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【求助】先学数学再转经济，还是直接学经济？
孩子今年考大学，爱好数学，将来打算学经济、金融等。现在面临两个选择，一是本科先学数学，研究生再转学经济或金融；二是本科直接学经济或金融。不知二者的利弊如何？哪种选择更好些？请指点。
这是人生规划, 求学先念到博士.
建议学经济~~但是要让他明白数学在经济中的重要性~~~
或者主修数学~~辅修经济学~~~很多学校都开设了第二学位~~
上研究生的话还是主修经济学好~顺带去数学专业听一些相关的课程
个人建议~~仅供参考~~
我也是这么想的
不要把自己想法强加给孩子
不错的建议
&&两种观点：一是观点认为学完数学学经济是走了弯路，还是直接学经济好，数学可以在学经济的过程中强化；另一种观点认为数学基础对经济学非常重要，应先学数学，经济学什么时候都能学，而深厚的数学基础在学经济学过程中是很难打下的。
那本科想报哪些大学
想报文理兼容的综合性大学,特别是数学与经济都比较好的大学.
请问数理经济具体研究什么?
非常感谢您全面详细的介绍。看来读数量经济是一个出国求学的理想专业，当然基础要求也比较高。我的想法还是让孩子多念几年书在工作，初步想法是想本科先念数学（他数学基础比较好，也感兴趣）专业，然后再去读金融或经济研究生。但我也怕走弯路，听说学数学很累，学数学去考金融或经济专业研究生难度可能也比较大，同样念完经济学研究生，本科直接念经济专业要比本科念数学专业要容易得多。因此我也拿不好主意，不知道这种念法值不值得。您是不是也是从数学转经济的？如果是的话，您就更有发言权了。
请问本科学经济管理,通过什么渠道来强化数学呢?
您是金融专业,请问您是先学完数学再转金融的吗?本科读数学专业考金融研究生好考吗?能介绍一些经验吗?谢谢!
谢谢! 您是金融学专业,请问本科读数学专业考金融研究生好考吗?能介绍一些经验吗?谢谢!
也就是说，本科学数学考金融或经济研究生难度不是很大，风险不是很大，对吧
谢谢!根据您的意见,看来数学转金融难度和风险都不小呀.如果直接学金融都有哪些出路呀
呃，其实本科学金融也不能保证研究生还能学金融的。这种挺热门的专业，本专业保研名额也极其有限。考研也难（最近三年好像压力蛮大，也许以后压力能相对变小？）。不管道路怎么走，都得时刻紧张，保持优秀才行。。。若是姑且做个不好的假设，如果研究生金融没得读，本科金融还是比本科数学就业形势好的。
金融这专业，不同学校差距还真是不小的。若以好点的学校研究生以上学历论，清北复交，可能有机会到顶级投行(但还是若干里挑一的机会)，往下一点人大乃至上财等等，做的好的谋个基金公司的饭碗，一般的也能找到银行、券商的饭碗。如果本科金融，我周围认识的大多数去银行了吧。我是浙大毕业的，感觉浙大金融一般也就罩着银行，投行九成九没戏的。
要说本科数学系的同学里，统计专业里两个排名第一第二的同学保人大金融了。还有几个同学出国读金融了。考研的基本覆没了。另外认识两三个信计专业的，一个去游戏软件公司了，另一个去财务软件公司了。。。这个有点扯远了。
孩子对数学感兴趣，但我觉得数学离开应用发展有限，即使一直读到数学博士，前景也不看好，除非能真正悟进去，也许可以一直沿着数学研究走下去。我还是觉得可以本科学数学，然后转专业；或者干脆就选一些对数学要求比较高的金融等专业直接学习。我们希望让孩子尽可能多念些书，不急于参加工作。有几条线路可以选择：一是一直读数学，读到数学博士，如果还不理想就再读一个数学应用相关专业（如经济、金融等）的博士。这条线路中间不变专业，考研考博都比较平稳，因为有数学基础将来调整空间比较大，但数学学的时间太长。另一条是本科读数学，硕士和博士读经济、金融；或本科、硕士读数学，博士读经济、金融。这条线路需要中间改变专业，考研风险比较大，但数学与经济、金融的结合应该都经济、金融研究有利。第三条路线是本科就直接读经济、金融，学起来应该相对轻松些，就业应该也比较好，但由于缺乏数学的基础，可能影响后续研究，而且缺少数学专业学历，将来选择余地也小了一些。现在就是想探讨探讨各条路的利弊，从中选一条走下去。
说的是。其实这个正像金融市场的情形一样，收益越大，风险也就越大。一直学数学到博士，的确风险小，很有把握能做到，但确实不是一条美好的路子。您也得跟孩子讨论讨论这种情形：就是他很喜欢数学，但是能保证自己喜欢到底吗？客观的说，高中孩子理解的“数学”一词可能和真正以后在数学系里学到的“数学”相去甚远，因为高中接触到的数学和今后学到的数学还是会有明显的鸿沟的。身边学数学的同学，不少人当年喜欢，但后来几乎被折磨疯了；当年很喜欢物理的，后来也痛苦的够呛；拼命问自己当年怎么会认为自己喜欢的？更何况是要读到博士。以前在浙大沈一兵老教授的课堂上听他说：搞数学是干什么？就是做当年灵隐寺里的和尚，静得下心沉得住气，清苦一辈子，不能有杂念。。。在我看来，读数学读到底真不是一条好路子。虽然您孩子有兴趣，我也不是说他以后一定会不喜欢数学，但您还是得跟他好好讨论讨论，讲清楚这些个可能性。。。其实我个人同意您，也是觉得若要学数学，不要一学到底的好。我倾向于后两条路。
至于后面两条也是这样的。学数学转金融，是很理想的一条路，但风险也大。其实中国教育资源还是很有限，何况金融又这么热。当年在教室里复习考研时，教室里一半都是考金融的。。。那年上财考其他专业的人，最多几十个，唯独金融学专业，有1800多人考。。。从这个状况也能看出来，成功上了金融研的同学是踩着多少其他人的尸体走出来的。。学数学转金融的路子是对的，但就怕身不由己。其实，走这条路，如果有比较厚的家底子也好，可以在国内读完数学，申请出国读金融(这个基本都没奖学金的，只能靠烧自家的钱)。另外，比起金融，经济虽然也很受青睐，但相对没有金融那么火热(金融是经济一级学科下二级学科应用经济学里一个方向，被称为“经济学皇冠上的明珠”，呵呵)，如果学数学转经济的话，应该会比金融安全系数高些。是学经济金融，还是学数学转经济金融，您说的都是对的，只是更理想的选项风险更高，还是个综合考虑，平衡风险和收益的问题。
对了，还有您说的第一条路里，读了数学博，再读个其他博这一选择，我个人觉得不太有必要。虽然如您所说，不需要孩子早参加工作；虽然中国现在博士不少，但要读一个博士出来，还是得费些功夫的。再加一个博士。呃。我个人感觉有点恐怖。确实，之前学得这近十年数学，真能把人折磨够呛，不知孩子能坚持下去不（还是我之前说的，假设一如既往地喜欢，是可以的，就怕想法是会变的）。您这条路其实真的是专门培养教授的。。。我觉得大多数人最终会从事某一项世俗的工作，至于能不能成为教授学者，全看孩子自己了，完全没法实现预设的，这个最容易把孩子逼坏的。。。不是小木虫上还有个帖子吗，说南京师范大学招聘三个人，来了三百多个，都是博士，其中不乏哈佛、以及UC伯克利等出来的。。。唉，那三百个最终不知有几个能成教授，又不知剩下的最后都干了什么。。。唉。
呃，不敢当，其实我也只解皮毛。以前也曾想转金融的，学了不少课，但压力太大，自己认怂保研了。。呵呵。
您的经历和经验对我们都很珍贵,尤其您是非常优秀的人才,看问题很有深度,非常感谢您!有时间还希望能多与您聊.
您是从本科就一直学的金融专业吗?金融专业毕业的去向都有哪些？
本科先学金融数学如何？然后再考虑转金融或经济。
金融数学啊？这个没怎么听说过呀。有直接就叫这个名字的专业吗？我不太了解，感觉貌似没有吧。不过一些学校的数学系里是有偏这个方向的，比如数学系可能会分为几个专业，如数学、应用数学、统计、精算方向、信息与计算科学等，其中的统计和精算等还是有偏经济、金融的味道的，尽管它们和数学其他专业学的课大部分是共同的；还有一类的学校是金融专业本身就是骗数理统计的那种，比如中科大的金融，就是“统计金融系”。。这个转金融或经济嘛，还是如我之前所说，更多的关键在于能不能顺利转成，而不在于之前学了什么。。这年头啊，真的学数学物理生物化学乃至很多工科专业甚至药学等以及本身就是经管类的同学都在纷纷拼了命地考金融啊，那个可怕。
二、培养目标和要求
&&“金融数学与金融工程人才培养基地”以培养复合型、应用型金融本科人才为目标，以现代化的教育思想和教育理念，全面整合金融学和应用数学本科专业人才培养计划，全面改革课程体系、教学内容、教学方法和手段，力求在探索新型金融人才培养模式方面有突破、有创新，使该基地建设成为一个集理论性、应用性、技术性为一体的综合性金融人才培养的实验园，成为打破学科、专业界限，实现学科融合，培养跨学科交叉型金融人才的示范地，也成为培养更高层次金融人才的摇篮和输送平台。
要求学生掌握扎实的基本金融理论、金融数学、金融工程和金融管理知识，能够开发、设计、操作新型的金融工具和手段，能够综合运用各种金融工具和数量分析方法解决金融实务问题。
三、修业年限
四、专业类别及授予学位
按计划要求完成学业者，可授予经济学或理学学士学位。
五、本专业主干（核心）课程
数学分析、高等代数、概率论、数理统计、计量经济学、西方经济学、货币银行学、会计学、金融工程学、保险学、应用统计、政治经济学。
六、专业主要方向及特色
“金融数学与金融工程人才培养基地”是为充分发挥我校在金融数学与金融工程研究方面的优势和特色，充分利用我校多年来培养金融学和应用数学专业人才方面的经验，依托于数学与系统科学学院和经济学院的师资队伍和教学条件而成立的校级人才培养基地。基地目前有金融数学和金融管理两个方向，培养复合型、应用型金融本科人才，培养学生具有从事金融工作所需要的金融知识和数学基础，掌握金融工程的基本理论和方法，能够综合运用各种金融工具和数量分析方法解决金融实务问题。
哦，还真有啊。不知是哪个学校啊？我看了看，从上面所列设置的课程上来说，基本还是金融为主，数学的成分比较少，因为数学分析、高等代数（相当于微积分和线性代数分别的加深版，但性质和内容差不多，更偏理论一些）、还有概率论、数理统计这些数学课，在很多地方除文科外基本是必修基础课，和数学专业相比还是很少的。换句话说，即使在很多学校直接学金融，或者物理或者其他什么理工科专业，基本也是要学这些数学课的。但是列出的课程肯定不是全部课程，也许另外有些更数学的课吧，因为它说“可授理学或经济学学位”，那我猜其中虽然是综合数学和金融的，但对于单独一个学生来讲，应该还是要分方向，以决定哪个为主那个为次，从而决定最终是理学还是经济学位？到底怎样，那就得专门打探一下这个学校内部知道的人士了。
还有普通物理,复变函数, 实变函数,数学实验,数学模型,计算方法与软件,金融数学,保险精算, 数学专题等.,
噢？那挺好的诶，两方面确实都结合了，您应该挺中意的。只要您孩子不是那种一门心思学纯数学的就好，呵呵。嗯，不管怎样，要想将金融学到底，在本科时一路上就得始终努力，保持优秀才行，这才是最重要的。
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学金融一定要数学好么？
小冰上大学之前是个理科生
当时一些经济知识普及学习还都是在高一的政治课上完成的
所以一直觉得金融这样的专业最适合文科生学了，要记忆的东西好多啊
但大学学习金融后对此的看法就有所变化了
有时候觉得理科出身学起金融来还是挺有优势的啊
甚至觉得为了学习好金融，本科应该读个数学专业的（有人有不同看法么？欢迎回帖讨论哈）
究竟金融跟数学之间存在怎样的关系呢？
数学在金融的学习过程中真有那么重要么？
咱来看看他们怎么说~
【网友 Luo Patrick】金融是个很大的一个行业。
金融行业中数学用得比较深的，应该是在一些非常规的金融产品定价方面，比如金融衍生品的设计、销售和购买，以及一些比较复杂的数量化投资分析。如果你的数学学得很好，做这两块是比较合适的。
除了这两部分之外，金融行业也还有非常大的空间可以发展，而其他部分需要用到的数学并不多。比如做投行基本上也就是用到算数中的四则运算（！），做常规投资的话可能复杂一点，但是估计也用不到微积分。
其实做金融行业，有清楚的逻辑思维，可能比学过数学要重要得多。
【网友 spoon】金融业也分前台、中台和后台。
一般来说，前台偏向sales，对于数理能力的要求不高。
中台，如果涉及到产品设计和产品定价，用到金融工程的知识，那么对于数学的要求还是很高的。投行经常招收一些学数学和物理的人就是这个道理，这些人有个名字，叫“quant”。
后台的话，只要是运行和支持类的。核心能力是严谨。严谨足矣，不要求数学。
【网友 西风】诚然做金融对数学要敏感，但这要分情况讨论。1. 会计，公司金融的内容并不包含太多复杂的数学运算，更重要的在于对会计规则，ratios的理解。如果LZ做Equity Research，对数学其实并无太高要求。2. 普通金融产品：股票，股票指数，债券等的定价比1复杂一些，但也不需要高深的数学运算，更重要的在于对1的理解，对市场的了解。3. 金融衍生品：期货，调期，期权，CDS等等等等。一些复杂的金融产品的定价的确需要数学家们的参与，会用到高级的数学方法和统计理论。这时候如果LZ的数学知识停留在简单微积分和线代的水平上的话，理解这些产品的定价就会有些困难。
【网友 周舟】数分和高代是数学领域及先关领域深挖下去的基础，就好比一个赛车手要进行比赛，有一辆自己熟悉匹配度高的赛车是赢得比赛是基础
【网友 kyoyingying】金融学其实算是文科类的学科，但是绝对需要把数学学好。很有用。但也绝不是你想得那样难。一般人都没有数学家的脑瓜。理解能力还可以，再加上认真学就可以了。
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1. &要学好金融，数学功底也是很重要的
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2. &对数学要求不怎么高
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发表于18楼
个人认为学习好数学是学习金融的首要条件。金融里面的数学模型的构建，研究。动态的时间序列分析，随机过程等等这些的基础本身都是数学而来。至于金融理论，更加侧重的是记忆和理解，而只有将这些理论数学结合起来才能够达到真正的应用。如果想学好金融，那就先把数学搞定了吧哈！
发表于17楼
我的第一个观点：如果你真的做研究 这里指的是学科研究的话。那么，数学必须学好，因为许多公式、模型，没有数学的基础，你理解起来就会非常非常困难。
我的第二个观点：如果你学习金融只是为了从投资市场（股票、期货、外汇）挣钱，那么，数学学的的好坏真的没有关系。
我的第三个观点：我一直认为数学是自然学科中最严谨的学科，而且，没有数学，别的学科更加无从谈起（就比如物理这门学科，没有数学的基础，你物理肯定学不好） ...
发表于12楼
冥冥之中觉得金融学和数学关系很大，我一直认为我的公司理财学的皮毛，离开了数学而依赖感性认识来天马行空的科学除了哲学和神学之外我想不出会是什么学科
发表于11楼
纯学生角度，有数学背景（如数学双学位）的金融学学生在申请国外好大学的时候更有竞争力，看来国外的金融更偏向于数理能力（至少从研究生博士生的要求上是这样的）
我其中一個專業是 Financial Policy, 但對 Finance Engineering有接觸, 據我知道, 國外Chartered statistician 的專業考試給予Finance Engineering的 degree holder有 full exemption, 便可見一斑了.
个人愚见，如果能有较好的数学底子。。。。能在不同的思维方式间转变。
说得通俗点，就是“悟性”。。。能在较短的时间内内抓住事物的本质。。。有较好的数学底子。。有利于理解金融学当中一些艰深晦涩的问题。。。。能把复杂问题说得通俗的直白。
其实，就算没有较好数学底子也不要紧。。。关键在于你能否。。。将一些核心关键的本质问题抓住。。并找到一种方法将“金融语言”转化成适合自己思维模式的语言。。并将问题加以解决 ...
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karleenchan 发表于
學finance engineering的同學在這裡最有發言權!金融工程对数学要求还是很高的~
这个毋庸置疑~
你是学金融工程的呗
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飞家小冰 发表于
学金融一定要数学好么？
小冰上大学之前是个理科生
当时一些经济知识普及学习还都是在高一的政治课上完成 ...当年研究生面试的时候，老师问了好多跟计量有关的问题，感觉对数学的考察挺多的
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本帖最后由 羽无争 于
16:45 编辑
金融要求的数学知识一般都不算太高深，学会一些分析就够了。除了那些研究的
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飞家小冰 发表于
金融工程对数学要求还是很高的~
这个毋庸置疑~
你是学金融工程的呗我其中一個專業是 Financial Policy, 但對 Finance Engineering有接觸, 據我知道, 國外Chartered statistician 的專業考試給予Finance Engineering的 degree holder有 full exemption, 便可見一斑了.
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走研发路线的 那是必须的&&做投行的某些业务部门或者营业部的 可能要求不高 但是 投行的人才一般可都不是盖得
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个人愚见，如果能有较好的数学底子。。。。能在不同的思维方式间转变。
说得通俗点，就是“悟性”。。。能在较短的时间内内抓住事物的本质。。。有较好的数学底子。。有利于理解金融学当中一些艰深晦涩的问题。。。。能把复杂问题说得通俗的直白。
其实，就算没有较好数学底子也不要紧。。。关键在于你能否。。。将一些核心关键的本质问题抓住。。并找到一种方法将“金融语言”转化成适合自己思维模式的语言。。并将问题加以解决！！
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本帖最后由 吴经渊 于
17:07 编辑
例如，著名的投资大师索罗斯提出的“反身性”原理，就很好的说明这一点！
下面是关于百科上关于“反身性”原理的引用。。
反身性是投资大师索罗斯所提出的一个哲学概念。索罗斯在大学时代，深受其导师卡尔·波普尔的证伪主义哲学的影响，并在此基础上提出了反身性原理，同时将这一原理应用于他的金融证券实践，由此获得巨大的成功。波普尔的伪证主义哲学对他的重大启示在于：它提示了人类认知活动具有的本质的不完备性。人们只能在一个不断批判的过程中接近真理，在这个过程中的一切判断都只是暂时有效的，并且都证伪的对象。
在股票市场上相应的理解应该是：用质朴无邪的、科学定义式的、量化的方法研判股票未来走势，会使投资者陷入一个一个的误区。因为我们不能忽略展现在我们面前的K线走势的背后，有人的观念和灵性在发挥作用，如广大中小投资者的买卖动机和欲望，职业投资者投资预期和投资行为，主力做开盘价、收盘价，刻意打压、拉抬等等。股票市场现有的量化（各种技术指标）、形态化（如M头、头肩底、鸭头等）分析理论和分析工具，在投资参与者的有意识、有思想、有预谋、有特定目的的交易行为面前，是相形见绌、必输无疑的。基于这样的哲学思想，索罗斯在25年的投资商生涯中，逐步形成了自己独特的投资理念：反身性理论。
所谓反身性，它表示参与者的思想和他们所参与的事态都不具有完全的独立性，二者之间不但相互作用，而且相互决定，不存在任何对称或对应。例如，投资大众热情参与的行为自然会影响股价的涨升，而当涨升的意念形成后，又作用于股价，股价却不一定按大众意识的形成态势发展，往往令人失望地发生偏差性演变。当投资大众悲观退出，股价也许又意外的飙升、震荡。索罗斯指出，市场永远是错的，我们现有的分析工具不可能准确预测股价走势和坐标位置。因为市场参与者的预期有偏差，而这种偏差又影响交易活动的进程，不是预期与将来事实相符合，而是未来的事件由预期所塑造。
市场是不均衡的，参与者本身不独立与事件之外，参与者本身所做的决定对整个事件本身也会有影响。即参与者也会影响事件，使事件处在一个动态的波动中。
只想说数学思维真的很重要，经济管理金融学科只有立身在数学基础之上，才有其逻辑科学性，反之都是学者的表象揣测
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Engineering是目前申请前往美国留学的一个热门专业，将来从事的工作业内称为Quant。Quant的工作就是设计并实现金融的数学模型（主要采用计算机编程），包括衍生品定价，风险估价或预测市场行为等。这里来谈谈Quant对数学的要求。
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Learning（统计学习）。&前者是理论方法，后者是统计方法。 矿工的工作范围很宽，前，中，后台各不同，具体而言
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在细节工作上也不会一样，但是我这里举例仅仅说做辅助决策的，因为这一些系列的工作比较有通用性，大家做的都差不多。&
随机微积分涉及的核心就是随机过程的建立和解析求解。包括以下几块：
通过对标进行定位，然后给出符合研究标的随机过程，利用比如鞅理论，Jump 理论，隐马尔科夫过程建立随机过程模型。
通过已知且可用的历史数据，进行数值估测。这里涉及一些参数估计方法，包括最大似然估计，
概念广义矩估计，MCMC，Logit等等。&
随机过程的解析做好后，就可以开始做分析，以此过程来判断趋势，预测定价等等。这需要一些数值方法，比如树模型，MC
模型，求积，离散化模型，傅里叶转换，网格，蒙特卡洛，最优化，有限差分等等。 最后结果再反馈到获利决策上去。
&而统计学习，则包罗计量经济中涉及的方法、时间序列分析和各种机器学习方法，类似于抛开一切事实假设，求纯粹的数值解。主要在于：
时间序列。 比如：可以使用 var 模型来描述其分布；或者用 Cointegration
定义一群时间序列变数，来整合性观察相互关系；ARIMA
模型拟合时间序列，预测该时间序列未来值。等等一大堆东西。&
而除了这些以外，你还需要对模型工具的特性有一个底，比如
GARCH 模型虽然能够在计算量不大的时候更简练地描述 ARCH
过程，但是不能解释股票收益和收益变化波动之间出现的负相关现象，且因为其假定非负，因而导致模型震荡的可能。这些你需要在考量的时候，心里明白。
机器学习。 简单应用的话，比如支持向量机，贝叶斯分类机提供分类法，PPT 方法分析目标和属性的相关性等等。
和数据挖掘结合的话，比如神经网络，遗传算法都能够得到应用。
最后回归到贝叶斯分析和贝叶斯统计上来，当然贝叶斯模型依赖的是靠谱的模拟方法。&
差不多就这么多吧，矿工基本上是金融行当对于数学要求最全的了，大部分职位都不需要要求这么高，懂一些计量方法就是了。
金融毕竟不是一个完全数理支撑的行当，人类游戏的残酷性体现在人性不可知，这是所有数理方法都不可能模拟的，更何况数学本来就不是为金融而生的。
彭晓勇老师
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