经济学投资公司金融分析师实习报告

经济学投资公司金融分析师实习报告一、摘要2023年6月5日至8月23日，我在一家知名投资公司担任金融分析师实习生。核心工作成果包括完成30份行业研究报告，其中15份被团队采纳并用于投资决策；协助搭建3个量化模型，通过回测验证，使模型预测准确率提升至82%；参与5个项目的财务建模，其中2个项目的估值报告直接用于客户路演。专业技能应用方面，熟练运用Excel进行数据处理，通过VBA自动化生成10份周度数据报表，效率提升40%；运用Python进行数据清洗，处理量提升至日均5000条。提炼方法论：建立跨部门信息同步机制，确保研究数据时效性；采用分步式财务建模，降低复杂项目误差率。二、实习内容及过程1实习目的去8周，是想看看自己学的那些经济学理论在真实投资环境里怎么用，具体点说，就是想摸摸投资分析这行当的真实流程，学学怎么把数据变成能指导投决的东西。2实习单位简介那家公司规模不大不小的，专注于中小盘股的二级市场投资，研究团队也就十来个人，氛围挺开放的，大家开会经常直接吵起来，但目标一致。3实习内容与过程前两周主要是熟悉环境，跟着导师看行业报告，把过去三年的财报数据扒出来，用Excel整理成可比表。导师给了我一堆医疗行业的公司，让我算算它们的估值。刚开始手忙脚乱，同花顺、Wind这些终端用着不顺，数据核对还老出错，一个表格里经常发现好几处矛盾。后来我就每天下班多花一个小时，对着财报原始报表把关键科目再核对一遍，把公式写得更细致，用了三层嵌套的IF判断来处理异常值。第三周开始参与具体项目，跟着做了一只新能源车的公司深度。主要任务是找上下游供应商，做供应链金融分析，算它们的客户集中度、应收账款周转率。那段时间数据源特别杂，有的供应商财报不公开，我就去找行业协会的统计数据，再结合券商的研报拼凑。最熬人的一段是做可比公司分析，找了10家同业，把市盈率、市净率、股息率这些指标都画在一张图上，发现其中一家公司指标特别突兀，后来发现它有大量的衍生品对冲，这就得单独拆开讨论，不能直接纳入均值。导师就教我，做分析不能光堆数据，得把背后的逻辑讲清楚。第五周开始独立负责一个银行行业的报告，从写框架到找数据，再到做敏感性分析，整个过程花了快两周。我用了Python的Pandas库来处理几千家银行的财务数据，筛选出符合标准的300家，再用matplotlib画了波动率曲线，最后形成了一份30页的报告。不过提交后导师提了意见，说我的风险提示不够充分，特别是关于利率走势的影响，让我重新加进去。4实习成果与收获最终那份银行报告被团队收了，虽然没直接投什么项目，但帮着完善了底层的数据库。这8周里，我把Excel从会做基础函数到会用PowerQuery，再到VBA写一些自动化脚本，效率确实上去了。最直观的感受是，做投资分析光会算没用，得懂行业，还得会讲故事。比如那个新能源车项目，最终报告里我花了大篇幅讲技术路线的替代风险，虽然这跟财务关系不大，但导师觉得这很关键。遇到的困难主要是初期数据获取不顺畅，后来我就建了个自己的数据源库，把所有有用的网站、API都分类放好了。职业规划上，感觉自己是真的喜欢研究工作，虽然现在还不知道具体想做哪个细分领域，但确定了自己不排斥二级市场。5问题与建议最大的问题是公司没成体系的培训，很多东西都是现学现卖，导师忙的时候就得自己找活干，有时候会感觉有点迷茫。建议公司可以搞个新人手册，把常用的数据库操作、报告模板都整理出来，至少能减少些摸索时间。还有就是团队协作上，有时候需求变更了没人及时通知，导致我做了半天的工作白费，可以考虑用个简单的项目管理工具，比如Trello，把任务状态实时更新一下。三、总结与体会1实习价值闭环这8周（2023年6月5日至8月23日）的经历，让我把学校学的经济学框架和金融工具用在了真刀真枪的活儿上。以前觉得市盈率、市净率就是公式，现在明白每个指标背后都有无数细节要抠。比如那个新能源车的项目，光看财务数据觉得故事挺好，但深入挖上下游才发现技术迭代的风险远超想象，最终报告里加的风险敞口部分，得到了导师的认可。这种把理论落地，再从实践中反思理论的过程，才是实习最大的价值。我建的财务数据对比模板，现在同事偶尔还会用一下，虽然简单，但能感受到自己的工作有了实际意义。2职业规划联结之前对职业规划挺模糊的，实习前想进投行，但接触后发现研究工作更吸引我。特别是做那篇银行深度报告时，从数据清洗到撰写逻辑，全程参与，感觉自己挺享受这个挖掘信息的过程。现在明确了自己想继续深耕二级市场研究，特别是量化领域，所以下学期打算系统的学学Python的量化库，明年考个CFA，把估值和财报分析这块儿啃透了。这段经历让我意识到，方向感比努力更重要，至少我现在知道了自己不想要什么比如我受不了那种纯销售导向的岗位，每天就是陪客户喝酒拉业务。3行业趋势展望在那家公司待着，能明显感觉到市场对中小盘股的判断越来越依赖宏观和产业链逻辑。我负责的医疗行业报告里，导师特别强调了政策对技术路演的影响，这让我意识到，未来做研究的人，不仅要懂财务，还得懂产业政策、懂技术趋势。比如AI在医疗影像里的应用，几家公司的股价已经反映了部分预期，但真正能商业化的还有多远，这就需要持续跟踪。导师常说“研究是逆周期的事”，在市场狂热时能保持冷静，在悲观时能发现机会，这需要积累，也需要方法论。我现在开始整理实习里用到的分析模型和数据处理技巧，打算做成一个工具箱，以后随时更新，也算是对行业趋势的一种应对方式。4心态转变与未来行动最明显的变化是心态，以前觉得报告就是文字堆砌，现在明白每一页都要对得起数据，对得起签字的人。记得有一次做新能源车估值，连续三天加班到凌晨两点，对着几百张财务报表反复核对，虽然最后报告写顺了，但那种责任感是真真切切的。抗压能力也强了点，以前做小组作业拖两天都没事，现在项目deadline前必须冲刺。未来打算把实习里用的Python数据处理流程，用更规范的代码写一遍，争取参加些数据挖掘比赛，把编程能力拔高。另外，那家公司用的几个行业数据库挺贵，我就自己找了些公开数据源，做了个替代方案，虽然功能差点，但至少能应急，也算没白费时间。总之，这段经历让我从学生思维彻底过渡到职场思维，知道了自己到底要什么，也知道该怎么一步步得到它。四、致谢1感谢实习期间给予指导的导师，从基础数据处理到报告逻辑优化，每一步点拨都很有帮助。特别感谢那位医疗行业专家，让我明白如何将复杂技术语言转化为投资语言。2感谢团队里负责量化建模的同事，偶尔分享的Python技巧让我对数据处理有了新思路。还有那位负责