财务管理金融公司风险管理实习报告

财务管理金融公司风险管理实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家金融公司风险管理部门担任实习生，负责信用风险评估模型的数据处理与分析工作。核心工作成果包括整理并清洗约5万条企业财务数据，协助搭建了覆盖10个行业的信用评分模型，模型预测准确率提升至82%。期间，运用Python进行数据挖掘，使用SAS软件完成风险评估报告，熟练应用VarianceInflationFactor（VIF）检验多变量共线性问题，并通过MonteCarlo模拟评估了3年期贷款组合的VaR值，结果为1.2%。提炼出的可复用方法论包括：标准化数据清洗流程，采用分层抽样提升模型泛化能力，以及动态调整模型权重以优化风险识别效率。二、实习内容及过程实习目的主要是想看看自己学的风险管理理论知识在真实环境下怎么用，具体是想去了解信用风险评分模型是怎么搭起来的，还有日常风险管理工作中数据是怎么处理的。实习单位是一家规模中等的金融机构，风险管理部门大概有三十来个人，主要做信用风险和操作风险这块儿。他们用的系统挺老的，但流程还挺规范的，从数据获取到模型验证，每一步都有迹可循。实习期间，我跟着团队做了两个主要事情。一个是帮他们整理一家做新能源的上市公司的财务数据，这家公司财报季刚结束，数据有点乱，有缺失值还有重复项。我花了大概两周时间，用Excel和Python清洗了3万多条数据，标准化了8个财务指标的口径，最后输出的数据表误差率控制在0.5%以内。另一个是参与了一个小型的信用评分模型迭代项目，主要是分析历史违约数据。我们拿过去两年的贷款数据，分成10个行业，每个行业随机抽了800家企业的数据做样本，用逻辑回归跑模型，发现房地产行业的ZScore检验结果特别低，只有1.3，其他行业都在2以上，后来发现是样本量太小的原因，调整后结果才到1.9。这段经历让我对模型验证这块儿有了直观认识，以前只在书里看到VIF检验，实际操作才知道要手动一个个看变量之间的相关性，不能完全依赖软件自动筛选。困难主要有两个。一个是刚开始不太熟业务，看数据的时候不知道哪些指标重要，问同事吧又怕问太基础的问题。后来就自己先通读了几份风险管理的内部手册，然后挑着问，比如问某个行业特有的风险点怎么看，同事也愿意讲。另一个是清洗数据时发现好几个财务指标在行业里普遍存在异常值，比如有家运输公司的资产负债率高达156%，直接用肯定不行。我就上网查了这类指标的行业均值，然后跟同事讨论，最后采用了行业均值+标准差的办法来处理，虽然不是完美方案，但至少让数据能用了。成果的话，主要就是那份数据清洗报告和模型迭代的分析文档，还有帮团队搭建了一个数据自动检查的小脚本，能省下不少重复劳动。具体数据上，清洗后的数据直接被用到后续的模型训练里，模型迭代后，行业分类的准确率从81%提升到了83%，虽然数字不大，但也是实实在在的进步。这段经历让我意识到，风险管理不是光靠公式就行，更多是细节和经验。以前觉得风险管理是黑箱操作，现在明白其实每一步都有逻辑，只是外人看不懂。比如处理异常值，不同行业、不同发展阶段的企业标准都不一样，得具体情况具体分析。这让我对职业规划有点新想法，以前想进投行，现在可能更倾向于风险管理岗位，毕竟感觉更接地气，也能学到更多实用的分析技巧。实习中也发现单位培训机制有点问题，主要是入职培训太短，我来了之后一周就上手干活，很多操作规范、系统使用都是靠同事带，效率不高。而且我们那组人手有点紧，我本来学数据分析的，但也被分了一部分信用评估的文书工作，感觉有点资源错配。建议可以搞个线上学习平台，把标准操作流程录成视频，新来的可以先自学，这样也能减轻老同事负担。还有就是能不能根据个人背景分派任务，想学模型验证的多接触模型验证，想学数据整理的多做数据整理，这样效率可能更高。三、总结与体会这八周在金融公司风险管理部的实习，让我对书本上的风险管理知识有了全新的认识，感觉像是把理论和实践搭了个桥。从7月1号到8月31号，每天对着电脑处理数据、看报告，虽然有时候挺累的，但收获是真的大。我整理的那批5万条企业数据，后来被团队用来更新了模型，准确率蹭蹭涨了1%，这让我觉得挺有成就感的，知道自己的工作是有用的。协助搭建的那个信用评分模型，虽然只是个小模块，但整个过程让我把VIF检验、MonteCarlo模拟这些以前只当概念的东西，真真切切用在了分析里，感觉专业能力是实实在在地被锤炼了。这次实习让我更清楚自己未来想干嘛了。以前有点迷茫，现在觉得风险管理这行挺适合我的，特别是数据分析和模型验证这块，我觉得自己能挖到点东西。我打算下学期把精力多放在这块儿，先把CFA一级考了，特别是里面的量化分析和风险管理那几门，要把基础打牢。而且我也发现，现在金融机构越来越重视数据驱动，像机器学习、AI在风险预警中的应用越来越普遍，我打算自学点Python的机器学习库，比如scikitlearn，看看能不能自己做点小项目，加深理解。这让我觉得，学生时代不能光学理论，得主动去对接行业需求，实习就是个很好的窗口。回头看，这八周最大的变化不是学会了多少技能，而是心态上的。以前做作业都是对答案对个60分就行，现在在实习里，处理的数据稍微有点问题，整个模型的准确性就可能受影响，这让我明白责任感不是嘴上说说，是真的要为结果负责。遇到困难的时候，比如数据清洗那会儿，一开始有点手忙脚乱，加班加点查资料、问同事，搞明白了才觉得踏实。这种抗压能力和解决实际问题的能力，比单纯记住公式重要太多了。从学生到职场人的感觉，大概就是这样，很多事情需要自己去摸索，但只要肯干，总能找到路子。这趟经历让我信心更足了，也让我更期待未来真正进入这个领域工作，希望能有机会把学到的东西用得更深、更广。四、致谢感谢在实习期间给予我指导和帮助的部门领导，让我有机会参与到实际的风险管理工作中。特别感谢我的实习导师，他耐心解答我的疑问，分享了很多行业经验，对