读金融专业的本科,你可能会学些什么?

考虑到志愿填报基本结束,这篇东西其实写晚了。但我前一阵一直在赶一个论文,交完论文又旋即参加了两个学术会议(还好都在主场没折腾),于是直到现在才有空把这个一直想写的东西给写了。我自己本科是人大财金学院金融系的,获得金融和数学双学位,现在在五道口金融学院读博士。在写作过程中,也参考了北大光华、清华经管和复旦经院金融系的培养方案。我认为将这几所学校的提供的课程取个并集,有可能就足以概括国内本科金融系有能力提供的课程了。

金融专业是目前国内的显学之一,所以专业前景什么的就不说了,直接说课程。我将金融系本科的课程分为这么几大类:数学基础、经济学基础、数学进阶和应用、财务与公司金融、资产定价、金融机构实务与管理、政治任务。由于专业所限,其中对数学课程的描述仅从本科或非数学专业研究生课程内容出发,并不涉及数学研究。对计算机课程的描述同理。

数学基础:

我把微积分/高等数学/数学分析、线性代数/高等代数、概率论和统计学/概率论+统计学+数理统计这三块内容归到这一类。每一块中,越靠后的难度越大。这一块学得是否熟练以及是否深入,直接决定了后面的“数学进阶和应用”部分的课程学得是否吃力。

对于一部分同学来说,“数学进阶和应用”部分的课程和“资产定价”部分的课程是吃饭的家伙。这一部分同学起步的职业往往是量化分析师(Quantitative Analyst)。一个典型的量化分析师熟练掌握2种以上的编程语言和各类资产定价模型,并有能力找到套利策略。如果发现自己数学课学得不吃力且比较有感觉,可以考虑在这个职业路径上多投入时间。反之,则建议选择较轻松的课程,并考虑其他的职业路径。

微积分/高等数学/数学分析:往低了说是理解中高级的经济、金融学理论的一块拼图,往高了说是一种重要的思维训练。数分里能训练的东西太多,一两句话说不清楚,我自己也没太学好,就不献丑了。

线性代数/高等代数:在“数学进阶和应用”以及“资产定价”部分,需要经常使用矩阵的性质和运算。这门课往低了说,是做定量分析的一块拼图,往高了说也是一种重要的思维训练。尤其是对线性空间和投影这两个概念的理解,对于以后的学习很重要。

概率论和统计学/概率论+统计学+数理统计:往低了说是理解中高级的经济、金融学理论的另一块拼图,往高了说……你大概知道我要说什么了。培养关于不确定性的思维对于金融从业人员来说很重要。即使是看上去和不确定性不大相关的财务工作,也需要干把未来发生的现金流对到现在的事情。

经济学基础:

我把微观经济学、宏观经济学、博弈论/博弈论与信息经济学、货币银行学、财政学、国际经济学、国际金融这几门课归到这一类。其中宏微观可能会开中级甚至高级课程。这些经济学课程对于当一个金融行业的产业工人或许没什么帮助,但对你分析宏观的经济大势和微观的市场状况有帮助。换句话说,即使从最功利的角度看,学会这些也能帮你更快地发现赚钱的机会。而这些课程对志在学术研究的同学,作用是显而易见的:帮助你找到自己的兴趣所在。

微观经济学:这门课程主要由两部分组成,一是个体决策,二是市场结构。在个体决策部分,你会学到个人/住家(一般是领工资的劳动者和消费者)如何做消费决策以及劳动力供给的决策,还会学到厂商(一般是劳动的雇佣者和资本拥有者/使用者)如何做生产决策。你会知道,这两类市场参与者的面临的决策在经济学中被重述为各式各样的最优化问题。这个思维会伴随你大学四年的学习。在市场结构部分,你会看到两拨最大化自己利益的人碰到一起时,会在什么地方达成一致。这个达成一致的地方我们叫做“均衡点”,这可能是经济学中最重要的一个概念。

宏观经济学:宏观经济学研究个体行为的加总以及相应的均衡概念。可能被放进宏观经济学讲的问题包括经济增长、国际贸易、汇率决定、货币政策、财政政策等。这些问题背后都有深刻的政策背景。政府的政策可以影响均衡的位置。在本科课程中你会建立起关于政策影响的初步概念,但由于实际经济往往面临复杂的政策组合,所以对于政策效果更具体的分析,本科的课程无法教给你。

博弈论/博弈论与信息经济学:博弈论讨论这样一个场景下老司机(划掉)理性人的决策:有两方或多方互动,各方的收益均不完全由其自身决定,各方并不完全确定其他参与方会怎么行动。根据具体问题的不同(信息完全与否,一期还是多期,同时行动还是有行动顺序等)可以衍生出不同的具体场景。博弈论是合约理论、机制设计等经济学领域的基础,这两者也是信息经济学研究的(一部分)内容。信息经济学与信息技术(IT、通信)等没什么太强的关系,它是研究不完全信息下的各类决策的经济学分支。

以下四门课程的内容有可能在宏观经济学中已经简单地告诉你了,但在它们中会学得更深入。

货币银行学:这门课程告诉你货币是什么、银行体系大概长什么样,以及货币政策通过银行体系对经济能产生什么影响(传导机制)。其中,关于“货币是什么”这个问题,有各种各样的解答。在不同的解答下,货币政策的传导机制不同。由于实际经济非常复杂,这门课可能无法告诉你哪个传导机制是对的,但告诉你存在这些机制,也有助于你理解货币政策背后的目标。

财政学:这门课程告诉你两件事:一件是我国的财政体系长什么样,一件是各式各样的财政政策:采购、征税、补贴,分别会对经济产生怎样的影响。在解读国家的财政政策时,这门课提供的直觉很有帮助。

国际经济学:这门课程教授你国际贸易的几代理论,汇率的决定,以及各类贸易政策会带来怎样的影响。对于已经存在的贸易协定/贸易区,这门课程也会介绍并且评价。

国际金融:这门课程的重点放在汇率问题上,也会搭上一些介绍国际金融体系的内容。部分学校还会把外汇衍生品的内容也放到国际金融里教。这门课程与国际经济学所教授的内容中有一部分是目前经济学研究中较有活力的部分,换句话说也是较复杂,无甚定论的部分。

数学进阶与应用:

我把计量经济学/计量经济学+时间序列分析、各类编程语言、算法与数据结构、随机过程、常微分方程、偏微分方程、傅立叶分析、数值计算、数学规划、实分析、复分析等课程归到这一类。排序的方式大致是让选修的人数从前往后依次递减。大量选修这一类课程的学生,要么决定走量化分析师的职业道路,要么决定做学术研究(至少读到博士,做不做教职另说)。考虑到这些课基本都在大二下学期以后开,对于决定不走这两条路的同学,我的建议是不要选,拿学它们的时间去攒简历/做实习/玩点你想玩的别的东西。对这一类课程的描述,对于刚进入大学的同学来说可能难以理解。不过不要担心,随着学习的深入,这些课程对于很多同学来说是不难的。

计量经济学/计量经济学+时间序列分析:这门课教你如何去拟合数据,或者说教你在什么场景下用哪些统计工具。这些都是检验经济模型解释力的手段,除了做学术研究,在面临互斥的理论时,使用计量经济学教你的东西也可以帮你决定哪个更可信。更具体的可以移步 zhuanlan.zhihu.com/p/20

各类编程语言:主流的是C/C++和Python。在一些时候,这些东西是帮你干脏活累活的。比如要计算一个很复杂的式子的值,要将难以利用的数据格式(例如pdf)转化为容易利用的数据格式。在另一些时候,这些东西是用来帮你完成单凭人脑不可能完成的任务的,例如编写量化交易程序来找各类金融产品的定价漏洞(背后有套利机会)。

数据结构与算法:仅仅掌握编程语言的语法是不够的。语句就像钢筋和砖块,需要按照蓝图搭建起来,才能变成有用的房子。如果说学习程序语言的语法告诉你去哪买砖,那么这门课教的就是如何成为一个建筑师。

随机过程:这门课教你如何去用不确定性的眼光看待世界,也教你一些分析资产价格数据时常用的组件。资产价格的数据都是时间序列数据,这门课教的各种组件也大都是随着时间演进的方程(组),为分析前者提供了框架。

常微分方程、偏微分方程:这两门课简单来说都是教你微分方程怎么解以及哪些微分方程有解析解的。微分方程是刻画动力系统的手段。而一组资产的价格和一组宏观经济变量可以看作一个动力系统。如果能解出这个系统,那么在加上随机过程课程提供的组件,就可以搭建一个模型来预测资产价格,从而找到套利机会。

傅立叶分析:这门课告诉你,可以把一个周期函数给变成三角级数或者用一个三角级数的部分和近似(做傅立叶变换),从而分析它的性质。一些偏应用的课程可能还会教你一些实现方法(例如快速傅立叶变换)。而周期函数可用于给资产价格建模。资产价格本身或者它的函数(价值增量/一阶差分、回报率等)具有一定的周期性(或者更精确地说,平稳性)。所以分析它的性质时,可以使用傅立叶分析提供的工具。

数值计算:这门课教你如何在一个方程解不出来(没有解析解)的情况下找一个差不多的解(数值解)。它教的大多数方法涉及迭代,同时告诉你在什么条件下,它可以收敛到精确解。另外,它还会告诉你不同的方法要使用多少计算资源。在实际应用中,往往需要在计算精度和计算资源的占用上做取舍。

数学规划:这门课教你如何求解约束最优化问题。根据约束条件和目标函数的不同,会有不同的解法。(手算单纯形法真是恶心啊摔)

实分析、复分析:这俩里的几门课我实在没学明白,愧对老师,就不献丑了……

上面列举的这些课程并不是金融专业可能学的数学进阶课程的全部。诸如更高级的程序设计课程和数学课程,笔者也不了解,就不强行说了。

财务与公司金融:

我把会计学原理、财务会计、管理会计、财务报表分析、公司金融/公司财务、风险投资/创业金融归到这一类。这一类课程教授的知识可以刻画企业的具体运转,也提供企业做投融资决策时用的一些基本工具。企业经营涉及人、财、物的流转。从最具体的业务到管理层的决策,中间有一个这样的链条:具体业务-->会计凭证-->会计分录-->财务报表-->分析与经营决策。这个链条代表了对企业经营活动逐步抽象的过程。有志于走财务、银行、投行/券商、咨询等职业道路的同学最好多选择这方面的课程。

会计学原理:主要分为两块内容,第一块是告诉你会计里的基本概念以及其向下延伸而成的各类科目,第二块是告诉你会计循环的概念。其中第一块是财务会计的基础,第二块是管理会计的基础。

财务会计:这门课主要教你上述链条中“会计凭证-->会计分录”和“会计分录-->财务报表”这两环的实现。核心在于辨析凭证中业务的性质,再按照会计准则归入相应科目(当然还有发生时间和金额)。从会计分录到财务报表这一步则容易得多。

管理会计:这门课主要教你如何通过分析会计循环来分析企业的经营循环,找出企业各项经营活动的重要阈值(例如盈亏平衡点),从而制定考核标准和提供业务流程优化方案。

财务报表分析:这门课主要教你如何从三张表——资产负债表、利润表、现金流量表中选择信息来构建指标,分析公司资产质量、现金流状况、经营状况等投资者和经营者关心的信息。

公司金融/公司财务:如果说会计学教你如何整理和分析公司的“史料”,那么公司金融教你的则是怎么去预测和改变公司的未来。预测未来主要靠财务模型,而改变未来主要靠投融资决策——投什么项目,用什么工具融资。这门课主要教你投资决策的诸工具(包括IRR等各种收益指标的计算和选择)、风险控制(期权、期货的基本原理和在公司运营用的应用)、融资工具价值/成本的确定(债券定价、股权的估值)这三块内容。看似繁杂,不过对于特定的问题,往往工具的选择范围不大,所以只要能弄明白这门课介绍的工具都能干什么,就能把它的逻辑理清。

风险投资/创业金融:这门课大体上和公司金融讲的东西类似,不过有两点不同。第一是侧重预测与估值,第二是讨论很多公司治理方面的内容。后者要用到博弈论和信息经济学提供的对激励机制的讨论。

资产定价:

我把投资学、金融工程/金融衍生工具、固定收益证券这三门课归到这一类。这一类课程学习一些关于如何确定在公开市场上交易的资产和金融产品的价格的理论。一个交易员或者一个机构投资者的投资组合大概包括股票、债券、衍生工具以及现金这四类。现金不需要定价,其他三类东西都需要。这三门课每门课会教你其中一种东西有哪些定价理论。不过这些理论相对陈旧,实证结果也见仁见智,所以我更愿意管它们叫“假说”。了解这些理论是交易的基础,但成为一名合格的交易员(trader)或量化分析师,需要学的并不止这些。

投资学:这门课教你一些关于“股票价格如何确定”的假说,但——再次提醒——它们都只是假说,而且只在特定的对市场参与者行为的假设下成立。这些假说往往包括CAPM(资本资产定价模型)、APT(套利定价理论)、因子模型(factor pricing models)等。同时还会教你一点基本的关于投资组合的知识。本科阶段求解投资组合往往是固定一阶矩(期望收益)和二阶矩(风险的度量之一)中的一个,去最优化另一个。

金融工程/金融衍生工具:这门课教你衍生品定价的一些假说。由于衍生品往往锚定一个或多个风险资产,而风险资产未来的价值是不确定的,所以衍生品未来的价值也是不确定的。从不确定的未来价值反推出现在应该卖多少钱,就是衍生品定价问题。衍生品中最重要的一类是期权,很多衍生品都能看作一个或一组期权和其他价格已知的资产的组合,所以只要能给期权定价,就可以给绝大多数衍生品定价。

固定收益证券:这门课教你固定收益类资产(主要是债券)定价的一些假说。固收类资产的票面利率大都是确定的(也有锚定某个不断变动的利率例如LIBOR的),但其是否违约(赖帐不付、晚付息、晚付本金等)是个不确定事件,所以它也是有风险的。这门课也会教你短期利率和长期利率之间的关系。部分学校还会教一些我国债券市场的概况、与债券相关的衍生产品之类的内容。

金融机构实务与管理

我把商业银行业务与管理、保险学、精算学、国际结算、税务学、管理学、风险管理等课程归为这一类。这一类课程的共同特点是业态特征明显,会介绍很多关于本业态国内外实践的基本知识。由于它们更偏实务,而我个人也没有全职工作和找全职工作的经历,所以我并不具备评介这些课程内容的资质。如有愿意分享自己的职业经历中这些课程的作用的朋友,烦请评论,不胜感激。

政治任务和公共课:

我归到这一类的课程包括马克思主义政治经济学、英语、体育、各类山寨通识/山寨博雅课、红黄蓝绿等。它们的共同特点是对专业知识、找工作的竞争力和学术能力的提升没啥帮助。其中,马克思主义政治经济学是一种较朴素的,在国内被恶用和上纲上线地使用(zhihu.com/question/4360)的早期经济学理论,对理解现代经济运行帮助非常有限。大多数学校提供的英语必修课质量还不如该校旁边的某些培训机构,真需要学建议根据自己情况去培训机构报班。山寨通识/山寨博雅课的问题在于教师水平不够。除非是某几个人文学科强且有积淀(包括但不限于人大、北大、复旦、南大、北师等学校)的学校开的,否则还不如不上。至于红黄蓝绿讲什么?你问我,我问谁啊……


以上介绍的是金融专业可能会学的课程。但显然,本科四年要干的事情不止上课。金融专业的学生往往还积极考取各类职业资格证书和做实习。所以对课程分别教些什么有个初步的了解,可以帮助大学新生更好地规划自己的大学生活以及未来的职业路径。在大多数学校,学生有一定的选课权利。也就是说,上面说的这些课没必要都上一遍。本科阶段重要的是发现自己在高考科目以外的兴趣点和闪光点,并且思考自己想成为什么样的人。

==============================================

欢迎大家在评论中问关于金融专业本科学习的具体问题,我会有选择地回答并更新到这篇专栏中。私信提问恕不回复。本文谢绝转载。

==============================================

Q&A区:

评论中@Not Now提了两个很好的问题:

1.金融学生需要掌握哪些计算机技能?按岗位招聘要求上的来可以吗?

2.有哪些推荐的比赛?比如巴黎银行的Ace Manager这样认可度比较好的。

对于1,我的看法是这样的:一般来说,金融系学生会投资的计算机技能有三种:办公软件、统计/数据管理软件、编程能力。根据具体职位的要求,会有不同的侧重。注意,把时间花在软件上一定会牺牲其他知识/技能/经历,每个人大学都只有那么点时间可以分配。

办公软件一般指MS office系列,也可以把其他涉及数据可视化的软件/语言也放到这一类。例如LaTex(不知道该算成软件还是编程语言,但从产出来说和办公软件的一样),再例如Python的一些数据可视化的包。这一类软件适合经常需要交报告/表/演示文稿的工作,包括咨询、银行中后台等。

统计/数据管理软件放在一起说是因为好多统计软件都兼具数据管理功能,但也有专门的数据库软件(例如MS access等)。这类软件对于经常做数据分析的人(例如券商研究员等)来说,必须熟练掌握。数据库软件我不熟,统计软件用得多的是STATA、R、SAS和Eviews、SPSS(注意“和”的位置XD)

编程能力对于想做Quant和交易员的人来说特别重要,对于想搞科研的人来说重要性也在上升,我自己现在就吃编程能力不足的亏,正在恶补。由于我这篇专栏的目标读者是低年级本科生和应届高中毕业生,我觉得到了大家读博士的时候,编程能力的重要性比现在应该是只高不低。但是反过来说,这个能力的培养比较花时间,所以不建议不想做quant或科研的人把时间砸在这。金融系最常用的编程语言应该是C/C++和Python,另外也可以把Matlab算成半个编程语言(虽然会被程序员巨巨们鄙视orz)

总的来说,按岗位招聘要求上来说没啥问题。只不过面向本科生的岗位多种多样,大家最好早点(不晚于大二结束)想好自己要主走哪条路,有针对性地累积包括计算机技能在内的各类职业资质。

对于2我实在回答不了……我既没招聘过人,本科时也不热衷各类比赛,所以还得请有相关经历的人来回答~

编辑于 2016-07-08

文章被以下专栏收录