UCLA 量化经济学硕士（MQE）项目介绍

UCLA 量化经济学硕士（MQE）项目介绍

项目概述

UCLA 的量化经济学硕士（Master of Quantitative Economics, MQE）是一个 STEM 认证（CIP 代码 45.0603） 的应用型硕士项目，符合 最长 36 个月的 OPT 延期 要求。该项目提供 48 学分 的灵活学习路径，学生可选择 9 个月（全日制）或 18 个月（适合希望实习的学生） 完成学业。MQE 结合 数据分析、计量经济学、机器学习、金融、应用统计和量化方法，为学生提供扎实的定量技能，并培养解决 政府、金融机构、跨国企业 复杂商业问题的能力。

学生将学习 R、Python、SQL、Excel 及多个金融数据平台，并通过 企业合作项目（Applied Projects） 获取实战经验。MQE 毕业生适合进入 金融、咨询、科技、政府和学术 领域，职业方向包括 数据分析师、经济学家、金融分析师、咨询顾问 等。

课程结构与方向

MQE 课程结合理论与实践，核心课程奠定坚实的经济学与数据分析基础，选修课提供个性化发展路径。学生需完成以下模块：

1. 理论基础（秋季）

宏观经济学（Econ 402）
经济学家实务（Econ 410，必修）
R 和 Python 应用统计与计量经济学（Econ 430，必修）
经济学家的数据管理应用（Econ 441A）
SQL 和数据管理（Econ 443A）
财务会计（Econ 436）
核心金融课程（Econ 433）

2. 应用经济学（冬季）

机器学习（Econ 425）
金融工程数据科学（Econ 432）
经济学家的数据管理应用（Econ 441B）
资产定价与投资组合理论（Econ 414）
汇率预测、大数据与投资组合设计（Econ 409）
MQE 金融实验室（Econ 442B）

3. 应用选修（春季）

经济学中的机器学习与大数据（Econ 434）
国际经济学（Econ 422）
云计算与区块链应用（Econ 446）
应用金融预测与机器学习（Econ 447）
MQE 金融预测实验室（Econ 442C）

4. 方向选择（可选）
   学生可专注于以下三个方向之一：

数据分析（Data Analytics）
金融（Finance）
国际与货币经济学（International & Monetary Economics）

项目特色

✅ 灵活的学习路径：9 个月全日制，或 18 个月结合实习与兼职。
✅ 应用型课程：结合 理论、数据分析、机器学习、金融工程，培养行业所需技能。
✅ 实践导向：与企业合作进行 Applied Projects，学生可分析真实数据并提供解决方案。
✅ 就业优势：MQE 适合投身金融、科技、咨询等行业，UCLA 的全球校友网络为职业发展提供助力。
✅ STEM 认证：符合最长 36 个月 OPT，助力国际学生就业。

综合项目（Capstone）

毕业前，学生需完成 综合项目（Capstone），可选择：

研究项目（导师指导，提交论文）
期末综合考试（需三位教授批准）
企业合作应用项目（提交总结报告）
实习经历总结（认可实习 + 总结报告）

就业前景

MQE 毕业生可进入 金融、咨询、科技、政府、学术 领域，适合职位包括：

经济学家 / 计量经济学家
量化分析师 / 金融分析师
数据科学家 / 机器学习工程师
商业分析师 / 咨询顾问

UCLA MQE 项目提供 灵活的课程设置、强大的数据分析与金融训练、丰富的企业合作机会，适合希望在 金融、数据科学、经济咨询 领域获得竞争优势的学生。STEM 认证、OPT 延期、强大的校友网络和 UCLA 经济系的卓越声誉，使 MQE 成为 最具性价比的应用型经济学硕士之一！

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贾 晓 洋

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