金融研究生到底学什么？

金融研究生到底学什么？

金融课的数学是想简单可以简单，想难可以很难。

硕士的课程大致可以参考CFA，比如会包含CFA中的财务会计、公司金融、股票估值、固定收益、衍生品，以及金融市场、风险管理等。再理论点的会涉及计量经济学、金融计量、金融经济学。当然，不同学校开的课程肯定有差别。

其中，大部分不怎么需要数学。

计量类的课需要概率统计和线性代数。

衍生品、固收、风管算一类的，主要涉及到随机过程和随机分析。一般学校里只会顶多讲到Brownian motion, Ito's lemma, BS PDE, CIR Model等等，但实际可以难到更复杂的有jump的Levy process, stable process等。

最后一个就是金融经济学，可能开的学校不多，因为这是标准的博士生课程。涉及到mean-variance portfolio, consumption CAPM, stochastic discount factor, factor pricing, contingent claim pricing, production based model等等，偏宏观经济学的模型。要求的数学往简单了说也不难，就是有约束的最优化问题，拉格朗日乘子，顶多到不等式约束的Kuhn-Tucker条件。但要严格定义动态模型的话，就涉及到了不动点理论和实分析、泛函分析的内容了。这些偏经济学的东西，实用性就不强了，一般都是PhD的看家本领。

刚读完master 的课程，来梳理一下自己学到的内容吧

我选的track是quant下面的market finance，也就说量化的内容会涉及一些，公司金融的内容也会涉及一些，希望这样可以让大家更加全面的对金融研究生学的内容有一个概念

我按照自己粗浅的理解对所学的课程画了一个思维导图

我个人会把课程这么划分，基本上是四大板块，1）讲公司内部的故事，怎么看报表，怎么估值，怎么融资，怎么做战略规划

2）讲整个金融市场的，有哪些金融工具（衍生品和定价、另类投资（PE/VC这些）、商品），怎么让投资组合的风险收益最大化，公司怎么和市场联系来进行外部的信息沟通，固收产品的了解和计算

3）量化部分，会讲一些数学，随机积分，分析数据（用excel），统计学，然后会讲风险管理，会讲时间序列（预测资产价格）

4）经济部分，就是复习一下，因为本科都已经学过了（宏观、微观、国际）

5）其他的内容，比如教你团队合作和团队组织的软技能，比如教你谈判技巧的商务谈判，比如教你一些基础的编程，比如教你怎么给投资者讲公司的故事（画饼？），比如教你企业要承担社会责任以及为什么

有空的时候我会把每个课程的具体内容和框架一点一点梳理下来

作为研究生结束对自我的一个总结

：）

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先讲讲量化部分吧，

统计学：

首先讲一些分布（高斯、t分布），介绍置信区间，假设检验

然后讲双样本检验和方差分析，最后讲一元和多元线性回归

这门课是后面很多课的基础，虽然学起来有点枯燥，反复计算一些置信区间什么的，但是非常有用！！

数据分析：

使用学到的统计学方法，对一组数据进行回归分析，找到影响因变量的那些因素，回归，并且对其经济学意义进行解释。

这门课是把统计学学的内容应用于实际，教我们如何去找到数据之间的关联

金融数学：

介绍了固收的基础：金钱的时间价值、年金的计算、摊销、各类债券的价值计算、PV FV R book value这几个数颠来倒去的算

后续的固定收益课（我们学了3种固收课，足以见得固定收益在金融中多么的重要）就是在这个课的基础上的。我们需要很熟练的计算 钱在时间上的变换。

随机积分：

概率空间、分散和连续时间上的随机过程（filtration、margingales、stopping time这些）、伊藤积分（随机过程的积分方法）、随机过程的微分（SDEs、伊藤过、泰勒公式、拉格朗日过程等等）

当时觉得最抽象的课，感觉自己在试图理解“混沌”。随机就是在描述一些随机的现象，把它们建模，来找到它们运动的规律。比如股票的收益，我们可以认为它是随机的，因此随机微积分可以在金融领域得到很好的应用，是一门很重要的基础课，这门课没有学好的话，后面的量化课会懵掉。因为股价的描述就是用的随机方程。（这门课中会有很多的逻辑符号出现）

风险管理：

先告诉我们什么是这里所述的风险，并且给出几种对风险计算的方法

1）univariate analysis单一风险的分析（包括VaR、tail VaR、Distortion risk measures、Wang transform），用统计学和概率论的方法对风险进行估算

2）multivariate analysis 风险之间是有联系的，现在我们分析一大堆风险，并不是单个风险的简单加总（correlation measures（Linear correlation coefficient、Kendall tau）、copula）

3）人寿保险里面的风险管理，讲的是怎么计算最低偿付需要的金额（计算best estimate、solvency capital、cost of capital、market value margin等等）

这门课我只学了基础版，后续的内容在量化方向会学到（其实看看书也不错，但是也蛮抽象的）

时间序列：

讲的如何用统计学的方法来分析一个资产的价格走势（收益和波动率）

内容包括数据的基本处理和描述、最大可能估计、stationarity、ARMA、ARCH（GARCH）

这门课可以让我们自己对一个资产的价格走势进行建模，去理解它变化的规律，然后去预测它以后可能的价格走势（我的project做的是比特币的分析，虽然我觉得这些模型对比特币并不适用哈哈哈）

公司金融 的部分，我们没有全部涉猎（比如没有专门学M&A，financial forcasting）但是公司金融核心的思想我们会了解到。公司金融主要讲的是为公司管理资金活动，比如筹资，比如投资，比如财务分析和预测，比如股利如何发放是最有效的。

战略分析：

这门课很有意思，主要讲如何分析公司的内外部环境，分析公司的比较优势，商业模型，价值链，行业地位等等，来指定相应的战略。这里会讲到分散化的思路，垂直整合的思路，战略联盟，和并购策略等等。核心思想是为了有create value。

在这个课中，我们做了非常多的cases，分析了很多的公司战略（为了了解这些公司是如何创造价值的），这为后续的财务分析、并购策略分析提供了分析的基石。

会计：

然后是基础的会计，除开本科学习的复式记账法以外，我们着重学习了一些CFA的内容（financial accounting部分），主要为了去看懂财务信息，来做出更好的决策，以及和投资者沟通。

具体来说就包括收入的确认，存货（cost的计算方法（LIFO啥的），存货的相关比率，误差等等），长期资产（租赁，费用化，折旧），财务比率分析。

公司估值：

非常重要的一门课程，用DCF模型和PEERS模型给公司估值。包括学习每一个步骤的计算（Nopat、Capex、WACC、cost of equity、cost of debt、change in WCR、FCF）

这门课我们也有非常非常多的cases，让我们来分析公司的基本战略、商业模型、财务情况、和确定估值范围。

公司金融：

这门课我们学的部分是针对企业的资本结构的。有讲到股权融资和债权融资的区别，有讲到3个MM定理（Modigliani-Miller），公司的杠杆（债务）、风险、和资本成本。然后介绍了财务困境（资不抵债）和管理层激励（管理层和股东的目标是不一样的，如何让他们服务好股东，让股东赚钱），最后介绍了股利政策，到底哪种分红的方式适用于一个公司的情况，比如可以现金留存，可以直接分红，可以回购，可以拆股（split），这些方式会对一家公司的股价表现以及投资者的心态产生哪些影响。

Package & structuring（ 不知道对应的中文是什么）

讲了公司的三种融资方式：股权、债权、混合。然后计算各种融资方式的稀释比例，EPS，MBR什么的。混合产品就包括warrant（涡轮）、share with warrant（附带涡轮的股权）、bond with warrant（OBSA,OBSO）、可转债(OC，OCEANE)、double option….然后有讲一些LBO的内容（mezzanine，sweet equity），还有一些激励的方式（warrant、stock option）。