金融硕士数学主要考察以下内容：微积分、概率论与数理统计、线性代数、经济学相关数学。

详细解释如下：

一、微积分：金融学的许多基本概念和方法都依赖于微积分的知识。考试中的微积分部分通常包括极限理论、导数理论、积分理论及其应用，如微分方程在金融模型中的应用等。微积分在金融学中主要用于计算风险和收益，以及解决资产定价问题。

二、概率论与数理统计：在金融学中，数据分析和预测是非常关键的，这就需要考生掌握概率论和数理统计的知识。这部分考试内容包括概率论基础、随机过程、时间序列分析等。这些知识和技能对于理解金融市场动态和进行投资决策至关重要。

三、线性代数：金融学中涉及的大量数据分析和计算都需要用到线性代数的知识。考试中的线性代数部分通常包括矩阵理论、向量空间等。这些知识在处理金融数据、进行金融建模和风险管理等方面都有广泛应用。

四、经济学相关数学：金融硕士考试通常还会涉及到一些与经济学相关的数学知识，如经济学中的优化理论、决策理论等。这些知识对于理解经济现象和进行经济分析非常重要。

金融硕士数学考试的内容涵盖了广泛的数学知识领域，要求考生对这些领域有深入的理解和掌握，并能够将这些知识应用到金融实践中去。因此，考生在备考过程中需要充分准备，熟练掌握这些知识和技能。