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凯斯西储大学金融硕士课程详细解析

杨澄丹

2023-07-06 11:49:35

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课程介绍

课程

完成MSM -财务学位课程，在短短9个月或更长时间的停留*
· 完成MSM -财务程度的30个学分在两个学期，OR

· 通过参加适当的其他选修课程，最多可在两年内完成39个学分的学时并获得部门证书，从而获得专业化的轨道专业知识。您也可以在此期间以竞争性方式申请暑期实习机会。

· 攻读本科学位后，即可直接进入我们的硕士课程：无需工作经验。典型的本科专业包括商业，经济学，物理，会计，工程和数学。

查看MSM下面-财务程度的课程：

核心课程
这些核心课程为学生提供了为金融职业打下坚实基础的工具和技术。

财务方向

财务建模

企业财务分析

投资管理

衍生工具和风险管理

实证金融

个人，团队和职业发展

学生参加了为期2个学期的核心课程-个人，团队和职业发展-在企业高管和潜在雇主的监督下，使用大数据完成实际任务。通过利用高管人员在课堂上的丰富行业经验和财务知识，学生可以在无形资产评估，信用评分和固定收益对冲等领域获得真实经验。行业高管举办的公司研讨会使学生能够在私募股权，房地产投资信托，财务分析等领域与高管建立联系并向他们学习。国际学生还可以参加财务定制的英语口语计划，以提高他们的交流和表达能力。

区块链和人工智能：MSM-Finance课程中提供的金融和商业应用课程
在Weatherhead管理学院的MSM-Finance计划期间，您将通过学习和应用最新技术来取得成功。自从2009年发布比特币以来，区块链技术的普及度呈指数级增长。尽管比特币在最初几天受到了很多关注，但随着时间的推移，重点已转移到基础技术：区块链。这项极为创新的技术使迄今为止被认为难以实现的任务成为可能：验证数字资产的所有权，验证交易的真实状态而无需依赖昂贵的中介机构等。

受此技术影响的企业列表令人印象深刻：供应链，医疗保健，保险，外汇转移，房地产等。如果区块链技术的重点是信任，那么人工智能的重点是预测。准确的预测和合理的判断是任何决策过程的两个关键要素。机器学习（及其子领域，深度学习）领域的最新发展已导致这些算法做出的预测准确性显着提高。显然，这种准确性的提高伴随着总体成本的降低。

人工智能金融建模课程
本课程不仅着重于理解各种AI模型的理论基础，而且着重于构建，评估和批判适用于金融业的AI模型。本课程首先介绍机器学习模型；介绍了各种关键思想，例如偏差方差折衷，交叉验证，正则化技术以及来自Finance的相关示例。然后，本课程继续讨论人工神经网络及其与深度学习的关系。反向传播等基础思想已得到足够详细的讨论。重点放在评估所有这些模型的性能上。

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