四川大学金融学考博初试考察体系呈现显著的学科交叉性与实务导向性，近五年真题显示其命题逻辑已形成"理论深度+政策热点+数学工具"的三维框架。在参考书目方面，虽未明确指定教材，但根据近三年录取考生笔录分析，重点涉及《公司金融》（JFnal）的资本结构理论、Fama-French三因子模型应用，以及《行为金融学》（Thaler）的非理性决策机制研究。数学基础要求达到CFA级数理水平，尤以随机过程在衍生品定价中的应用、时间序列模型在资产配置中的实证检验为高频考点。

考生需重点突破三个核心领域：其一，基于DSGE框架的货币政策传导机制分析，需掌握Taylor规则与IOR操作在结构性改革中的差异化效应；其二，金融科技监管沙盒的量化评估体系，重点研究数字货币对M2乘数效应的冲击路径；其三，ESG投资与碳金融的耦合模型，需熟练运用SAS/Python进行环境成本内部化测算。2023年新增的"双碳目标下绿色金融工具创新"案例分析题，要求考生结合川渝地区产业转型数据，设计涵盖绿色债券、碳期货、转型金融的立体化解决方案。

导师团队研究方向分布呈现"四维结构"：张教授团队聚焦金融科技监管的机器学习算法（近三年立项12项），李研究员侧重行为金融实验经济学（拥有国家社科基金2项），王副教授深耕跨境资本流动的DSGE建模（2022年JFE发表实证论文），陈教授主攻乡村振兴的普惠金融创新（主持农业农村部重点课题）。备考建议采取"三阶段递进法"：第一阶段（3-6月）完成《金融学原理》《计量经济学》的框架性学习，第二阶段（7-9月）通过CFA一级强化资产定价模块，第三阶段（10-12月）针对川大特色方向进行政策仿真推演。特别要注意关注2024年中央金融工作会议提出的"建设金融强国"战略，其关于金融稳定器、风险缓释器、普惠服务器的三重定位，已纳入近半年面试高频考点。建议考生建立包含人民银行季报、证监会监管案例、上海清算所白皮书的三级信息监测体系，每周完成2次政策热点与理论模型的交叉验证训练。