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文档简介

金融学银信金融分析师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日,我在一家金融机构担任银信金融分析师实习生,主要负责信用风险评估模型优化与信贷数据分析工作。通过处理2022年全年5000份企业信贷档案,运用Python对数据清洗与标准化,构建了包含10个关键指标的信用评分模型,模型预测准确率提升至88.5%,较原有模型提高12.3个百分点。参与编制5份行业信用分析报告,覆盖制造业、房地产行业等8个细分领域,提出3条风险预警建议被部门采纳。熟练应用SAS、VBA进行数据分析,掌握财务比率分析、回归模型构建等核心方法,形成了一套可复用的信贷风险量化评估流程。二、实习内容及过程2023年7月1日到8月31日,我在一家金融机构实习,岗位是银信金融分析师。刚去那会儿,主要是熟悉部门业务,看他们怎么处理信贷数据。部门给我配了位老同事带,先从整理历史信贷档案开始,那堆材料得有几千份,时间跨度三年。我每天花大半时间用Excel核对企业财报数据,发现好几百条不一致记录,比如应收账款和总资产数据对不上。那段时间挺磨人的,但老同事说这是基础活儿,干好了才走得远。7月中旬开始参与信用风险评估项目,主要是帮着优化模型。他们原用的评分卡模型准确率就78%,客户投诉多。我抽了500家企业的数据,用Python清洗完,加进了现金流量比、存货周转率这两个指标,还用SAS做了逻辑回归分析。8月初提交优化方案,新模型在内部测试里预测误差率降了14%,最终通过评审。记得有个制造业客户,按旧模型风险评级是中等,新模型直接标高风险,后来反馈说企业确实资金链紧张,这个让我觉得挺有成就感。实习里最头疼的是行业数据拼凑。比如做房地产行业报告,企业财报里抵押贷款数据不透明,我花了两周从多个渠道交叉验证,才搞清楚大概情况。老同事教我盯政策文件,比如央行几个月前发的那个关于房地产融资的指导原则,里面藏着不少线索。还有一次做模型验证,样本量不够大,测试结果不准,领导让我加了一些关联行业的对照组数据,这才把偏差降到可接受范围。遇到的最大困难是信贷档案系统太老旧,很多数据得手动录入,效率低还容易出错。我就自学了VBA,给Excel写了几个宏,把重复劳动自动化了,最后月底报表提交快了快一半。不过系统本身的问题还是得靠公司投入钱升级,这我后来也跟带我的同事提了。这八周让我明白,光会模型没用,还得懂业务。比如看一家化工企业,光看报表不行,得知道它上下游客户情况,还有环保政策影响。现在我对信用风险的理解,从单纯看财务比率,变成综合评估了。职业规划上,我更想往风险建模方向发展,但这次也意识到,得把行业知识补上,不然模型再好也白搭。三、总结与体会这八周在金融机构的经历,像是在学校理论之外,找了个实打实的练兵场。从7月1号开始接触那些真实的信贷档案,到8月31号离开时能独立跑个简单的逻辑回归验证,感觉像坐了趟过山车,刺激又长见识。每天面对几千条数据,核对财报里的应收账款、固定资产这些数字,一开始眼都看花,但慢慢就习惯了。8月那会儿做的那个信用评分模型优化,用Python清洗5000条记录,加进几个关键指标后,准确率从88%提高到88.5%,虽然只是零点五,但那是我熬夜好几个晚上,反复调参数换变量换来的,心里挺踏实。这种把想法变成数字,再变成能指导工作的成果的感觉,就是实习最大的价值。这段经历让我更清楚自己想干嘛。以前觉得金融就是搞搞计算,现在明白信用风险分析是个技术活,还得懂天南地北的行业。比如7月中旬做那个制造业风险评估,光看财务报表不行,还得知道它跟谁有业务往来,上下游产业链稳不稳,这些信息在财报里根本找不到。老同事教我盯政策文件,比如最近那个关于房地产融资的窗口指导,里面就藏着不少风险信号。这让我意识到,以后想做好这行,光会模型不行,得变成个“杂家”,什么行业政策、市场动态都要关注。职业规划上,我更想往风险建模方向发展,但这次也清楚,得把行业知识补上,不然模型再好也白搭。后续打算系统学学那些行业分析课程,顺便考个CFA,把知识体系搭得更完整些。实习里也让我看到了行业变化。8月下旬做那个房地产行业报告,明显感觉到市场情绪变了,很多企业融资都更困难。老同事说现在银行放贷更谨慎,不光看财务,还要看抵押物质量、项目现金流预期,这种“实质重于形式”的要求越来越明显。这也让我觉得,未来的金融分析师,得具备更强的风险预判能力,可能还得懂点大数据分析,才能在信息里挖出更多有效信号。从学生到职场人的心态转变也挺明显。以前做作业,错了就改,现在知道数据错误可能引发连锁反应,责任感强了好多。面对月底那堆报表,加班加点也得按时交,抗压能力确实比以前强了。这种在压力下把事情干成的经历,比单纯考试拿高分还让人有成就感。这八周没白过,收获满满,也看清了未来要努力的方向。四、致谢在这八周实习期间,得到了很多帮助。感谢实习单位提供的机会,让我接触到了真实的金融工作环境。感谢我的导师,耐心指导我完成

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