专业介绍
更多>>金融工程是一门交叉学科，结合了金融学、数学、计算机科学和工程学的理论与方法，旨在通过创新的金融工具和模型来解决复杂的金融问题。它专注于金融产品的设计、定价、交易策略以及风险管理等方面，是现代金融领域中的重要分支。
金融工程专业主要包括以下几个核心领域：
金融衍生品定价：研究期权、期货、互换等金融衍生品的定价模型和理论。
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。
投资策略：开发和实施基于数学模型的量化投资策略。
计算金融：运用计算机技术和算法进行金融数据分析和模型模拟。
该专业具有以下显著特征：
跨学科性：融合了多个学科的知识和方法。
实践性：注重解决实际金融问题，强调模型的应用和操作。
创新性：不断开发新的金融工具和策略以适应市场的变化。
金融工程专业培养的人才在投资银行、对冲基金、金融科技公司等领域具有广泛的就业前景。随着金融市场的不断发展和技术的进步，金融工程的重要性日益凸显，为金融行业的创新和发展提供了强有力的支持。
招生院校
更多>>
中央财经大学
中国人民大学
北京航空航天大学
南开大学
山西财经大学
大连理工大学
中国矿业大学(北京)
辽宁大学
复旦大学
东北财经大学
上海对外经贸大学
南京航空航天大学
中国矿业大学
东南大学
苏州大学
中国科学技术大学
山东大学
厦门大学
福州大学
广东外语外贸大学
统考科目
更多>>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《金融时报》《华尔街日报》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
金融应用：重点掌握金融数学、随机过程等。
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、简答题、论述题。
2. 金融工程（50-60分）
核心考点：
衍生品定价
风险管理
量化投资
金融模型
典型题型：模型推导、案例分析、编程题。
三、代表院校考试科目示例
| 院校 | 专业课代码 | 考试内容 | 特殊要求 |
|---|---|---|---|
| 清华大学 | 431 | 金融学综合（含金融学、金融工程） | 侧重量化分析 |
| 北京大学 | 金融硕士 | 金融学综合（含金融学、金融工程） | 英文命题可选 |
| 复旦大学 | 431 | 金融学综合（含金融学、金融工程） | 编程能力要求高 |
| 上海交通大学 | 431 | 金融学综合（含金融学、金融工程） | 数学要求高 |
| 中国人民大学 | 431 | 金融学综合（含金融学、金融工程） | 政策分析占比高 |
四、备考建议
公共课重点：
数学三：强化概率统计和随机过程，尤其是金融应用（如期权定价）。
政治：重点关注经济政策部分。
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》，结合编程实践（如Python、R）。
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“Black-Scholes模型”，复旦偏重“蒙特卡洛模拟”）。
五、特殊说明
部分院校改革：如清华大学、北京大学等已加强量化金融方向，需准备编程和数学建模能力。
跨考生注意：部分院校（如上海交大、复旦）对数学和编程功底要求较高，需额外准备相关技能。
考试专题
更多>>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
D. 储蓄
答案：D
二、金融工程综合（院校自主命题）
1. 金融工程（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%。求一个执行价格为105元，期限为1年的欧式看涨期权的价格。
简答题（10分）：
解释Black-Scholes模型的基本假设及其局限性。
2. 金融数学（50分）
北京大学（2022年）
论述题（20分）：
结合随机过程理论，分析金融资产价格的动态变化。
计算题（15分）：
假设某金融资产的价格服从几何布朗运动，初始价格为50元，漂移率为10%，波动率为30%。求1年后该资产价格的期望和方差。
3. 金融风险管理（50分）
复旦大学（2023年）
简答题（15分）：
简述VaR（Value at Risk）的基本概念及其计算方法。
论述题（20分）：
结合2008年金融危机，分析金融衍生品的风险及其管理。
三、院校命题特点对比
| 院校 | 金融工程重点 | 金融数学重点 | 金融风险管理特色 |
|---|---|---|---|
| 北京大学 | 衍生品定价、随机过程 | 概率论、数理统计 | 系统性风险分析 |
| 中国人民大学 | 金融创新、产品设计 | 金融计量经济学 | 市场风险管理 |
| 复旦大学 | 量化投资、算法交易 | 时间序列分析 | 信用风险管理 |
| 南开大学 | 固定收益证券、利率模型 | 微分方程、数值分析 | 操作风险管理 |
四、备考建议
1. 核心教材推荐
金融工程：
《金融工程学》（约翰·赫尔）
《期权、期货及其他衍生品》（约翰·赫尔）
金融数学：
《金融数学》（斯蒂芬·布莱斯）
《随机过程及其应用》（罗伯特·布朗）
金融风险管理：
《风险管理与金融机构》（约翰·赫尔）
《金融风险管理》（菲利普·乔瑞）
2. 近年命题趋势
计算题占比提升（尤其是衍生品定价、风险管理）
现实金融问题结合（如量化投资、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
院校官网（部分学校如北大、复旦会公布近年真题）
考研论坛（如"经管之家"、"考研帮"的回忆版真题）
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，分析数字货币的定价机制及其风险。
2. 上海财经大学（2022年）
计算题（20分）：
假设某投资组合由股票A和股票B组成，股票A的期望收益率为10%，标准差为20%；股票B的期望收益率为15%，标准差为30%。两股票的相关系数为0.5。求投资组合的期望收益率和标准差。
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，同时金融数学部分需结合概率论和数理统计。建议：
重点突破计算题（如期权定价、投资组合优化）
关注金融热点（如金融科技、数字货币）
研究目标院校命题风格（如清华偏理论分析，上财偏数理应用）
专业招生
更多>>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
| 院校层次 | 代表院校 | 招生特点 |
|---|---|---|
| 顶尖名校 | 清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学 | - 推免比例高（60%-90%） - 统考竞争激烈（报录比15:1以上） - 重视数学和编程能力 |
| 985/211重点 | 中央财经大学、对外经济贸易大学、南开大学、中山大学 | - 统考名额较多（30-60人/年） - 部分院校开设“金融科技”方向 |
| 地方特色院校 | 西南财经大学、东北财经大学、江西财经大学 | - 分数线接近国家线 - 侧重应用金融研究 - 调剂机会较多 |
二、近年招生数据对比（2023年）
| 院校 | 招生人数（统考） | 复试分数线 | 报录比 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 清华大学 | 5-10人 | 390+ | 20:1 | 金融科技方向竞争最激烈 |
| 北京大学 | 15-20人 | 380 | 15:1 | 量化金融方向占比50% |
| 复旦大学 | 20-25人 | 375 | 12:1 | 金融工程方向需数学三135+ |
| 上海交通大学 | 25-30人 | 370 | 10:1 | 金融大数据方向要求编程能力 |
| 中央财经大学 | 50-70人 | 国家线（346） | 5:1 | 大量调剂名额（金融工程方向） |
三、研究方向与热度排名
量化金融（最热门，数学和编程要求高：清华、北大、复旦）
金融科技（新兴方向，顶尖院校：上海交大、浙大、中大）
风险管理（传统方向，数学要求高：中央财经、对外经贸）
金融衍生品（冷门但易上岸：西南财经、东北财经）
金融大数据（新兴方向：上海交大、复旦）
四、最新招生政策变化
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
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
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
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）
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
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
专业点评
更多>>金融工程专业深度点评
金融工程是一门结合金融学、数学和计算机科学的交叉学科，旨在培养能够在金融领域运用数学模型和计算机技术解决复杂问题的专业人才。以下从学科特点、就业前景、适合人群等方面进行深度分析。
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价、风险管理、投资策略等，包括：
衍生品定价（期权、期货等）
风险管理（信用风险、市场风险等）
量化投资（算法交易、统计套利等）
金融科技（区块链、人工智能在金融中的应用）
2. 核心优势
✅ 技术性强：适合对编程和数学有浓厚兴趣的学生
✅ 就业前景广阔：金融科技和量化金融领域需求旺盛
✅ 薪资水平高：毕业生起薪普遍高于传统金融专业
✅ 国际化程度高：课程设置和就业机会具有国际视野
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：顶尖院校录取门槛高
❌ 工作压力大：量化金融领域工作强度较大
二、就业前景分析
1. 主要就业方向
| 行业 | 典型岗位 | 薪资水平（应届） | 发展路径 |
|---|---|---|---|
| 投资银行 | 量化分析师、衍生品交易员 | 30-50万/年 | 分析师→副总裁→董事总经理 |
| 对冲基金 | 量化研究员、基金经理 | 40-80万/年 | 研究员→投资经理→合伙人 |
| 金融科技公司 | 算法工程师、数据分析师 | 25-45万/年 | 工程师→技术总监→CTO |
| 商业银行 | 风险管理、金融工程 | 20-35万/年 | 专员→经理→部门负责人 |
2. 就业竞争力
优势：技术背景强，适合高薪量化岗位
劣势：非技术岗位竞争不占优势，需补充金融知识
三、适合报考人群
1. 推荐人群
✔ 数学和编程能力强：喜欢解决复杂数学问题
✔ 对金融市场感兴趣：希望从事量化分析或金融科技工作
✔ 追求高薪职业：愿意接受高强度工作挑战
✔ 有国际视野：计划在跨国金融机构发展
2. 不推荐人群
✖ 数学或编程基础薄弱：学习过程可能较为吃力
✖ 偏好稳定工作环境：量化金融领域变动较大
✖ 对金融不感兴趣：课程内容可能显得枯燥
四、院校梯队与报考难度
1. 顶尖院校
清华大学（金融工程与金融科技）
北京大学（数量金融与风险管理）
上海交通大学（金融工程与量化投资）
复旦大学（金融工程与金融创新）
报考难度：竞争激烈，需具备极强的数学和编程能力
2. 性价比院校
中央财经大学（金融工程与风险管理）
对外经济贸易大学（量化金融与投资分析）
西南财经大学（金融工程与金融科技）
报考难度：相对较低，但仍需扎实的数学基础
五、报考建议
技术导向：优先选择清华、北大、上海交大，技术资源丰富
就业导向：考虑中央财经、对外经贸，实习机会更多
数学强者：可挑战复旦、中科院的金融工程
求稳策略：选择西南财经等院校，竞争相对较小
总结
金融工程适合数学和编程能力强、对金融市场有浓厚兴趣的学生，就业前景广阔且薪资水平高。报考时需结合自身技术能力和职业规划，选择匹配的院校层次和研究方向。
报考指南
更多>>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：
衍生品定价：研究期权、期货等金融衍生品的定价模型。
风险管理：评估和管理金融市场的各种风险。
量化投资：利用数学模型和算法进行投资决策。
金融科技：结合区块链、人工智能等新技术解决金融问题。
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（经济学院）
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（如北大光华要求高级微观/宏观+数理推导）。
复试：注重金融理论功底和数学能力，可能涉及编程能力测试。
2. 备考建议
专业课：
教材：罗斯《公司理财》、赫尔《期权、期货及其他衍生品》、博迪《投资学》。
进阶：约翰·赫尔《风险管理与金融机构》、肖恩·卡尔维《量化投资》。
数学：重视数理统计、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
金融工程就业方向广泛，常见路径：
投资银行：衍生品定价、风险管理。
对冲基金：量化投资、算法交易。
金融科技公司：区块链、人工智能在金融中的应用。
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
院校选择：
关注导师研究方向（如清华五道口的量化金融、北大光华的金融科技）。
部分院校对本科背景有隐性要求（如清北偏好985生源）。
实习经历：尽早参与金融相关实习（如投行、基金公司）。
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，尤其是在量化投资和金融科技领域。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R。