中国人民大学金融工程考博的参考书体系以扎实的数理基础、前沿的金融工程理论与实务为核心，注重跨学科融合与实际问题解决能力的培养。考生需系统掌握以下四大知识模块：

数学基础方面，《随机过程》（Sheldon Ross）与《随机微积分》（Iain tent）是核心教材，重点突破随机微分方程、伊藤引理、布朗运动等数理工具。建议通过《数值分析导论》（Richard L. Burden）强化数值积分、优化算法等计算能力，完成至少50道典型习题以夯实编程实现基础。

金融衍生品定价理论以John Hull《期权、期货和其他衍生品》为蓝本，需深入理解Black-Scholes模型、二叉树定价、波动率曲面等核心概念。配套使用Hull《衍生品市场》补充信用衍生品与结构化产品案例，结合《固定收益证券》（Burton S. Miller）掌握利率衍生品定价逻辑。建议通过Bloomberg终端或Quantlib模拟平台完成10个以上衍生品定价实操。

量化投资与风险管理部分，《主动投资组合管理》（ active portfolio management, Grinold & ripley）与《风险管理与金融机构》（John Hull）构成知识框架。重点掌握均值-方差模型、风险预算、压力测试等工具，结合《机器学习在量化投资中的应用》（张维等）补充机器学习算法在因子挖掘中的实践。需完成基于Python的回测系统开发，包含至少5种策略的参数优化与风险控制模块。

研究方法体系涵盖实证金融（Fama-French三因子模型、事件研究法）、金融工程建模（VaR计算、Copula函数应用）及论文写作规范。推荐参考《计量经济学导论》（ Wooldridge）与《金融研究方法》（张晓晶），重点训练Stata/Python联用分析能力，完成3篇以上实证研究小论文，确保能熟练运用GARCH模型、蒙特卡洛模拟等工具完成金融工程课题研究。

人大金融工程考博特别注重跨学科整合能力，建议考生构建"数学建模-金融工程-计算机实现"三位一体知识网络。例如在完成美式期权定价项目时，需同步运用随机微分方程（数学）、二叉树算法（金融）和Python/VBA（编程）实现全流程开发。同时关注《金融科技前沿》《区块链与金融创新》等最新文献，体现对金融工程发展趋势的把握。

考生需建立完整的知识图谱，建议按"基础理论（40%）-专题深化（30%）-综合应用（30%）"分层复习，配合历年真题进行6轮模拟训练。重点突破随机分析在利率模型、信用风险模型中的创新应用，以及机器学习与经典金融工程的融合研究。最终形成包含5个核心研究案例的个性化知识体系，展现解决复杂金融工程问题的综合素养。