近日一则薪资话题登顶热搜

“节后首周平均招聘月薪9311元”
其中金融业薪资1.4万元/月，涨幅30%
事实上，国内金融业正历经“小暖春”
摩根大通证券成立，扩招63%
高盛中国扩招，在华员工翻番

那么，如何在金融“小暖春”中斩获Offer？

跻身金融业，需要哪些核心技能？
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受疫情影响, 金融业薪酬不降反升
话题“节后首周平均招聘月薪9311元”刷爆热搜，其中金融业薪资高达1.4W元/月，涨幅30%。无独有偶，近来金融巨头扩招消息也不在少数，摩根大通证券成立，扩招63%，高盛中国扩招，在华员工翻番，那么如何在这波金融涨薪潮中斩获Offer呢？
掌握行业核心技能很关键。行业研究，金融核心技能之一，一份优秀的行研报告可能价值50万，同时也是投资人研究市场和方向的重要资料。今天昆仲投资总监手把手教你做行研，限48小时内报名，特价5.9元哦。
而且不止金融需要行研，咨询也会设置行研岗，只不过金融行研报告是用于股票投资服务的，而咨询公司的行研报告是为行业内的公司服务的。而且学会行研方法能大幅度提升商业意识，让你在金融+咨询行研岗的面试中无往不利。
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行研: 金融+咨询就业新趋势
简单的来说，行业研究就是通过搜集数据，把数据转化为有用信息，以报告形式给到投资者的买卖建议。这个定义不仅限于金融行业。如今，房地产、咨询、互联网都需要行业研究。行业研究报告分三类：
第一种：宏观经济研究报告，主要研究GDP、CPI等宏观经济走势问题
第二种：策略研究报告，主要研究不同资本市场的经济形态以及投资表现
第三种：针对公司的行业研究报告
不论是公司推出新产品，还是投资好项目，或者针对不同的市场决策不同的发展路线，都需要用到行业研究报告，通过精准的数据和分析，可以快速看清市场构架和前景。所以，行业研究报告的用途是十分广泛的，涉及到的行业也很多。
就金融行研而言，应届生进入卖方做行研分析师的话，第一年薪资大概在RMB 8W-15W左右。后面的3-5年，如果做得很出色，可以进入新财富排名，那薪资会有一个较大的提升力。但在北美，以纽约为例，Equity Research Analyst平均年薪高达近10w刀。
*图片来源：Glassdoor
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券商和咨询的行研报告有何不同?
直观来看，首先两者对内容的要求和形式不同，证券偏向对上市公司的财报进行分析，而咨询更偏向于对行业的业务战略分析。证券的行研报告是这样的：
*图片来源：网络
咨询的研报是这样的：
*图片来源：网络
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研究目的
其次从研究目的来看，券商的报告，是要描述某个行业是否有投资价值，并且结果是要说明这个行业中哪些公司更有投资价值。报告结果是要用于股票投资服务的。思考逻辑是宏观政策—行业动向—上下游关系—竞争关系—行业内公司分析的逻辑。咨询公司的报告，目的是为行业内的公司服务的，说明该行业的行业规律、行业风险、行业机会、行业发展趋势等。
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研究问题
从研究的问题来看，券商报告作为卖方报告，为促进交易而对于行业内部潜在的风险有可能会忽视或者低估。咨询报告依赖于咨询公司对行业的长期跟踪以及知识积累，比较能够客观地反映行业情况，但由于咨询公司自身置于投资交易之外，其报告对于运营方的作用要显著大于对投资方的作用。
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如何成为行研分析师?
首先，让我们来看一下各大投行Equity Research Analyst岗位的基本要求：
Morgan Stanley：
* 图片来源：Google
Barclays：
* 图片来源：Google
从这些岗位要求中，我们能总结出一个行业分析师，需要具备的基本条件有：
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背景
金融、经济、会计无疑是行研工作最相关的专业，数学、物理、统计等理工科专业也非常有竞争力。
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硬技能
金融建模及财会知识，例如技术面的时候，很可能就会被问到“针对XX公司此次的并购交易，调整编写下季度的财务报表”等等。Excel技能方面，需要EXCEL技能很过关，偏向之前在银行、咨询公司、四大工作过的人。另外基础编程能力，如VBA，PYTHON都是加分项。
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软技能
逻辑分析，把握国内外经济形式，对市场有独到见解，捋顺市场在每一轮走势中的经济逻辑。沟通表达能够准确表达想法，有效自如地和客户、销售团队进行交流，以及高质量完成研究报告。再者对金融行业是否有热情。个人有过投资经历的话，会不错。
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行业研究要把握哪些原则?
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有的放矢
任何研究都有一个预期管理的问题：不管如何提高效率，如果研究目的不清楚、研究范围过大，都难以在给定时间内交付对方所要的研究成果。所以无论是投资公司的上下级沟通，还是咨询公司和客户的沟通，首先都要搞清楚对方想要回答什么问题，确定研究范围和深度。过大过深，可能在浪费时间，其实能准确回答关键问题即可。
在这个过程中，比较好用的沟通方式，就是双方理清哪些是必须项（must），哪些是加分项（nice to have），排好轻重缓急。比如：
Uber中国投资尽职调查：中后期项目的投资，关键是识别风险， 做好downside protection。这时提高Uber目标市场规模估算的精度（upside）只是个加分项， 必须分析清楚Uber运营的财务模型本身是否成立，搞清楚Uber在华的竞争风险和监管风险（downside），确认标的的预期收益（IRR）和风险特征（risk profile）与基金的策略相匹配。
扭转乾坤（turn around）的咨询项目：企业所在行业前景不错，供应商关系良好，毛利率是同业平均，但二代接手后内部管理每况愈下，净利率为负。私募基金这时入资控股，想要扭转乾坤，委托咨询公司定方案。这时候可能客户心中节流提效才是第一要务，可以从财务及运营结果分析入手，提出可能的症结，并在管理层和基层访谈中验证假说，然后对症下药，总结各方认可的方案，研究同行的好做法（best practices），甚至从其他行业的案例中触类旁通，扭亏为盈。如果内部没整顿好就盲目开源，给客户提一堆开新业务线的建议，把时间都花在看哪个行业规模大增长快是蓝海，则模糊问题焦点，适得其反。
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平衡好信息损耗和误读, 尽力三角互证
明白研究目的和范围之后，第二要确定的是研究方法。这里的关键，在于先搞清楚行业知识的获取方法和特点都是什么，因地制宜，选择合适的方法。理想状态下，我们获取行业知识是这样的：
* 图片来源：网络
然而事实是，最底层的只是“信息”而非“知识”。行业知识的获取路径变为：外脑：专家、咨询公司/券商等专业分析机构处理信息后转化为知识，我们再来下载。其中，外脑也会从外部媒介中获取一部分信息，纳入自己的知识体系。媒介-内脑：自己 从不同媒介（媒体报道、数据库）获取已经被筛选过的信息，用自己的内脑再转化为知识。

* 图片来源：网络
实际上，无论是外脑还是媒介，从研究者角度来说，都是自身以外的信源，到了脑子里，都要二次加工，形成自己的知识体系。而无论何种信源，都会有个信息损耗和误读的问题。通常的规则是，离底层信息越近，损耗越少，但因为需要自己（一个外行人）去解读的功夫更多，误读可能性也越大。在多年的实践中，常见的信源无非以下五种，特点如下：

* 图片来源：网络
从左到右，行业信息经过层层转化，越到后边， 主观性越强，得到的越是“观点”而非“信息”。而因为你要交付的实际上也是研究后得到的“观点”，所以信源越靠右， 效率（投入-产出比）越高。

但问题在于，越靠右，越不客观，越容易容易得到有偏见的观点。所以，在时间允许的情况下，需要尽量在类型和数量上分散信源，平衡各个信源转化来的观点，这个过程的专业术语叫三角互证（triangulation）。

而确定研究方法的艺术，就在于平衡各个信源的优缺点，在给定时间和预算内选择最佳配置，保证观点客观真实的前提下提高效率。经过多年实践，认为最讨巧的做法，是尽量靠右，多问人，问多人，问对的人，既提高效率，又保证客观。
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