美国金融硕士专业与金融工程专业有哪些区别

  美国金融学硕士专业和美国金融工程专业有什么不同呢?美国金融专业的申请要求分别是什么呢?跟着出国留学网来看看吧!欢迎阅读。

  美国金融学硕士和金融工程有什么区别

  MSF金融学硕士

  一般开设在商学院下。美国U.S. News & World Report给出的综合排名Top 50中开设有金融学硕士(MSF)并不是很多,较知名的有普林斯顿大学,麻省理工大学, 范德堡大学, 华盛顿大学圣路易斯, 约翰霍普金斯大学, 南加州大学, 罗切斯特大学等。

  课程设置

  而MSF课程的设置形式主要为培养金融专业人才,MSF的课程主要包括金融衍生证券、财务报表、企业决策管理以及投资分析等课程。其目的在于培养学生全面的金融理念,教会学生针对资本市场运作以及企业财务进行研究和分析。大部分MSF在设计上并不注重基础数学能力的深入培养(除了普林斯顿和MIT的项目),这样的课程更适合在金融,财务领域有一定经验的人,继续深造。

  典型的核心课程包括投资分析、公司财务以及财务管理或管理会计风险管理、企业并购等。其基础学科包括经济学、会计学、计量法(货币的时间价值与统计学概论)。

  申请要求

  1. 申请背景:MSF欢迎来自各个背景的申请者,多来自于商科各专业,经济学,文科理科等。但一般来说,MSF需要对公司资金流动和运转比较熟悉,偏好有会计和财务经验的学生,数学,统计的背景也是必要的。

  2. 硬实力:各个学校要求不同,一般开设在商学院下的MSF项目需要GMAT成绩,而非GRE。“三驾马车”GPA,GMAT, TOEFL成绩自然是越高越好,对国际生来说,语言,尤其是口语的要求高。

  3. 先修课:有些MSF专业有pre-requisite的需求。比如Boston College,要求先修过会计,微积分,统计,金融管理等课程。

  4. 软实力:MSF申请后期通常需要面试,会考察申请者商业分析企业运营方面的知识与经历,还要求从业人员有十分优秀的人际沟通能力。最好是有金融,财务领域相关的实习。

  5. 早准备策略:如果不是金融背景的同学,建议本科多修一些金融,财务,统计方面的课程,数学课也要多修,假期可以尝试金融领域相关的实习。

  MFE金融工程

  MFE也就是Master in Financial Engineering,我们中国学生常常称之为金融工程。 这个专业对申请者的数学和计算机背景有较高的要求,所以许多同学认为MFE是金融里面偏理科的学位,而MSF是金融里面偏文科的学位。可能是因为我们国家的教育一向就是以培养理工科人才为重,所以同学们会认为MFE的技术含量比较高,含金量自然也比MSF高。因此,不少有志向的同学认为自己应该做一些“更有技术含量”的工作,便把自己的专业方向定在了MFE。

  MFE在美国也叫数量金融、金融数学等,是金融硕士中专业性最强的一种项目。金融工程广泛使用模型,用数学方法分析股票走势、收益率曲线,分析各种债券等的定价规律、作用以及应用策略。可以说,金融工程是金融学与数学,计算科学,计算机科学交叉渗透形成的学科。金融工程的理论性与抽象性是比较强的,它广泛应用数学、物理和工程学方法,用数理语言代替日常语言来阐述金融思想。因此,金融工程学对数学和计算机编程的要求是非常高的。

  随着金融创新脚步的加快,金融市场和投资过程中,定量分析起到的作用越来越大,市场对高素质的金融工程人才的需求也随之提高。一般项目时长在1-2年,所是一个投资时间很短,但如果找到好的工作,回报又很快的专业。

  课程设置

  MFE对数学和计算机编程的要求很高,商科内容少,更偏重于随机过程、概率、微积分这类高等数学的训练,以及计算机编程这种工程学的内容。

  申请要求

  1. 申请背景:MFE更喜欢数学,工程能力强的申请者,例如数学,统计,理工科。

  2. 硬实力:各个学校要求不同,MFE项目更需要GRE成绩,GPA,GMAT ,TOEFL成绩也是越高越好。

  3. 先修课:不仅要比较标化成绩,更要关注往届申请者的专业,和修课背景。

  比如CMU的Computational Finance项目,有这些先修课要求:

  1)Strong academic performance in a depth of mathematics and probability coursework

  2)Experience with C or C++ programming

  3)A strong interest in a career in the quantitative finance field

  4)Calculus I and II

  5)Differential equations

  6)Linear algebra

  7)Calculus-based probability

  8)C or C++ programming

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  美国金融学硕士专业和美国金融工程专业有什么不同呢?美国金融专业的申请要求分别是什么呢?跟着出国留学网来看看吧!欢迎阅读。

  美国金融学硕士和金融工程有什么区别

  MSF金融学硕士

  一般开设在商学院下。美国U.S. News & World Report给出的综合排名Top 50中开设有金融学硕士(MSF)并不是很多,较知名的有普林斯顿大学,麻省理工大学, 范德堡大学, 华盛顿大学圣路易斯, 约翰霍普金斯大学, 南加州大学, 罗切斯特大学等。

  课程设置

  而MSF课程的设置形式主要为培养金融专业人才,MSF的课程主要包括金融衍生证券、财务报表、企业决策管理以及投资分析等课程。其目的在于培养学生全面的金融理念,教会学生针对资本市场运作以及企业财务进行研究和分析。大部分MSF在设计上并不注重基础数学能力的深入培养(除了普林斯顿和MIT的项目),这样的课程更适合在金融,财务领域有一定经验的人,继续深造。

  典型的核心课程包括投资分析、公司财务以及财务管理或管理会计风险管理、企业并购等。其基础学科包括经济学、会计学、计量法(货币的时间价值与统计学概论)。

  申请要求

  1. 申请背景:MSF欢迎来自各个背景的申请者,多来自于商科各专业,经济学,文科理科等。但一般来说,MSF需要对公司资金流动和运转比较熟悉,偏好有会计和财务经验的学生,数学,统计的背景也是必要的。

  2. 硬实力:各个学校要求不同,一般开设在商学院下的MSF项目需要GMAT成绩,而非GRE。“三驾马车”GPA,GMAT, TOEFL成绩自然是越高越好,对国际生来说,语言,尤其是口语的要求高。

  3. 先修课:有些MSF专业有pre-requisite的需求。比如Boston College,要求先修过会计,微积分,统计,金融管理等课程。

  4. 软实力:MSF申请后期通常需要面试,会考察申请者商业分析企业运营方面的知识与经历,还要求从业人员有十分优秀的人际沟通能力。最好是有金融,财务领域相关的实习。

  5. 早准备策略:如果不是金融背景的同学,建议本科多修一些金融,财务,统计方面的课程,数学课也要多修,假期可以尝试金融领域相关的实习。

  MFE金融工程

  MFE也就是Master in Financial Engineering,我们中国学生常常称之为金融工程。 这个专业对申请者的数学和计算机背景有较高的要求,所以许多同学认为MFE是金融里面偏理科的学位,而MSF是金融里面偏文科的学位。可能是因为我们国家的教育一向就是以培养理工科人才为重,所以同学们会认为MFE的技术含量比较高,含金量自然也比MSF高。因此,不少有志向的同学认为自己应该做一些“更有技术含量”的工作,便把自己的专业方向定在了MFE。

  MFE在美国也叫数量金融、金融数学等,是金融硕士中专业性最强的一种项目。金融工程广泛使用模型,用数学方法分析股票走势、收益率曲线,分析各种债券等的定价规律、作用以及应用策略。可以说,金融工程是金融学与数学,计算科学,计算机科学交叉渗透形成的学科。金融工程的理论性与抽象性是比较强的,它广泛应用数学、物理和工程学方法,用数理语言代替日常语言来阐述金融思想。因此,金融工程学对数学和计算机编程的要求是非常高的。

  随着金融创新脚步的加快,金融市场和投资过程中,定量分析起到的作用越来越大,市场对高素质的金融工程人才的需求也随之提高。一般项目时长在1-2年,所是一个投资时间很短,但如果找到好的工作,回报又很快的专业。

  课程设置

  MFE对数学和计算机编程的要求很高,商科内容少,更偏重于随机过程、概率、微积分这类高等数学的训练,以及计算机编程这种工程学的内容。

  申请要求

  1. 申请背景:MFE更喜欢数学,工程能力强的申请者,例如数学,统计,理工科。

  2. 硬实力:各个学校要求不同,MFE项目更需要GRE成绩,GPA,GMAT ,TOEFL成绩也是越高越好。

  3. 先修课:不仅要比较标化成绩,更要关注往届申请者的专业,和修课背景。

  比如CMU的Computational Finance项目,有这些先修课要求:

  1)Strong academic performance in a depth of mathematics and probability coursework

  2)Experience with C or C++ programming

  3)A strong interest in a career in the quantitative finance field

  4)Calculus I and II

  5)Differential equations

  6)Linear algebra

  7)Calculus-based probability

  8)C or C++ programming

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