金融學有必要讀 PhD 嗎？

01-28

本人在國外讀金融學的研究生，現在有機會能繼續讀PhD,學校還好，是前50的商學院。不知道金融是否有讀PhD的必要，是否應該先工作？詢問導師說最好先選擇自己感興趣的專業領域，所以同時希望各位能和我說說現階段比較熱門的研究領域。

個人感覺，金融是不是有必要讀PhD，基本上等同於一個職業規劃選擇的問題。據我了解，絕大多數的金融PhD畢業以後，都在高校工作，擔任教職，從事教學與研究工作。雖然也有一些是去了華爾街，但是比例不大，不管在何種層次的PhD Finance Program裡面。PhD學位和Master、Bachelor不同，PhD是一個研究型的學位，學位所授予的是對於知識的創造與認知的貢獻的肯定，不同於Master和Bachelor學位所授予的是對於相應領域能力和資質的肯定。所以這是第一點問題題主需要三思的——以後想幹什麼。

其次對於一名PhD畢業生最直接的衡量標準就是發Paper。Finance的Research分Theory和Empirical兩部分，絕大多數學校都在做Empirical的Research。如果要分領域的話，有Asset Pricing, Corporate Finance, Investment等，然後各自又有旗下的細分領域。個人認為，如果能在Finance PhD中順利前進的話，有數學、統計、經濟學、會計、編程等這些背景至少之一的可能會更有優勢。

我也是PhD第一年，講得不一定完全正確，供題主參考。

謝邀。

我覺得樓上的回答已經很到位了。更加通俗易懂的說法是，如果下定決心搞研究，就去讀PhD，否則，對於金融這個領域，讀完Master已經足夠了。

按照給我們上課的professors的說法，PhD課程的目的在於創造模型，而Master的課程重心在於應用模型。所以PhD是那些把自己的名字留在課本和諾貝爾獎名單里的人，而Master是負責賺錢的人。

從我個人觀點來說，我不認為金融學真的有讀PhD的必要。因為金融學本身是個實踐性非常強的學科，無論是公司金融、投行、商業銀行，還是證券分析、投資組合管理，甚至是風險管理、金融工程、Quant，所有track的共同點都在於應用。建造模型的任務交給數學家，金融學家最重要的工作是如何利用模型最大化收益。

很可惜，不是所有人都能對市場保持敏感。我知道的很多professors都是數學專業出身，他們在專攻方向內都非常優秀，但有一部分最初選擇金融PhD、留校教書就是因為無法在市場中做出同等水平的績效。真正的市場永遠比任何模型都要複雜的多。

當然我不是說金融PhD不好。我很佩服那些能對把一些不知所云的公式變成可應用的模型的人，比如現在教我們Derivative的professor。老頭快70了，學校網站上的個人簡介很短，論文列表很長，隨便挑一篇打開看，簡直是天書……當然他上課也是這樣，所以這門課沒幾個人能真正聽懂……

綜上所述，選你多願。權看你對今後的事業期望是什麼樣的了。

謝邀請.

國外的金融學博士，定位於研究。（雖然在畢業年還是有很多人因為各種原因進了業界。）我就講講出路問題。

徐惟能對於做研究這條出路講的很詳細了，我做點補充。關鍵你要看自己是否能有滿足感。工資待遇都是眼前的事情，放長遠看，你要做自己真正喜歡的事情。畢業的話，現在國內市場招人力度還是比較大的，但是越來越挑人。我也見過很多人畢業後直接海龜，但海外圈子不夠硬，國內話題做不了的尷尬例子。海外市場，華人總是有discount的，盡量英文要好，present技巧要高。

如果你是特別喜歡教書的話，讀個PhD是免不了的。博士畢業後如果到美國排名100後的學校就職，對研究的要求就不那麼強了，但是要求你能教書。

做Quant不一定需要博士。合適的MFE FM都夠了。

你問熱門的領域，也許你自己文獻讀的不夠多，讀博的話還是要靠自己多鑽研。而且今天的熱門也許過幾年就不熱了。這個要小心。

一家之言，會有偏頗，請大家指正。

@徐惟能老師說的很全了。補充一點小小意見。博士生基本就是做一個自己喜歡的項目，最後寫一個像書一樣厚的博士論文。在美國念的話，還有一些基礎學習，培養以後當教授的能力。在英國就直接寫論文了。

在選擇研究項目的時候，不止要看哪個熱門，還要考慮自己有沒有相關的學科背景。如果搞模型，量化什麼的，統計不行就很累。對行為經濟學感興趣，最好能有心理學背景。

博士是長期鬥爭，在一個細分領域持續的投入研究（最後的topic其實非常的細），所以要綜合考慮自己興趣和能力，要不然太痛苦。

之前在QuantNet上看過一篇文章，講金融工程需不需要讀PhD，和題主的題目其實是類似的，我翻譯了一下附上吧：

The Value of a PhD and MFE Degree

Since writing for this blog in January about the HFT/algo job market, I』ve received many inquiries from students asking about the 「requirements」 for quant jobs on Wall Street. 「Do I need a PhD?」 is a frequent question. Each time I receive one of these inquiries, I struggle with the answer. My instinct is no. But when I look at who is working in these jobs, I do see a predominance of PhD』s in the top positions. PhD』s in mathematics, physics, operations research, EE, etc. are common in the quant community. So it』s tempting to tell students that a PhD is helpful, but it feels like the wrong answer.

自從寫了有關高頻演算法交易的就業市場的博客後，我收到了很多學生的詢問，他們問我華爾街的「寬客」工作要求。其中一個常見問題就是「我需要PhD學位么？」每次收到這樣的問題，我都要思躇良久。我的本能會說不，但是當我著眼於寬客崗位上的人時，的確會發現PhD學位在頂部職位的顯著優勢。在寬客群體中，擁有數學、物理、運籌、電子工程等專業的PhD學位是很普遍的。因此，答案傾向於告訴學生PhD是有幫助的，但是這個答案感覺起來又是錯誤的。

In my gut I know that the people getting these jobs are not getting offers because they have extra letters after their name. The people in these positions are there because they have proved over their academic and professional lives that they are:

我的直覺告訴我，得到寬客工作的人不是因為他們的名字後多了什麼學位頭銜，而是因為他們在學術和職業生涯中證明了他們具有以下的品質：

List 1

Very smart
Quantitative thinkers
Good at figuring things out with minimal guidance
Dedicated

非常聰明；量化思維者；善於在最少的指導下解決問題；專註

But the above is a generic list of attributes for hiring into just about any job. So what is it that makes someone hirable as a quant? The list isn』t long:

但是以上這些特徵適用於任何工作。究竟什麼特徵才能讓人勝任寬客工作呢？這份特徵的名單也不長：

List 2

Education in advanced math (stochastic calculus, statistics, probability, etc.)
Good software development skills
Good data analysis skills

具備高級的數學方面教育（例如隨機微積分，統計學，概率論等）；擅長軟體開發；優良的數據分析能力

Okay, now combine the two lists, and you have the list of qualifications for a quant.

結合這兩份名單，你就可以知道成為寬客的必要條件了。

So, back to the question of whether to get a PhD. Should I get a PhD?, asks one student who is angling for a career in quantitative finance. Will it help me? Is it necessary? No, it』s definitely not necessary. Will it help? Empirically, it seems to help. But does it? I』ve finally come to clarity on the subject with the help of a conversation today with the director of a quant group supporting credit trading for a major investment bank. Of the two lists above, the important qualifications are on the first list. This list has nothing to do with your education. Your success in any field depends on the first list. The 2nd list consists of skills, skills that can come from your education or experience. They are enabling skills, but they are not dictators of success. All career success comes from differentiating oneself with respect to the elements on the first list. You can get a PhD, spend the money and the time, but if you don』t differentiate yourself in the fundamental elements of success, the PhD won』t help.

回到要不要拿到PhD學位的問題。PhD是必需的么？肯定不是。PhD有幫助么？經驗上來看，似乎是有幫助，但果真如此么？我和一個負責投行信用交易支持的寬客組主管聊了這個問題，最終我有了清晰的答案。在上面兩個名單中，更重要的是第一個名單裡面的品質特徵。這份名單與你的教育無關，而你在任何領域取得成功都依賴於這份名單。第二份名單都是些技能，而技能來自於你的教育和經歷，它們能夠讓你有能力勝任工作，但是卻不是成功的締造者。所有的職業成功都依賴於第一份名單的因素。你可以花費時間和金錢去讀PhD，但是如果你不具備成功的根本因素，PhD學位也幫不了你。

So why are there so many PhD』s in quantitative roles, anyway? I think the answer is pretty obvious. Very smart people with quantitative instincts are drawn to the PhD path. Later they find that they are well suited to a career in finance. They satisfy both lists and hence are successful in quantitative roles in finance. Almost without exception, these are individuals who pursued a PhD based on their interests and passions (EE, Physics, Applied Math, etc.), not people who pursued a PhD as a means to a job in finance. QED: A PhD is not a requirement for a career as a quant in finance.

那為什麼寬客中有這麼多PhD呢？我覺得答案很明顯。非常聰明而且有量化直覺的人自身嚮往去讀PhD。然後他們發現，他們非常適合在金融業工作。他們同時滿足上面兩個名單，因此才會在量化金融領域取得成功。幾乎毫無例外地，這些人讀PhD是因為興趣和熱情，而不是因為想把PhD當做進入金融業的手段。證畢：PhD學位不是從事金融寬客的必需品。

The MFE

I feel this article isn』t complete without addressing the MFE degree. The MFE provides students with the fundamental skills utilized in quantitative jobs. If you can afford it, it』s an easy way to satisfy List 2. However, it』s by no means a ticket to success in quantitative finance. I』ll explore the MFE further in my next post, 「The MFE, Is it a Contra-indicator?」

我覺得如果不談一下金融工程碩士學位，這篇文章就不完整。金工碩士學位可以提供給學生量化工作中要用到的基本技能。如果你能夠負擔起學費，這會是一個捷徑來滿足第二個名單，但它絕不是通往量化金融成功的門票。

小結：PhD學位並不是在金工領域取得成功的原因，只不過寬客天才因為喜歡順便讀了個PhD而已。想要取得成就，無論什麼行業，都要做到專註、量化思維和善於解決問題，當然還要有聰明的天賦。

我覺得這要區分國內國外還有你自身的背景。國外來講，比如美國，讀phd的目的就是留在學校當老師，如果你碩士就是金融而且想去業界，則完全沒有必要去讀phd，業界更看重碩士以前的背景和你的工作經歷。國內來講，其實讀金融phd也可也不可，與你以後的工作定位有關，當然如果讀了phd，就業面肯定是收窄了，一些諸如投行等性質的工作幾乎就對你say bye bye 了，就一個原因：嫌你老。另外你碩士之前的專業也很重要，如果之前一直是經濟金融，讀phd個人認為完全沒必要，如果之前的專業是理工科，想換行業，讀phd還可以考慮。ps：博士金融專業二年級在讀，說粗來都是淚555

如果想在金融領域裡做到比較高的位置，博士是必須的。如果僅僅做職員，研究生就夠了。

文章轉載於金融學博士後李虹含的知乎live，將錄音轉化為文本形式，微信公眾號：yingtonghuo518。可以私信提問（社科院博士後，中國人民大學研究員，股份制商業銀行資產管理部產品經理）

讀博士值不值？

1.有兩位中國社科院的金融學博士，一位2011年信託工作辭職讀博士，35歲畢業。而2011年~2014年，中國信託業發展的黃金3年。他的同事每年績效報酬可以達到百萬左右。最後去了人民銀行這個清水衙門。

2.一位2011年普通研究生產業經濟學畢業，28歲讀博，31歲畢業。在股份制商業銀行總行工作。收入較高。但是他的同學抓住了07年~14年這個黃金階段，平均薪資幾十萬。

也就是說金融學博士更多的是可以讓生活過的安寧幸福，但並不一定會有豐厚的物理資本的回報。讀了金融學博士不一定會很有錢，只是給了更多賺大錢的機會。

讀博士的原因有以下原因：1.名校情結，大部分博士學位授予單位基本都是985，211。2.30歲一無所有，迷茫而讀書。3.一路讀上來的學生，精力充沛。4.官場或是職場需要學歷。稱為官博。而金融學博士是最漂亮的。

如果博導的學生不能順利畢業或是考核成績不合格，博導會被處以非常嚴厲的懲罰。所以博導會問你為什麼會讀博士。

標準答案：1.為中國金融業改革做貢獻（最偉光正和假大空的回答）2.我希望繼續從事學術研究，對學術感興趣。3.在學界和業界已經有所成就，將這些經驗融入學術研究，能夠著書立說，流芳百世（不適用於畢業應屆研究生）。4.找不到人生的方向，所以希望在學校緩一緩。

這個問題的回答非常重要，決定了你將來未來數年和導師相處的邏輯關係。

金融學是應用經濟學的皇冠，是應用經濟學當中應用範圍最廣的一門應用經濟學。

好的城市和博士生導師可以在就業方面給予很大支持。

近年來諾貝爾經濟學獎都給了數學家了，也就是計量經濟學家。金融領域獲得諾獎的很少，主要可能是因為都去賺錢了。

大部分學校金融學都偏好於要理工科背景的學生。比如說最近比較流行的計量模型，宏觀研究貨幣政策方面：bsge，動態隨機一般均衡模型，馬爾克夫曲率轉換模型，斷點回歸模型等等。都是要有很好的數學功底。

大部分金融學博士學校考英語（比6級稍難），專業課1，專業課2。好的城市和博士生導師可以在就業方面給予很大支持。導師在考試入學前必須聯繫，對於自己入學有很重要的影響。如果導師不要你，那麼導師組的導師也不會要你。每年導師會獲得一筆培養博士的經費。

考博前最好找出自己的上一屆師兄師姐，他對你報考導師風格十分了解。人大，華科，武大，中南財大，西南財經等，這些很多都是老一輩的導師，海歸導師較少。

如果要考社科院，英語比較變態，是智商性測試，他們有自己的教材，導師非常有能量，很多給中共中央政治局委員上課，是帝王之師。人大多看歷年考題，每年都差不多，初試考完之後沒出成績就會讓所有學生做面試，比較奇葩，有一次因為第一名在複試時跟導師沒有過多聯繫，導師最後選了第二名。對外經貿每年題目都會有一些變化。目前國內博士越來越難考。

核心刊物區分（發表小論文，不是畢業論文）：北京大學核心，南京大學核心，CSSCI，SCI，要求畢業前發表核心期刊。每個大學要求的核心期刊不同。比如人大是北大系社會科學核心期刊，較容易。清華是CSSCI，較難。很多學校要求老師和學生合寫論文，也就是第一作者是導師（不能是其他老師），第二作者才是學生。否則不能畢業，比如清華，人大就是這樣。對外經貿好一些，是雙導師制，可以跟副導師合寫論文。西財，上海財大，復旦，交大，畢業都特別難。有些比較差但有金融學博士授予權的學校，首都經貿，新疆大學，新疆財經大學，河南大學等不要求核心期刊小論文。

博士平常必須考的考試：高級宏觀，高級微觀，高級計量，英語，馬克思主義政治經濟學，平常考試不會太難。畢業論文也越來越嚴格。但計量經濟學和數學必須學好，因為大部分畢業論文都要求使用計量經濟學，而且要使用較前沿的編程軟體，用的太low會很難畢業。畢業一年後教育部還會抽檢，評審不過關博士學位也要重新審核。這對導師招生和學校都會有非常差的影響。所以導師招生會越來越謹慎。

金融學博士就業：基本沒有失業，商業銀行總行，商品交易所，保險公司總部，中國期貨交易所，信託，高校較多，上交所較少，券商投行部，金融監管總部機構。平均就業比研究生好，但沒有頂尖的就業。想去業界，讀博士要慎重，招聘的時候會要求年齡，所以不得不進業界讀博士後。

博士究竟怎麼賺錢：財經評論，做私募基金，做這個的博士有的身價十億。自主創業P2P。進投行部，信託項目部。一行三會監管機構可以處於小康水平。

國外的金融學博士比國內博士難畢業很多。比如沃頓商學院，要在國外頂級期刊發表論文並且引用率比較高才能畢業。但是國內已經有的學校金融學開始有要求在國外頂級期刊發表，比如上海交大，北京理工大學，北京航空航天大學等這些工科學校。因為他們的評價體系是從國外引進。

比較容易考博的學校是中西部學校。如武漢大學，華東科大，東北財經大學，中南財大，江西財經大學。

讀博士就業要去北京，北京是中國金融的心臟，大部分金融系統的總部或是資源最為集中的部門都在北京。上海是交易性金融機構。南方的大學更加國際化，導師很多都是海歸，畢業條件較難。

金融近幾年關注領域：財務，房地產金融，固定收益證券（中國研究該領域的人才較少），量化投資。

2003~2012年，中國房地產發展黃金十年。

2012年以後債券市場會有大幅度發展，研究領域有：到期收益率曲線的擬合，信用債，資產證券化的定價（13年開始快速發展）。

近年金融衍生品興起，如期權，對沖基金，近年股指期貨，國債期貨上市，量化投資公司如雨後春筍般興起，對金融工程人才要求很高，尤其是量化投資。但是高校培養和業界要求不對稱，大型投資銀行定量研究部門（金融衍生品設計）和券商金融工程部喜歡要數學博士和物理學博士。

並不是金融行業機構所有部門收入都高，金融衍生品設計，量化投資策略，債券發行交易收入較高。

閆妍是國家級的研究員，曾說博士的培養也要適應市場需要。也就是資本甚至現在在控制人類的思想。而且強調沒必要在本科階段學金融。學理工更好。如果沒有理工背景，做沒有技術含量的工作，那麼就寒暑假多做實習。

金融機構普遍看重研究能力。

如果你是數學，尤其是應用數學的碩士博士，進量化投資部門基本上是零門檻。大型投行金融工程部，40％是數學博士，40％是物理學博士，20％是計算機學博士。

國外碩士其實優勢不明顯，因為國內學生對市場比較了解。

金融學趨勢是分工逐漸細化，並出現新的領域。03~06年左右外資投行收入較高，因為IPO上市業務很多。但是現在中國一段時間就被停，現在多做併購業務，商業銀行也非常好，但是現在受到互聯網金融的挑戰。這幾年債券市場，私募股權投資（新興領域），量化投資（目前受到一定限制的新興領域）都比較好。

現在金融機構對背景出身很看重，尤其是本科院校。如果你本科一般，進大金融機構非常難。

看你想做什麼，想教書或做Quant就讀，僅僅只是想找一份金融領域的工作master就夠了

干哪行PhD都不是必要的，換用大家常引用的話說，還在糾結這事兒，就先別讀了

像IMF這樣的國際組織還是傾向於招phd的，但比較偏向於宏觀金融。

金融是個廣闊的概念。你說有必要讀PhD的必要性是指什麼？

我弱弱的假設樓主說的是就業。量化投資部里確實有大量phd，可是我認識的似乎都是讀數學的，物理的，反而沒聽過金融的。而金融的大量是master或bachelor ，分布各種部門。

quant讀

這個不清楚，但是我感覺有必要讀php。