数理金融，也称为数学金融或定量金融，是金融学的一个分支，它运用数学模型和统计方法来分析、预测和解决金融问题。对于大三学生来说，数理金融的考试重点通常包括以下几个核心领域：

1.金融数学基础：这部分内容涉及基本的微积分（如导数和偏导数）、线性代数（如矩阵运算）以及概率论和统计学知识。这些数学工具在金融理论与实务中有着广泛的应用，例如计算现值、风险度量等。

2.资产定价理论：这是数理金融的核心内容之一，主要研究如何对不同类型的资产进行合理定价。其中，著名的资本资产定价模型（CAPM）和套利定价理论（APT）都是考试的重点。此外，有效市场假说（EMH）也是理解资产定价的重要理论框架。

3.期权定价理论：期权是一种衍生金融工具，其价值依赖于其他资产（如股票）的价格变动。布莱克-斯科尔斯-默顿（Black-Scholes-Merton）公式是期权定价的经典模型，它是基于几何布朗运动和伊藤引理推导出来的。该公式的理解和应用通常是数理金融考试的难点和重点。

4.固定收益证券：这部分内容关注于债券和其他固定收益产品，包括它们的定价、风险管理以及久期和凸度等债券特征的计算。了解利率的期限结构以及如何利用贴现现金流（DCF）方法对债券进行估值也是考试的重点。

5.投资组合理论：投资组合理论研究如何通过分散化投资来降低风险并提高预期收益。马科维茨的投资组合优化模型、夏普的绩效评估指标（SharpeRatio）以及托宾的Q比率等都是考试中的关键概念。

6.金融衍生品与风险管理：除了期权之外，期货、互换合约等衍生品及其在风险管理中的应用也是考试的内容。考生需要掌握这些衍生品的基本特性和定价原理，以及它们如何用于对冲市场风险。

7.时间序列分析：金融时间序列数据反映了金融市场的动态变化，对这些数据的分析可以帮助投资者做出更明智的投资决策。自回归移动平均（ARMA）模型、自回归整合移动平均（ARIMA）模型以及广义自回归条件异方差（GARCH）模型等都是考试中可能涉及的时间序列分析工具。

为了应对数理金融的考试，建议学生在复习时注重以下几个方面：

-熟练掌握相关数学知识，特别是微积分、线性代数和概率论。

-深入理解金融理论，如资产定价模型、投资组合理论等，并能灵活运用这些理论解决实际问题。

-加强对金融衍生品的理解，尤其是期权的定价和风险管理。

-通过实际案例学习，将理论知识与实践相结合，提高分析和解决问题的能力。

数理金融的考试重点在于测试学生对金融理论和数学工具的掌握程度，以及他们如何将这些知识应用于金融市场的实际问题。因此，学生需要系统地学习和练习，以充分准备好迎接挑战。