金融学专业投资银行投资分析师实习报告

金融学专业投资银行投资分析师实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX投资银行担任投资分析师实习生，参与了两支股票发行项目的尽职调查与路演准备。核心工作成果包括完成300份公司财务报表的深度分析，提炼关键估值指标，协助团队构建估值模型，使模型预测误差率降低至5%以内；优化50份路演PPT，通过数据可视化技术提升信息传递效率，最终支持项目顺利完成。专业技能方面，应用估值建模软件完成可比公司分析，覆盖20家行业对标企业；运用财务比率分析识别3个潜在风险点，为投行决策提供依据。实习期间总结出标准化尽职调查流程，可复用数据清洗与建模框架，有效提升工作效率。

二、实习内容及过程

2023年7月1日至8月31日，我在XX投资银行实习，岗位是投资分析师。实习目标是熟悉投行核心业务流程，提升估值建模与财务分析能力。

这家公司规模中等，主要做中资企业IPO和再融资业务，团队氛围挺拼的，平均每天工作10小时以上。

我的实习内容分三块。第一块是参与某科技公司IPO项目的尽职调查，整理了300份财务文件，重点分析其三年盈利能力。我用了Excel和Wind终端，算出其EBITDA增速达25%，远超行业均值，帮团队判断公司估值空间。第二块是做路演材料，给客户画了30张图表，把公司市盈率PE和市销率PS跟行业20家对标公司比，发现它的估值处于中位数偏上。第三块是陪团队见客户，学怎么讲估值故事，比如怎么把DCF模型结果从120倍PE降到90倍PE，主要靠调整折现率。

遇到最大困难是第一次做行业比较时，数据拼凑了三天没对上。后来问师傅才发现，有些公司财报是季度报，有些是年报，得自己算季度均值才能比。我就买了Python课，用pandas库自动抓取数据，再写脚本做标准化处理，效率高多了。这段经历让我明白，做投行得既懂金融逻辑，又得会工具。最后做的估值模型，预测误差比团队老方法低5个百分点，客户反馈说看懂了。

职业规划上，我意识到自己还得补企业并购(M&A)这块知识，打算下学期考CFA一级。公司培训挺基础的，就每周给个PPT讲讲行业动态，建议多搞点实战演练，比如模拟做招股书。另外，岗位和我想的有点差，原以为能接触更多交易执行，实际80%时间在数据处理，如果能平衡点就好了。

三、总结与体会

这八周，从2023年7月到8月，在XX投资银行的投资分析师岗位实习，像给我上了一堂生动的实践课。我接触了真实的股票发行项目，不再是纸上谈兵。参与的那家科技公司IPO，我负责整理了300份财务文件，用Excel和Wind终端反复核对数据，最终算出的公司EBITDA增速25%这个关键指标，直接帮团队锁定了估值区间。做路演材料时，我把公司市盈率PE和市销率PS跟行业20家对标公司比，画了30张图表，虽然过程熬了两个通宵，但看到最终材料被客户认可，觉得值了。这段经历让我明白，投行工作不是简单的数据堆砌，而是要透过数字看本质，找到那个能打动人的故事点。

实习最大的收获是心态的转变。以前觉得估值建模就是套公式，现在懂了得结合公司实际，比如那家科技公司，我们调了折现率里的风险溢价参数，才把估值从120倍PE降到90倍PE，这让我体会到每个数字背后都可能影响决策。每天工作10小时以上，加班到凌晨是常态，但真觉得时间花得够值。这种高强度的工作节奏，逼着我快速提升信息处理能力和抗压能力，感觉自己离真正的职场人近了一步。

这次实习也让我更清楚未来的方向。我意识到自己在企业并购(M&A)这块知识是短板，打算下学期就报CFA一级备考，特别是固收和衍生品那块，实习时看团队做项目时常用，但我懂得不多。另外，行业里好像越来越多人用Python做建模，我虽然买了课，但还得下功夫练熟，不然以后竞争力会差。从学生到职场人的感觉挺奇妙的，以前觉得理论很完美，现在发现实践里全是坑，但解决一个又一个问题后，那种成就感也前所未有。未来无论去哪儿，这段经历都会是我简历上最亮眼的一块，因为它让我看清了自己要什么，也让我更有底气去争取。

四、致谢

感谢XX投资银行提供这次实习机会，让我接触到了真实的投行工作环境。

感谢我的导师，耐心指导我完成项目中的各项任务，比如如何用Wind终端高效筛选数据，如何构建DCF