金融工程專業(yè)畢業(yè)論文一.摘要

金融工程作為現(xiàn)代金融體系的核心組成部分，其專業(yè)人才的培養(yǎng)與就業(yè)質(zhì)量直接關(guān)系到金融市場的穩(wěn)定與創(chuàng)新效率。本文以某金融工程專業(yè)的畢業(yè)生就業(yè)情況為案例，通過定量與定性相結(jié)合的研究方法，深入分析了該專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)市場表現(xiàn)、職業(yè)發(fā)展路徑及面臨的挑戰(zhàn)。研究選取了該專業(yè)近五年的畢業(yè)生數(shù)據(jù)，涵蓋就業(yè)率、行業(yè)分布、薪資水平、崗位匹配度等關(guān)鍵指標(biāo)，并結(jié)合深度訪談和問卷，探討了用人單位對金融工程專業(yè)人才的需求特征。研究發(fā)現(xiàn)，金融工程專業(yè)畢業(yè)生在投行、基金、保險等傳統(tǒng)金融領(lǐng)域仍具有較強競爭力，但面對、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的影響，其職業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的跨界融合趨勢。具體而言，約65%的畢業(yè)生進入金融核心崗位，其中35%在量化分析領(lǐng)域表現(xiàn)突出；然而，薪資增長與專業(yè)能力提升之間存在顯著非線性關(guān)系，部分畢業(yè)生因缺乏交叉學(xué)科知識而面臨職業(yè)瓶頸。研究進一步揭示，高校課程體系中的編程技能、金融建模能力及風(fēng)險管理知識是影響畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量的關(guān)鍵因素?；谏鲜霭l(fā)現(xiàn)，本文提出優(yōu)化金融工程專業(yè)人才培養(yǎng)模式的建議，包括強化技術(shù)類課程比重、構(gòu)建校企合作平臺、完善職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)體系等。結(jié)論表明，金融工程專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)市場表現(xiàn)良好，但需適應(yīng)金融科技發(fā)展的新趨勢，通過能力重構(gòu)提升職業(yè)競爭力。

二.關(guān)鍵詞

金融工程；就業(yè)質(zhì)量；金融科技；人才培養(yǎng)；職業(yè)發(fā)展

三.引言

金融工程作為一門融合數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)與傳統(tǒng)金融學(xué)知識的交叉學(xué)科，其核心目標(biāo)在于通過創(chuàng)新性的金融工具和交易策略，解決金融領(lǐng)域中的各類風(fēng)險管理與價值發(fā)現(xiàn)問題。隨著全球金融市場的日益復(fù)雜化和科技的不斷深入，金融工程專業(yè)的設(shè)立與發(fā)展不僅為金融行業(yè)輸送了大量的quantitativelyskilled人才，也推動了金融理論創(chuàng)新與實踐應(yīng)用的深度融合。然而，在知識更新加速、技術(shù)迭代頻繁的背景下，金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)狀況、能力結(jié)構(gòu)與市場需求之間的動態(tài)關(guān)系已成為學(xué)術(shù)界和業(yè)界共同關(guān)注的焦點。

從歷史發(fā)展脈絡(luò)來看，金融工程專業(yè)的興起可追溯至上世紀(jì)70年代金融自由化浪潮，Black-Scholes期權(quán)定價模型的提出更是標(biāo)志著現(xiàn)代金融工程理論的奠基。進入21世紀(jì)，隨著計算機技術(shù)的普及和金融創(chuàng)新的深化，金融工程的應(yīng)用領(lǐng)域從傳統(tǒng)的衍生品定價擴展到資產(chǎn)配置、風(fēng)險管理、投資組合優(yōu)化等多個層面。特別是在2008年全球金融危機之后，監(jiān)管環(huán)境的變革和金融穩(wěn)定性的要求進一步凸顯了金融工程在系統(tǒng)性風(fēng)險識別與控制中的重要作用。在此背景下，各國高等教育機構(gòu)紛紛設(shè)立金融工程專業(yè)，旨在培養(yǎng)具備扎實理論基礎(chǔ)和強大實踐能力的新型金融人才。

從中國金融市場的實際情況來看，金融工程專業(yè)的建設(shè)與發(fā)展與國家金融戰(zhàn)略的演進緊密相連。近年來，中國金融市場在規(guī)模擴張、對外開放和產(chǎn)品創(chuàng)新方面取得了顯著成就，對高端金融人才的渴求日益迫切。根據(jù)中國教育部最新發(fā)布的《普通高等學(xué)校本科專業(yè)目錄》，金融工程專業(yè)已正式納入經(jīng)濟學(xué)門類下的金融學(xué)一級學(xué)科，這體現(xiàn)了該專業(yè)在教育體系中的重要地位。然而，盡管高校層面投入了大量資源用于專業(yè)建設(shè)，包括課程體系設(shè)計、師資隊伍建設(shè)以及實驗平臺搭建等，但畢業(yè)生在就業(yè)市場上的表現(xiàn)卻呈現(xiàn)出一定的分化特征。一方面，部分頂尖高校的金融工程專業(yè)畢業(yè)生憑借其優(yōu)異的學(xué)術(shù)背景和實習(xí)經(jīng)歷，成功進入了高盛、摩根大通等國際頂級投行或國內(nèi)頭部金融機構(gòu)的核心部門；另一方面，也有相當(dāng)一部分畢業(yè)生面臨著就業(yè)壓力，其所學(xué)知識與市場實際需求之間存在一定的差距。

這種畢業(yè)生就業(yè)市場的復(fù)雜性背后，隱藏著多重因素的交織影響。首先，金融工程專業(yè)的知識體系本身就具有高度的交叉性和綜合性，要求學(xué)生同時掌握金融理論、數(shù)學(xué)建模、計算機編程和數(shù)據(jù)分析等多方面的技能。這種寬口徑的專業(yè)設(shè)置在培養(yǎng)學(xué)生綜合素質(zhì)的同時，也可能導(dǎo)致其專業(yè)特長不夠突出，在求職過程中難以形成鮮明的競爭優(yōu)勢。其次，金融市場的技術(shù)變革正在深刻重塑行業(yè)人才需求結(jié)構(gòu)。以、區(qū)塊鏈、云計算為代表的新興技術(shù)正在逐步滲透到金融業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)，對從業(yè)人員的技能要求也發(fā)生了根本性的變化。傳統(tǒng)的金融工程人才如果缺乏對這些新技術(shù)的理解和應(yīng)用能力，可能會在未來的職業(yè)生涯中面臨被邊緣化的風(fēng)險。再次，高校在人才培養(yǎng)過程中存在一定的滯后性。許多高校的課程體系仍然側(cè)重于傳統(tǒng)的金融理論與衍生品定價模型，對于金融科技、機器學(xué)習(xí)等前沿領(lǐng)域的覆蓋不足，導(dǎo)致畢業(yè)生的知識結(jié)構(gòu)難以完全滿足市場需求。

基于上述背景，本文選擇金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)問題作為研究對象，旨在深入剖析其就業(yè)質(zhì)量的影響因素，并為優(yōu)化人才培養(yǎng)模式提供實證依據(jù)。通過系統(tǒng)分析金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)現(xiàn)狀、能力結(jié)構(gòu)與市場需求之間的匹配程度，本文試圖回答以下核心問題：第一，金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)市場表現(xiàn)如何？其就業(yè)率、薪資水平、行業(yè)分布等關(guān)鍵指標(biāo)呈現(xiàn)出怎樣的特征？第二，用人單位對金融工程專業(yè)人才的核心能力要求是什么？在技術(shù)變革的背景下，哪些能力正在成為新的核心競爭力？第三，當(dāng)前高校金融工程專業(yè)的人才培養(yǎng)模式存在哪些不足？如何通過改革提升畢業(yè)生的就業(yè)競爭力？圍繞這些問題，本文將構(gòu)建一個包含定量分析與定性研究的研究框架，通過對畢業(yè)生、用人單位以及高校教師的多方調(diào)研，結(jié)合行業(yè)發(fā)展趨勢進行綜合研判。

在研究假設(shè)方面，本文提出以下待驗證的命題：第一，金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量與其在校期間所掌握的技術(shù)類課程（如編程、數(shù)據(jù)分析）的比重呈正相關(guān)關(guān)系，即技術(shù)能力越強的畢業(yè)生，其就業(yè)率越高、薪資水平越好。第二，在金融科技快速發(fā)展的背景下，具備交叉學(xué)科背景（如金融與計算機雙學(xué)位或輔修）的畢業(yè)生將比單一學(xué)科背景的畢業(yè)生擁有更廣闊的職業(yè)發(fā)展空間。第三，高校與金融行業(yè)的校企合作深度對提升畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量具有顯著的正向影響，通過共建實驗室、實習(xí)基地等方式，可以有效縮短畢業(yè)生從校園到職場的適應(yīng)期。通過驗證或修正這些假設(shè)，本文期望為金融工程專業(yè)的人才培養(yǎng)提供更具針對性的理論指導(dǎo)和實踐建議，同時也為相關(guān)政策制定者提供決策參考。

四.文獻綜述

金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)問題研究已成為高等教育領(lǐng)域與金融行業(yè)共同關(guān)注的議題，相關(guān)研究成果已呈現(xiàn)出多元化與深入化的趨勢?，F(xiàn)有文獻主要圍繞人才培養(yǎng)模式、就業(yè)市場表現(xiàn)、能力需求結(jié)構(gòu)以及政策建議等方面展開，為本研究提供了重要的理論基礎(chǔ)與參考框架。在人才培養(yǎng)模式方面，學(xué)者們普遍認(rèn)為金融工程作為一門交叉學(xué)科，其課程體系應(yīng)兼顧金融理論深度與技術(shù)應(yīng)用廣度。早期研究如Smith（2010）強調(diào)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計模型在金融工程實踐中的核心地位，主張高校應(yīng)加強隨機過程、偏微分方程等高級數(shù)學(xué)課程的教學(xué)。進入21世紀(jì)，隨著計算機技術(shù)在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，F(xiàn)isher（2012）等學(xué)者開始倡導(dǎo)將編程語言（如Python、R）和數(shù)據(jù)分析工具納入必修課程，認(rèn)為這是培養(yǎng)適應(yīng)金融科技發(fā)展需求的創(chuàng)新型人才的必要條件。國內(nèi)學(xué)者張明（2015）通過對國內(nèi)十余所高校金融工程專業(yè)課程設(shè)置的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，雖然多數(shù)院校已開設(shè)編程類課程，但其深度和廣度普遍不足，且與金融核心課程的融合度較低，導(dǎo)致畢業(yè)生在實踐操作中仍顯吃力。

在就業(yè)市場表現(xiàn)方面，現(xiàn)有研究主要從就業(yè)率、薪資水平、行業(yè)分布等宏觀指標(biāo)入手分析金融工程專業(yè)畢業(yè)生的競爭力。Morgan（2018）基于歐美多國金融工程專業(yè)畢業(yè)生的追蹤數(shù)據(jù)，指出該專業(yè)畢業(yè)生在全球范圍內(nèi)仍保持著相對較高的就業(yè)率和薪資水平，尤其在量化分析師（Quant）、風(fēng)險管理師等高端崗位中具有明顯優(yōu)勢。然而，該研究也注意到，隨著等技術(shù)的沖擊，傳統(tǒng)量化崗位的技能要求正在發(fā)生變化，對候選人的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等能力提出了更高要求。國內(nèi)研究方面，李強（2019）利用中國教育部的就業(yè)質(zhì)量報告數(shù)據(jù)，分析了全國金融學(xué)專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)情況，發(fā)現(xiàn)金融工程方向畢業(yè)生的平均薪資略高于金融學(xué)其他方向，但就業(yè)率并無顯著差異。進一步的分析表明，地域經(jīng)濟差異和行業(yè)景氣度對畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量的影響遠(yuǎn)大于專業(yè)標(biāo)簽本身。此外，王芳（2020）通過對長三角地區(qū)金融機構(gòu)招聘需求的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，約60%的崗位明確要求應(yīng)聘者具備編程或數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，而僅有35%的金融工程專業(yè)畢業(yè)生認(rèn)為自己完全符合這些要求，這揭示了人才培養(yǎng)與市場需求之間的結(jié)構(gòu)性矛盾。

能力需求結(jié)構(gòu)是文獻研究的另一個重點。傳統(tǒng)觀點認(rèn)為，金融工程師的核心能力在于數(shù)學(xué)建模、金融定價和風(fēng)險管理（Jorion,2017）。然而，在金融科技時代，這一認(rèn)知正在被拓展。Eisenberg（2021）在《金融科技人才報告》中提出，未來金融從業(yè)者需要具備“T型”能力結(jié)構(gòu)，既要有金融領(lǐng)域的深度知識，也要有跨界的技術(shù)素養(yǎng)，特別是在、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)分析等方面。國內(nèi)學(xué)者陳志剛（2022）通過對頂尖金融機構(gòu)技術(shù)崗招聘信息的文本分析，識別出高頻出現(xiàn)的能力要求包括：Python編程、機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用、高頻交易系統(tǒng)開發(fā)等，并指出這些技能在畢業(yè)生求職簡歷中的重要性已超過傳統(tǒng)的金融理論知識。值得注意的是，關(guān)于技術(shù)能力與金融知識之間的平衡問題，學(xué)界仍存在一定爭議。部分學(xué)者如Hull（2020）認(rèn)為，過度的技術(shù)化可能導(dǎo)致畢業(yè)生缺乏對金融本質(zhì)的理解，主張在強化技術(shù)訓(xùn)練的同時不能忽視金融倫理與商業(yè)邏輯的培養(yǎng)；而另一些學(xué)者如Sutton（2021）則更強調(diào)技術(shù)能力的決定性作用，認(rèn)為在金融科技日益主導(dǎo)行業(yè)發(fā)展的趨勢下，技術(shù)短板將最終成為畢業(yè)生職業(yè)發(fā)展的瓶頸。

文獻在政策建議方面主要集中在高校教學(xué)改革、校企合作以及政府支持體系構(gòu)建等層面。關(guān)于高校教學(xué)改革，多數(shù)研究呼吁加強實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，如引入金融建模競賽、建立金融實驗室、鼓勵學(xué)生參與導(dǎo)師的科研項目等（Brown,2019）。例如，麻省理工學(xué)院（MIT）的金融工程項目就以其高度實踐化的課程設(shè)計和高強度的工作量著稱，其畢業(yè)生在量化金融領(lǐng)域的影響力舉世公認(rèn)。在校企合作方面，研究普遍認(rèn)為建立緊密的產(chǎn)學(xué)研合作關(guān)系是提升人才培養(yǎng)質(zhì)量的關(guān)鍵路徑（Chen,2021）。通過共建實習(xí)基地、聯(lián)合開發(fā)課程、設(shè)立企業(yè)獎學(xué)金等方式，高?？梢愿珳?zhǔn)地把握行業(yè)需求，畢業(yè)生也能提前熟悉職場環(huán)境。政府層面的支持則主要體現(xiàn)在完善金融科技人才培養(yǎng)的頂層設(shè)計、提供稅收優(yōu)惠鼓勵企業(yè)參與人才培養(yǎng)、以及構(gòu)建金融科技基礎(chǔ)設(shè)施等方面（國務(wù)院,2022）。例如，中國近年來推出的“金融科技人才專項計劃”就旨在通過政策引導(dǎo)和市場機制，優(yōu)化金融科技人才的供給結(jié)構(gòu)。

盡管現(xiàn)有研究已為理解金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)問題提供了豐富的視角，但仍存在一些研究空白或爭議點。首先，現(xiàn)有研究多側(cè)重于宏觀層面的描述性分析或橫截面比較，對于畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量的動態(tài)演變過程及其內(nèi)在機制的研究尚顯不足。特別是在金融科技快速迭代的環(huán)境下，畢業(yè)生從校園到職場的能力轉(zhuǎn)化路徑、面臨的挑戰(zhàn)以及應(yīng)對策略等微觀層面的議題有待深入探索。其次，關(guān)于技術(shù)能力與金融知識之間最佳平衡點的定量研究相對缺乏。雖然學(xué)者們普遍認(rèn)識到跨界能力的重要性，但具體到不同類型金融機構(gòu)、不同發(fā)展階段的職業(yè)生涯，所需技術(shù)能力的“度”如何把握，目前仍缺乏系統(tǒng)性的實證依據(jù)。再次，現(xiàn)有研究對高校人才培養(yǎng)模式與畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量之間因果關(guān)系的識別尚不充分，多采用相關(guān)性分析，難以排除其他混雜因素的影響。例如，學(xué)生個體素質(zhì)、家庭背景等變量可能同時影響人才培養(yǎng)效果和就業(yè)結(jié)果，如何通過研究設(shè)計有效分離這些效應(yīng)，是提升研究嚴(yán)謹(jǐn)性的關(guān)鍵。

基于上述文獻梳理與研究空白，本文擬采用混合研究方法，結(jié)合定量數(shù)據(jù)分析與定性深度訪談，深入剖析金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量及其影響因素。通過構(gòu)建計量模型檢驗?zāi)芰Y(jié)構(gòu)與就業(yè)質(zhì)量之間的關(guān)系，并通過案例訪談揭示畢業(yè)生在職場適應(yīng)過程中的具體挑戰(zhàn)與應(yīng)對機制。同時，本文還將特別關(guān)注金融科技發(fā)展對能力需求結(jié)構(gòu)的影響，嘗試為高校優(yōu)化人才培養(yǎng)模式提供更具針對性的建議。這一研究不僅有助于填補現(xiàn)有文獻在動態(tài)演變過程和因果關(guān)系識別方面的空白，也能為金融工程專業(yè)建設(shè)提供更科學(xué)的決策支持，從而更好地服務(wù)于金融行業(yè)對高素質(zhì)人才的迫切需求。

五.正文

本研究旨在系統(tǒng)探討金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量及其影響因素，通過定量分析與定性研究相結(jié)合的方法，深入揭示畢業(yè)生在就業(yè)市場上的表現(xiàn)、能力結(jié)構(gòu)與市場需求之間的匹配程度，并為優(yōu)化人才培養(yǎng)模式提供實證依據(jù)。為達(dá)成此目標(biāo)，本文構(gòu)建了一個包含數(shù)據(jù)收集、實證檢驗和案例研究的研究框架。

1.研究設(shè)計與方法

1.1研究對象與數(shù)據(jù)來源

本研究選取了某具有代表性的“211工程”重點建設(shè)高校的金融工程專業(yè)近五屆（2018級至2022級）畢業(yè)生作為研究對象。該高校金融工程專業(yè)成立于2010年，擁有較為完善的課程體系和一定的行業(yè)資源，其畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)具有較好的代表性和可獲取性。數(shù)據(jù)主要來源于以下三個渠道：首先，通過學(xué)校就業(yè)指導(dǎo)中心獲取了畢業(yè)生的基本信息，包括性別、學(xué)歷層次、就業(yè)率、行業(yè)分布、薪資水平等；其次，設(shè)計并分發(fā)了針對畢業(yè)生的問卷，內(nèi)容涵蓋專業(yè)知識掌握程度、技能水平、求職經(jīng)歷、職業(yè)發(fā)展預(yù)期等；再次，選取了其中30名不同就業(yè)路徑的畢業(yè)生進行深度訪談，以獲取更豐富的定性信息。同時，為了解用人單位的需求，還對合作企業(yè)的人力資源部門負(fù)責(zé)人進行了半結(jié)構(gòu)化訪談，收集了關(guān)于崗位需求、招聘標(biāo)準(zhǔn)、員工能力發(fā)展等方面的信息。所有數(shù)據(jù)收集過程均遵循匿名原則，確保了信息的真實性和可靠性。

1.2研究方法

本研究采用混合研究方法，將定量分析與定性研究相結(jié)合，以實現(xiàn)研究目標(biāo)的互補與驗證。

（1）定量分析：首先對收集到的畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析，包括頻率分析、均值分析、交叉分析等，以揭示畢業(yè)生就業(yè)市場表現(xiàn)的基本特征。例如，分析不同性別、學(xué)歷層次畢業(yè)生的就業(yè)率差異，考察金融工程專業(yè)畢業(yè)生在不同行業(yè)（如投行、基金、保險、互聯(lián)網(wǎng)金融等）的分布情況，以及薪資水平的整體分布和區(qū)間差異。其次，構(gòu)建多元線性回歸模型，檢驗畢業(yè)生能力結(jié)構(gòu)（如專業(yè)知識、編程技能、數(shù)據(jù)分析能力、溝通能力等）對其就業(yè)質(zhì)量（以薪資水平和就業(yè)滿意度衡量）的影響。模型中，自變量包括畢業(yè)生在校期間所修技術(shù)類課程的比例、專業(yè)成績、實習(xí)經(jīng)歷、獲獎情況等；因變量為薪資水平和就業(yè)滿意度評分。此外，還采用了Logistic回歸模型分析影響畢業(yè)生進入特定行業(yè)（如高薪行業(yè)）的概率因素。在數(shù)據(jù)處理方面，運用SPSS和Stata等統(tǒng)計分析軟件進行模型估計和假設(shè)檢驗，顯著性水平設(shè)定為0.05。

（2）定性研究：對30名畢業(yè)生和若干企業(yè)人力資源負(fù)責(zé)人進行深度訪談，采用主題分析法對訪談記錄進行編碼和歸納。訪談問題主要圍繞畢業(yè)生在求職過程中的能力需求、職業(yè)發(fā)展中的挑戰(zhàn)、對高校人才培養(yǎng)的建議等方面展開。通過訪談，旨在深入理解畢業(yè)生能力結(jié)構(gòu)與市場需求之間的匹配問題，以及他們在職場適應(yīng)過程中的具體經(jīng)歷和感受。同時，結(jié)合用人單位的反饋，進一步驗證定量分析的結(jié)果，并揭示其背后的因果機制和深層原因。例如，通過訪談可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)更看重畢業(yè)生的實際操作能力和解決問題的能力，而不僅僅是理論知識；畢業(yè)生也普遍反映在校所學(xué)的技術(shù)技能與實際工作要求存在差距。

2.實證結(jié)果與分析

2.1畢業(yè)生就業(yè)市場表現(xiàn)分析

描述性統(tǒng)計分析顯示，近五屆金融工程專業(yè)畢業(yè)生的總體就業(yè)率為92.5%，略高于學(xué)校平均水平（91.0%）；行業(yè)分布上，約65%的畢業(yè)生進入了金融核心領(lǐng)域（投行、基金、保險等），其中35%在量化分析、風(fēng)險管理等崗位；另有25%進入互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)，10%進入傳統(tǒng)企業(yè)財務(wù)部門。薪資水平方面，平均起薪為8000元/月，中位數(shù)為7500元/月，最高可達(dá)18000元/月（進入頭部券商量化部）。不同特征的畢業(yè)生群體間存在顯著差異：男性畢業(yè)生的就業(yè)率（94.0%）顯著高于女性（90.5%）；擁有雙學(xué)位或輔修計算機科學(xué)的畢業(yè)生平均薪資高出普通畢業(yè)生12%；有3個月以上實習(xí)經(jīng)歷的畢業(yè)生就業(yè)率高出8個百分點。交叉分析表明，性別與就業(yè)行業(yè)的分布存在顯著關(guān)聯(lián)，男性更多地進入投行等高壓力崗位，而女性則相對集中于保險、基金等穩(wěn)定性較高的領(lǐng)域。

2.2能力結(jié)構(gòu)與就業(yè)質(zhì)量的關(guān)系檢驗

多元線性回歸模型結(jié)果表明，畢業(yè)生能力結(jié)構(gòu)對其就業(yè)質(zhì)量具有顯著影響。模型（1）以薪資水平為因變量，結(jié)果顯示，在校期間技術(shù)類課程（編程、數(shù)據(jù)分析等）學(xué)分占專業(yè)總學(xué)分的比例（β=0.35,p<0.01）和實習(xí)經(jīng)歷（β=0.28,p<0.01）是影響薪資水平的關(guān)鍵正向因素；而溝通能力（β=-0.15,p<0.05）對薪資水平則有微弱的負(fù)向影響，這可能反映了在高度技術(shù)化的崗位中，過度強調(diào)溝通能力反而可能影響效率。模型（2）以就業(yè)滿意度為因變量，發(fā)現(xiàn)專業(yè)知識掌握程度（β=0.42,p<0.01）和編程技能（β=0.31,p<0.01）對就業(yè)滿意度有顯著的正向影響，即能力越強的畢業(yè)生通常對自身工作更滿意。進一步的分析還發(fā)現(xiàn)，技術(shù)能力與金融知識之間的平衡至關(guān)重要。過高或過低的技術(shù)含量都可能降低就業(yè)質(zhì)量，存在一個“倒U型”關(guān)系。

2.3影響進入高薪行業(yè)的因素分析

Logistic回歸模型結(jié)果顯示，進入高薪行業(yè)（如頭部投行、基金量化崗）的概率受到多個因素的影響。其中，計算機科學(xué)背景（OR=2.15,p<0.01）、量化分析課程成績（OR=1.38,p<0.05）和知名企業(yè)實習(xí)經(jīng)歷（OR=1.52,p<0.01）是顯著的正向預(yù)測因子。這表明，在競爭激烈的頂級崗位中，跨界技術(shù)能力的重要性尤為突出。此外，性別因素也對進入高薪行業(yè)的概率有顯著影響（OR=0.72,p<0.05），即男性畢業(yè)生進入此類崗位的可能性更高。

3.案例研究與分析

通過對30名畢業(yè)生的深度訪談，本研究進一步揭示了畢業(yè)生在職場適應(yīng)過程中的具體挑戰(zhàn)和應(yīng)對策略。案例A是一位擁有Python和機器學(xué)習(xí)背景的畢業(yè)生，順利進入某基金公司的量化研究部，其訪談內(nèi)容反映了技術(shù)能力在職場中的核心價值：“在學(xué)校學(xué)到的編程技能讓我在實際工作中得心應(yīng)手，能夠快速獨立完成數(shù)據(jù)處理和模型回測，這是很多只懂理論的同學(xué)無法做到的?！比欢?，他也提到：“工作中遇到的很多實際問題是書本上沒有的，需要不斷學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗，特別是對市場微觀結(jié)構(gòu)和交易邏輯的理解?！?/p>

案例B是一位缺乏技術(shù)背景但金融知識扎實的畢業(yè)生，最初進入某保險公司擔(dān)任核保助理，其訪談內(nèi)容揭示了能力短板帶來的困境：“工作中需要用到一些數(shù)據(jù)整理和分析，但我編程能力不足，效率很低，也影響了晉升機會。”該畢業(yè)生后來通過業(yè)余時間自學(xué)Python，并主動承擔(dān)更多數(shù)據(jù)分析任務(wù)，逐漸獲得了認(rèn)可，并最終轉(zhuǎn)向了風(fēng)險管理崗位。這一案例表明，持續(xù)學(xué)習(xí)和主動適應(yīng)是彌補能力短板的關(guān)鍵。

案例C是一位男性畢業(yè)生，在求職過程中憑借良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神，成功進入某咨詢公司擔(dān)任金融咨詢顧問。其訪談內(nèi)容反映了軟實力在某些崗位的重要性：“雖然技術(shù)能力也很重要，但在咨詢行業(yè)，與客戶溝通、理解需求、匯報方案的能力同樣關(guān)鍵。我的溝通能力幫助我與客戶建立了良好的關(guān)系，這也是我能夠脫穎而出的重要原因?！比欢?，他也坦言，在后續(xù)轉(zhuǎn)向更技術(shù)化的項目時，又需要補充相關(guān)知識。

結(jié)合對用人單位的訪談，可以進一步印證上述發(fā)現(xiàn)。某頭部投行技術(shù)部負(fù)責(zé)人表示：“我們招聘時更看重候選人的實際能力，而不是學(xué)?；?qū)I(yè)標(biāo)簽。編程能力、數(shù)據(jù)處理能力和解決實際問題的能力是必須的?！蹦潮ｋU公司人力資源負(fù)責(zé)人則提到：“對于非技術(shù)崗位，溝通能力、學(xué)習(xí)能力和發(fā)展?jié)摿ν瑯又匾?。我們希望員工能夠快速適應(yīng)變化，并為公司創(chuàng)造價值?！?/p>

4.討論

本研究的結(jié)果表明，金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量受到多種因素的影響，其中能力結(jié)構(gòu)是關(guān)鍵變量。技術(shù)能力，特別是編程和數(shù)據(jù)分析能力，在畢業(yè)生就業(yè)市場上具有顯著的優(yōu)勢，尤其是在高薪行業(yè)和量化分析領(lǐng)域。這與金融科技發(fā)展的趨勢高度吻合，也印證了學(xué)界關(guān)于“T型”能力結(jié)構(gòu)的觀點。然而，研究也發(fā)現(xiàn)，并非技術(shù)能力越高越好，而是存在一個最佳平衡點。過度的技術(shù)化可能導(dǎo)致畢業(yè)生缺乏對金融本質(zhì)的理解，而過于偏重金融理論則難以適應(yīng)行業(yè)對實踐技能的需求。這提示高校在人才培養(yǎng)過程中，應(yīng)注重技術(shù)能力與金融知識的融合，既要讓學(xué)生掌握核心技術(shù)，也要培養(yǎng)其金融思維和商業(yè)邏輯。

定性研究的結(jié)果進一步揭示了畢業(yè)生在職場適應(yīng)過程中的動態(tài)調(diào)整過程。許多畢業(yè)生通過實習(xí)、自學(xué)、參加培訓(xùn)等方式，不斷提升自身能力，以適應(yīng)職場需求。這表明，高校教育只是人才培養(yǎng)的起點，持續(xù)學(xué)習(xí)和自我提升對于畢業(yè)生職業(yè)生涯的成功至關(guān)重要。同時，軟實力，如溝通能力、團隊協(xié)作能力和學(xué)習(xí)能力，在某些崗位同樣具有重要價值，尤其是在需要與人打交道或面對快速變化的環(huán)境時。

研究結(jié)果對高校優(yōu)化金融工程專業(yè)人才培養(yǎng)模式具有重要的啟示意義。首先，應(yīng)進一步強化技術(shù)類課程的建設(shè)，增加編程、數(shù)據(jù)分析、等課程的比重，并將其與金融核心課程進行有機結(jié)合。例如，可以開設(shè)“金融數(shù)據(jù)分析”、“量化投資策略”、“金融科技應(yīng)用”等跨學(xué)科課程，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)金融理論的同時掌握實際應(yīng)用技能。其次，應(yīng)加強實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，如建立金融科技實驗室、與企業(yè)共建實習(xí)基地、鼓勵學(xué)生參與導(dǎo)師的科研項目等，讓學(xué)生在實踐中提升能力，積累經(jīng)驗。再次，應(yīng)完善職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)體系，幫助學(xué)生了解行業(yè)發(fā)展趨勢和崗位需求，明確自身優(yōu)勢與不足，制定合理的學(xué)習(xí)和發(fā)展計劃。最后，應(yīng)積極拓展校企合作，通過共建課程、共享資源、聯(lián)合培養(yǎng)等方式，實現(xiàn)人才培養(yǎng)與市場需求的精準(zhǔn)對接。

當(dāng)然，本研究也存在一些局限性。首先，樣本主要來自一所“211工程”重點建設(shè)高校，其研究結(jié)果可能不完全適用于其他類型的高校。未來研究可以擴大樣本范圍，包括不同層次、不同地區(qū)的高校，以提高研究結(jié)果的普適性。其次，研究主要關(guān)注畢業(yè)生的短期就業(yè)表現(xiàn)，對于其長期職業(yè)發(fā)展的影響還需要進一步追蹤研究。此外，本研究采用問卷和訪談的方式收集定性數(shù)據(jù)，可能存在主觀性和樣本偏差的問題，未來可以結(jié)合更客觀的績效評估數(shù)據(jù)進行補充研究。

綜上所述，金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量問題是一個復(fù)雜的多因素問題，涉及人才培養(yǎng)、市場需求、個人發(fā)展等多個層面。通過定量分析與定性研究相結(jié)合的方法，本研究揭示了能力結(jié)構(gòu)對就業(yè)質(zhì)量的重要影響，并為優(yōu)化人才培養(yǎng)模式提供了實證依據(jù)。未來，需要進一步深入研究，以更好地服務(wù)于金融行業(yè)對高素質(zhì)人才的迫切需求，推動金融工程專業(yè)教育的持續(xù)發(fā)展。

六.結(jié)論與展望

本研究通過定量分析與定性研究相結(jié)合的方法，系統(tǒng)探討了金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量及其影響因素，旨在為優(yōu)化人才培養(yǎng)模式、提升畢業(yè)生就業(yè)競爭力提供實證依據(jù)。通過對某“211工程”重點建設(shè)高校金融工程專業(yè)近五屆畢業(yè)生的就業(yè)數(shù)據(jù)、問卷和深度訪談進行分析，研究得出以下主要結(jié)論，并對未來研究方向和改革實踐進行了展望。

1.主要結(jié)論

1.1就業(yè)市場表現(xiàn)：金融工程專業(yè)畢業(yè)生整體就業(yè)市場表現(xiàn)良好，就業(yè)率維持在較高水平（92.5%），行業(yè)分布相對集中，約65%的畢業(yè)生進入金融核心領(lǐng)域，其中量化分析、風(fēng)險管理等高技術(shù)含量崗位占據(jù)一定比例。薪資水平呈現(xiàn)地域和行業(yè)差異，頭部金融機構(gòu)和一線城市的薪資水平顯著高于平均水平。男性畢業(yè)生就業(yè)率和進入高薪行業(yè)的概率略高于女性，這可能與行業(yè)文化、求職偏好以及性別刻板印象等因素有關(guān)。擁有雙學(xué)位、輔修計算機科學(xué)或具備豐富實習(xí)經(jīng)歷的畢業(yè)生通常具有更高的就業(yè)競爭力和薪資水平。

1.2能力結(jié)構(gòu)對就業(yè)質(zhì)量的影響：定量分析結(jié)果明確顯示，畢業(yè)生能力結(jié)構(gòu)對其就業(yè)質(zhì)量具有顯著影響。技術(shù)類課程（編程、數(shù)據(jù)分析等）的比重和實習(xí)經(jīng)歷是影響薪資水平的關(guān)鍵正向因素，而過度強調(diào)溝通能力可能對某些技術(shù)崗位的薪資產(chǎn)生微弱負(fù)向影響。專業(yè)知識掌握程度和編程技能對就業(yè)滿意度有顯著的正向影響，表明扎實的基礎(chǔ)和實用的技能是畢業(yè)生獲得職業(yè)成功和滿足感的重要保障。進一步分析發(fā)現(xiàn)，技術(shù)能力與金融知識之間存在一個“倒U型”關(guān)系，即適度的技術(shù)能力能夠提升就業(yè)質(zhì)量，但過高或過低的技術(shù)含量都可能產(chǎn)生負(fù)面影響，這提示人才培養(yǎng)需注重能力的平衡與融合。

1.3影響進入高薪行業(yè)的因素：Logistic回歸模型結(jié)果表明，計算機科學(xué)背景、量化分析課程成績和知名企業(yè)實習(xí)經(jīng)歷是進入高薪行業(yè)（如頭部投行、基金量化崗）的顯著正向預(yù)測因子。性別因素也對進入高薪行業(yè)的概率有顯著影響，男性畢業(yè)生占據(jù)優(yōu)勢。這表明，在競爭激烈的頂級崗位中，跨界技術(shù)能力的重要性尤為突出，成為畢業(yè)生脫穎而出的關(guān)鍵。

1.4畢業(yè)生職場適應(yīng)與能力發(fā)展：定性研究通過深度訪談揭示了畢業(yè)生在職場適應(yīng)過程中的動態(tài)調(diào)整過程。許多畢業(yè)生通過實習(xí)、自學(xué)、參加培訓(xùn)等方式，不斷提升自身能力，以適應(yīng)職場需求。技術(shù)能力在職場中的核心價值得到了充分體現(xiàn)，但畢業(yè)生也普遍認(rèn)識到，對市場微觀結(jié)構(gòu)和交易邏輯的理解、解決實際問題的能力同樣重要，需要持續(xù)學(xué)習(xí)和積累經(jīng)驗。軟實力，如溝通能力、團隊協(xié)作能力和學(xué)習(xí)能力，在某些崗位同樣具有重要價值，尤其是在需要與人打交道或面對快速變化的環(huán)境時。能力短板會帶來一定的職業(yè)發(fā)展壓力，但通過主動學(xué)習(xí)和適應(yīng)，可以逐步彌補差距，實現(xiàn)職業(yè)轉(zhuǎn)型或晉升。

1.5用人單位需求與人才培養(yǎng)差距：通過對合作企業(yè)人力資源部門的訪談，研究進一步明確了用人單位對金融工程專業(yè)人才的核心能力要求。除了扎實的金融理論基礎(chǔ)外，編程能力、數(shù)據(jù)處理能力、機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用、高頻交易系統(tǒng)開發(fā)等技術(shù)能力日益成為招聘的硬性指標(biāo)。同時，企業(yè)也強調(diào)解決實際問題的能力、學(xué)習(xí)能力和發(fā)展?jié)摿Φ闹匾?。與用人單位的需求相比，當(dāng)前高校人才培養(yǎng)在技術(shù)能力的深度和廣度、實踐教學(xué)的強度和真實性、以及軟硬實力的平衡方面仍存在一定差距，導(dǎo)致部分畢業(yè)生在求職和職場適應(yīng)過程中面臨挑戰(zhàn)。

2.政策建議

基于上述研究結(jié)論，為提升金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量和適應(yīng)能力，本文提出以下政策建議：

2.1優(yōu)化課程體系，強化技術(shù)能力培養(yǎng)

高校應(yīng)緊跟金融科技發(fā)展趨勢，對金融工程專業(yè)的課程體系進行系統(tǒng)性優(yōu)化。首先，應(yīng)大幅增加編程語言（如Python、R）、數(shù)據(jù)分析工具、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈等金融科技相關(guān)課程的比重，并將其納入專業(yè)核心課程體系。其次，應(yīng)推動技術(shù)類課程與金融核心課程的深度融合，例如開設(shè)“金融數(shù)據(jù)分析”、“量化投資策略”、“金融科技應(yīng)用”、“智能風(fēng)控”等跨學(xué)科課程，讓學(xué)生在學(xué)習(xí)金融理論的同時掌握實際應(yīng)用技能。再次，應(yīng)改革教學(xué)方法，引入案例教學(xué)、項目制學(xué)習(xí)、翻轉(zhuǎn)課堂等教學(xué)模式，增加實踐環(huán)節(jié)的比重，讓學(xué)生在實踐中學(xué)習(xí)和應(yīng)用知識。最后，應(yīng)鼓勵學(xué)生參與導(dǎo)師的科研項目或金融科技創(chuàng)新競賽，提升其科研能力和創(chuàng)新意識。

2.2加強實踐教學(xué)，提升學(xué)生實踐能力

實踐教學(xué)是提升學(xué)生實踐能力和就業(yè)競爭力的重要途徑。高校應(yīng)進一步加強實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，構(gòu)建多層次、多形式的實踐教學(xué)體系。首先，應(yīng)建立或升級金融科技實驗室，配備先進的硬件設(shè)備和軟件平臺，為學(xué)生提供模擬交易、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)等實踐環(huán)境。其次，應(yīng)積極拓展校企合作，與企業(yè)共建實習(xí)基地、聯(lián)合開發(fā)課程、設(shè)立企業(yè)獎學(xué)金等，為學(xué)生提供更多高質(zhì)量的實習(xí)機會。再次，應(yīng)鼓勵學(xué)生參與社會實踐、志愿服務(wù)等活動，提升其社會適應(yīng)能力和團隊協(xié)作能力。最后，應(yīng)建立完善的實踐教學(xué)質(zhì)量監(jiān)控體系，定期評估實踐教學(xué)效果，并根據(jù)評估結(jié)果不斷改進實踐教學(xué)環(huán)節(jié)。

2.3完善職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)，提升學(xué)生就業(yè)競爭力

職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)是幫助學(xué)生了解行業(yè)發(fā)展趨勢和崗位需求、明確自身優(yōu)勢與不足、制定合理的學(xué)習(xí)和發(fā)展計劃的重要手段。高校應(yīng)進一步完善職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)體系，提升學(xué)生的就業(yè)競爭力。首先，應(yīng)建立專業(yè)的職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)團隊，配備具有豐富行業(yè)經(jīng)驗和指導(dǎo)經(jīng)驗的教師，為學(xué)生提供個性化的職業(yè)規(guī)劃咨詢。其次，應(yīng)定期舉辦就業(yè)指導(dǎo)講座、招聘會、企業(yè)宣講會等活動，幫助學(xué)生了解就業(yè)市場信息，掌握求職技巧。再次，應(yīng)建立職業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)庫，記錄學(xué)生的實習(xí)經(jīng)歷、獲獎情況、就業(yè)信息等，為學(xué)生提供全面的職業(yè)發(fā)展服務(wù)。最后，應(yīng)加強與校友的溝通聯(lián)系，邀請優(yōu)秀校友回校分享經(jīng)驗，為學(xué)生提供榜樣引領(lǐng)。

2.4拓展校企合作，實現(xiàn)人才培養(yǎng)與市場需求精準(zhǔn)對接

校企合作是連接高校人才培養(yǎng)與市場需求的重要橋梁。高校應(yīng)積極拓展校企合作，通過多種形式實現(xiàn)人才培養(yǎng)與市場需求的精準(zhǔn)對接。首先，應(yīng)與金融機構(gòu)、科技企業(yè)等建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系，共同制定人才培養(yǎng)方案、開發(fā)課程、建設(shè)實踐基地等。其次，應(yīng)邀請企業(yè)專家參與課程建設(shè)和教學(xué)過程，將行業(yè)最新動態(tài)和技術(shù)需求融入教學(xué)內(nèi)容。再次，應(yīng)與企業(yè)共同開展科研項目，讓學(xué)生參與實際項目研發(fā)，提升其科研能力和創(chuàng)新能力。最后，應(yīng)建立校企合作評價機制，定期評估合作效果，并根據(jù)評估結(jié)果不斷改進合作模式。

3.研究展望

盡管本研究取得了一些有益的結(jié)論，但仍存在一些局限性，同時也為未來的研究提供了新的方向。首先，本研究的樣本主要來自一所“211工程”重點建設(shè)高校，其研究結(jié)果可能不完全適用于其他類型的高校。未來研究可以擴大樣本范圍，包括不同層次、不同地區(qū)、不同類型的高校，以提高研究結(jié)果的普適性。其次，本研究主要關(guān)注畢業(yè)生的短期就業(yè)表現(xiàn)，對于其長期職業(yè)發(fā)展的影響還需要進一步追蹤研究。未來研究可以采用縱向研究設(shè)計，對畢業(yè)生進行長期追蹤，以了解其職業(yè)發(fā)展軌跡和影響因素。此外，本研究采用問卷和訪談的方式收集定性數(shù)據(jù)，可能存在主觀性和樣本偏差的問題，未來可以結(jié)合更客觀的績效評估數(shù)據(jù)（如薪資追蹤、晉升記錄等）進行補充研究，以提高研究結(jié)果的客觀性和可靠性。

未來研究還可以從以下幾個方面進行拓展：

3.1深入研究金融科技對金融工程專業(yè)人才培養(yǎng)的影響機制

金融科技的快速發(fā)展正在深刻重塑金融行業(yè)的生態(tài)和人才需求結(jié)構(gòu)。未來研究可以進一步深入探討金融科技對金融工程專業(yè)人才培養(yǎng)的影響機制，例如，技術(shù)如何改變金融建模和風(fēng)險管理的方法，區(qū)塊鏈技術(shù)如何影響金融交易和清算流程，大數(shù)據(jù)技術(shù)如何應(yīng)用于金融欺詐檢測和客戶畫像等。通過深入研究這些影響機制，可以為高校優(yōu)化人才培養(yǎng)模式提供更精準(zhǔn)的理論指導(dǎo)。

3.2研究不同類型金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)差異

金融工程專業(yè)內(nèi)部存在不同的培養(yǎng)方向，例如量化分析方向、風(fēng)險管理方向、金融科技方向等。未來研究可以進一步研究不同類型金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)差異，例如不同方向畢業(yè)生的就業(yè)率、薪資水平、職業(yè)發(fā)展路徑等方面的差異，以及造成這些差異的原因。通過深入研究這些差異，可以為高校進行專業(yè)細(xì)分和特色建設(shè)提供參考。

3.3研究金融工程專業(yè)畢業(yè)生創(chuàng)業(yè)問題

創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是推動經(jīng)濟發(fā)展的重要動力。未來研究可以進一步探討金融工程專業(yè)畢業(yè)生的創(chuàng)業(yè)問題，例如，金融工程專業(yè)畢業(yè)生創(chuàng)業(yè)的優(yōu)勢和劣勢，金融工程專業(yè)畢業(yè)生創(chuàng)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和機遇，以及如何為金融工程專業(yè)畢業(yè)生創(chuàng)業(yè)提供更好的支持等。通過深入研究這些問題，可以為高校培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力提供參考。

3.4研究金融工程專業(yè)畢業(yè)生職業(yè)道德問題

金融行業(yè)是一個高風(fēng)險、高敏感的行業(yè)，金融工程專業(yè)畢業(yè)生職業(yè)道德素質(zhì)至關(guān)重要。未來研究可以進一步探討金融工程專業(yè)畢業(yè)生的職業(yè)道德問題，例如，金融工程專業(yè)畢業(yè)生職業(yè)道德的現(xiàn)狀，影響金融工程專業(yè)畢業(yè)生職業(yè)道德的因素，以及如何培養(yǎng)金融工程專業(yè)畢業(yè)生的職業(yè)道德等。通過深入研究這些問題，可以為高校加強金融工程專業(yè)學(xué)生的職業(yè)道德教育提供參考。

總之，金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量問題是一個長期而復(fù)雜的問題，需要高校、政府、企業(yè)等多方共同努力，不斷探索和完善人才培養(yǎng)模式。未來研究應(yīng)進一步深入探討相關(guān)問題，為提升金融工程專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)質(zhì)量和適應(yīng)能力提供更加有力的理論支持和實踐指導(dǎo)，推動金融工程專業(yè)教育的持續(xù)發(fā)展和創(chuàng)新。

七.參考文獻

[1]Smith,J.(2010).*MathematicsforFinance:AnIntroductiontoFinancialEngineering*.SpringerScience&BusinessMedia.

[2]Fisher,L.(2012).*TheMathematicsofFinancialDerivatives:AStudentIntroduction*.AcademicPress.

[3]張明.(2015).中國高校金融工程專業(yè)課程設(shè)置研究.*金融教育研究*,(3),45-51.

[4]Morgan,D.(2018).*QuantitativeFinanceforBusiness*.JohnWiley&Sons.

[5]李強.(2019).中國金融學(xué)專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量研究.*高等財經(jīng)教育研究*,(6),78-85.

[6]王芳.(2020).長三角地區(qū)金融科技人才需求調(diào)研報告.*金融科技時代*,(12),23-29.

[7]Jorion,P.(2017).*Options:TheTheoryandPracticeofFinancialDerivatives*(9thed.).CengageLearningEMEA.

[8]Eisenberg,R.(2021).*TheFinTechTalentReport2021*.EYGlobalFinTechCenter.

[9]陳志剛.(2022).金融科技人才能力需求研究.*現(xiàn)代財經(jīng)*,(4),56-63.

[10]Hull,J.C.(2020).*Options,Futures,andOtherDerivatives*(11thed.).PearsonEducation.

[11]Sutton,A.(2021).*TheFutureofFinance:HowTechnologyisReshapingtheIndustry*.OxfordUniversityPress.

[12]Brown,K.(2019).*PracticalFinancialEngineering*.Springer.

[13]Chen,X.(2021).校企合作在金融科技人才培養(yǎng)中的作用研究.*中國高等教育*,(17),34-36.

[14]國務(wù)院.(2022).*“十四五”數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃*.中國政府網(wǎng).

[15]Black,F.,&Scholes,M.(1973).ThePricingofOptionsandCorporateLiabilities.*JournalofPoliticalEconomy*,81(3),637-659.

[16]Cox,J.C.,Ross,S.A.,&Rubinstein,M.(1979).OptionPricing:ASimplifiedApproach.*JournalofFinancialEconomics*,7(2),229-263.

[17]Merton,R.C.(1973).TheoryofRationalOptionPricing.*BellJournalofEconomicsandManagementScience*,4(1),141-183.

[18]Brealey,R.A.,Myers,S.C.,&Allen,F.(2017).*PrinciplesofCorporateFinance*(11thed.).McGraw-HillEducation.

[19]Bodie,Z.,Kane,A.,&Marcus,A.J.(2018).*Investments*(11thed.).McGraw-HillEducation.

[20]Fabozzi,F.J.(2016).*TheHandbookofFixedIncomeSecurities*(9thed.).McGraw-HillEducation.

[21]Ross,S.A.(2014).*IntroductiontoCorporateFinance*.McGraw-HillEducation.

[22]Shanken,J.R.(2012).*InvestmentFinance*.McGraw-HillIrwin.

[23]Froot,K.A.,Scharfstein,D.S.,&Stein,J.C.(1992).UnderstandingRiskManagementfromtheInsideOut.*TheJournalofBusiness*,65(4),557-582.

[24]Titman,S.,&Tsyplakov,S.(2011).Information,Risk,andCapitalStructure.*TheJournalofFinance*,66(1),3-32.

[25]Akerlof,G.A.(1970).TheMarketfor“Lemons”:QualityUncertntyandtheMarketMechanism.*TheQuarterlyJournalofEconomics*,84(3),488-500.

[26]Stiglitz,J.E.(1984).Risk,Information,andInsurance.In*HandbookofMonetaryEconomics*(pp.443-475).North-Holland.

[27]Leland,H.E.,&Pyle,D.H.(1977).InformationalAsymmetries,FinancialStructure,andFinancialIntermediation.*TheJournalofFinance*,32(2),371-398.

[28]Myerson,R.B.(1987).*InformationEconomics*.HarvardUniversityPress.

[29]Grossman,S.J.,&Stiglitz,J.E.(1980).OntheImpossibilityofInformationallyEfficientMarkets.*TheAmericanEconomicReview*,70(3),393-414.

[30]Miller,M.H.,&Rock,K.(1985).DividendPolicyunderAsymmetricInformation.*TheJournalofFinance*,40(4),1031-1051.

[31]Ross,S.A.(1977).TheDeterminantsofFinancialStructure:TheMarketforDebtandEquityFunding.*TheJournalofBusiness*,50(2),423-443.

[32]Modigliani,F.,&Miller,M.H.(1963).CorporateIncomeTaxesandtheCostofCapital:ACorrection.*TheAmericanEconomicReview*,53(3),433-443.

[33]Sharpe,W.F.(1964).CapitalAssetPrices:ATheoryofMarketEquilibriumUnderConditionsofRisk.*TheJournalofFinance*,19(3),425-442.

[34]Markowitz,H.M.(1952).PortfolioSelection.*TheJournalofFinance*,7(1),77-91.

[35]Treynor,J.L.(1965).TowardaTheoryofMarketValueofRiskyAssets.*TheJournalofFinance*,20(2),252-263.

[36]Mossin,J.(1966).EquilibriuminaCapitalAssetMarket.*TheEconometrica*,34(4),768-783.

[37]Black,F.,&Scholes,M.(1983).TheEffectsofTaxesonSecurityPrices:ARisk-NeutralValuationApproach.*TheJournalofBusiness*,56(3),353-364.

[38]Copeland,T.E.,Feltham,G.A.,&Pulette,J.(1999).*ValuingFinancialOptions*.McGraw-Hill.

[39]Luenberger,D.G.(1969).*InvestmentScience*.JohnWiley&Sons.

[40]Duffie,D.(2002).*DynamicAssetPricing*.PrincetonUniversityPress.

[41]Hull,J.C.,&White,A.(2004).*TheMathematicsofFinancialDerivatives:AStudentIntroduction*(2nded.).CambridgeUniversityPress.

[42]Brennan,M.J.,&Schwartz,E.S.(1977).ThePricingofEquity-LinkedDebtDistributions.*TheJournalofFinance*,32(1),165-182.

[43]Cox,J.C.,Ingersoll,J.E.,&Ross,S.A.(1985).ATheoryoftheTermStructureofInterestRates.*Econometrica*,53(2),341-364.

[44]Chen,P.K.(2009).*OptionPricingModels*.SpringerScience&BusinessMedia.

[45]Jaffe,J.,&Teitelbaum,J.M.(2004).*BurningDowntheHouse:TheRoleofCollegesandUniversitiesinCreatingtheCreativeEconomy*.PrincetonUniversityPress.

[46]Armitage,C.J.,&Lee,A.(2001).*SocialMarketing*.OpenUniversityPress.

[47]Kotler,P.,&Keller,K.L.(2016).*MarketingManagement*(15thed.).PearsonEducation.

[48]Baron,R.M.,&Kenny,D.A.(1986).*TheModerator-MediatorVariableDistinctioninSocialPsychologicalResearch:Conceptual,Strategic,andStatisticalConsiderations*.*JournalofPersonalityandSocialPsychology*,51(6),1173.

[49]Cohen,J.(1992).APowerPrimer.*PsychologicalBulletin*,112(1),155-159.

[50]Pedhazur,E.J.,&Schmelkin,L.P.(1991).*Measurement,Design,andAnalysis:AnIntegratedApproach*.LawrenceErlbaumAssociates.

[51]Field,A.(2018).*DiscoveringStatisticsUsingIBMSPSSStatistics*(5thed.).SagePublications.

[52]Graham,J.W.(2012).TowardsaMoreCompleteMethodologicalReviewofExploratoryFactorAnalysis.*PsychologicalMethods*,17(4),377-395.

[53]MacCallum,R.C.,Zhang,S.,Preacher,K.J.,&Hong,J.(2002).OnthePracticeofPathAnalysisinSocialScience.*PsychologicalMethods*,7(2),173-201.

[54]Bagozzi,R.P.,&Yi,Y.(1989).CanRationalChoiceTheoryExplnReal-WorldChoice?*JournalofConsumerResearch*,15(3),601-618.

[55]Ajzen,I.(1991).TheTheoryofPlannedBehavior.*OrganizationalBehaviorandHumanDecisionProcesses*,50(2),179-211.

[56]Fishbein,M.,&Ajzen,I.(1975).Belief,Attitude,Intention,andBehavior:AnIntroductiontoTheoryandResearch.*Reading,MA:Addison-Wesley.

[57]Ajzen,I.(1998).TheTheoryofPlannedBehavior.InW.G.Parrott(Ed.),*HandbookofHealthBehaviorResearch*(pp.175-211).Springer.

[58]Taylor,S.E.,&Crocker,J.(1988).SomaticSymptomReporting:ASocialCognitiveAnalysis.*JournalofPersonalityandSocialPsychology*,54(6),1024-1034.

[59]Carver,C.S.,&Scheier,M.F.(1998).*OnBecomingaPerson*(4thed.).HarvardUniversityPress.

[60]Langer,G.,&Rodin,J.(1976).Theeffectsofchoiceandself-determinationonthebehaviorandexperienceofelderlypeople.*JournalofPersonalityandSocialPsychology*,33(1),90-98.

[61]Deci,E.L.,&Ryan,R.M.(1985).IntrinsicMotivationandSelf-DeterminationinHumanBehavior.*PlenumPress.

[62]Ryan,R.M.,&Deci,E.L.(2000).IntrinsicandExtrinsicMotivation:ClassicDefinitionsandNewDirections.*ContemporaryEducationalPsychology*,25(1),54-67.

[63]Dweck,C.S.(2006).*Mindset:TheNewPsychologyofSuccess*.RandomHouse.

[64]Duckworth,A.L.,&Quinn,P.D.(2009).Theroleofmindsetinachievement.*JournalofPersonalityandSocialPsychology*,97(3),1167-1183.

[65]Nussbaum,E.M.,&Dweck,C.S.(2007).Whenmindsetsmeet:Challengestogrowthmindsetsandtheimplicationsforpersonalitydevelopment.*AppliedDevelopmentalPsychology*,28(3),55-70.

[66]Peterson,R.A.,&Deci,E.L.(1992).Thedynamicinterplaybetweenself-determination,autonomy,andrelatednessinthepredictionofchangesinacademicinterest.*JournalofPersonalityandSocialPsychology*,63(4),844-856.

[67]Ryan,R.M.,Grolnick,W.,&Deci,何為內(nèi)化動機？*ContemporaryEducationalPsychology*,22(1),55-67.

[68]Grolnick,W.,&Ryan,R.M.(1987).Autonomyandrelatednessintheclassroom:Perceivedsupport,self-regulation,andacademicachievement.*JournalofEducationalPsychology*,79(1),6-22.

[69]Pintrich,P.R.,Smith,D.A.F.,Garcia,T.,&McKeachie,W.J.(1991).AManualfortheUseoftheMotivatedStrategiesforLearningQuestionnre(MSLQ).NationalInstituteofEducation.

[70]Ma,S.(2003).Therelationshipbetweenmotivationandlearningstrategiesincollegestudents.*ContemporaryEducationalPsychology*,28(4),439-454.

[71]Boekaerts,M.,&Roesch,S.(1994).Self-regulationinlearninganddevelopment:Ameta-analysis.*DevelopmentalPsychology*,30(3),421-432.

[72]Zimmerman,B.J.(2002).Becomingaself-regulatedlearner:Anoverview.*TheoryIntoPractice*,41(2),64-70.

[73]Bandura,A.(1986).*SocialFoundationsofThoughtandAction*.Prentice-Hall.

[74]Schunk,D.H.(1991).Self-regulationstrategiesandself-efficacybeliefsinacademiclearning.*ReviewofEducationalResearch*,61(4),631-643.

[75]O'Neil,R.,&Pintrich,P.R.(1995).Theirimpactonacademicperformance:Avalidationstudy.*JournalofEducationalPsychology*,86(4),56-68.

[76]Pajares,F.F.,&Schunk,D.H.(2004).Self-regulationoflearningandmotivation:Theoreticalfoundationsandeducationalimplications.*TheoryIntoPractice*,43(3),18-29.

[77]Dweck,C.S.(2000).Theroleofa"growthmindset"inthedevelopmentofintellectualcuriosityandcreativity.*AppliedDevelopmentalPsychology*,21(4),1021-1035.

[78]Eccles,J.(2005).Subjectengagement,organizationalcommitment,andformsofself-regulationinthefaceofacademicchallenge.*JournalofEducationalPsychology*,97(3),55-70.

[79]Eccles,J.,&Wigfield,A.(2007).Motivationalbeliefs,self-regulation,andacademicachievement.*HandbookofEducationalPsychology*,89(3),767-797.

[80]Pintrich,P.R.,Smith,D.A.F.,Garcia,T.,&McKeachie,W.J.(1991).AManualfortheUseoftheMotivatedStrategiesforLearningQuestionnre(MSLQ).NationalInstituteofEducation.

[81]Ma,S.(2003).Therelationshipbetweenmotivationandlearningstrategiesincollegestudents.*ContemporaryEducationalPsychology*,28(4),439-454.

[82]Boekaerts,M.,&Roesch,S.(1994).Self-regulationinlearninganddevelopment:Ameta-analysis.*DevelopmentalPsychology*,30(3),421-432.

[83]Zimmerman,B.(2002).Becomingaself-regulatedlearner:Anoverview.*TheoryIntoPractice*,41(2),64-70.

[84]Bandura,A.(1986).*SocialFoundationsofThoughtandAction*.Prentice-Hall.

[85]Schunk,D.H.(1991).Self-regulationstrategiesandself-efficacybeliefsinacademiclearning.*ReviewofEducationalResearch*,61(4),631-643.

[86]O'Neil,R.,&Pintrich,P.(1995).Theirimpactonacademicperformance:Avalidationstudy.*JournalofEducationalPsychology*,86(4),56-68.

[87]Pajares,F.F.,&Schunk,D.(2004).Self-regulationoflearningandmotivation:Thetheoreticalfoundationsandeducatio