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文档简介
财务管理专业投资银行财务实习生实习报告一、摘要
2023年6月5日至8月22日,我在一家国际投资银行担任财务实习生,负责协助完成IPO项目的财务建模与估值分析工作。核心工作成果包括:独立完成5家非上市客户的财务预测模型搭建,准确率达92%;参与3个行业的可比公司分析,整理数据集涵盖200余家上市公司,为估值报告提供支撑;优化了并购交易模型,将估值偏差控制在±5%以内。通过项目实践,熟练运用Excel高级函数(如XLOOKUP、INDEXMATCH)和VBA进行自动化数据处理,掌握了DCF、可比公司法等估值工具的实际应用场景。提炼出标准化的三阶段财务预测模板和敏感性分析框架,可直接应用于未来类似项目。
二、实习内容及过程
实习目的呢,主要是想看看投资银行的财务部门是咋运作的,自己学的那些理论知识能不能用上,顺便积累点实践经验。
实习单位嘛,是一家挺有名的外资投行,主要做IPO和并购业务,财务部门平时挺忙的,得配合业务部门做各种模型和数据分析。
实习期间,我主要参与了两个项目。一个是协助一个IPO团队做财务建模,主要是帮他们整理历史财务数据,做三阶段预测。我用了Excel,做了一些挺复杂的公式,比如用XLOOKUP和INDEXMATCH拉数据,还有用VBA写了个小脚本自动算折旧。那段时间每天对着几千个数据点,得确保每个数字都准,花了差不多两周才把模型搭好,最后交给团队审核,他们觉得还可以,误差控制得差不多在5%以内。另一个项目是帮一个并购团队做估值分析,主要是找可比公司,算他们的市盈率、市净率啥的。我找了200多家上市公司,做了个数据表,最后用可比公司法算出的估值跟市场价差了8%,团队还挺满意的。
过程里遇到点挑战。比如有一次做模型,有个数据源特别乱,很多年份对不上,我花了一上午才把数据整理好,发现还得用Python才能更快处理。我就自己抽空学了一些Pandas的基础操作,后来再用Python处理类似数据就快多了。还有一次做预测,跟业务部门的预期差得挺大,我反复核对了好几遍模型逻辑,发现是没考虑好税收的影响,调整后总算一致了。
实习成果吧,就是做了两个项目的模型和数据分析,还有个标准化的财务预测模板,现在做类似工作会快不少。最大的收获是知道了自己哪些地方做得不好,比如对某些会计准则的理解还不够深,得继续补课。
有个问题是,感觉单位的管理有点混乱,有时候任务分配不太明确,得自己多问才能搞清楚。培训机制也不太完善,就给个superficial的入职培训,很多实际操作问题都没讲到。岗位匹配度嘛,感觉跟我想象的不太一样,平时写模型的时间挺多,但接触核心业务的机会少。
改进建议的话,希望单位能给新实习生安排个带教师傅,最好是能带着做完整项目的,这样能学到更多。培训方面,能不能搞点进阶的,比如财务建模、估值分析这些,光讲基础没用。岗位匹配上,能不能让实习生多点机会参与业务讨论,哪怕是旁听也好,了解一下投行的真实运作。
三、总结与体会
这8周,从2023年6月5号到8月22号,在财务实习的经历,让我感觉挺不一样的。一开始去的时候,心里挺没底的,怕自己啥也做不了。但实际干起来,发现很多东西跟学校里学的不一样,但又是有迹可循的。比如做那个IPO的财务模型,光靠公式肯定不够,还得懂业务逻辑,知道哪些假设得调,哪些数据得重点关注。我当时花了好几天研究那个公司的年报,才把模型搭起来,虽然最后结果误差控制得还行,大概在5%以内,但整个过程让我对估值有了更直观的认识。
实习最大的价值,就是让我看到了理论怎么变成实践。在学校,学DCF、可比公司法的时候,感觉挺好玩的,但真要用在项目上,还得考虑好多现实因素,比如并购溢价、协同效应这些。我现在回头看,觉得最大的成长就是抗压能力。以前做作业,错了改改就行,但那边做模型,一个数据不对,可能整个报告都得重做,那种责任感还是挺重的。也逼着自己学了不少新东西,比如VBA自动处理数据,还有Python怎么快速拉取股票数据,这些在学校都没太接触。
对我职业规划的影响挺大的。之前没想那么清楚自己想干嘛,现在感觉投行财务岗确实挺有挑战的,但也挺吸引人的。我发现自己对做模型、分析这些还挺有兴趣,以后可能真的会往这个方向发展。那下一步打算怎么做呢?我打算先把学校学的那些基础再巩固一下,特别是会计准则这块,感觉还得补补。然后可能考虑考个CFA,提升一下自己的专业能力,为以后求职做准备。
看着现在这些投行项目,感觉整个行业变化挺快的,以前可能更看重财务数据,现在好像得结合行业趋势、管理层能力这些来看。像我们做的那个并购项目,就发现除了看财务指标,还得看两家公司能不能真正融合,这才是关键。所以感觉以后要是想做这个,还得不断学习,不能光靠学校那点东西。这次经历让我明白,从学生到职场人,心态真的得转变,得更有责任心,抗压能力也得跟上。这些经验,我觉得对我以后不管是继续深造还是找工作,都是挺有用的。
四、致谢
感谢那家投行
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