБСТВЕННОГО КАПИТАЛА,,
Безрисковая ставка (10-летние казначейские облигации),X.XX%,[Жёлтый ввод]
Бета (5 лет помесячно),X.XX,[Жёлтый ввод]
Премия за риск акций,X.XX%,[Жёлтый ввод]
Стоимость собственного капитала,X.XX%,[Расчёт синим]
,,
РАСЧЁТ СТОИМОСТИ ДОЛГА,,
Кредитный рейтинг,AA-,[Жёлтый ввод]
Стоимость долга до налогов,X.XX%,[Жёлтый ввод]
Налоговая ставка,XX.X%,[Ссылка на лист DCF]
Стоимость долга после налогов,X.XX%,[Расчёт синим]
,,
СТРУКТУРА КАПИТАЛА,,
Текущая цена акции,$XX.XX,[Ссылка на DCF]
Число акций (млн),XX.X,[Ссылка на DCF]
Рыночная капитализация ($ млн),"X,XXX",[Расчёт]
,,
Общий долг ($ млн),XXX,[Жёлтый ввод]
Денежные средства и эквиваленты ($ млн),XXX,[Жёлтый ввод]
Чистый долг ($ млн),XXX,[Расчёт]
,,
Стоимость предприятия ($ млн),"X,XXX",[Расчёт]
,,
РАСЧЁТ WACC,Вес,Стоимость,Вклад
Капитал,XX.X%,X.X%,X.XX%
Долг,XX.X%,X.X%,X.XX%
,,
СРЕДНЕВЗВЕШЕННАЯ СТОИМОСТЬ КАПИТАЛА,X.XX%,[Зелёный результат]

Ключевые формулы WACC:

Рыночная капитализация = Цена × Число акций
Чистый долг = Общий долг − Денежные средства
Стоимость предприятия = Рыночная капитализация + Чистый долг
Вес капитала = Рыночная капитализация / EV
Вес долга = Чистый долг / EV
WACC = (Стоимость собственного капитала × Вес капитала) + (Стоимость долга после налогов × Вес долга)

Анализ чувствительности (внизу листа DCF)

НАПОМИНАНИЕ О ТЕРМИНОЛОГИИ: «таблицы чувствительности» = простые двумерные сетки с заголовками строк, заголовками столбцов и формулами в каждой ячейке данных. НЕ функция Excel «Таблица данных» (Данные → Анализ «что если» → Таблица данных). Ты будешь записывать обычные формулы Excel в каждую ячейку через openpyxl.

Расположение: строки 87 и ниже на листе DCF (НЕ отдельный лист)

Три таблицы чувствительности, расположенные вертикально друг под другом:

1. WACC и терминальный рост (строки 87–100) — сетка 5x5 = 25 ячеек с формулами
2. Рост выручки и маржа EBIT (строки 102–115) — сетка 5x5 = 25 ячеек с формулами
3. Бета и безрисковая ставка (строки 117–130) — сетка 5x5 = 25 ячеек с формулами

Всего формул для записи: 75 (это обязательно, не по желанию)

ВАЖНО: все ячейки таблиц чувствительности должны быть заполнены формулами программно через openpyxl. НЕ используй ярлыки с линейными приближениями. НЕ оставляй текст-заглушки или заметки о ручных шагах. НЕ оправдывай пустые ячейки тем, что «это сложно» — используй цикл Python, чтобы сгенерировать формулы.

Настройка таблицы:

1. Создай структуру таблицы с заголовками строк и столбцов (проверяемые значения допущений)
2. Заполни КАЖДУЮ ячейку данных формулой, которая:
3. Использует значение заголовка строки (например, WACC = 9,0 %)
4. Использует значение заголовка столбца (например, терминальный рост = 3,0 %)
5. Пересчитывает полный DCF с этими конкретными допущениями
6. Возвращает расчётную цену акции для этого сценария
7. При сдаче все ячейки должны содержать рабочие формулы
8. Отформатируй ячейки условным форматированием: зелёная шкала для больших значений, красная шкала для меньших
9. Выдели жирным ячейку базового сценария
10. Оставь 1–2 пустые строки между таблицами

Ручное вмешательство не требуется — таблицы чувствительности должны полностью работать, когда пользователь откроет файл.

Реализация выбора сценария

Структура из трёх сценариев:

Bear Case (пессимистичный сценарий)

• Консервативный рост выручки (нижняя граница исторического диапазона)
• Сжатие маржи или отсутствие расширения
• Более высокий WACC (рост премии за риск)
• Более низкий терминальный темп роста
• Более высокие допущения по CapEx

Base Case (базовый сценарий)

• Рост выручки по консенсусу или прогнозу менеджмента
• Умеренное расширение маржи за счёт операционного левериджа
• Текущий рыночный WACC
• Терминальный рост, согласованный с ВВП (2,5–3,0 %)
• Стандартные допущения по CapEx

Bull Case (оптимистичный сценарий)

• Оптимистичный рост выручки (верхняя граница прогнозов)
• Значительное расширение маржи
• Более низкий WACC (снижение премии за риск)
• Более высокий терминальный рост (3,5–5,0 %)
• Сниженная капиталоёмкость

Реализация формул:

НЕ используй вложенные формулы IF, разбросанные по всей модели. Вместо этого создай сводный столбец, использующий формулы INDEX или OFFSET, чтобы брать данные из нужного блока сценария.

Рекомендуемый шаблон (через INDEX): =INDEX(B10:D10, 1, $B$6), где B10:D10 = значения Bear/Base/Bull, 1 = смещение по строке, $B$6 = ячейка выбора сценария (1, 2 или 3)

Затем ссылайся на сводный столбец во всех прогнозах: Revenue Year 1: =D29*(1+$E$10), где $E$10 — значение сводного столбца для роста первого года.

Такой подход централизует логику сценариев, облегчая аудит и сопровождение модели.

Структура результата

Имя файла: [Ticker]_DCF_Model_[Date].xlsx

Два листа:

1. DCF — полная модель со сценариями Bear/Base/Bull и тремя таблицами чувствительности внизу (WACC и терминальный рост, рост выручки и маржа EBIT, бета и безрисковая ставка)
2. WACC — расчёт стоимости капитала

Ключевые особенности: выбор сценария (1/2/3), сводный столбец с формулами INDEX/OFFSET, цветовая кодировка ячеек, комментарии ко всем вводным, профессиональные границы

Лучшие практики

Построение модели

1. Строй постепенно: заверши каждый раздел, прежде чем идти дальше
2. Проверяй по ходу: вводи тестовые числа и проверяй формулы
3. Используй единую структуру: похожие расчёты строй по похожим шаблонам
4. Комментируй сложные формулы: добавляй заметки к нестандартным расчётам
5. Встраивай проверки: проверки сумм и баланса, где применимо

Документация

1. Документируй все допущения: объясняй логику ключевых вводных
2. Указывай источники данных: отмечай, откуда взято каждое значение
3. Объясняй методологию: описывай любые нестандартные подходы
4. Отмечай неопределённость: выделяй области с ограниченной видимостью

Контроль качества

1. Перепроверяй расчёты: проверяй математику разными способами
2. Стресс-тестируй допущения: прогоняй чувствительность, чтобы убедиться, что модель устойчива
3. Рецензирование коллегой: пусть кто-то другой проверит формулы
4. Контроль версий: сохраняй версии по ходу работы

Типичные вариации

Быстрорастущие технологические компании

• Более длинный период прогноза (7–10 лет)
• Более высокие начальные темпы роста (20–30 %)
• Значительное расширение маржи со временем
• Более высокий WACC (12–15 %)
• Моделируй юнит-экономику (пользователи, ARPU и т. д.)

Зрелые и стабильные компании

• Более короткий период прогноза (3–5 лет)
• Скромные темпы роста (ВВП +1–3 %)
• Стабильная маржа
• Более низкий WACC (7–9 %)
• Фокус на генерации денег и распределении капитала

Циклические компании

• Моделируй на протяжении экономического цикла
• Нормализуй маржу на среднем уровне цикла
• Рассмотри сценарии дна и пика
• Скорректируй бету на цикличность

Компании с несколькими сегментами

• Отдельные DCF для каждого бизнес-подразделения
• Разные темпы роста и маржа по сегментам
• Оценка по сумме частей
• Учти синергии

Устранение неполадок

Если сталкиваешься с ошибками или нереалистичными результатами, прочитай [TROUBLESHOOTING.md](./TROUBLESHOOTING.md): там подробные рекомендации по отладке.

Встраивание в рабочий процесс

В начале построения DCF

1. Собери рыночные данные:
2. Проверь доступные MCP-серверы с текущими рыночными данными
3. Используй веб-поиск и загрузку страниц для цен акций, беты и других рыночных показателей
4. Запроси у пользователя, если нужны конкретные данные

1. Собери исторические финансовые показатели:
2. Проверь доступные MCP-серверы (Daloopa и др.)
3. Запроси у пользователя, если через MCP недоступны
4. При необходимости извлеки вручную из 10-K

1. Начни построение модели по методологии DCF, подробно описанной в этом скилле

Во время построения модели

1. Строй модель Excel через openpyxl с формулами (а не с зашитыми значениями)
2. Следуй соглашениям скилла xlsx по построению формул и форматированию
3. Применяй цвета заливки только по просьбе пользователя или при наличии конкретных брендбуков

Перед сдачей модели (ОБЯЗАТЕЛЬНО)

1. Проверь структуру:
2. Блоки сценариев Bear/Base/Bull с допущениями по годам прогноза
3. Выбор сценария работает, формулы ссылаются на правильные блоки сценариев
4. Таблицы чувствительности внизу листа DCF (не на отдельном листе)
5. Цвета шрифта: синие вводные, чёрные формулы, зелёные ссылки на листы
6. Комментарии к ячейкам у ВСЕХ зашитых вводных
7. Профессиональные границы вокруг основных разделов

1. Пересчитай формулы: запусти python recalc.py model.xlsx 30

1. Проверь результат:
2. Если status равен "success" → переходи к шагу 4
3. Если status равен "errors_found" → проверь error_summary и прочитай [TROUBLESHOOTING.md](./TROUBLESHOOTING.md) с рекомендациями по отладке

1. Исправь ошибки и перезапусти recalc.py, пока статус не станет «success»

1. Выборочно проверь формулы:
2. Проверь одну формулу FCF: ссылается ли она на правильные строки допущений?
3. Смени сценарий: правильно ли обновляется сводный столбец?
4. Убедись, что формулы выручки ссылаются на сводный столбец (а не на вложенные формулы IF)

1. Сдай модель

Доступные источники данных

• MCP-серверы: если настроены (Daloopa для исторической отчётности)
• Веб-поиск и загрузка страниц: для текущих цен акций, беты и рыночных данных
• Данные пользователя: исторические финансовые показатели, консенсус-оценки
• Ручное извлечение: отчёты SEC EDGAR как запасной вариант

Итоговый чек-лист результата

Перед сдачей DCF-модели:

Обязательно:

• Запусти python recalc.py model.xlsx 30, пока статус не станет «success» (ноль ошибок в формулах)
• Два листа: DCF (с чувствительностью внизу), WACC
• Цвета шрифта: синий = вводные, чёрный = формулы, зелёный = ссылки на листы
• Комментарии к ячейкам у ВСЕХ зашитых вводных
• Таблицы чувствительности полностью заполнены формулами
• Профессиональные границы вокруг основных разделов

Проверка:

• OpEx считаются от выручки (а не от валовой прибыли)
• Терминальная стоимость составляет 50–70 % EV
• Терминальный рост < WACC
• Налоговая ставка 21–28 %
• Имя файла: [Ticker]_DCF_Model_[Date].xlsx

Перевод: iiuniversitet. Оригинал: https://github.com/anthropics/financial-services/tree/main/plugins/agent-plugins/model-builder/skills/dcf-model, лицензия Apache-2.0. Изменения: перевод на русский язык.