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文档简介

经济管理金融集团金融分析师实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月23日,我在经济管理金融集团担任金融分析师实习生。核心工作成果包括完成15份行业研究报告,覆盖市值超5000亿的3个细分赛道,其中2份报告被部门采纳用于季度投资策略调整。通过运用Excel高级函数(VLOOKUP、INDEXMATCH)和Python(Pandas库)处理约200万条财务数据,将数据处理效率提升40%。在撰写5份可行性分析报告中,采用DCF模型测算目标企业3年估值区间,误差控制在5%以内。提炼出可复用的财务指标敏感性分析模板,涵盖营收波动、利率变化对净利润的弹性系数测算,为后续工作提供标准化工具。

二、实习内容及过程

2023年6月5日入职经济管理金融集团,实习周期8周。目标是熟悉金融分析师工作流程,掌握估值建模和行业研究方法。

公司是综合性金融机构,业务覆盖固定收益、股权投资和资产管理。我的岗位隶属于研究部,主要协助分析师处理数据和分析报告。

实习初期(6月5日6月18日),学习使用Wind终端下载行业数据,整理了沪深300成分股2022年四季度的财务报表。通过Excel清洗约300家公司的合并报表数据,发现43家存在商誉减值迹象。导师让我用PSL模型初步测算商誉摊销对ROE的影响,结果显示平均摊销使ROE下降1.2%。这段经历让我意识到财务数据背后隐藏的业务逻辑。

第二阶段(6月19日7月15日),参与新能源行业研究报告撰写。我负责梳理15家上市公司的动力电池业务线,用DCF模型对比估值。在计算折现率时卡壳了,WACC计算公式里市场风险溢价取值不准导致结果偏差。后来请教分析师用Beta历史数据回归法确定,自己用Python脚本自动算了30家可比公司的Beta均值,误差缩小到3%。最终报告里,我做的敏感性分析显示税率变动5%会改变估值区间12%。

7月16日8月5日,独立完成医疗健康子行业的可行性分析报告。核心是给一家创新药企做估值。我构建了包含研发管线、专利保护周期和销售渠道的分段DCF模型。遇到挑战是临床数据不完整,就参考了同靶点药物的市场表现,用蒙特卡洛模拟覆盖了50种情景。最终估值区间为3852元/股,与投行给出的定价一致。

困难是初期对三张报表勾稽关系不熟,导致核对数据时耗时过长。后来我做了张图把现金流量表的间接法分录和利润表项目连线,效率确实快了。

实习成果是输出23页的分析报告和3个可复用的估值模型模板。收获是学会了用行业比较法筛选关键财务指标,比如看光伏企业毛利率超过35%才有竞争力。职业规划上更清楚想往二级市场研究发展,但觉得现在对产业知识的积累还不够扎实。

公司培训机制有待完善,比如新人接触核心系统的时间晚了2周。建议可以开发线上财务工具课程,比如怎么用Excel做杜邦分析自动取数。岗位匹配度方面,初期以为会接触更多交易执行,实际研究工作占比超70%,这点需要提前明确。

三、总结与体会

这8周(2023年6月5日至8月23日)在金融集团的经历,让实习的价值形成了一个闭环。从最初对着海量数据感到手足无措,到后来能独立完成估值建模和行业分析,每一步都扎实。比如用Python处理200万条财务数据提升40%效率的经历,就让我真切感受到工具的重要性。现在回头看,那些熬夜核对报表、反复推敲模型的时刻,都变成了未来求职的底气。

这次实习直接影响了我的职业规划。之前模糊地想进金融机构,现在明确想往二级市场研究发展。因为接触了15份行业报告,发现深度研究能带来很强的掌控感。我意识到,光靠学校教的财务模型不够,得赶紧补产业知识。计划下学期系统学一下生物医药和人工智能的行业报告,争取明年考个CFA。

通过参与新能源和医疗健康两个赛道的分析,更直观地感受到行业轮动。新能源是前两年资本狂热推高的,现在估值回落到2530倍PE,但技术迭代快;医疗健康虽然增速慢,但创新药企的护城河明显。这让我觉得,做研究不能只看热闹,得找到真正有护城河的赛道。导师常说“研究是逆人性的”,未来得学会在市场狂热时保持冷静。

心态转变是最大的收获。以前做课程作业,数据错一点没关系,现在用真实数据做分析,差5%都觉得自己要被骂。比如算医疗企业WACC时,没把税率变动考虑进去,导师直接说“这报告不能发”。后来我花了3天重新建模,才明白责任感不是空话。抗压能力也练出来了,连续两周每天工作到凌晨1点改报告,现在想想真挺佩服当时的自己。

实习暴露的问题也看清了。比如公司新人培训偏重理论,实际操作上手慢;部门间协作靠邮件,效率不高。建议可以搞个新人影子计划,让分析师带1对1做真实项目,这样比读手册快。另外,内部系统权限设置太死,临时需要数据要等IT部门,拖慢进度。这些都能在后续实习或求职中当参考。

总的来说,这段经历像是在给未来职业生涯预热。那些爬过的数据、算过的模型、改过的报告,都是最实在的积累。从学生到职场

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