指南者留学学员通过投资分析项目实战实现科研、技能、简历、申请四赢！

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学员背景M同学

本科背景

中国矿业大学（北京）法学

背提项目

指南者留学投资分析项目实战白电行业龙头格力电器投资分析

01契机背景

我的本科主修专业是法学，在大三（2021年下半年）的时候才开始辅修经济学，对经济学的兴趣起源于我在大二时经济学原理课上对帕累托内容的学习，在那时我发现经济学是一门能很好检验决策者行为及行为影响的学科，同时，这对任何一个制度、法律的效用预期或检验也很有帮助，于是我决定辅修北大经济学。自从辅修后我就将自己的发展目标设定在了金融、经济领域的法律方向。

在2021年暑期我实习于一家上市公司的合规部，处理的大部分也都是与会计实务相关的法律内容，也初次接触了有关于募股、资产整合、风投等内容，在处理材料和申报的过程中我意识到，即使掌握了法条及适用，如果对于领域专业内容不熟悉，往往会导致工作效率低，效果也不好。因此，仅有经济学的分析理论不足以支持我对于职业目标的规划，我也一直在等待一个专门学习金融投资分析的机会。

直到2022年6月之前，我本身计划暑假实习，但北京疫情突然反复，学校通知可以离校返乡，即使留校暑假也大概率不能出校，于是我选择了回家。在回家之后我就一边准备期末考试，一边寻找线上实习，但由于法律专业的特殊性，很难找到一份线上实习。为了暑假的时间不会浪费，我便与指南者的规划老师商量选择了投资分析项目的学习与执行。令人惊喜的是，在后来也顺利找到了线上实习，我的暑假也在实习、项目和论文过程中圆满结束。
在申请方向选择上，我由于上述原因也都选择了金融、经济方向，本科期间我有不少科研竞赛经历，但大都是工科创新创业项目的经济、法律板块与刑法方向，虽然可以展现一部分的法律能力，但与申请方向始终不算很契合，投资分析项目在9月初顺利结项，我便很快将这一段经历加入了CV，也计划利用报告参加明年年初的学术比赛，兼顾硬实力和软实力，为之后的深造奠定更坚固的基础。

02项目过程及收获

Part1 power BI 可视化分析

对于公司估值的第一个任务便是要了解该公司历年的财务状况与相关分析，首先通过power BI的Power Query从财经网站上爬取了2006-2022期间格力电器的财务报表，并通过对报表内容进行行业、产品不同标准的划分建立多个维度的可视化报表，进行主营业务分析与帕累托分析。

之后对资产负债表、利润表、现金流量表分别进行可视化，利用这些数据从偿债、发展、营运、盈利能力和盈利质量五方面进行杜邦分析，并制作可视化图表。再从白电产品的主营方向出发，确定领域内具有竞争力的几家同业公司，对同业公司进行财务分析，与格力电器形成对比。最后利用已有数据进行相对估值（市净率、市盈率与市销率）。

在这一部分对于我的难点主要有二：1、各报表模型联系的建立2、度量值的建立与编写
因为要利用不同表格的数据进行分析，有时就需要对两个报表进行联系，好在一个页面内建立分析图表，这就需要进行模型建立，但表格太多，逻辑关系也比较复杂，所以是一个在项目执行中的难点；度量值的编写有点类似于C语言中函数的编写，但又不完全一样，主要是将财务指标的相关公式，利用计算机语言编入，再将度量值作为某表的列数据，由于我不是会计专业的，所以在这个过程中更多地需要自己去学习公式以及相关计算。

在这一过程中，除了我自己看课和自学以外，相关问题也都会在群内和老师进行沟通，哪怕是周末晚上十一、十二点老师也会进行回复，做出相应的指导，帮助我顺利完成了part1。

Part2 财务报表编写及相关预测
财务报表预测主要是利用Excel根据格力电器前四年的财务数据，对后五年进行预测，完成绝对估值（FCFF、FCFE、DDM、EVA），主要会使用到比例预测与平均法降低误差，根据行业饱和度与市场预期预测增长率（自分析年度起7年），根据国内实体经济情况预测长期增长率，最后综合估测每股价格。

在这一过程中主要的难点在于对于财务报表里各项目的实质不理解，比如衍生性金融资产和交易性金融资产曾更改过计算方法，在预测过程中总是不敢下手，并且在第一次预测完成后，资产负债表和现金流量表的数据都出现了很明显的误差。老师专门与我约了一次会议，对我的问题进行了一对一的辅导，在完成全部估值后，也帮我矫正了一些预测有误的地方，帮助我顺利完成了Part2。

Part3 Python预测与稳定性检验

在这一part对我更有挑战的是数理问题与稳定性检验，我只有高数和线性代数的基础，还没有学习概率统计和计量经济学，在时间序列模型预测中白噪声检验、二阶差分对我都是很陌生的概念；由于我大一修过C语言相关的课程，所以在编程上有一些基础，利用Python对于主要程序编写上不算特别困难，但编程也都是两年前的学习结果，忘记了许多，所以总会在程序编写中出现一些小问题，比如用了中文符号，丢了引号之类的；在蒙特卡洛模拟部分主要是在对几种不同绝对估值方法的稳定式检验，需要不断变换公式与数据，这个时候如果对检验的数理逻辑不理解，就很容易出现非常离谱的结果。

针对以上的问题，老师有在群里给我仔细讲解数理概念，并且即使对于误用中文标点的问题也耐心解释（对于这种小丑问题我真的很不好意思），在我实在无法更正程序时，会帮我改好后，告诉我错误原因是什么。在很短的时间里我便掌握了利用Python和Pandas进行数据获取，制图，计算，制表等技能。

经过以上的训练，我很顺利地独立完成了蒙特卡洛股价预测的部分，并且误差也在很小范围内，足见其有效性。
Part4 投资分析报告撰写
在所有数据与图表完成后，便需要整合成为一份完整的报告，并且需要增添许多文字性描述，比如公司介绍、行业分析、竞争分析与研究存在的局限性。这个时候会出现许多细节问题，比如利用什么数据来对行业发展进行说明，对于数据处理板块的数据应当如何展示，数据该如何搜集等。

最终报告撰写前，老师发送了报告sample让我先进行学习，之后讨论确定了整个报告的思维导图，根据思维导图我分板块在一周的时间内撰写完成了全部的报告。值得一提的是，由于我对自己非专业的不自信，提前与老师沟通，为了保证报告的专业性与水平，希望在我写完一个板块后就发给老师审核一次，返修再审，最后总和起来，再给老师审核一次，老师很快就答应了这一项诉求，于是报告在有计划的撰写与修改后完成。

03收获与感悟

其实，对我而言做项目的目标并不是为了丰富简历，而是我开头所说的学习相关专业的技能，当然丰富简历也是一个副产品。在做之前我也担心自己会因为拖延症，可能拖很久才能做完，但其实我发现有一个还不错的方法，就是边上课边做，老师一边讲内容与重点，自己分屏进行相关的操作（老师讲的是案例，自己操作的时候一定要用自己项目的target进行），有问题的地方也可以随时倒放反复学习，这样不但省下来了后续的复习时间，还记得更加牢固，我几乎每天只花1-2h就完成了（还在一个半月的时间里摆了一个星期）工作。我认为这是一种针对短时间内提升不错的教育方式。
就项目而言，每一个项目标的公司和事件，都是对当下社会有一定影响或者热度，或者契合社会背景的，就格力电器而言，背后是后疫情时代对实体经济的冲击以及传统企业销售转型问题的研究，这样具有理论意义的项目往往可以促成一个不错的学术研究，结项后可以参加类似“挑战杯”、“CFA投资分析”等大型比赛；自己也可以根据自己建立的模型进行不同公司的股票估值，然后花一点小钱进行金融理财，同样具有实践意义。
就过程而言，老师在项目执行中确实循循善诱，会认真解答问题，主要还是以自己的操作为主，这样的方式确实能化解困惑和难点，而非填鸭式教学。在项目结束后还会安排专门的面试，进行表达训练。
就技能而言，在整个项目过程中获取的主要包括数据爬去、处理、数理检验、编程等，还包括利用choice金融终端、同花顺等进行行业数据获取等。
最后，就申请而言，此次项目完成后，我的预期目标已经完成，在我申请金融、经济法方向的文书里，我也删去了一段工科创业竞赛经历，替换为投资分析项目，使文书材料更加契合相关方向。
正逢秋招，我也关注了九坤投资、高瓴资本等金融公司对于合规、法律岗位的要求，我发现具有金融、经济知识、技能背景的法学生往往也有priority的资格，项目与技能学习也为我接下来的实习提供了适配岗位的简历内容。总的来说我对项目的预期在努力和老师的帮助下完美达到。

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