核心用法
Financial Analyst 是一套面向专业金融场景的完整分析工作流，覆盖从市场研究到估值建模的全链条。核心模块包括：
1. DCF 估值模型：5 年财务预测 + CAPM 计算 WACC + Gordon Growth 终值，输出估值摘要、敏感性分析及假设表
2. 可比公司分析（Comps）：基于行业/规模/增长筛选 peers，构建运营指标与交易倍数对比表，标注异常值并说明调整依据
3. 先例交易分析（Precedents）：按交易类型、溢价率、控制权差异筛选案例，输出交易对价与倍数矩阵
4. 市场研究：TAM/SAM/SOM sizing，采用 top-down 与 bottom-up 交叉验证，强制标注数据来源与推算方法
5. 竞争战略分析：识别直接/相邻/替代竞争者，评估护城河、定价权与渠道优势
6. 投研备忘录（Equity Research Memo）：整合上述输出，形成含投资 thesis、催化剂、风险的标准报告
所有工作流均调用 references/ 下的规范文档与 assets/templates/ 的标准模板，确保输出格式符合行业惯例。
显著优点
- 流程标准化：内置投行/咨询公司的标准框架（DCF 结构、Comps 字段、ER memo 大纲），降低用户自行搭建方法论的成本
- 透明度强制：每个模型必须附假设表，Excel 公式透明，Markdown 文档标注关键驱动因素
- 输出灵活性：支持 Excel、PowerPoint、Markdown 三种格式，并预置幻灯片大纲模板
- 输入容错：缺失数据时可按标准假设推进，但需明确列出，避免黑箱操作
潜在缺点与局限性
- 数据依赖外部输入：无实时市场数据接口，需用户提供 CSV/Excel/SQL/API 或网页数据，数据质量直接影响结论可靠性
- 模板化风险：过度依赖标准模板可能导致分析僵化，难以适应特殊行业（如 crypto、SaaS 非传统估值逻辑）
- 区域/币种假设：需用户主动确认 geography 与 currency，系统无自动识别能力，跨境项目易遗漏汇率或监管差异
- 未覆盖的估值方法：侧重 DCF/Comps/Precedents，未内置 LBO、VC 估值（如 Berkus Method）、实物期权等替代方法
适合人群
- 投行分析师、PE/VC 投资经理、企业战略与财务规划团队
- 商科学生及 CFA/CPA 备考者，需标准化练习框架
- 创业创始人准备融资材料，需快速生成 comps 或 market sizing
常规风险
- 假设敏感性：DCF 终值与 WACC 微小变动可导致估值区间大幅偏移，用户需理解敏感性分析的本质是展示区间而非精确预测
- 可比公司选择偏差：peer set 的主观筛选可能人为抬高或压低估值倍数，需留存筛选逻辑备查
- 数据时效性： precedent transactions 存在披露滞后，交易背景（市场周期、战略/财务买家）变化可能使历史倍数失效
- 合规边界：该工具生成的是分析框架与计算辅助，不构成投资建议，用户需自行承担投资决策责任，避免在受监管场景（如面向客户的研报）中直接引用未审核的输出