金融工程是一门交叉学科，结合了金融学、数学、统计学和计算机科学的知识，旨在开发和应用数学模型、统计方法和计算技术来解决金融问题。它主要关注金融市场的定价、风险管理、投资组合优化和金融产品的创新设计。

金融工程的核心内容包括：

1. 衍生品定价：使用数学模型如Black-Scholes模型来定价期权、期货等金融衍生品。

2. 风险管理：通过量化方法识别、评估和管理金融市场中的各种风险。

3. 量化投资：运用算法和模型进行投资决策，以追求超额回报。

该专业培养具有以下能力的人才：

• 量化分析能力：能够运用数学和统计工具分析金融数据。

• 编程技能：熟练掌握Python、R、C++等编程语言，用于金融建模和数据分析。

• 金融知识：深入理解金融市场、金融工具和金融机构的运作。

金融工程专业的毕业生通常在投资银行、对冲基金、保险公司和金融科技公司等机构从事量化分析师、风险管理师、投资策略师等职位。随着金融市场的不断发展和技术的进步，金融工程专业的需求持续增长，成为金融领域中最具挑战性和前景的专业之一。

金融工程专业的统考科目因考试类型（硕士统考、博士申请考核等）和院校要求不同而有所差异，但主要分为以下两类：

一、全国统一考试科目（公共课）

1. 思想政治理论（100分）

• 考试内容：

  • 马克思主义基本原理

  • 毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系

  • 时政热点

• 题型：选择题（50%）+ 分析题（50%）。

2. 英语一（100分）

• 考试内容：阅读理解、翻译、写作，部分院校允许选考其他语种（如日语、俄语）。

• 金融相关题源：可能涉及《华尔街日报》《金融时报》等外刊文章。

3. 数学三（150分，部分院校可选考）

• 考试范围：

  • 微积分

  • 线性代数

  • 概率论与数理统计

• 金融工程应用：重点掌握随机过程、时间序列分析等。

二、专业课（院校自主命题）

多数院校的金融工程专业课为 “金融学综合”（代码如431），通常包含以下内容：

1. 金融学（50-60分）

• 核心考点：

  • 货币银行学

  • 国际金融

  • 投资学

  • 公司金融

• 典型题型：计算题、案例分析、简答题。

2. 金融工程（50-60分）

• 核心考点：

  • 衍生品定价（期权、期货）

  • 风险管理（VaR、信用风险模型）

  • 量化投资策略

• 典型题型：模型推导、编程题（如Python、MATLAB）。

三、代表院校考试科目示例

四、备考建议

1. 公共课重点：

   • 数学三：强化概率统计和线性代数，尤其是金融工程应用（如期权定价模型）。

   • 英语：重点关注金融类文章的阅读和写作。

2. 专业课策略：

   • 金融学：以米什金《货币金融学》为基础，进阶学习博迪《投资学》、罗斯《公司金融》。

   • 金融工程：精读赫尔《期权、期货及其他衍生品》，掌握Python编程实现金融模型。

3. 真题利用：

   • 至少研究目标院校近5年真题，总结高频考点（如清华常考“量化策略”，上交偏重“衍生品定价”）。

五、特殊说明

• 部分院校改革：如清华大学、北京大学等已增加编程能力测试，需准备Python或C++。

• 跨考生注意：部分院校（如清华、上交）对数学和编程功底要求较高，需额外准备数理金融内容。

金融工程专业研究生考试真题示例及分析

金融工程研究生考试通常包括公共课（政治、英语、数学）和专业课（金融学综合、金融工程、金融数学等）。以下是典型院校的考试真题及命题特点分析，供考生参考。

一、公共课真题（全国统考）

1. 思想政治理论（金融相关考点）

2023年分析题（10分）：

"金融是现代经济的核心。"（邓小平）
问题：结合金融工程的发展，分析金融创新对实体经济的影响。

2022年单选题：

金融衍生工具的基本功能不包括（ ）
A. 风险管理
B. 价格发现
C. 投机套利
D. 资金融通
答案：D

二、金融工程综合（院校自主命题）

1. 金融衍生品定价（50分）

中国人民大学（2023年）

• 计算题（15分）：

  某股票的当前价格为100元，无风险利率为5%，股票的波动率为20%。求：
  （1）3个月后到期的欧式看涨期权的价格；
  （2）若股票价格在3个月内可能上涨10%或下跌10%，求该期权的价格。

• 简答题（10分）：

  比较Black-Scholes模型和二叉树模型在期权定价中的优缺点。

2. 金融风险管理（50分）

北京大学（2022年）

• 论述题（20分）：

  结合VaR模型，分析金融机构在市场风险管理和信用风险管理中的应用。

• 计算题（15分）：

  某投资组合由股票A和股票B组成，股票A的权重为60%，股票B的权重为40%。股票A的日收益率为1%，波动率为2%；股票B的日收益率为0.5%，波动率为1.5%。两股票的相关系数为0.3。求该投资组合的日VaR（99%置信水平）。

3. 金融数学（50分）

复旦大学（2023年）

• 简答题（15分）：

  简述伊藤引理在金融衍生品定价中的应用。

• 论述题（20分）：

  结合随机过程理论，分析金融资产价格的动态行为。

三、院校命题特点对比

四、备考建议

1. 核心教材推荐

• 金融衍生品定价：

  • 《Options, Futures, and Other Derivatives》（John Hull）

  • 《金融工程学》（张宗新）

• 金融风险管理：

  • 《Risk Management and Financial Institutions》（John Hull）

  • 《金融风险管理》（王春峰）

• 金融数学：

  • 《Financial Calculus: An Introduction to Derivative Pricing》（Martin Baxter）

  • 《金融数学》（肖庆宪）

2. 近年命题趋势

• 计算题占比提升（尤其是期权定价、风险管理模型）

• 现实金融问题结合（如数字货币、金融科技）

• 跨学科综合（如金融工程+计算机科学）

3. 真题获取渠道

1. 院校官网（部分学校如北大、复旦会公布近年真题）

2. 考研论坛（如"经管之家"、"考研帮"的回忆版真题）

3. 辅导机构（如"圣才考研网"的《金融工程考研真题汇编》）

五、典型院校真题示例

1. 清华大学（2023年）

论述题（25分）：

结合金融工程的理论和实践，分析中国金融市场的创新与发展。

2. 上海财经大学（2022年）

计算题（20分）：

假设某股票的当前价格为50元，无风险利率为4%，股票的波动率为25%。求：
（1）6个月后到期的欧式看跌期权的价格；
（2）若股票价格在6个月内可能上涨15%或下跌15%，求该期权的价格。

总结

金融工程考试计算题占比高（约40%-50%），需熟练掌握衍生品定价、风险管理模型，同时金融数学部分需结合数学理论和金融实践。建议：

1. 重点突破计算题（如期权定价、VaR计算）

2. 关注金融热点（如金融科技、绿色金融）

3. 研究目标院校命题风格（如清华偏理论分析，上财偏实务应用）

金融工程专业招生情况分析（2024年最新）

一、招生院校层次分布

二、近年招生数据对比（2023年）

三、研究方向与热度排名

1. 金融科技（最热门，编程和数学要求高：清华、北大、复旦）

2. 金融工程与风险管理（主流方向，顶尖院校：上海交大、人大、中财）

3. 量化投资（数学要求高：厦大、武大、南开）

4. 金融衍生品（冷门但易上岸：西南财经、中南财经）

5. 行为金融学（新兴方向：浙大、中山）

四、最新招生政策变化

1. 推免比例扩大：

   • 清华、北大等校推免占比升至80%+，统考名额压缩

2. 交叉学科兴起：

   • 金融科技（清华-北大联合项目）、区块链金融（上海交大）等新方向增加

3. 考核方式改革：

   • 部分985院校（如复旦、交大）取消笔试，改为“申请-考核制”

五、报考建议

1. 择校策略：

   • 冲名校：建议数学三130+、专业课120+

   • 求稳妥：选择“一志愿未满”院校（如西南财经、东北财经）

2. 导师联系：

   • 9月前邮件联系意向导师（附研究计划），部分院校导师有招生话语权

3. 调剂机会：

   • 关注B区院校（如广西大学、贵州大学）的金融工程调剂公告

六、2024年预测趋势

• 分数线：985院校维持370+，211院校可能小幅下降（受扩招影响）

• 热点方向：金融科技、区块链金融相关导师课题组扩招明显

• 调剂难度：A区金融工程调剂竞争加剧，建议优先考虑B区

金融工程专业深度点评

金融工程作为金融学与工程学的交叉学科，结合了数学、统计学、计算机科学等多学科知识，旨在培养具备金融产品设计、定价、风险管理等能力的复合型人才。以下从学科特点、就业前景、适合人群等方面进行深度分析，并附院校梯队排名及报考建议。

一、学科特点与优势

1. 学科定位

金融工程主要研究金融市场的定量分析和技术应用，包括：

• 金融衍生品定价（期权、期货、互换等）

• 风险管理（市场风险、信用风险、操作风险）

• 投资组合优化（资产配置、量化投资）

• 金融数据挖掘（大数据分析、机器学习在金融中的应用）

2. 核心优势

✅ 就业前景广阔：金融行业对量化分析人才需求旺盛
✅ 薪资水平高：金融工程师、量化分析师等岗位薪资普遍较高
✅ 技能复合型：掌握编程、数学建模、金融理论等多方面技能
✅ 国际化程度高：适合有志于进入国际金融机构的学生

3. 潜在劣势

❌ 学习难度大：需要较强的数学和编程基础
❌ 竞争激烈：顶尖院校和岗位的竞争非常激烈
❌ 工作压力大：金融行业尤其是量化岗位工作强度较大

二、就业前景分析

1. 主要就业方向

2. 就业竞争力

• 优势：量化技能在金融行业具有独特竞争力
  劣势：需要不断学习新技术和金融知识以保持竞争力

三、适合报考人群

1. 推荐人群

✔ 数学和编程基础好：喜欢并擅长数学建模和编程
✔ 对金融市场感兴趣：希望深入了解金融市场的运作机制
✔ 追求高薪职业：有志于进入金融行业的高薪岗位
✔ 适应高强度工作：能够承受较大的工作压力

2. 不推荐人群

✖ 数学和编程基础薄弱：学习过程中可能会遇到较大困难
✖ 对金融不感兴趣：缺乏兴趣可能导致学习动力不足
✖ 追求稳定轻松工作：金融工程相关岗位通常工作压力较大

四、院校梯队与报考难度

1. 顶尖院校

• 清华大学（金融工程与风险管理）

• 北京大学（金融数学与金融工程）

• 上海交通大学（金融工程与量化分析）

• 复旦大学（金融工程与金融创新）

• 中国人民大学（金融工程与风险管理）

报考难度：竞争非常激烈，需要优异的数学和编程能力

2. 性价比院校

• 中央财经大学（金融工程与金融科技）

• 对外经济贸易大学（金融工程与风险管理）

• 南开大学（金融工程与量化投资）

• 厦门大学（金融工程与金融数学）

• 武汉大学（金融工程与金融管理）

报考难度：竞争较为激烈，但相比顶尖院校稍低

3. 冷门但好上岸院校

• 西南财经大学（金融工程与金融创新）

• 东北财经大学（金融工程与风险管理）

• 湖南大学（金融工程与量化分析）

特点：报考难度相对较低，适合求稳考生

五、报考建议

1. 学术导向：优先选择清华、北大、上海交大，学术资源丰富

2. 就业导向：考虑复旦、人大、中央财经，实习和就业机会更多

3. 数学和编程强者：可挑战顶尖院校的金融工程专业

4. 求稳策略：选择西南财经、东北财经等院校

总结

金融工程专业适合数学和编程基础好、对金融市场感兴趣的学生，就业前景广阔且薪资水平高。报考时需结合自身能力和职业规划，选择匹配的院校层次和研究方向。

以下是关于金融工程报考的详细指南，涵盖专业介绍、研究方向、院校推荐、备考建议等内容，帮助你系统了解并规划报考路径。

一、金融工程概述

金融工程是金融学、数学和计算机科学的交叉学科，主要运用数学模型、统计方法和计算机技术来解决金融问题，如衍生品定价、风险管理、投资策略等。

主要分支方向：

1. 衍生品定价：研究期权、期货等金融衍生品的定价模型。

2. 风险管理：评估和管理金融市场中的各种风险。

3. 量化投资：利用数学模型和算法进行投资决策。

4. 金融科技：结合区块链、人工智能等技术革新金融服务。

二、报考院校推荐

1. 国内顶尖院校

• 第一梯队：

  • 清华大学（五道口金融学院）

  • 北京大学（光华管理学院）

  • 上海交通大学（安泰经济与管理学院）

  • 复旦大学（管理学院）

  • 中国人民大学（财政金融学院）

• 第二梯队：

  • 中央财经大学、对外经济贸易大学、南开大学、武汉大学

2. 海外院校（参考QS金融学排名）

• 美国：麻省理工学院（MIT）、斯坦福大学、芝加哥大学

• 英国：伦敦政治经济学院（LSE）、牛津大学、剑桥大学

• 欧洲：苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）、巴黎高等商学院（HEC Paris）

三、报考流程与准备

1. 硕士/博士报考

• 考试科目：

  • 公共课：政治、英语（一）

  • 专业课：多数院校考金融学综合（含金融学、数学、计算机科学），如“431金融学综合”（清华）、“801经济学”（复旦）。

  • 部分院校侧重数学（如MIT要求高级微积分、线性代数）。

• 复试：注重金融理论和数学功底，可能涉及编程能力测试。

2. 备考建议

• 专业课：

  • 教材：约翰·赫尔《期权、期货及其他衍生品》、博迪《投资学》、罗斯《公司理财》。

  • 进阶：史蒂文·什里夫《金融随机分析》、保罗·威尔莫特《量化金融》。

• 数学：重视概率统计、随机过程、数值分析。

• 编程：掌握Python、R、C++等编程语言。

3. 跨考生注意

• 理工科背景有优势（数学和编程能力），但需补足金融学基础理论。

• 文科背景需重点突破数学和编程。

四、就业方向

金融工程就业面广，常见路径：

1. 投资银行：衍生品定价、风险管理。

2. 对冲基金：量化投资策略开发。

3. 金融科技公司：区块链、人工智能在金融中的应用。

4. 继续深造：出国攻读PhD（海外名校更看重数学和编程能力）。

五、注意事项

1. 院校选择：

   • 关注导师研究方向（如清华李稻葵的金融政策、北大陈松蹊的量化金融）。

   • 部分院校对本科背景有隐性要求（如清北偏好985生源）。

2. 实习经验：尽早参与金融相关实习（如投行、基金公司）。

3. 竞赛：参加数学建模、量化投资比赛提升背景。

六、常见问题

• Q：金融工程 vs 金融学，哪个更好就业？
  A：金融工程就业面更广，尤其是量化金融和金融科技领域。

• Q：编程不好能否报考？
  A：可以，但需在备考期间加强编程能力，尤其是Python和C++。