普林斯顿大学金融硕士

普林斯顿大学
金融
专业概述
跨学科的本德海姆金融中心提供金融硕士学位 (M.Fin.)。普林斯顿M.Fin的显着特征。该计划非常重视金融和货币经济学，依赖于分析和计算方法。该项目的毕业生将获得经济理论、概率、统计、优化、计算机科学和机器学习的基本定量工具。与过去任何时候相比，现在存在着对金融证券、投资组合和公司财务决策的正确分析和管理必不可少的知识体系。这些发展背后的推动力是学术界和金融业之间活跃的思想交流，
M.Fin。该项目旨在帮助学生为从事金融行业内外的广泛职业做好准备，包括金融工程和风险管理、量化资产管理、宏观经济和金融预测、量化交易和应用研究。
该计划不需要以前的工作经验，但它可以是一个加号。本德海姆中心为学生提供全面的职业帮助，包括与我们的企业合作伙伴一起进行个性化的校园招聘。
学制时长：2年
课程设计为在四个学期内完成。录取通知书将指定预期的课程长度。该计划旨在全日制学习。白天上课，学生每学期选修四到五门课程。
普林斯顿的 M.Fin该计划利用了多个部门的综合实力，包括计算机科学系、经济学系、运筹学系和金融工程系、统计和机器学习中心等。在过去的几年里，该项目已经扩展到包括机器学习、金融科技、数据科学和创业等方面的新课程。
该计划有两个主要课程组成部分，并且在第一年和第二年之间需要进行暑期实习。
第一， 数理金融、经济学、概率论、统计学、金融计量学等必修核心课程；所有这些都是高级金融研究和现代金融分析的综合介绍所必需的，其次，现代金融分析的综合介绍。
第二， 学生可以从来自许多部门的广泛选修课程中进行选择，以根据自己的需要和兴趣定制课程。这些课程允许沿着几个连贯的轨道对感兴趣的主题进行专业化和深入研究的一系列机会。
最后，所需的暑期实习旨在提供解决现实世界金融问题的额外实践经验。
学生可以根据自己的兴趣和目标从三个课程轨道中进行选择：
(1) 量化资产管理——设计和评估金融产品，帮助组织管理风险回报权衡；
(2) Data Science & Financial Technologies——基于计算机的技术及其对大数据在金融领域日益重要的应用；
(3) 估值与宏观经济分析——对公司估值和结构性宏观经济状况的战略理解。
常设课程：
ECO 525 - 资产定价（也是 FIN 525）
ECO 526 - 企业融资（也称为 FIN 526）
ECO 527 - 财务建模（也称为 FIN 527）
FIN 501 - 资产定价 I：定价模型和衍生工具（也称为 ORF 514）
FIN 502 - 公司财务和财务会计
FIN 515 - 投资组合理论和资产管理
FIN 516 - 金融主题
FIN 519 - 企业重组、并购
FIN 521 - 固定收益、期权和衍生品：模型和应用
FIN 522 - 期权、期货和金融衍生品
FIN 523 - 预测和时间序列分析
FIN 560 - 硕士项目 I
FIN 561 - 硕士项目 II
FIN 567 - 机构金融、贸易和市场
FIN 568 - 行为金融学
FIN 580 - 金融定量数据分析
FIN 581 - 创业融资、私募股权和风险投资
FIN 591 - 金融风险管理案例
FIN 592 - 亚洲资本市场
FIN 593 - 金融危机
FIN 594 - 中国金融和货币体系
ORF 504 - 金融计量经济学（也称为 FIN 504）
ORF 505 - 财务数据的统计分析（也是 FIN 505）
ORF 515 - 资产定价 II：随机微积分和高级衍生工具（也是 FIN 503）
ORF 531 - C++ 中的计算金融（也称为 FIN 531）
ORF 535 - 金融风险和财富管理（也是 FIN 535）
ORF 545 - 高频市场：模型和数据分析（也是 FIN 545）
ORF 574 - 投资科学专题（也是 FIN 574）
过去硕士研究项目的列表提供了学生追求的主题示例：
MLB Moneylines作为投资资产
使用 Transformer 架构进行价格变化预测的自然语言处理
时间序列动量投资组合的稳健优化：通过 L1 惩罚调整周转率
使用分层模型的战术货币对冲
微型创投基金业绩分析
期权定价的贝叶斯非参数方法
预测外汇波动率：使用附加回归变量和收缩估计量扩展 HAR 模型
使用 LSTM 神经网络的期权定价
墨西哥利率期限结构动态的实证研究
期货产品的均值回归交易：回归树的应用
普林斯顿大学的金融硕士项目每年从 600 多名申请者中招收大约 25 名学生。由于项目规模小且选择性强，学生能够达到高学术标准，并与教师和彼此建立牢固的工作关系。最终，这些因素——再加上该项目对招聘和职业发展的高度关注——导致了毕业生就业安置的出色记录。