2020QuantNet最新金融工程专业排名

金融工程硕士MFE是90年代新兴的交叉学科项目，此学科深入使用数学、计算机技术解决金融问题。因为毕业生是去往金融领域就业的，所以它 属于商科类项目。 然而，它的课程的理工味道却非常浓厚。 通常设在工学院或数学系下，由工学院、商学院、数学系联合授课。

MFE学制很短，一般是1-2年， 大部分学校不提供奖学金(一小部分例外)。开设MFE的学校不是太多，而且申请人又很多，所以竞争非常激烈。但即便如此，学校提供的金工硕士课程也分优劣，学校开设该课程不代表课程教育好，所以要申请的话，还得看看学校的教育水平如何。QuantNet专门对此统计了专业排名，如果想申请美国大学MFE，有这个排名就够了

本次排名的排名方法如下： 同行评估分数（20％） 每个项目都要求将2019年QuantNet MFE项目排名中的38个项目从1到5进行评分 就业情况（55％）

• 毕业就业率（10％）

• 研究生毕业时的就业率

• 毕业后三个月的就业率（15％）：研究生毕业后三个月的就业率

• 起薪（20％）

• 雇主调查分数（10％）：对雇主进行了调查，以确定最近两年内他们采访或雇用了多少参与排名的课程的学生学生选择性（25％）

• GRE分数（15％）

• 本科GPA（7.5％）

• 录取率（2.5％）

具体排名如下： 

从这些年美国各大学校的录取情况来看， MFE喜欢理工背景的学生，如计算机、物理、化学、工程等，而拥有金融、数学、经济、统计、经济计量背景的人也同样可以申请MFE， 这些具备商科性质的专业背景也具备一定的优势，但其他专业在申请时可能会相对比较被动。 那么说到底，金融工程硕士课程的录取其实最看重这几种能力： 数学能力、计算机能力、金融和经济知识基础。 

1. 数学能力
美国金融工程硕士要求申请者有很好的数学背景， 如果不是数学专业的学生，就要求某几门数学课的成绩要比较好。有些学校甚至会有先修课要求！ 总结美国所有金融数学专业情况，这些课程大致有：微积分(尤其是多元微积分)、概率统计、线性代数(包括特征值与特征向量)、微分方程(常微分方程、还有偏微分方程很重要)、概率统计、数值方法。除此以外，如果申请者有过在统计方面的工作实习经历，也会成为增强数学背景的一部分，比如曾经参加过数模竞赛并得过一等奖等等。

2. 计算机能力 

大多数情况下，美国金融工程硕士申请者要有一定的C语言编程基础， 其它对申请有利的包括C++、Fortran、Pascal、Java、VBA，以及数学软件Matlab、Mathematica、Mathca等。比如：Cornell大学的专业课程比较注重计算机技术、计算机模拟，而JAVA就是其应用最为广泛的编程语言。而Columbia大学则对UNIX操作系统情有独钟。

3. 经济、金融知识基础 

MFE并没有明确表示金融知识基础是基本要求， 但是作为申请者，如果不能对金融知识有所积累、对金融数学的内容一无所知、那势必会对申请有所影响。如果没有相关基础知识的话，讯哥建议大家可选修一些微观经济学、会计学原理，或其它金融学入门类课程，如果能够根据所学的知识为金融学研究对象建立相应的数学分析模型(如：期权定价模型)，这将会是很有说服力的专业能力的证明，能表明你对金融有强烈的兴趣。除了理论知识与研究论文，如果申请者能有金融分析相关的实习经历的话，也是一个加分项。