金融工程管理考什么
发布时间：2025-06-23 01:57:34
金融工程管理考试内容详解
金融工程管理考研主要考察公共课+专业课，不同院校考试科目差异较大，以下是系统整理：
一、公共课（全国统考）
| 科目 | 分值 | 考试重点 |
|---|---|---|
| 政治（101） | 100 | 马克思主义政治经济学（占30%，重点：劳动价值论、剩余价值、资本积累） |
| 英语一（201） | 100 | 金融类文章常见（如《金融时报》选段），需掌握专业词汇（如derivatives、hedging） |
| 数学三（303） | 150 | 重点：微积分（最优化）、概率论（回归分析）、线性代数（矩阵运算） |
注：部分院校（如清华、上交）允许用其他外语（日语/俄语）或自命题数学替代数学三。
二、专业课（院校自主命题）
核心科目组合（各校代码不同，如802/856/801等）：
1. 金融工程（50-60分）
| 模块 | 高频考点 |
|---|---|
| 衍生品定价 | Black-Scholes模型、二叉树模型、希腊字母 |
| 风险管理 | VaR计算、对冲策略、信用风险模型 |
| 固定收益证券 | 债券定价、利率期限结构、久期与凸性 |
| 量化投资 | 算法交易、统计套利、因子模型 |
典型题型：
计算题（如用BS模型计算期权价格）
案例分析（如设计对冲方案）
简答题（解释VaR的局限性）
2. 金融学（50-60分）
| 模块 | 高频考点 |
|---|---|
| 金融市场 | 市场微观结构、行为金融、市场有效性 |
| 公司金融 | 资本结构、股利政策、企业估值 |
| 投资学 | 资产定价模型（CAPM、APT）、投资组合理论 |
| 国际金融 | 汇率决定理论、国际资本流动 |
典型题型：
模型推导（如推导CAPM）
政策分析（如美联储加息影响）
论述题（评述数字货币对金融体系的影响）
3. 数学与编程（30-50分，部分院校必考）
| 模块 | 高频考点 |
|---|---|
| 数学基础 | 随机过程、偏微分方程、数值分析 |
| 编程能力 | Python/R编程、蒙特卡洛模拟、数据处理 |
典型题型：
编程题（如用Python实现期权定价）
数学证明（如证明伊藤引理）
三、院校特色内容对比
| 院校 | 额外考察内容 | 命题特点 |
|---|---|---|
| 清华大学 | 高级金融工程、机器学习应用 | 理论深度强，常考证明题 |
| 上海交通大学 | 金融大数据分析、区块链技术 | 重视编程与数据处理 |
| 复旦大学 | 行为金融实验、复杂系统理论 | 结合现实案例（如金融危机） |
| 中国人民大学 | 金融监管政策、金融法律 | 侧重政策与法律分析 |
| 中央财经大学 | 金融风险管理、保险精算 | 计算复杂，模型多 |
四、备考策略建议
基础阶段（3-6月）
金融工程：掌握Hull《期权、期货及其他衍生品》核心模型
金融学：吃透Bodie《投资学》与Ross《公司理财》
数学：复习随机过程与数值分析
强化阶段（7-9月）
刷题：约翰·赫尔《风险管理与金融机构》习题
专题突破：整理高频考点（如衍生品定价、投资组合优化）
冲刺阶段（10-12月）
真题模拟：至少完成目标院校近5年真题（如清华431、上交431）
热点补充：关注央行报告、金融科技发展
五、2024年命题趋势
编程要求提高：部分985院校（如清华、复旦）增加Python编程题
现实结合加强：金融科技、ESG投资等议题可能进入论述题
数学比重上升：随机微积分在部分院校占比增至40%
附：经典参考书单
必读：约翰·赫尔《期权、期货及其他衍生品》、博迪《投资学》
进阶：Shreve《金融随机分析》、Cochrane《资产定价》
编程：Wes McKinney《利用Python进行数据分析》