金融行业投资银行财务分析实习报告

金融行业投资银行财务分析实习报告一、摘要

2023年6月5日至2023年8月12日，我在金融行业投资银行部门担任财务分析师实习生，参与3个项目的财务建模与数据分析工作。核心工作成果包括完成1个IPO项目财务预测模型，覆盖未来3年利润表、资产负债表及现金流量表，预测准确率达92%；协助完成2个并购项目估值分析，运用DCF模型测算目标公司企业价值，误差控制在5%以内；通过处理约500份财务报表数据，熟练应用Excel高级函数（如XLOOKUP、INDEXMATCH）及Python进行数据清洗，效率提升40%。专业技能应用体现为将课堂所学的财务报表分析、估值理论结合实际案例，提炼出可复用的财务建模标准化流程，涵盖数据校验、假设敏感性分析及结果可视化等环节，为后续类似工作提供方法论支撑。

二、实习内容及过程

实习目的主要是把学校学的财务知识用在实际项目里，看看投资银行里财务分析具体是干啥的，学点真本事。

实习单位是家挺大的投资银行，主要做企业融资和并购业务，部门里人挺忙的，但氛围还行，大家都在那儿拼。

实习内容开始是熟悉各种财务报表，然后跟着师傅做项目。我参与的第一个项目是个中型企业的IPO，主要是做财务预测。师傅给了我他们去年的财报，让我帮忙预测未来三年的利润表、资产负债表和现金流量表。我花了两周时间，用Excel做了个模型，包括收入预测、成本预测、营运资金变化等等。做的时候挺难的，因为很多假设不好定，比如收入增长率怎么设，成本费用怎么预测。最后我把模型给师傅看，他改了改，说误差有点大，主要是对营运资金变化估计不足。我就回去重新看了几家公司相似的财报，发现他们营运资金周转天数其实变化不大，就根据这个调整了模型，最后预测准确率提到了92%，师傅还挺满意的。

第二个项目是个并购案，我帮忙做目标公司的估值分析。主要是用DCF模型，把自由现金流折现算企业价值。我收集了公司过去五年的财务数据，还查了行业平均的折现率，算出来个估值区间。后来跟团队讨论，发现我用的折现率有点高，把估值拉低了，就又调整了参数，最后跟市场给出的估值差不多，误差控制在5%以内。

实习过程中遇到挺多挑战的。一个是财务模型要做得快，又要准，有时候时间很紧。有一次有个紧急项目，要两天内出个初步的估值报告，我手头数据不太全，就先用了行业平均数据，做完后又赶紧回去补充了目标公司具体的数据，结果跟最初的估值差别不大，算是有惊无险吧。学到了就是要会抓重点，先做大概的，再慢慢细化。另一个是跟人沟通，有时候别人说话比较模糊，我理解错了，导致工作白做了。后来我就学着先记下别人说的要点，不确定的地方直接问清楚，这样沟通效率高多了。

实习成果主要是做了三个项目的财务分析，其中两个有比较具体的数字可以看。比如IPO项目，我做的模型后来被团队用了，他们发给投行客户的时候还用了我的图表。并购项目估值结果跟最终交易价格也差不多。最大的收获是知道怎么把财务知识用到实际工作中，还有就是在压力下怎么工作，怎么跟人打交道。

实习单位管理上，我觉得有时候流程有点乱，比如数据要来来回回传好几次，效率不高。培训机制也一般，主要是靠自己看项目资料学，没系统教什么。岗位匹配度上，我觉得挺大的，但有时候会觉得任务分配可以更合理一点，我接的活儿有时候太杂了。

我建议他们可以搞个内部的数据共享平台，这样数据传起来快，也不容易出错。培训的话，可以搞点系统的财务建模培训，不用太长，一两周就行，教教那些常用的模型和技巧。任务分配上，可以按每个人的专长来分，我比较懂数据分析，就多给我点数据分析的活儿呗。

三、总结与体会

这8周实习，感觉像是把书本知识和实际工作连接起来了，收获挺大的。一开始去的时候，就是想看看投资银行财务分析是啥样，结果真的挺不一样。比如，我做的那个IPO项目财务预测模型，从开始手忙脚乱，到后来预测准确率达到92%，感觉挺有成就感的。这让我明白，学的东西用起来才能真懂。实习价值算是闭环了，我去的时候想学点东西，学到了财务建模、数据分析，还了解了项目流程，也算没白来。

对我职业规划影响挺大的。以前觉得在投行当财务分析师好像特高大上，现在明白了，其实挺辛苦的，要学的东西也很多。但我也发现自己确实喜欢这种跟数字打交道，帮企业分析价值的感觉。未来我打算再深点学些财务建模和估值，可能考个CFA，把技能再提升下。这次实习也让我更坚定了往这个方向走的决心。

看着现在市场变化，感觉金融行业挺有挑战的，但也好机会多。投资银行这块，技术越来越多，像AI、大数据也开始用上来了，以后财务分析师可能不光要懂数字，还得懂点技术。这让我觉得，学习不能停，得一直跟上趋势。这次实习虽然时间不长，但让我对行业有了更深的理解，也知道了自身哪些地方需要加强。从学生到职场人的感觉确实不一样，责任感、抗压能力都强了点，至少现在做点事不那么畏难了。未来就是把这次实习的经验揣怀里，继续学习，争取