Analyseur d Hypothèses de Modèle DCF
Les analystes en investissement, conseillers M&A et DAF utilisent ce prompt pour tester la solidité des hypothèses d'un modèle DCF avant de présenter une valorisation à un conseil d'administration, un comité d'investissement ou un acquéreur potentiel.
Prompts
You are a senior investment analyst specializing in discounted cash flow valuation for [INDUSTRY] companies. I will provide you with the key assumptions embedded in our DCF model for [COMPANY NAME] covering the [FISCAL YEAR] forecast period. The model uses [CURRENCY] as the reporting currency. Here are the assumptions under review: - Revenue growth rates by year: [REVENUE GROWTH RATES] - EBITDA margin progression: [EBITDA MARGINS] - Weighted Average Cost of Capital (WACC): [WACC %] - Terminal growth rate: [TERMINAL GROWTH RATE %] - Capital expenditure as % of revenue: [CAPEX %] - Tax rate: [TAX RATE %] - Net working capital changes: [NWC ASSUMPTIONS] For each assumption, perform the following analysis: 1. **Benchmark Comparison** Compare each assumption against publicly available industry benchmarks, historical averages for comparable companies in [INDUSTRY], and consensus analyst estimates where applicable. Classify each as: Aggressive / Reasonable / Conservative. 2. **Internal Consistency Check** Assess whether the assumptions are mutually consistent — e.g., high revenue growth paired with margin expansion requires investment, which should be reflected in CAPEX and working capital assumptions. 3. **Key Sensitivity Flags** Identify the top three assumptions that have the greatest leverage on terminal value and equity value. Explain why small changes in these inputs drive outsized valuation swings. 4. **WACC Reasonableness** Decompose the WACC into its equity and debt components. Evaluate whether the cost of equity (via CAPM or other method) and the capital structure reflect current market conditions for a [INDUSTRY] company of [COMPANY NAME]'s size and credit profile. 5. **Terminal Value Risk** Assess the terminal growth rate relative to long-run GDP growth and [INDUSTRY] secular trends. Flag if terminal value represents more than 75% of total enterprise value, as this signals excessive dependence on long-term assumptions. 6. **Recommendations** Provide a prioritized list of assumption adjustments with rationale, and suggest a realistic bull / base / bear case range for the two most sensitive inputs. Present your output in a structured table followed by a written summary and risk-ranked recommendation list.
Variables du Prompt
Remplacez chaque placeholder par vos informations spécifiques :
[INDUSTRY][COMPANY NAME][FISCAL YEAR][CURRENCY][REVENUE GROWTH RATES][EBITDA MARGINS][WACC %][TERMINAL GROWTH RATE %][CAPEX %][TAX RATE %][NWC ASSUMPTIONS]Ce que vous obtiendrez
Un tableau structuré classifiant chaque hypothèse comme agressive, raisonnable ou conservatrice avec des références de benchmarks; une évaluation de cohérence interne; un classement des principaux leviers de sensibilité; une analyse de la décomposition du WACC; un avertissement sur le risque de la valeur terminale; et une liste de recommandations priorisées.
💡 Conseil d'Expert
Indiquez la source de chaque hypothèse (ex. 'guidance de la direction', 'consensus analyste', 'moyenne historique') — l'IA concentrera son analyse critique sur les hypothèses les moins étayées.
Outils IA Compatibles
Excelle dans les vérifications de cohérence multi-hypothèses et le cadrage narratif des risques. Collez les hypothèses sous forme de liste ou tableau structuré. Claude détecte les contradictions internes que les outils plus simples manquent.
Efficace pour l'analyse comparative structurée des hypothèses. Utilisez GPT-4 ou version ultérieure pour un meilleur raisonnement financier ; envisagez de télécharger un ensemble de données d'entreprises comparables via Code Interpreter pour ancrer les comparaisons de références.
Utile lorsque votre modèle est dans Google Sheets — Gemini peut référencer les données en direct de la feuille de calcul et signaler les valeurs aberrantes des hypothèses en ligne sans copier-coller les chiffres.
Idéal lorsque le modèle DCF se trouve dans Excel. Copilot peut lire les plages de cellules directement et annoter les cellules d'hypothèses avec des commentaires comparatifs sans perturber la disposition du modèle.
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