金融学证券机构投资分析师实习报告

金融学证券机构投资分析师实习报告一、摘要

2023年6月5日至2023年8月12日，我在一家证券公司担任投资分析师实习生，负责行业研究、数据分析和报告撰写。期间，我参与了3个行业深度报告的撰写，累计整理超过500份公开数据，完成10份公司估值模型，其中2份被投行内部采纳。核心工作成果包括：为新能源行业筛选出5家高潜力标的，测算其平均市盈率较市场均值低15%；运用DCF模型对3家医药企业进行估值，误差控制在5%以内。专业技能方面，熟练应用Wind、Excel进行数据清洗，掌握Python进行量化分析，形成了一套可复用的“三步验证法”判断行业拐点：政策信号追踪、产业链调研、财报交叉验证。

二、实习内容及过程

实习目的是想搞懂证券行业投资分析师是咋干活儿的，把书本知识跟实际操作搭上桥。那家证券公司研究部规模不大，分好几个行业组，我跟着做新能源行业的师傅混了8周。每天早上先看行情，中午开组会，下午要么去查资料，要么帮师傅整理数据。6月10号开始接触具体项目，参与了个新能源车行业的深度报告，主要是找公司财报和行业数据。师傅教我用Wind终端扒数据，我花了两周时间整理了50多家公司的2022年财报，重点看他们的毛利率和研发投入。7月1号遇到个坎儿，报告里用到的一个关键数据源突然不能用了，数据不更新。师傅让我试试用Python爬取同花顺的公开数据，我从头开始学pandas和requests库，花了3天把脚本写出来了，虽然速度慢点，但总算把数据补上了。8月5号跟着师傅去了一个行业会议，听了几家上市公司老总的发言，感觉比看报告直观多了。整个过程中，我独立完成了报告里5个细分赛道的对比分析，用DCF模型给3家目标公司做了估值，误差控制在5%以内。最大的收获是摸清了做研究的基本流程，从收集信息到分析数据，再到写报告，每一步都得严谨。也体会到行业研究是个需要不断学习的活儿，市场变化快，得时刻更新知识库。

三、总结与体会

这8周在证券公司的经历，让我对金融学专业的理解从纸上谈兵升级到了实践层面。实习价值是实实在在的，我不再仅仅是知道市盈率、市净率这些概念，而是真的会用它们去分析财报，会用DCF、可比公司分析法给公司定价。记得7月15号，我独立完成的那个关于锂电池龙头企业的估值报告，虽然只是个初步版本，但师傅让我参与内部讨论，那一刻感觉挺值的。这让我看到了自己在专业领域的潜力，也明确了未来想往行业研究方向发展。实习期间，每天处理大量数据，有时一个模型要调好几天，确实挺磨人的，但也锻炼了我的耐心和抗压能力。感觉跟在学校时完全不一样，责任感强了很多，知道自己的工作可能影响到报告的最终结论。行业趋势这块，我感觉新能源、人工智能这些领域机会挺多的，技术迭代快，需要不断学习新知识。这次实习最大的体会是，学校教的基础理论是根基，但实际工作需要更强的动手能力和持续学习的热情。接下来打算好好深化Python在数据分析上的应用，看看能不能考个CFA，把知识体系再系统化些，为之后求职打基础。这段经历确实给我打下了不错的基础，虽然还有挺多不懂的，但至少知道了自己该往哪努力了。

四、致谢

在这段实习经历里，想谢谢几家。谢谢那家证券公司给我机会，让我体验了真实的投资分析师工作。跟着师傅学到了不少东西，师傅的耐心指导特别重要，那些行业分析的方法和思路，对我帮助挺大的。组里的同事也挺好，有时候数据搞不定，大