报告提交前四十八小时，宋晚晴和沈墨进入了最后的冲刺阶段。实验室的空气中弥漫着咖啡因和高度集中的静默。三台显示器上的图表、公式、文字在反复修改中日臻精炼。
宋晚晴负责的报告主体部分已经完成了七成。她用冷静、客观、甚至略带批判的学术笔调，构建了一个针对寰宇科技（特别是其新兴市场板块）的深度分析框架。从行业竞争格局、技术迭代风险，到公司治理结构、区域战略执行，层层递进，逻辑链严谨。
但在这看似公允的分析之下，暗线已经埋好。她没有直接引用任何内部敏感数据，而是巧妙地运用了沈墨处理后的公开及另类数据作为代理变量。
例如，在分析“星海”系列产品潜在质量风险时，她没有提及内部退货率，而是引用了多家独立科技媒体评测报告中关于“品控一致性”的负面评价，结合该产品线在主要电商平台的好评率变化趋势曲线（数据来自公开的第三方数据平台），以及社交媒体上相关投诉话题的热度指数。然后，她通过一个经过严格推导的数学模型，将这些“软性指标”转化为对未来维修成本、品牌价值折损和客户流失率的量化估计，进而影响该产品线未来现金流的预测。
在探讨区域管理效率时，她避开内部费用分类争议，转而分析该区域分销商集中度的变化（基于公开的经销商名录和行业报告），指出过高的渠道依赖可能带来的议价能力下降和回款风险。同时，她引用了该区域所在国的宏观经济稳定性指标、行业平均应收账款周转天数作为参照，暗示寰宇在该地区的运营效率可能存在优化空间。
所有这些分析，最终都服务于估值模型中的关键参数调整：给新兴市场板块更高的运营风险溢价、更保守的长期增长率假设、以及针对特定产品线的估值折价。
结论指向清晰：李明达负责的板块，其真实价值可能被市场高估，原因在于未被充分定价的运营风险和管理效率问题。报告谨慎地避开了“利益输送”、“财务造假”等直接指控，但所有分析的矛头都隐隐指向更深层的治理隐患。
“逻辑闭环基本完成了。”宋晚晴揉了揉发酸的眼睛，对沈墨说，“技术细节和敏感性分析部分怎么样？”
沈墨将他的屏幕转过来，上面是密密麻麻的代码和运算结果。“模型稳健性测试通过了。我用蒙特卡洛模拟跑了上万次，在各种合理参数波动下，我们的核心结论（新兴市场板块估值偏高风险）成立的概率超过85%。即使完全采用周正交来的‘表面数据’，只要我们调整参数逻辑，模型也能得出类似的定性结论，但定量结果的波动性会大很多，更容易被攻击。”
“很好。”宋晚晴点头，“这意味着我们的分析框架本身是坚固的，经得起推敲。林若雪他们如果想在答辩时从技术层面质疑我们，会非常困难。”
“但还有个问题。”沈墨调出报告附录中涉及数据来源的部分，“我们用了不少另类数据，比如社交媒体情绪指数、电商好评率变化等。这些数据的获取渠道和清洗方法需要详细说明，否则会被质疑科学性。我写了一份技术附录，但太专业，可能不适合放入主报告。”
“技术附录单独准备，答辩时备用。”宋晚晴决定，“主报告保持简洁有力，重点突出分析逻辑和结论。技术细节只有在被挑战时才拿出来。”
两人又花了几个小时打磨报告的语言，确保每个论断都有数据或逻辑支撑，避免情绪化词汇，完全符合顶级学术期刊的严谨风格。
就在报告主体即将定稿时，林若雪在小组群里发起了紧急语音会议。
“各位，距离提交只剩两天了。我想我们需要最后核对一下各部分进展，整合思路，确保报告整体一致。”林若雪的声音透过扬声器传来，依旧温和，但带着一丝不容置疑的紧迫感。
宋晚晴和沈墨对视一眼，接入了会议。
赵坤懒洋洋的声音响起：“我这边PPT差不多了，就等你们的内容填充。不过我得说，林学姐，咱们这报告基调是不是太温和了？寰宇那边明显有问题，咱们得点出来啊！”
林若雪似乎轻叹了一声：“赵坤同学，我们做的是学术分析，不是媒体爆料。要基于事实和数据。晚晴，你负责的估值模型和核心分析部分进展如何？大概结论是什么方向？”
宋晚晴语气平稳：“模型基本完成。初步结论是，寰宇科技整体估值处于合理区间，但分部之间存在差异。新兴市场板块由于面临更激烈的竞争、更高的运营复杂性和一些潜在的产品线风险，其估值可能需要更审慎的评估，存在一定程度的高估可能。具体分析和数据支持在报告里都有详细阐述。”
她刻意将结论说得比较学术化、中性化，但核心指向已经包含其中。
电话那头安静了几秒，似乎林若雪在消化这个信息。这结论…听起来既指出了“问题”，又没有越界，甚至和他们期望的“找茬”方向有部分重叠，但角度和深度显然不同。
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