M&A Data Preparation and Valuation Analysis

M&A（合併・買収）において、生の財務データがそのまま分析に使用できるケースは滅多にありません。適切で戦略的な意思決定を行うには、データの不整合を特定し、過去の数値を正常化し、厳密な企業価値評価モデルに耐えうるデータセットを準備する方法を知る必要があります。このテキストベースのコースでは、M&Aデータ準備の基本概念を解説し、生の財務諸表から構造化された評価用モデルへの移行をサポートします。リスクの早期発見（レッドフラッグの特定）、一体系費用の調整、現代的な分析フレームワークの適用方法を学びます。 習得できる内容: - M&Aデータ構造の核心となる原則と企業価値評価の基本を理解する。 - 過去データの異常値、一時的な費用、会計処理の差異を特定し調整する。 - 体系的なデータ手法を用いて、複雑な財務諸表をクレンジングおよび正常化する。 - DCF法（ディスカウントキャッシュフロー法）や類似会社比較分析を含む基本的な価値評価計算を実行する。 - 対象企業の財務開示におけるデータ品質を評価し、潜在的なリスク（レッドフラッグ）を特定する。 - 生の取引データを、財務モデリングに適したクリーンで標準化された形式に構造化する。 M&Aの主要な用語やデータ概念の学習からスタートし、テキスト形式のケーススタディや実践的なデータクレンジングのシナリオへと進みます。ステップバイステップの演習問題を通じて、財務諸表の再構成や主要な評価指標の計算を実践します。このコースは、金融アナリストを目指す方、ビジネススクールの学生、コーポレートファイナンスの初心者を対象としており、事前なM&Aの経験は不要です。今すぐ読み進めて、M&A評価を成功させるために必要な実践的データスキルを身につけましょう。