金融学考研数学类专业主要考察数学三，这一科目涵盖了 高等数学、线性代数以及概率论与数理统计三大板块。以下是各科目的详细内容：
高等数学
微积分：包括极限、连续、导数、偏导数、重积分等概念及其应用。微积分在金融学中用于描述和解决金融问题中的变化关系和动力学特征，例如在期权定价模型、利率模型等金融模型的建立中发挥着重要作用。
数列极限与级数：这部分内容在金融学研究中也有重要应用，如金融市场的长期趋势分析、金融产品的定价模型等。
多元函数、矩阵、行列式、常微分方程：这些数学知识是金融学研究和应用的基础，通过对函数的极限、连续性、可微性等的研究，可以帮助理解和解决金融问题中的复杂关系。
线性代数
向量空间、矩阵理论、线性方程组的求解：线性代数在金融学中有着广泛的应用，主要体现在对投资组合的分析、风险评估以及衍生品定价等方面。例如，在金融风险管理中，通过建立风险模型来评估各种风险因素对投资组合的影响；在金融衍生品定价中，利用矩阵的特征值分解方法来求解期权的价格。
概率论与数理统计
随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律和中心极限定理：概率论主要涉及这些内容，在金融学中具有重要的地位，尤其是在金融工程、风险管理等领域。例如，在信用风险评估、市场风险度量等方面。
参数估计、假设检验、回归分析：数理统计主要涉及这些内容，在金融学中的应用非常广泛，如期权定价、风险管理等。
建议
基础知识掌握：考生需要熟练掌握高等数学中的微积分、数列极限与级数，线性代数中的向量空间、矩阵理论、线性方程组的求解，以及概率论与数理统计中的基本概念和计算方法。
实际应用：理解并掌握这些数学工具在金融学中的具体应用，如期权定价模型、风险模型、投资组合优化等。
复习策略：建议考生选择带有考研答疑督学的培训课程，以便更好地理解和掌握知识点，提高解题能力和应试技巧。