复旦大学金融学考博的学术训练体系以理论深度与跨学科融合为特色，考生需在掌握扎实的金融学理论基础的同时，关注前沿研究动态与政策实践创新。核心知识框架涵盖公司金融、行为金融、金融工程与风险管理四大模块，其中公司金融理论（如有效市场假说、资本结构理论、代理成本理论）需结合张维迎《公司金融学》与Fama-Miller经典论文进行系统梳理，行为金融方向则需深入理解心理账户、有限理性等理论在资产定价中的异化现象，推荐参考Thaler行为金融学专著及中国资本市场实证案例。

在研究方法层面，需重点掌握面板数据模型、事件研究法、机器学习在金融领域的应用技术，特别关注大数据风控、高频交易算法等交叉学科课题。考生应研读黄奇辅《金融学》构建宏观分析框架，同时通过CFA协会《金融经济学》补充量化分析工具，结合证监会《中国资本市场发展报告》掌握政策演进脉络。近年考题趋势显示，绿色金融、金融科技监管、ESG投资评估等方向出现频率提升，需关注上海金融研究院年度课题成果及《金融研究》最新刊载论文。

备考策略上建议采用"三维联动"模式：基础层以博迪《金融学》构建知识图谱，强化微观金融与宏观金融的内在逻辑；应用层通过Wind金融终端模拟实务操作，运用Python进行Python量化投资回测；创新层聚焦复旦数字经济研究院重点课题，参与导师课题组调研形成研究性成果。特别要注意将上海自贸区金融开放试点、长三角G60科创走廊等区域实践案例与理论模型相结合，在博士申请书中体现问题意识与学术创新潜质。建议考生建立文献追踪机制，定期研读《Journal of Finance》《金融经济学期刊》等顶级期刊，同时关注央行货币政策报告与复旦金融学科评估指标，确保学术视野的前沿性与实践导向的统一性。