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首次使用时： 读取 ../../CLAUDE.md 获取场景级配置（情景定义标准/历史基准/概率估算方法）。
/scenario-analysis — 情景分析
Examples
→ 示例：用户说"帮我做一个三种情景的财务预测：乐观/基准/悲观"，系统应调用本技能，执行三情景财务预测分析。
→ 示例：用户说"原材料价格暴涨 30% 对我们明年利润的影响有多大"，系统应调用本技能，执行价格冲击敏感性分析。
→ 示例：用户说"竞争者价格战开始了，帮我评估对我们的影响"，系统应调用本技能，执行竞争情景分析。
第一步：分析框架确定
分析标的与范围：
□ 分析对象：[项目/业务单元/公司]
□ 分析维度：[财务回报/现金流/估值/战略影响]
□ 币种：[CNY]
□ 关键假设变量（[X] 个）：
→ 变量 1：[收入增长率] — 基准 [X]%
→ 变量 2：[毛利率] — 基准 [X]%
→ 变量 3：[利率/折现率] — 基准 [X]%
→ 变量 4：[...] — 基准 [...]
情景数量与定义：
□ 情景结构：
→ 情景 1：基准情景（最可能发生）
→ 情景 2：乐观情景（上行情景）
→ 情景 3：悲观情景（下行情景）
→ [情景 4：极端悲观（如需）]
→ [情景 5：极端乐观（如需）]
□ 情景概率分配：
→ 基准：[X]%
→ 乐观：[X]%
→ 悲观：[X]%
→ 合计：100%
第二步：基准情景设计
基准情景假设：
□ 宏观经济假设：
→ GDP 增速：[X]%
→ 行业增速：[X]%
→ 利率水平：[X]%
□ 业务假设：
→ 收入增长率：[X]%（[假设依据]）
→ 毛利率：[X]%（[假设依据]）
→ 运营费用率：[X]%
→ 资本支出：[X] 万/年
□ 财务预测（[X] 年）：
→ Year 1：收入 [X] 万，EBITDA [X] 万
→ Year 2：收入 [X] 万，EBITDA [X] 万
→ Year 3：收入 [X] 万，EBITDA [X] 万
基准情景财务结果：
□ 核心指标：
→ NPV：[X] 万 [✅ > 0 / 🔴 < 0]
→ IRR：[X]%（vs 门槛 [X]%）[✅ > 门槛 / 🔴 < 门槛]
→ 回收期：[X] 年
□ 自由现金流（FCF）：
→ Year 1：[X] 万
→ Year 2：[X] 万
→ Year 3：[X] 万
→ 累计 FCF：[X] 万
第三步：乐观/悲观情景设计
乐观情景假设（较基准 [+/-X]%）：
□ 假设变化：
→ 收入增长率：[X]%（基准 [X]%，提升 [X]%）
→ 毛利率：[X]%（基准 [X]%，提升 [X]%）
→ 运营费用率：[X]%（基准 [X]%，降低 [X]%）
□ 乐观情景财务结果：
→ NPV：[X] 万
→ IRR：[X]%
→ 概率：[X]%
悲观情景假设（较基准 [-X]%）：
□ 假设变化：
→ 收入增长率：[X]%（基准 [X]%，下降 [X]%）
→ 毛利率：[X]%（基准 [X]%，下降 [X]%）
→ 运营费用率：[X]%（基准 [X]%，上升 [X]%）
□ 悲观情景财务结果：
→ NPV：[X] 万 [🔴 < 0]
→ IRR：[X]%（[🔴 < 门槛]）
→ 概率：[X]%
情景对比汇总：
| 情景 | 收入增长率 | 毛利率 | NPV（万） | IRR | 概率 |
|------|----------|--------|----------|-----|------|
| 乐观 | [X]% | [X]% | [+X] | [X]% | [X]% |
| 基准 | [X]% | [X]% | [X] | [X]% | [X]% |
| 悲观 | [X]% | [X]% | [-X] | [X]% | [X]% |
第四步：概率加权分析
期望值（概率加权 NPV）计算：
□ 期望 NPV = Σ (情景 NPV × 概率)
= ([X] 万 × [X]%) + ([X] 万 × [X]%) + ([-X] 万 × [X]%)
= [X] 万 + [X] 万 + [-X] 万
= [X] 万
□ 期望 NPV > 0：[✅ 期望值为正 / 🔴 期望值为负]
□ NPV 下行风险：
→ 悲观情景 NPV：[-X] 万
→ 概率加权下行损失：[X] 万
上行/下行不对称分析：
□ 上行潜力（乐观 vs 基准）：
→ NPV 增厚：[+X] 万（[+X]%）
□ 下行风险（基准 vs 悲观）：
→ NPV 减少：[X] 万（[-X]%）
□ 风险回报比：
→ 上行/下行比 = [X]:[X]
→ [⚠️ 风险不对称 / ✅ 风险收益对称]
第五步：敏感性分析
单变量敏感性分析：
□ 对收入增长率敏感性：
| 收入增长率变化 | NPV 变化 | IRR 变化 |
|--------------|---------|---------|
| +5% | [+X]万 | [+X]% |
| +2% | [+X]万 | [+X]% |
| -2% | [-X]万 | [-X]% |
| -5% | [-X]万 | [-X]% |
□ 对毛利率敏感性：
| 毛利率变化 | NPV 变化 |
|----------|---------|
| +2% | [+X]万 |
| -2% | [-X]万 |
双变量敏感性（对 NPV 影响）：
□ 收入增长率 vs 毛利率：
毛利率-2% 毛利率 毛利率+2%
收入+5% [X] [X] [X]
收入基准 [X] [X] [X]
收入-5% [X] [X] [X]
关键临界点识别：
□ NPV = 0 的临界条件：
→ 收入增长率须维持 > [X]% 才能不亏损
→ 毛利率须维持 > [X]% 才能不亏损
→ 折现率须维持 < [X]% 才能不亏损
□ 投资不可逆性程度：[高/中/低]
第六步：生成情景分析报告
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情景分析报告
分析标的：[项目名称]
报告日期：[YYYY-MM-DD]
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【分析框架】
□ 情景数量：[X] 个
□ 关键变量：[X] 个
□ 分析期间：[X] 年
【情景设定】
□ 乐观情景：[X]% 概率 — 收入 [X]% / 毛利率 [X]%
□ 基准情景：[X]% 概率 — 收入 [X]% / 毛利率 [X]%
□ 悲观情景：[X]% 概率 — 收入 [X]% / 毛利率 [X]%
【财务结果对比】
| 情景 | NPV（万） | IRR | 回收期 | 概率 |
|------|----------|-----|--------|------|
| 乐观 | [+X] | [X]% | [X]年 | [X]% |
| 基准 | [X] | [X]% | [X]年 | [X]% |
| 悲观 | [-X] | [X]% | [X]年 | [X]% |
【概率加权结果】
□ 期望 NPV：[X] 万 [✅ 正 / 🔴 负]
□ 概率加权 IRR：[X]%
【风险回报分析】
□ 上行潜力：[+X] 万（[+X]%）
□ 下行风险：[-X] 万（[-X]%）
□ 风险回报比：[X]:[X]
【敏感性分析】
□ 最关键变量：[变量名]
□ NPV=0 临界值：[条件描述]
【关键发现】
□ [发现 1]
□ [发现 2]
【决策建议】
□ [建议：推进/谨慎推进/不推荐]
□ 建议条件：[条件描述]
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置信度：[✅ 高 / ⚠️ 中 / 🔴 低]
分析结论：[✅ 乐观 / ⚠️ 谨慎乐观 / 🔴 风险较大]
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升级触发条件
- 所有情景下 NPV < 0（无论何种情况都不值得投资）
- 悲观情景概率上调 > [X]%（外部风险加剧）
- 乐观情景依赖单一变量（该变量高度不确定）
- NPV = 0 临界条件过于严苛（现实很难满足）
- 须基于情景分析做重大资本支出决策（> [X] 万）
- 多情景分析结果不一致（IRR vs NPV 结论矛盾）
Finance Skills — scenario-analysis atomic skill