上海财经大学2022年硕士学位研究生初试自命题科目考试大纲《431 金融学综合》

　　一、考试性质

　　《金融学综合》是金融硕士（MF）专业学位研究生入学统一考试的科目之一。《金融学综合》考试要力求反映金融硕士专业学位的特点，科学、公平、准确、规范地测评考生的基本素质和综合能力，选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型的金融专业人才。

　　二、考试要求

　　测试考生对于与金融学和公司财务相关的基本概念、基础理论的掌握和运用能力。

　　三、考试分值与内容

　　本科目满分150分，其中，金融学部分为90分，公司财务部分为60分。

　　（一）金融学

　　1.货币与货币制度货币的职能与货币制度国际货币体系2.利息和利率

　　利息利率决定理论利率的期限结构

　　3.外汇与汇率

　　外汇

　　汇率与汇率制度币值、利率与汇率汇率决定理论

　　4.金融市场与机构金融市场及其要素货币市场资本市场衍生工具市场金融机构（种类、功能）

　　5.商业银行

　　商业银行的负债业务商业银行的资产业务商业银行的中间业务和表外业务商业银行的风险特征

　　6.现代货币创造机制存款货币的创造机制 中央银行职能中央银行体制下的货币创造过程

　　7.货币供求与均衡货币需求理论货币供给货币均衡通货膨胀与通货紧缩

　　8.货币政策

　　货币政策及其目标货币政策工具货币政策的传导机制和中介指标

　　9.国际收支与国际资本流动国际收支国际储备国际资本流动10.金融监管金融监管理论巴塞尔协议金融机构监管金融市场监管

　　（二）公司财务

　　1.公司财务概述什么是公司财务财务管理目标

　　2.财务报表分析会计报表财务报表比率分析

　　3.长期财务规划销售百分比法外部融资与增长

　　4.折现与价值现金流与折现债券的估值股票的估值

　　5.资本预算

　　投资决策方法增量现金流净现值运用资本预算中的风险分析

　　6.风险与收益

　　风险与收益的度量均值方差模型资本资产定价模型无套利定价模型

　　7.加权平均资本成本贝塔（β）的估计加权平均资本成本（WACC）

　　8.有效市场假说有效资本市场的概念有效资本市场的形式有效市场与公司财务9.资本结构与公司价值债务融资与股权融资资本结构MM定理

　　10.公司价值评估

　　公司价值评估的主要方法三种方法的应用与比较432 统计学

　　一、考试目标

　　全国硕士研究生入学统一考试应用统计硕士专业学位《统计学》考试是为高等院校和科研院所招收应用统计硕士生设置的具有选拔性质的考试科目。其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读应用统计专业硕士所必须的基本素质、一般能力和培养潜能，以利用选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、法制观念和国际视野、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次、应用型、复合型的统计专业人才。

　　考试要求是测试考生掌握数据收集、处理和分析的一些基本统计方法。具体来说，要求考生：

　　1.掌握数据收集和处理的基本方法。

　　2.掌握数据分析的基本原理和方法。

　　3.掌握基本的概率论知识。

　　4.具有运用统计方法分析数据和解释数据的基本能力。

　　二、考试形式和试卷涵盖范围

　　（一）试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间180分钟。

　　（二）答题方式

　　答题方式为闭卷、笔试。允许使用计算器（仅仅具备四则运算和开方运算功能的计算器），但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。

　　（三）试卷涵盖范围

　　统计学理论基础、概率论理论基础、统计学应用分析三、考试内容（一）统计学

　　1.调查的组织和实施。

　　2.概率抽样与非概率抽样。

　　3.数据的预处理。

　　4.用图表展示定性数据。

　　5.用图表展示定量数据。

　　6.用统计量描述数据的水平：平均数、中位数、分位数和众数。

　　7.用统计量描述数据的差异：极差、标准差、样本方差。

　　8.参数估计的基本原理。

　　9.一个总体和两个总体参数的区间估计。

　　10.样本量的确定。

　　11.假设检验的基本原理。

　　12.一个总体和两个总体参数的检验。

　　13.方差分析的基本原理。

　　14.单因子和双因子方差分析的实现和结果解释。

　　15.变量间的关系；相关关系和函数关系的差别。

　　16.一元线性回归的估计和检验。

　　17.用残差检验模型的假定。

　　18.多元线性回归模型。

　　19.多元线性回归的拟合优度和显著性检验；

　　20.多重共线性现象。

　　21.时间序列的组成要素。

　　22.时间序列的预测方法。

　　（二）概率论

　　1.事件及关系和运算。

　　2.事件的概率。

　　3.条件概率和全概公式。

　　4.随机变量的定义。

　　5.离散型随机变量的分布列和分布函数；离散型均匀分布、二项分布和泊松分布。

　　6.连续型随机变量的概率密度函数和分布函数；均匀分布、正态分布和指数分布。

　　7.随机变量的期望与方差。

　　8.随机变量函数的期望与方差。