labubu为啥能火出海？高盛这份研报讲明白了。
最近高盛出了一份关于Pop Mart的研报，表面上看是在分析零售企业与盲盒监管的关系，但对金融/Quant方向的留学生来说，其实这是一份很值得拆解的建模case。
我看完之后觉得几个点特别有意思，分享给也在准备投行/PE/Quant方向的同学👇
💡 01| 如何搭建情景敏感性分析模型（Sensitivity Analysis）？
报告第6-7页里，高盛假设盲盒行业在不同监管强度下的销量下降幅度（-5%、-10%、-15%），然后量化这些变化对收入、毛利率、净利润率、估值倍数的影响。还做了国内 vs 海外、核心IP vs 非核心IP 的拆分。
📍可以学到的点：
怎么从一个假设变量出发，搭建一个完整的财务模型
如何拆解市场、产品线、利润结构进行分段建模
如何设计 Stress Test（压力测试），提前评估最坏情形下估值波动
这些思路在投行DCF模型、PE消费品建模、quant fundamental里都很常见。
💡 02｜把非结构化信息变成投资信号？
高盛还结合了很多非财务信息来判断泡泡马特的长期潜力：
海外用户画像的变化（比如年轻用户更关注IP联名）
Google Trends 数据 + 社媒讨论热度
代言人/品牌曝光对销售的边际拉动
📍可以学到的点：
舆情、政策、消费者行为，怎么被结构化进投资框架？
怎么识别品牌热度背后的alpha机会？
在ESG/消费/TMT方向的因子模型中，这类情绪因子怎么用？
这份报告我觉得对还在校的金融/Quant学生来说，是一个很实用的建模参考，尤其适合正在刷面试、写case study或者做pitch book的同学。我把PDF都整理好了，需要的可以【pop】
#北美求职 #美国求职 #labubu #泡泡玛特 #popmart #估值建模 #高盛 #高盛研报 #Goldmansachs
最近高盛出了一份关于Pop Mart的研报，表面上看是在分析零售企业与盲盒监管的关系，但对金融/Quant方向的留学生来说，其实这是一份很值得拆解的建模case。
我看完之后觉得几个点特别有意思，分享给也在准备投行/PE/Quant方向的同学👇
💡 01| 如何搭建情景敏感性分析模型（Sensitivity Analysis）？
报告第6-7页里，高盛假设盲盒行业在不同监管强度下的销量下降幅度（-5%、-10%、-15%），然后量化这些变化对收入、毛利率、净利润率、估值倍数的影响。还做了国内 vs 海外、核心IP vs 非核心IP 的拆分。
📍可以学到的点：
怎么从一个假设变量出发，搭建一个完整的财务模型
如何拆解市场、产品线、利润结构进行分段建模
如何设计 Stress Test（压力测试），提前评估最坏情形下估值波动
这些思路在投行DCF模型、PE消费品建模、quant fundamental里都很常见。
💡 02｜把非结构化信息变成投资信号？
高盛还结合了很多非财务信息来判断泡泡马特的长期潜力：
海外用户画像的变化（比如年轻用户更关注IP联名）
Google Trends 数据 + 社媒讨论热度
代言人/品牌曝光对销售的边际拉动
📍可以学到的点：
舆情、政策、消费者行为，怎么被结构化进投资框架？
怎么识别品牌热度背后的alpha机会？
在ESG/消费/TMT方向的因子模型中，这类情绪因子怎么用？
这份报告我觉得对还在校的金融/Quant学生来说，是一个很实用的建模参考，尤其适合正在刷面试、写case study或者做pitch book的同学。我把PDF都整理好了，需要的可以【pop】
#北美求职 #美国求职 #labubu #泡泡玛特 #popmart #估值建模 #高盛 #高盛研报 #Goldmansachs
