


美国热门金融工程 / 金融数学硕士项目解析
金融工程就是为了培养既通晓金融市场又有数学应用能力的复合型人才而产生的。金融工程是商科领域最热门的专业之一,而且也是商科领域起薪最高的专业。金融工程在不同学校的叫法不太一样,比如金融数学、定量金融、计算金融等等,虽然名字不同,课程侧重点也稍有不同,但它们都有一个共同的特点,那就是:用数学的知识,通过计算机的操作,来解决金融领域的问题。
通过这个定义可以看出,金融工程是数学、计算机、金融三个领域的交叉学科,下面我们将具体介绍一下全美排名最热门 TOP15 的金融工程 / 金融数学项目。
1.纽约城市大学 - 巴鲁克学院
巴鲁克学院的金融工程项目位于纽约城市大学,虽然纽约城市大学知名度一般,但巴鲁克的金工常年在 Quantnet 金工排名中位列第一 。最近学校官方统计了 2016-2018 这 3 年的毕业生数据,这 3 年的毕业生中, 95 个要找工作的学生有 93 个 学生在毕业的 3 个月内找到了工作,其中 89% 的工作是在纽约,大多数人在投行工作,这个就业数据是其他项目无法比拟的。
巴鲁克项目的 申请不需要托福 ,对学生的出身卡的也不是很严,但是 巴鲁克金工的录取 非常重视面试 ,如果背景一般,面试表现非常优秀也是可以拿到录取的。巴鲁克的面试主要考察 计算机 / 数学能力 (技术面)、 英语口语表达能力 (以此来考察英语水平,而不是通过托福)、 申请者的申请动机 (是否和该项目的要求匹配)。
此外,巴鲁克金工项目的学费是 40980 美元 ,是所有金工项目中 学费最低 的项目之一。
巴鲁克的金融工程项目为学生提供了非常 个性化的课程配置 ,从而使学生既能够掌握金融工程专业的核心技能要求,如定量金融分析工具,概率与随机过程,机构性融资,市场微观结构模型,金融计量经济学,时间序列等相关内容,同时学生也能够接触到商品期货交易,大数据金融,行为金融,固定收益风险管理,投资组合管理,市场和信贷风险管理,期权市场等最热的金融领域。
2.卡耐基梅隆大学
卡耐基梅隆大学 的计算金融是 全美开设最早 的金工项目之一,到现在已经有 25 年的历史。这个项目是金工方向顶尖的项目,和 伯克利、巴鲁克的金工并列全美第一 。这个项目有 2 个上课地点:一个是在 匹兹堡校区 ,另外一个是在 纽约校区 ,其中纽约校区是远程教学。学生可以自己选择在哪个校区上课,两个不同的校区各有利弊,在匹兹堡和教授的联系会更多一些,教学效果更好点,学生也可以选修别的系的课程。在纽约校区的话找实习找工作会更加方便,虽然是远程教学,不过每门课的教授都会定期飞到纽约和学生面对面交流。
卡耐基梅隆大学的计算金融项目虽然是在 商学院下 ,不过受到卡耐基梅隆大学计算机全美第一的影响,这个项目无论是在申请要求还是课程设置上,都 非常看重编程 。卡耐基梅隆的计算金融项目在申请的时候是需要掌握 C/C++ 的知识,而且最好在简历上也有编程经历。如果通过了初审,所有的人都会被要求参加一个面试,面试除了考察你的口语、申请这个项目的动机外,还会有 技术面 这个环节。被录取后,这个项目第一年很多课程都是需要用到 Python 、 C++ 或者 R 语言 。
在过去 5 年,卡耐基梅隆大学计算金融项目的毕业生,有 99% 拿到了暑期实习机会, 94% 在毕业后半年内找到了全职工作,全职工作公司大多是投资银行,对冲基金,金融科技公司等。
该专业的课程设置是 模块化 的,一共 24-25 门课 , 一年半修完 。很多课程是专门为本专业设计的,由四个学院 / 系的教授一起承担讲授任务。学生也有机会去选修这些学院 / 系的其它课程。课程设置的方向也比较广。 数学系、统计系 的系主任也会各自教授一门课程。该专业的著名教授包括: Steven Shreve , John P. Lehoczky 。 Steven Shreve 写的教材一直是该专业的优秀作品,其它专业也大多数用这本书做教材。
3.加州大学伯克利分校
加州大学伯克利分校的金融工程项目每年申请的人数不多,一年有 500 多人申请,这主要归功于其巨贵的申请费 275 美元。伯克利的金工每年录取 60-80 人。这个项目是一个春季项目,从每年的 3 月份到第二年的 3 月份。虽然是一个一年的项目,不过由于该项目横跨了一个暑假,这个项目的学生是可以找一个暑期实习的。这个优势是其他一年项目不能比拟的。
伯克利金工项目的知名度很高,不过由于地处加州,离东部和中部的用人单位都很遥远,找工作和实习都比较折腾。虽然地处西部,但是这个项目就业还是很不错的,这主要归功于该专业的负责人每年至少 5 次去纽约等美国金融中心城市以及伦敦、巴黎宣传该专业的优势并与各大机构的负责人座谈,宣传该项目的同时,了解他们对行业新发展的看法并在课程中加以改变。这样做可以说极大地迎合了雇主的胃口。
伯克利金工招收的大多数学生都是先前有过全职工作经验,招收的大陆应届生很少。
加州大学伯克利分校的金融工程联合了加州大学洛杉矶分校的 Anerson 商学院、加州大学欧文分校的 Paul Merage 商学院以及加州大学圣地亚哥分校的 Ray 商学院,将该专业的优势发挥到了最大,来自这些名校的教授包括:著名的研究金融数学的 Francis Longstaff 、著名的研究风险管理的 Philippe Jorion 、提出二项式期权定价模型 Mark Rubinstein 。
4.哥伦比亚大学
哥伦比亚大学的金融工程位于工业工程与运筹系下,哥伦比亚大学的名气加上这个项目的地理位置,使得这个项目成为金工项目的热门。虽然金工项目大多数是以就业为导向的,不过这个项目的课程设置既有偏重实践的课程,也有偏重学术的课程。哥大金工项目的毕业生有一定比例是毕业后继续读博而不是工作。
哥伦比亚大学的金工倾向于招收数学或物理背景的学生,申请的同学们可以重点的往这方面靠,比如找数学系的老师写推荐信,增加学术推荐信数量等等。
Emanuel Derman 是哥伦比亚大学金融工程项目的负责人,在华尔街是人人景仰,他之前出了一本书《 My Life as a Quant: Reflections on Physics an Finance 》,详细描述了他如何从一个物理教授转行做 Quant 的艰辛历程。其它的著名教授包括 Ioannis Karatzas, Mark Broaie, Steve Kou 和 PaulGlasserman 等,都是华尔街或金融研究领域有头有脸的人物。
5.纽约大学
纽约大学的金融数学项目开设在应用数学全美排名第一的纽约大学数学系下,这个项目是一个 1 年半的项目,一共 3 学期,每学期修 4 门课,课程基本上都是固定好的,没什么选修课。在第二学期和第三学期之间,学生可以利用暑假找一个实习。
纽约大学金融数学响亮的项目名声加上其优越的地理位置,使得竞争非常激烈。这个项目过去几年每年招收 30 多个学生,其中有 4-5 个中国人。这两年招收的学生开始增多,去年一共有 44 人入读,其中有 80% 的是中国人,不过这些中国人有一半左右的是海本。
从这个项目录取者的背景看,虽然分布的专业很广,有数学、经济、金融、计算机、物理专业的学生,不过这些学生都有着非常强大的数学背景。学校也规定申请者必须修过以下课程,包括:多变量微积分(偏微分 , 多重积分 , 泰勒展开 ) 、线性代数 ( 方程组 , 行列式 , 因式分解 , 赋范空间和零空间 , 特征值和对称矩阵 ) 、概率论 ( 独立性,条件概率 , 高斯分布 , 大数定理 , 中心极限定理 ) 。
纽约大学金融数学项目虽然没有要求考 GRE 的数学 SUB ,但是有数学 Sub 还是会加分的。数学 sub 考察的数学深度不是特别深,只是范围比较广,虽然考察的重点是微积分,但是如果想拿到高分的话,抽象代数、复分析、拓扑学还是要都学习的。
课程设置和名师:该专业的教授都是一流水准的,如 Steven Allen, Marco M. Avellanea,Peter Carr, Jonathan B. Gooman, Robert V. Kohn 等等,每一个都是在业界如雷贯耳的名角。
6.普林斯顿大学
普林斯顿的金融项目,虽然叫做金融,不过由于偏金工的课程设置,普林斯顿的金融在很多金工的排名上都榜上有名。普林斯顿的金融项目是一个 2 年的课程项目,是所有金工项目中时间最长的,全面的课程加之对理论的重视,这个项目的申请者需要在申请材料中展示出在金融、数学和编程领域全方位的能力。
普林斯顿的金融项目每年招收 25-30 人,普林斯顿的金融是所有金工项目中录取比例最低的项目之一。往年大陆学生基本上 1 年只录 1 个,有的年份甚至没有。这几年才陆陆续续多了起来,不过也不超过 5 个。
研究金融的主要集中在 ORFE ( operations research an financial engineering) 系和经济系,并且以 operation research, optimization 等为主,而数学方面的随机以及统计等方面并非很强。该专业强手如林,竞争压力可想而知,希望申请者做好准备。
7.康奈尔大学
康奈尔大学的金融工程是一个设置在运筹学与信息工程系下的 1.5 年的硕士研究生项目。其中第一年授课是在康奈尔大学本部,最后半年考虑到学生找实习以及全职工作的需要,课程是在康奈尔大学曼哈顿校区完成的。由于曼哈顿的两个强大竞争对手的存在:纽约大学和哥伦比亚大学,而且他们的地理优势更加明显,以及康奈尔大学金融工程的课程设置因为缺少数学系和统计系教授的参与,该项目在两个方面没有显现出更多的优势。康奈尔大学金融工程的就业相比其他顶尖项目处于劣势。
该专业比较有名的教授包括: Robert Jarrow ,他是著名利率模型 Heath-Jarrow-Morton 模型的创立者之一。
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