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第300章 平凡的荣耀8（第2页）

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一轮自我介绍下来，面试官们心里大致有了判断。

接下来是专业问题环节。

马建国先问高思聪：“你说对新能源有研究，那谈谈你对光伏行业未来三年的看法。”

高思聪不慌不忙：“从需求端看，全球碳中和目标驱动下，光伏装机量将持续增长。从供给端看，中国企业在硅料、硅片、电池片、组件全产业链占据主导地位，但技术迭代加快，n型电池正在替代p型。未来三年，我认为行业将呈现两个趋势：一是集中度提高，二是技术路线分化。投资机会在于技术领先的龙头企业和有创新技术的初创公司。”

回答条理清晰，数据准确，马建国点了点头。

王运来问的却是唯一的女孩兰芊翊：“你在高盛参与的那个跨境并购案，遇到的最大挑战是什么？”

兰芊翊思考片刻：“最大的挑战是估值分歧。卖方是欧洲家族企业，对估值预期很高，用的是dcf模型，假设很乐观。我们买方团队做了更保守的假设，双方差距很大。最后我们通过调整对赌条款达成了妥协——提高收购价，但设置了更高的业绩对赌条件。这个案子让我认识到，并购不仅是数字游戏，更是谈判艺术。”

“如果你是我们公司的投资经理，你会怎么设计对赌条款？”接着王运来继续追问。

“我会根据行业特点和企业发展阶段来设计。如果是成长期企业，侧重收入增长和市场份额；如果是成熟期企业，侧重利润率和现金流。条款要公平，既要保护投资人，也要给创业者激励。”

回答得体，王运来在评分表上打了个勾。

科技媒体通信部的总经理余雯丽问郝帅：“你具体如何看待技术和金融？”

郝帅实话实说：“我觉得纯技术有局限。我大二就开始接触量化交易，写策略，跑回测，发现再好的模型也敌不过市场情绪和政策变化。后来我意识到，投资不只是数字和模型，更是对人、对行业、对趋势的理解。我想学这个。”

“那你懂金融建模吗？”

“懂。我自学了财务建模，会用pythn做dcf模型、蒙特卡洛模拟，还写过行业分析的数据爬虫。”郝帅说，“如果公司需要，我可以演示。”

“不用了。”余雯丽笑了，“下个问题。”

轮到曾浩时，王运来问道：“你参与过三个项目的尽调，说说你最失败的一次经历。”

曾浩愣了一下，显然没想到会问失败经历。

他想了想说：“最失败的是第一次尽调。当时我还是实习生，负责财务数据核查。我看报表都很漂亮，增长率高，利润率也好，就给了正面评价。但后来项目组发现，公司通过关联交易虚增收入。这事让我明白，看报表不能只看表面，要深挖背后的业务实质。”

“如果你现在再遇到类似情况，会怎么做？”

“我会重点关注几个红旗指标：应收账款增速是否远高于收入增速、毛利率是否异常高于同行、关联交易占比是否过高。还会做客户和供应商访谈，交叉验证。”

王运来点点头：“有长进。”

接着邱爽被问到行为金融学的应用：“你的研究方向很学术，怎么应用到实际投资中？”

邱爽显然准备过这个问题：“行为金融学可以帮助我们识别市场非理性行为带来的机会。比如羊群效应会导致资产价格偏离价值，这时候就是逆向投资的机会。又比如过度自信会导致创业者高估自己的能力，我们在投资时要合理评估团队的真实水平。我在实习时就尝试用投资者情绪指标辅助择时，效果不错。”

“具体用什么指标？”

“我构建了一个综合指标，包括换手率、新开户数、融资融券余额变化、社交媒体情绪指数等。”

回答有研究深度，几个面试官交换了眼神。

而李小贤被问到的问题最为专业，“你熟悉衍生品定价，那说说bck-chle模型的局限性。”

李小贤流利回答，却是显得特别的自负，“b模型假设市场无摩擦、无交易成本、股价服从对数正态分布、波动率恒定，这些假设在实际中都不成立。特别是08年金融危机后，大家认识到波动率不是恒定的，会有跳跃。所以现在更常用的是随机波动率模型，比如hetn模型。另外，b模型对极端事件的定价也不准，需要加入尾部风险调整。”

“如果我们想投资一家期权做市商，你会关注什么风险？”

“第一是模型风险，定价模型不准会导致损失；第二是流动性风险，特别是深度虚值期权的流动性差；第三是操作风险，风控系统是否完善；第四是资本充足率，能否承受极端市场波动。”

专业扎实，几位面试官都露出欣赏的表情。

第一轮专业问题结束，第二轮是案例讨论。

高悦拿出一个案例：“假设公司要投资一家在线教育公司，现在需要你们六人小组讨论，在二十分钟内给出投资建议框架。可以开始了。”

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