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Codex use case

Crie um modelo de avaliação por DCF

Transforme dados financeiros em uma pasta de trabalho editável para avaliação.

Difficulty Intermediário
Time horizon 30 min

Anexe dados financeiros históricos, premissas de avaliação e observações de modelagem. Depois, peça ao ChatGPT uma pasta de trabalho de DCF editável que você possa inspecionar e ajustar no ChatGPT.

Ideal para

  • Analistas que transformam dados financeiros históricos e premissas em uma pasta de trabalho de DCF.
  • Equipes financeiras que querem inspecionar e aprimorar a pasta de trabalho no ChatGPT.
  • Equipes que preparam um modelo de avaliação a partir de arquivos de origem.

Contents

    ← Todos os casos de uso

    Crie um modelo de avaliação por DCF

    Transforme dados financeiros em uma pasta de trabalho editável para avaliação.

    Anexe dados financeiros históricos, premissas de avaliação e observações de modelagem. Depois, peça ao ChatGPT uma pasta de trabalho de DCF editável que você possa inspecionar e ajustar no ChatGPT.

    Intermediário
    30 min

    Anexe dados financeiros históricos, premissas de avaliação e observações de modelagem. Depois, peça ao ChatGPT uma pasta de trabalho de DCF editável que você possa inspecionar e ajustar no ChatGPT.

    Intermediário
    30 min

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    Habilidades do agente Entradas de arquivo

    Ideal para

    • Analistas que transformam dados financeiros históricos e premissas em uma pasta de trabalho de DCF.
    • Equipes financeiras que querem inspecionar e aprimorar a pasta de trabalho no ChatGPT.
    • Equipes que preparam um modelo de avaliação a partir de arquivos de origem.

    Habilidades e Plug-ins

    • Spreadsheets
      Crie pastas de trabalho editáveis com base em dados de entrada anexados, fórmulas e premissas.
    Skill Why use it
    Spreadsheets Crie pastas de trabalho editáveis com base em dados de entrada anexados, fórmulas e premissas.

    Prompt inicial

    Use $spreadsheets para criar uma pasta de trabalho de DCF para a empresa indicada nos arquivos de origem anexados. Inclua direcionadores operacionais explícitos para o crescimento da receita, as margens, o capex e o capital de giro. Calcule o fluxo de caixa livre não alavancado, o WACC, o valor terminal e o valor da empresa. Se forem fornecidos dados sobre a estrutura de capital e o número diluído de ações, faça a conciliação até chegar ao valor patrimonial implícito e ao valor patrimonial implícito por ação. Use todas as premissas incluídas nos arquivos de origem. Se uma premissa estiver ausente, adicione um espaço reservado claramente identificado na aba de premissas, em vez de ocultá-la em uma fórmula. Se não houver dados completos do balanço patrimonial ou da demonstração do fluxo de caixa, crie a projeção operacional necessária para o fluxo de caixa livre não alavancado e sinalize quais dados das demonstrações estão ausentes. Gere o resultado como uma pasta de trabalho .xlsx editável.
    Use $spreadsheets para criar uma pasta de trabalho de DCF para a empresa indicada nos arquivos de origem anexados. Inclua direcionadores operacionais explícitos para o crescimento da receita, as margens, o capex e o capital de giro. Calcule o fluxo de caixa livre não alavancado, o WACC, o valor terminal e o valor da empresa. Se forem fornecidos dados sobre a estrutura de capital e o número diluído de ações, faça a conciliação até chegar ao valor patrimonial implícito e ao valor patrimonial implícito por ação. Use todas as premissas incluídas nos arquivos de origem. Se uma premissa estiver ausente, adicione um espaço reservado claramente identificado na aba de premissas, em vez de ocultá-la em uma fórmula. Se não houver dados completos do balanço patrimonial ou da demonstração do fluxo de caixa, crie a projeção operacional necessária para o fluxo de caixa livre não alavancado e sinalize quais dados das demonstrações estão ausentes. Gere o resultado como uma pasta de trabalho .xlsx editável.

    Introdução

    O ChatGPT pode ajudar você a criar uma pasta de trabalho de DCF totalmente funcional que possa ser inspecionada e ajustada.

    O ChatGPT pode usar vários arquivos como contexto, incluindo dados financeiros históricos, premissas de avaliação e observações de modelagem. Você pode fornecer esses arquivos diretamente ou usar referências a arquivos quando os dados de entrada estiverem no Google Drive ou em outra fonte conectada. Nesse caso, forneça as referências exatas aos arquivos, pois isso será mais eficaz do que pedir ao ChatGPT que pesquise em todos os seus arquivos.

    Crie a pasta de trabalho

    1. Anexe os dados financeiros históricos, as premissas de avaliação e todas as observações de modelagem ou forneça referências exatas aos arquivos e indique a fonte.
    2. Execute o prompt inicial e peça uma pasta de trabalho no formato .xlsx que seja editável.
    3. Abra a pasta de trabalho gerada no ChatGPT. Expanda-a para a visualização em tela cheia para inspecionar as abas do modelo, as fórmulas, as premissas e o resumo da avaliação.
    4. Continue no mesmo chat para verificar os vínculos das fórmulas, alterar premissas, adicionar cenários ou refinar o modelo.

    Quando a pasta de trabalho aparecer no chat, abra-a e expanda-a para o modo de tela cheia. Revise os dados de origem, os direcionadores de projeção, os resultados da avaliação e as tabelas de sensibilidade. Em seguida, peça ao ChatGPT que ajuste essa mesma pasta de trabalho a partir dali.

    Verifique a avaliação

    Antes de usar a pasta de trabalho, peça ao ChatGPT que revise o modelo como faria um colega da área financeira, verificando as conciliações com os arquivos de origem, as fórmulas, as premissas inseridas manualmente e os resultados da avaliação.

    Revise a pasta de trabalho de DCF antes de usá-la. Verifique: - dados históricos conciliados com os arquivos de origem - direcionadores de projeção e premissas visíveis - fórmulas versus valores inseridos manualmente - cálculo do fluxo de caixa livre não alavancado - WACC, valor terminal, valor da empresa e qualquer conciliação com o valor patrimonial - fórmulas das tabelas de sensibilidade - itens ausentes — estrutura de capital, número diluído de ações ou premissas — que precisem ser revisados por uma pessoa Corrija os problemas de formatação ou de fórmulas que possam ser solucionados com segurança e depois liste tudo o que eu deva revisar manualmente.

    Altere uma premissa

    Depois de revisar a pasta de trabalho, peça alterações pontuais no mesmo chat. Altere um direcionador por vez para facilitar a análise do impacto.

    Atualize o modelo DCF para definir [revenue growth, EBITDA margin, WACC, terminal growth, or capex] como [new assumption]. Mantenha a premissa anterior visível em uma observação, atualize as fórmulas dependentes e informe quais abas foram alteradas.

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