Back to customer stories

Customer Story

Bridgecroft Capital

Energent.aiでMarcus Webbが10年分のTreasuryデータを金利レジーム別LBOフレームワークに変えた方法

金利は動くものだとは以前から分かっていましたが、そのテンプレートには、どの程度動くのかを示す仕組みがありませんでした。今では、レジーム表はIC向けの定常成果物になっています。
Marcus Webb, Acquisitions担当VP at Bridgecroft Capital
Industry
プライベート・エクイティ
Market
North America — mid-market buyout
Use case
金利レジーム別LBOシナリオ分析
Bridgecroft Capital

Bridgecroft Capitalは、年に数件の新規プラットフォーム投資を評価するミッドマーケットのバイアウトファームです。Acquisitions担当VPのMarcus Webbは、各LBOモデルの資金調達前提セクションを担当しており、負債額の設定、クーポン予測、債務返済カバレッジを管理しています。すべてのIC提出資料には、上級パートナーやデットアレンジャーによる厳しい精査に耐えうる、レジーム別のシナリオ表が必要です。

静的なLBOテンプレートは、500bpsの金利変動を取り込んでも、それを可視化できなかった

標準的なLBOモデルテンプレートは、単一の資金調達金利を前提にし、それを保有期間を通じて変わらないものとして扱います。レバレッジドローンの価格設定の大半を左右するベンチマークである2年Treasuryは、わずか10年の間に0.09%から5.19%へと変動し、500ベーシスポイント超のレンジを示しました。その期間の取引日の21.8%では、10s-2sのイールドカーブが逆転しており、静的な金利前提のモデルでは表現できない形でリファイナンスの柔軟性が圧縮されていました。

クレジットスプレッドが450 bpsの場合、総キャッシュ金利は、低金利レジームでは約4.86%、フロントエンド高金利レジームでは8.74%に達します。6.0xレバレッジ / 40% EBITDA-to-FCF構造では、利払い負担はEBITDAの0.29xから0.52xへと変化し、23ポイントの差が生じます。これは、事業面での未達が起きる前にデレバレッジを停滞させるのに十分な大きさです。

レジーム表を手作業で作成するには、Treasuryの生CSVを取り込み、閾値を定義し、バケットごとの負債コストを算出し、出力をLBOテンプレートと突き合わせる必要がありました。1件あたり数時間かかる再構築であり、閾値の選定は、誰も確認しないスプレッドシートのセルの中に埋もれていました。

Energent.aiは、複数ツールを使った再構築を1回のセッションで完結する成果物に置き換えた

Marcusは日次Treasury CSVをそのままアップロードしました。エージェントは一連の処理をすべて担いました。

生データの整形作業は不要。Excelの中に閾値が埋もれることもない。比較エラーを見つけるための別のレビュアーも不要です。

Rate regime threshold table

投資委員会が「受け入れる」だけでなく「問いただせる」レジーム区分

Marcusの案件ごとの運用方法

  1. ベンチマーク期間の日次TreasuryレートCSVをアップロードする。
  2. エージェントがレジーム閾値を定義し、バケット頻度を算出し、案件のクレジットスプレッドでレジーム別の総金利を導出する。
  3. エージェントが利払い負担と元本返済感応度をモデル化し、ダッシュボード、CSV、文章レポートをまとめる。
  4. CSV出力を既存のLBOモデルテンプレートに反映し、文章分析をそのままICメモに差し込む。

ICの前に、388-bpsの負債コストレンジを定量化

Interest burden sensitivity dashboard

"エージェントは、出力数値より先に、まずレジーム定義そのものを守るべきものとして扱っていました。ICは結果だけでなく、前提に対して反論できます。" — Marcus Webb, Bridgecroft CapitalのAcquisitions担当VP

Back to customer storiesBook a Demo