金融学对数学要求多高
金融学对学生的数学水平要求还是比较高的，但相较于纯数学学科，金融学更注重于与实际相结合，通过数学解释投资及金融产品的内在含义。
金融学是从经济学中分化出来的一门学科，偏重于研究资产价值的判断、市场规律、衍生品等方面内容的学科。
偏理论性的金融课程（如管理、市场运行等）对数学的要求较低，理论和概念性的东西较多；
偏财务方面的金融课程（如会计、财务报表分析等）仅需要简单的数学运算，更多是需要记忆其逻辑概念；
而大部分金融课程（包括金融理论、金融衍生品、金融数学、量化分析等）对数学的要求程度还是比较高的。
很多大学在金融学课程设置中，也纷纷增加了对金融工程、金融数学方面的课程，在这方面需要很强的建模能力、数理分析能力、计量运算能力等。其中包括线性拉格朗日方程分析、自回归模型分析等。不仅需要推演、验证，更需要进行延展、仿真模拟。对模型公式背后的含义也要有深刻理解。
此外，还需要具有很高的逻辑能力和抽象能力，未来这也将是金融学的核心内容，对数学水平的高要求不言而喻。
随着学历的提升对数学的要求更高
在本科学习阶段，金融学更多的是理论基础知识的学习，其中很大一部分都是商业法、行业道德、会计、财务报表、金融产品等方面的内容。数学要求的确不算高。更多的是打牢基础，对金融产品的学习也更多是停留在了解其产品结构和意义方面，不需要太复杂的运算。
到了研究生阶段，开始学习更深入的金融学知识，此时对金融衍生品的学习会更加深入。增加了许多比较复杂的金融衍生品的分析和杠杆测算等内容，包括远期、期货、掉期（互换）、期权、资产证券化（ABS）等各类产品的分析逐渐增多。
在课后作业也开始加入了比较简单的编程和金融模型构建，这是开始需要使用较为简单的统计学分析软件，如STATA、Eviews等。
在博士阶段，金融学的研究学习则完全偏重在量化分析方面了。相较于经济学，金融学更多是在数量分析上，时间序列、面板数据分析、样本筛选及数据清洗等方面均有涉及，研究内容比较接近计量经济学和统计学的内容，通过对真实数据的回测和对现实问题的模型构建，来测算金融产品的市场变动。
