扒到了精品投行Jefferies写的iphone17研报，随便翻了翻都是干货，无论是哪个track的同学都能学到有用的东西\n \n👉IBD的同学\n1.市场动态与行业分析：学习如何追踪 trade-in value 数据，分析其对 iPhone 17 升级需求的驱动作用。通过 supply chain outperform Apple 的分析，掌握如何基于市场趋势提出投资建议\n2.估值与财务建模：研报预测 iPhone 17 volume growth 和政府补贴影响，这些可以用于构建 DCF模型 或销量预测框架；学习如何结合 宏观经济因素 和 行业竞争动态 提出 valuation insights\n3.风险评估与建议：结合政策补贴、宏观经济和竞争压力，学习如何识别 upside/downside risks 并提出投资建议。\n \n👉Quant的同学\n1.数据驱动策略开发：通过分析 trade-in value % 的变化，学习如何从数据中识别趋势并设计量化交易策略，例如基于 市场需求周期 的因子模型\n2.时间序列与多变量分析：跨市场对比 China、US、UK 等国家的 trade-in value，学习如何处理 multi-market data 并提取洞察\n3.行业周期与因子建模：Apple supply chain 在不同周期的表现（如 4G升级、5G过渡），可以作为 quant因子 研究的素材\n \n👉DS/DA的同学\n1.数据整合与可视化：学习如何从 公司数据 和 市场数据 整合信息，并通过图表（如 Chart 1-5）展示分析结果；图表分析包括 trade-in value % 的变化趋势和供应链表现对比\n2.定量与定性结合：结合 销量预测 和 eSIM推广政策 的定性分析，学习如何撰写综合性报告；通过 trade-in value 增长的市场差异，掌握如何解释数据背后的商业逻辑\n3.需求预测与市场细分：通过研报中提到的 eSIM-only markets 和 中国补贴政策，学习如何进行市场细分和需求预测\n \n这份研报的亮点在于通过trade-in value 数据分析揭示iPhone 17升级需求的驱动因素，并结合中国市场的政策补贴与技术趋势（如eSIM推广）深入解读行业动态。同时，研报对Apple供应链的表现与公司本身进行了对比分析，展示了供应链的超额收益潜力。通过定量数据（销量预测、市场份额变化）与定性分析（宏观经济、竞争压力），研报提供了全面的市场洞察和投资建议，适合多方向学习，包括投行、Quant和数据分析。\n \n#投行 #留学生求职 #美国 #投行求职 #投行研报#Jefferies #iPhone17 #Apple #wst #wst求职
