Kompetenser som krävs för aktieforskning

Det har gått sju år sedan jag lämnade mitt forskningsanalytikerjobb på CLSA India. Jag grundade eduCBA för att utbilda studenter i Investment Banking & Equity Research. Sedan dess har vi utbildat mer än 10 000 studenter i olika forskningsämnen. Men varje gång vi ser samma uppsättning frågor och en vanlig fråga är " Vilka är de bästa färdigheterna inom aktieforskning som man bör förvärva för att lyckas med forskning"

Här är de fem bästa färdigheterna inom aktieforskning -

Excel-färdigheter
Ekonomisk modellering
Redovisningsförmåga
Värderingar
Skrivkunskaper

Låt oss diskutera var och en av dem i detalj -

# 5 - Skrivfärdigheter

Skrivfärdigheter är nummer 5. Aktieundersökningsrapporten är den viktigaste kommunikationen från ett värdepappersföretag till sina kunder. Denna rapport har ett mycket specifikt syfte, dvs den är avsedd att hjälpa en investerare att fatta beslut om fördelningen av resurser.

Första sak först - En viktig aspekt är att forskningsrapporten inte ligger nära romaner från Dan Brown där det bästa sparas till sist !. I en forskningsrapport kommer aktiemålet och prisrekommendationerna först.
KISS-principen - ”Keep it Simple Silly” är den gyllene regeln. Det är viktigt att vara noggrann och exakt.
Less is More - En annan viktig aspekt att notera här är att du inte är skyldig att skriva en fullständig doktorsexamen. avhandling här, en enstaka sida anteckning eller ett par sidor med rapporter skulle vara bra. Läsarna har knappast 1-2 minuter på sig att läsa hela rapporten. De kanske inte ens skannar ens till den andra sidan.

# 4 - Redovisningsförmåga (mer än siffror!)

Nummer 4 är bokföring! Redovisning här handlar inte om debiteringar och krediter. I själva verket är det mycket mer än så.

Var skicklig i analys av finansiella rapporter - Nyckelordet här är finansiell rapportanalys. Det innebär att du förväntas vara skicklig i vertikal analys, horisontell analys, kvotanalys, kontantomvandlingscykler, ROE, ROCE etc.
Sourcing of Right Data - En annan aspekt där jag ser många utmaningar är att skaffa rätt data. Om du till exempel behöver en årsredovisning för ett företag, skulle du besöka företagets webbplats eller SEC-webbplats. Dessutom vilka andra dokument du kommer att hänvisa till drar dina slutsatser. Typiska nyckelkällor för att leta efter information är pressmeddelanden, konferenssamtal, SEC-arkiv etc. Redovisningsanalys gjord på fel antal siffror kommer att leda till resultat som kommer att vilseleda analysen. Därför, som analytiker, är den primära utmaningen att hämta rätt data.
“Identifiera Shenanigans” - Vårt huvudsakliga fokus i analytikerns specifika redovisning är att identifiera och förutsäga företagens felaktigheter. Dessa är normalt gömda. Du kan se bekännelserna nedan i Satyam Fraud Case

# 3 - Värderingar (ligger i betraktarens ögon!)

Värderingsförmåga ligger på nummer 3. Aktievärdering är processen för att uppskatta det potentiella marknadsvärdet för en finansiell tillgång eller skuld. Värderingar krävs i många sammanhang, inklusive investeringsanalys, kapitalbudgettering, transaktioner vid fusioner och förvärv, finansiell rapportering, skattepliktiga händelser för att fastställa rätt skatteskuld och tvister. Du bör vara medveten om följande -

Intrinsic Valuation Methods - Intrinsic Valuation Method (DCF), vilket betyder bestämmer primärt värdet genom att uppskatta förväntade framtida intäkter från att äga tillgången diskonterade till nuvärdet
Extrinsisk värderingsmetod - Relativvärdesmodeller bestämmer värdet baserat på marknadspriserna på liknande tillgångar. Detta inkluderar värderingsgrader som PE Ratio, P / CF, P / BV och många fler
Nyckeln är att identifiera rätt värderingsmetod - Det finns mer än 15 värderingsmetoder inklusive DCF, Enterprise Valuation Methods och Equity Valuation Methods. Det viktiga att veta är varför en viss värderingsmetod används i en viss sektor. Till exempel värderas banker med hjälp av pris / bokfört värde, men andra sektorer kanske inte använder pris / bokfört värde som en nyckelvärdering.

# 2 - Ekonomisk modellering (Cliffhanger!)

På nummer # 2 är ekonomisk modellering. Med ekonomisk modellering avses prognoser för framtiden för företaget eller en tillgång genom en Excel-modell som är lätt att förstå och utföra scenarianalys. I samband med vår diskussion här inkluderar Excel-baserad finansiell modellering professionellt prognoser för framtida finansiella rapporter som resultaträkningar, balansräkningar och kassaflöden. Tyvärr undervisas alla andra ämnen vid examen och efter examen utom ekonomisk modellering och Excel.

Finansiell modellering följer modulär metod - Den primära metoden är modulär. Den modulära metoden innebär i huvudsak att vi bygger kärnredovisningar som resultaträkning, balansräkning och kassaflöden med hjälp av olika moduler / scheman.
Ge ytterligare scheman för tydlighetens skull - De ytterligare scheman är avskrivningsplanen, rörelsekapitalschemat, immateriella schemat, aktieägarnas schema, andra långsiktiga poster schema, skuld schema, etc. De ytterligare scheman är kopplade till kärnan uttalanden när de är färdiga
Gratis ekonomisk modelleringsträning - Om du vill lära dig ekonomisk modellering från grunden kan du hänvisa till gratiskursen för finansiell modellering. Observera att kunskaper om ekonomisk modellering kanske inte är så lätta att skaffa. Det kräver tid och tålamod att behärska denna färdighetsuppsättning.

# 1 - Excel-färdigheter (mest uppenbara är farligast!)

Som nummer 1 finns Microsoft Excel Skills! Varken jag skojar eller är full. Aktieforskningsanalytiker spenderar cirka 10-12-14-16 timmar varje dag på att göra excel med ekonomisk modellering, värderingar och analys av finansiella rapporter. Viktiga punkter att notera i Excel är

Formatering är viktigast - Det är viktigt för en analytiker att producera en output som är felfri och snygg. Det finns mycket pengar på forskningsrapporterna som publicerats av analytiker och det sista man behöver är att förlora en klient på grund av löst formaterade tabeller och Excel-modeller.
Hastighet och noggrannhet - snabb leverans av rapporter, modeller krävs i Equity Research Industry. MS Excel är det enda stället jag kan säga där det finns "Genvägar till framgång"! Jag har knappt sett forskning med en mus och majoriteten av dem är mästare i Excel.
Analys - Man bör kunna använda Excel-verktyg som Pivot, Filter, Sort, VLOOKUP i Excel, HLOOKUP Function, etc för att analysera komplexa data och klientförfrågningar.
Scenariobyggnad - Det är viktigt att skapa olika scenarier för modellering som optimistisk, pessimistisk och mest förväntad. Dessutom kanske din klient vill ändra några antaganden för att se hur de påverkar målpriset, hitta terminalvärde, capm beta osv. Därför är det viktigt för dig att vara väl medveten om datatabeller, målsökning i Excel, etc så att du kan tillhandahålla dessa funktioner till dina kunder.
Grafer och diagram - En bild talar mer än tusen ord! Du kommer att finna att majoriteten av forskningsrapporterna innehåller snygga och informativa diagram för investeringsbanker och diagram och mindre skriftligt material. Du bör försöka behärska denna datarepresentationsteknik.

Andra användbara artiklar -

Detta har varit en guide till aktieforskningsfärdigheter. Om du lärde dig något nytt eller gillade inlägget, vänligen skriv en kommentar nedan. Låt mig veta vad du tycker. Stort tack och ta hand. Happy Learning!