经济学金融机构分析实习生实习报告

经济学金融机构分析实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家商业银行的金融机构分析部门担任实习生，负责市场数据分析与风险评估报告撰写。核心工作成果包括完成15份行业趋势分析报告，其中3份报告被部门采纳为内部培训材料；通过Python对过去两年500家上市金融机构的财务数据进行清洗与建模，构建了涵盖流动性、盈利性、偿债能力三个维度的综合评分模型，评分准确率达85%。专业技能应用方面，熟练运用Excel进行数据可视化，制作了10张动态仪表盘展示金融机构信用风险变化趋势；运用SWOT分析法对5家同业竞争对手进行深度剖析，提出的3条风险预警被团队采纳。提炼出可复用的金融机构风险量化评估方法论，通过历史数据回测验证模型有效性，为后续分析工作提供标准化流程。

二、实习内容及过程

1.实习目的

我去做实习那会儿，主要是想看看金融机构分析这行到底是怎么回事，能不能把学校学的那些宏观经济学、微观经济学还有计量经济学知识用上。就想赶紧接触点真刀真枪的工作，学点实际操作技能，顺便看看自己喜不喜欢这行。

2.实习单位简介

我实习那家公司是个全国知名的商业银行，金融业务挺全乎的，从公司贷款到投行业务都有。我在他们金融市场部跟的一个团队，主要就是研究银行股、债券还有信贷市场的走势，给内部做决策参考。

3.实习内容与过程

刚去那几天，主要是熟悉环境，看他们之前做的行业研究报告，学他们怎么分析财报。7月5号开始跟着导师做银行信贷风险监测报告，那会儿正好遇上月底，数据更新慢，有些银行季度报表还没出来，导师就让我先整理上半年500家上市银行的流动性覆盖率数据。我每天早上上班第一件事就是登录Wind系统下载数据，用Python写脚本清洗数据，发现有些银行的数据缺失特别多，就打电话问券商研究员要补充信息。

7月15号，我开始独立负责某个省份的地方性商业银行风险分析。那家银行最近在扩张同业业务，但市场挺担心它的资产质量，我就天天翻它的年报，看它的资产负债表，发现它的同业资产占比已经超过25%，比同业平均高10个百分点，而且其中一年期以下的同业资产比例特别高。我就用Excel做了个数据透视表，按资产期限分类统计，发现其中有将近15%是三个月以下的短期理财资金，这部分资金波动性特别大。最后写成报告，建议关注它短期负债的稳定性问题。

8月的时候，部门让我帮忙做一个信用利差分析的项目。市场利率波动挺大，银行的债券发行成本变化明显，我就下载了过去两年的国债收益率和500家银行一年期债券的发行利率，用R语言做回归分析，发现银行信用利差和它的拨备覆盖率负相关，系数大概是0.38，也就是说拨备覆盖率高的银行，市场给它的债券利率低5个基点左右。这个结果挺有意思的，后来那个报告被用来给投行团队做交易建议。

4.实习成果与收获

整个实习期间，我写了15份行业分析报告，其中3份被团队拿去内部培训用，还参与了两个项目，最后那个信用利差分析报告的数据模型，后来导师说可以扩展到整个银行业。最大的收获是学会了怎么用Python处理金融数据，之前只会用Excel，这次写脚本自动处理500家公司的财报数据，效率高多了。还明白了金融机构分析不是光看数据，得结合宏观政策、行业趋势，比如7月那会儿LPR下调，我就发现它对银行净息差的影响比预想的要小，后来报告里专门提了这一点。

5.问题与建议

实习那段时间，确实遇到点麻烦。比如有一次做某个区域性银行的风险报告，需要看它的贷款集中度数据，但银行披露的信息特别不全，我就花了两天时间打电话给它的18个主要贷款户，才拼凑出大概的贷款行业分布情况。后来觉得这样太慢了，就琢磨怎么用大数据抓取公开信息，但公司内部的数据库权限有限，没法直接用第三方数据源。

我觉得公司培训机制有点问题，刚开始没给我配正式的导师，都是让跟着资深员工打杂，有些系统操作、数据库使用技巧，人家不愿意细说，就让我自己摸索。建议新来的实习生可以安排一个固定导师，定期开会交流，比如每周三下午可以有个技术分享会，让老员工教教Python数据处理、Excel高级功能这些实际操作技巧。

还有我觉得岗位匹配度有点微妙，我学的宏观经济学多，但公司更看重金融市场分析能力，有时候写报告要考虑怎么迎合投行客户的需求，有点累。建议学校可以多开点金融市场相关的课程，比如债券定价、信用风险评估这些，这样实习的时候能更快上手。

三、总结与体会

1.实习价值闭环

这8周实习，感觉就像把过去四年学的经济学理论跟金融市场里的实际操作拼在了一起。刚开始7月1号去的时候，对怎么用宏观模型预测银行股走势挺没底的，觉得课本上那些理论跟真金白银的市场差得挺远。但后来跟着团队做项目，比如7月15号那会儿，我负责整理500家银行的流动性覆盖率数据，用Python筛选出其中30家流动性指标异常的银行，再结合它们的资产结构做风险评分，最后写成报告，导师看了说跟他们的内部判断挺像的。那一刻突然觉得，原来那些理论真的有用，关键是怎么把它变成能解决实际问题的工具。到8月31号走的时候，我已经能独立写一份完整的信用风险分析报告了，里面那个基于拨备覆盖率的利差模型，虽然简单，但确实能帮人快速判断债券风险，这种把想法变成实际成果的感觉，比在学校做论文爽多了。

2.职业规划联结

实习最大的收获是看清了自己想干嘛。之前挺迷茫的，觉得经济学毕业能去的地方不多，这次在金融市场部待着，每天研究银行财报、信用利差这些，突然觉得挺有意思的。特别是8月做那个同业业务风险评估的时候，发现有些银行为了做大规模，把期限错配搞得太严重，结果一有市场波动就特别脆弱，这种金融风险不是书本上能完全学到的。回去之后，我打算下学期报个CFA一级的课，先把金融市场的基础知识补上。导师跟我说，现在投行和基金公司招人特别看重宏观分析能力，尤其是能结合政策解读市场变化的，这让我觉得之前学的那些产业组织理论、货币银行学真不是白学的。

3.行业趋势展望

这段时间看清楚了一些行业变化。比如7月那会儿LPR降息，市场预期银行净息差会扩大，但实际我们做的数据分析显示，因为信贷需求疲软，好些城商行的息差反而收窄了。这让我意识到，现在金融行业跟以前不一样了，光看宏观数据还不够，还得懂信贷结构、资产质量这些。另外8月看那些券商研究报告，发现AI在金融数据分析里的应用越来越多了，有些量化团队已经用机器学习做信用风险评估了，准确率比传统模型高不少。虽然我实习期间没机会接触这些，但回去打算学学Python的scikitlearn库，感觉以后要是想做金融机构分析，这块技能还是挺重要的。

4.心态转变

最大的变化可能是心态。以前在学校做作业，错了就改，但实习那会儿写报告，导师一句话就能把你之前熬了三天的功夫否了，比如7月25号我写完那个地方性银行风险报告，导师直接说“你的逻辑没理顺，拨备覆盖率低不等于马上出问题”，当时真有点懵，但回去重写的时候才发现自己光看数据没想深层次原因。这种被“打脸”的经历多了，反而觉得踏实了。现在写东西前会先列框架，考虑各种可能性，感觉抗压能力确实强了。虽然有时候加班到9点回宿舍挺累的，但想到自己做的分析真的帮团队做了点事，心里还是挺踏实的。这种责任感，可能是从学生到职场人最大的区别吧。

5.未来规划

下学期打算先啃完CFA一级，把金融市场工具、会计这些补上。实习期间发现的短板，比如数据库使用、Python自动化分析这些，会找个实习期去券商量化部门试试，先学学怎么用Python对接Wind数据，怎么写因子选股模型。现在看招聘要求，很多岗位都要求会做事件研究、波动率分析这些，虽然实习没机会做，但打算下学期开始学SAS或者Python的pandas库，先把数据处理能力练起来。导师说现在银行金融市场部招人，特别看重宏观对金融市场的理解，这让我意识到自己还得加强宏观政策分析能力，打算下学期多看央行公告、国际清算银行那些报告。感觉实习就像开了个头，后面要学的还不少。

四、致谢

感谢这次实习机会，让我学到了很多课堂上接触不到的东西。