증권 분석가가 되려면 어떻게 해야 하나요?

증권사, 펀드, 컨설팅회사 등 대형 기관에 근무하는 증권분석가들은 다양한 리서치 보고서를 통해 고급스러운 모습을 투영하는 경우가 많으며, 이 모든 것에는 다양한 급여와 위험이 수반됩니다. 성공과 실패의 이야기는 신비와 마법으로 물들어 많은 사람들을 매료시키는 직업이 되었습니다.

사실 금융시장의 구성요소로서 애널리스트의 역할은 매우 중요합니다. 시장에는 비전문 투자자가 많기 때문에 애널리스트의 전문적인 분석 결론과 내용은 실제로 제공됩니다. 또한, 애널리스트의 기업 추적은 상장기업에 대한 외부 감독 역할도 수행합니다. 이로 인해 이러한 경력 의도는 모든 당사자, 특히 구직자 사이에서 관심을 끌었습니다. 그렇다면 어떻게 그들 중 하나가 될 수 있습니까? 아마도 국내 증권사 애널리스트들이 어떤 사람들인지 분석해 보면 이 집단을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것 같습니다.

CNRDS(China Research Data Service Platform) 중국 증권사 및 애널리스트 데이터베이스의 관련 내용을 토대로 2,328명의 애널리스트에 대한 관련 데이터를 수집한 후 간단한 통계적 설명을 작성했습니다.

애널리스트 2,328명 중 남성은 1,587명, 여성은 727명이다(샘플 관련 데이터 공백은 14개이며, 다음 기사에서는 비어 있지 않은 샘플만 집계). 남성이 68.58%를 차지, 여성이 68.58%로 31.42%를 차지합니다.

학력 측면에서 분석가의 대다수는 관련 데이터가 있는 표본 2,317명 중 석사 학위를 보유한 분석가가 1,792명(77.34%)입니다. 학부생과 박사과정 학생 수는 각각 284명, 239명이다. 그 외에 대학 학위를 보유한 분석가가 2명 있는데 둘 다 1990년대에 입사했다. 이는 분석가로 일하는 데 관심이 있다면 대학원 입학 시험을 치러야 함을 의미합니다.

교육 경험 측면에서 보면 유학 경험이 있는 분석가는 349명으로 전체의 14.99%를 차지한다. 더욱 놀라운 점은 국내 증권사 애널리스트 중 약 40%가 상위권 대학 경험이 있다는 점이다. 예를 들어 'C9' 대학 리스트(북경대, 칭화대, 푸단대, 상하이교통대, 시안자오퉁대)를 통해 알아냈다. 대학교) 대학, 절강대학교, 난징대학교, 중국 과학기술대학교, 하얼빈공업대학) 이들 9개 기관에서 수학한 분석가는 906명으로 전체의 38.91%를 차지한다. 대학, 이 숫자는 더욱 확대될 것입니다. 이밖에도 국내 금융기관(여기서는 상하이재경대학, 대외경제경제대학, 시안재경대학 등 전문 금융기관을 말한다), 회계학을 전공한 애널리스트가 412명이다. 전체의 17.69%를 차지합니다. 이러한 관점에서 볼 때 세 그룹의 사람들 사이에 약간의 중복이 있지만 분석가 직업에 대한 특정 교육 기준이 있다는 것은 분명하며 명문 학교 출신 구직자와 상대적으로 교육 수준이 높은 사람들이 더 선호됩니다. 물론 이는 업계의 전문적인 요구 사항에 부합하지만, 학력이 집중되면서 소위 동문회가 관련 연구에서도 매우 뜨거운 주제가 되었습니다.

마지막으로 실무자의 연령 구성을 살펴보겠습니다. 물론 구체적인 연령 데이터는 아직 나와 있지 않기 때문에 해당 인력의 시작 시간을 대신 활용해야 한다는 점을 지적해야 합니다. 이는 증권업계에 진출하는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 일찍부터 나이가 들수록 경력이 시작되는 시기입니다. 데이터베이스에 포함된 표본의 근무시간은 1976년부터 2015년까지이다. 그 결과 대부분의 직원이 2004년 이후에 입사한 것으로 나타났다. 이는 대부분의 직원이 40세 미만임을 의미한다(2004년 입사자의 연령을 가정하면). 25년차) 이는 국내 애널리스트들이 상대적으로 젊은 산업이라는 것을 의미하며, 이는 11년이 지나면서 업계에 합류하는 사람이 점점 줄어들고 있는 이유도 설명할 수 있습니다(2015년 데이터는 현재 상황으로 볼 때 불완전합니다). 상대적으로 포화 상태입니다.

위의 통계 분석으로 볼 때 증권 분석가가 되는 데 관심이 있다면, 금메달을 얻기 위해 젊을 때 일류 대학에 가서 석사 학위를 취득하는 것이 좋습니다. 이 세상에서는 일찍부터 유명해져야 해요. 세상에서는 뉴포춘이 평가하는 애널리스트들도 머리카락이 점점 굵어지거든요.

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