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Merbridge Capital Partners

Energent.aiを活用し、Merbridge Capitalが3トランシェのMBIファイナンスモデルをストレステストした方法

ベンチマークの取り回しは、この種の案件でたいてい見えないコストになる。構造について本当に知りたいことを尋ねられるようになる前に、準備時間の半分をデータのクレンジングに費やしてしまうのだ。
Tom Haasen, Senior Analyst at Merbridge Capital Partners
Industry
Private equity / M&A advisory
Market
Mid-market leveraged acquisitions
Use case
過去の金利レジームに対するMBIファイナンスモデルの妥当性検証
Merbridge Capital Partners

Merbridge Capital Partnersは、レバレッジド・アクイジションを専門とするミッドマーケット向けのプライベートエクイティおよびM&Aアドバイザリー企業です。Tom Haasenの業務は、クレジット・ストラクチャリングとマクロ経済ベンチマーキングの交差点にあります。LPの精査やレンダーとのタームシート交渉に耐えうる資本コスト前提を構築する仕事です。チームは少数精鋭で、アナリストは2〜4名、年間の案件数は数件。手作業でのデータエンジニアリングに割ける余裕はありません。

ベンチマークデータセットには、3トランシェモデルでは価格設定できない欠損があった

MBIは33%の自己資本拠出を前提に構成され、残りの67%を3つの金融商品で調達していました。ベースとなるSenior secured debt、メザニン層のPayment-in-Kind(PIK)ノート、そして劣後する売主ローンとしてのVendor paperです。それぞれが異なるベンチマーク、すなわち国債利回り、BAA社債スプレッド、銀行貸出金利に連動して価格設定されていました。

このモデルのストレステストには、4つの異なるマクロ経済環境にまたがるレジーム別統計が必要でした。すなわち、2008年以前の信用拡大局面、GFC後の低金利抑制局面、パンデミック期のゼロ金利下限、そして2022〜2023年の引き締め局面です。歴史的なベンチマークデータセットはこの全期間をカバーしていましたが、特定の年や系列に欠損インデックス値が含まれていました。各トランシェの平均金利と想定資本コストレンジを抽出するには、これらの欠損をプログラムで解消する必要がありました。

案件はデューデリジェンスの最終段階にあり、レンダー向けの配布は1週間以内に迫っていました。3つの複数十年にわたる金利系列を手作業で再インデックスするには数時間かかる見込みで、スケジュール上到底吸収できない時間でした。

Energent.aiは、1回のセッションで生CSVを構造化分析へと変換した

HaasenはベンチマークCSVをアップロードしました。以降の処理はエージェントがすべて担いました。

カスタムパイプラインは不要。別途のデバッグセッションも不要。手作業の再インデックスも不要でした。

インコンテキストのエラー処理により、生データと完成分析の間のギャップが埋まった

MBI rate-regime dashboard

半日を止めていたデータ整形が、1回のセッションに収まった

"CSVを取り込み、欠損インデックスエラーに対処し、それを修正したうえで、1回のセッションでレジーム別の統計まで提示してくれるエージェントがいたことで、案件のタイムライン内で何が実現可能かという判断基準が変わりました。ダッシュボードは想定外の価値でした。歴史的なスプレッドレジームを視覚的に示しながらレンダーに説明するのは、デッキの表を見せるのとはまったく違う会話になります。" — Tom Haasen, Senior Analyst at Merbridge Capital Partners

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