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文档简介
金融学XX投资银行分析师实习报告一、摘要2023年7月3日至2023年9月17日,我在一家国际投资银行担任分析师实习生,负责覆盖科技行业的卖方研究报告撰写与市场分析。期间,独立完成5份行业深度报告,覆盖3家重点上市公司,其中2份报告被内部评级为“优质”,推动1家目标公司完成5家潜在买家的初步接触。熟练运用Wind数据库进行数据挖掘,累计处理超200组财务与非财务指标,通过ExcelVBA自动化处理约5000条交易数据,显著提升报告效率。掌握估值建模的标准化流程,构建3套可比公司估值模型,误差率控制在5%以内。形成可复用的“行业研究四步法”:信息搜集框架搭建数据验证逻辑推演,有效应用于后续项目。二、实习内容及过程2023年7月3日入职那会儿,心里挺没底的,毕竟刚接触投行工作没多久。我被分到研究团队,主要跟科技行业打交道。刚开始就是整理资料、做数据表,感觉挺枯燥的,但慢慢就上手了。8周里,我参与了3个项目,最印象深刻的是帮团队做一家云计算公司的卖方报告。那段时间每天对着Excel,处理这家公司过去三年的财报数据,用Wind扒行业对标公司的估值倍数,感觉眼都花了。7月15号左右,我第一次独立负责写报告里的一家公司分析部分,主要是它的竞争格局。结果写出来后,导师说逻辑有点乱,可比公司选得也不够典型。当时真有点沮丧,但导师给我指了方向,教我用SWOT分析法重新梳理,还让我多看几份券商的同类报告,怎么组织语言、怎么突出重点。后来我又花了两天重新写,导师看了说“这次行,关键信息都抓得准”。8月初,团队要给一家上市公司做路演支持,我负责做它的可比公司分析。那家公司的市盈率一直摆不平,比行业均值高不少。我就加班加点,用ExcelVBA把500多条交易数据自动筛选、分组,发现其实它有几个细分业务线特别强,只是市场没完全意识到。我把这个逻辑加进报告,路演时总监特意提了这一段,最后客户反馈说这块挺有启发的。8周里,我还学会了怎么用ChatGPT辅助做信息搜集,虽然得反复调指令,但确实省了不少时间。印象最深的是8月20号那天,我熬夜把一家公司财报的附注翻译成中文,结果发现有个会计处理方法跟行业通用的不太一样,赶紧跟导师沟通,避免了报告里出现偏差。团队里人挺忙的,有时候大家加班到晚上10点,但交流挺多的。不过要说有点不顺,就是培训这块,感觉挺随性的,就是遇到问题再问,没系统教什么建模技巧。我后来自己买了书看,把常用的DCF模型、LBO模型都练了几遍,至少现在看这类报告心里有数了。这段经历让我明白,光会理论知识远远不够,实际操作中得懂怎么把数据变成有说服力的观点。比如做估值,不能光套公式,得知道为啥选这几个可比公司,为啥这个倍数最靠谱。我现在觉得,想进投行,硬技能得练扎实,沟通能力也得跟上,不然真干起来会手忙脚乱。三、总结与体会这8周,从7月3号到9月17号,感觉自己像经历了一场快速升级。实习的价值闭环特别清晰,当初去的时候就想搞懂卖方报告是怎么来的,现在不仅独立写了5份,还学会了怎么用数据挖掘支撑观点。比如8月那会儿做的云计算公司分析,我把Wind里整理的200组数据用ExcelVBA跑了个自动归因,发现它的估值高主要是两个细分业务表现亮眼,这直接帮报告定了调,感觉挺有成就感的。这段经历让我对职业规划有了更具体的想法。以前觉得投行就是不停地做模型、写报告,现在明白核心竞争力其实是信息处理和逻辑输出的能力。我发现自己对行业研究更感兴趣了,原来光懂理论不够,得知道怎么在海量信息里找到关键点。所以接下来打算深挖估值建模这块,计划11月考个CFA一级,把基础打牢。看着团队9月底给客户做的那几场路演,我感觉自己离真实的市场最近了一步。现在行业里说AI赋能投行挺普遍的,像我们用ChatGPT辅助搜集信息,但核心的判断还得靠人。我意识到未来得更强的数据分析能力,才能不被工具替代。9月15号导师跟我说“现在你再看财报附注,能发现以前忽略的问题”,那一刻觉得挺值的,至少知道怎么把学习变成优势了。心态转变也挺明显的。以前觉得写报告就是堆砌数据,现在明白要给客户创造价值,得想他们关心啥。8周里最熬的是8月那两周,团队为了一个路演方案连续加班,最晚到过10点半,但那种氛围感染了我。现在回头看,抗压能力确实上来了,至少再遇到难活不会轻易慌。从学生到职场人的感觉,大概就是这样吧,责任感和时间管理都得自己拎起来。四、致谢在这家实习单位度过的8周时间,心里挺感慨的。特别感谢我的直属导师,那段时间手把手教我怎么做行业分析,特别是7月15号我写的报告被退回来时,导师没直接说哪里不对,而是带我一步步拆解,教我如何从繁杂的数据里提炼核心逻辑,这种带教方式对我帮助特别大。团队里的同事也给了我不少帮助,比如8月初我搞不懂那个云计算公司的估值逻辑时,小张晚上加班帮我找了几个关键交易案例,让我一下子就明白了。虽然大家平时都挺忙的,但遇到问题都愿意分享,这种感觉挺难得的。还
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