普林斯顿大学金融硕士
普林斯顿BCF提供创新的学术项目和研究活动，以塑造现代金融和货币经济学的现有实践和知识。该中心致力于提升金融学术学科的地位，其在打破领域障碍方面的辉煌传统至今仍在延续。
附属部门
作为一个跨学科中心，普林斯顿BCF的教师来自大学的各个部门，包括经济学系、运营与金融研究系、计算机科学系、历史系和数学系，带来了多方面的专业知识。
跨学科方法
普林斯顿大学其两年制金融硕士课程为学生提供了必要的金融经济学、数据分析与技术、金融工程和计算方法方面的背景知识，以在公共和私营部门中获得竞争性职位。
概述
跨学科的Bendheim金融中心提供金融学硕士（M.Fin.）学位。普林斯顿M.Fin.项目的独特之处在于其对金融和货币经济学的强烈关注，依靠分析和计算方法。该项目的毕业生将掌握经济理论、概率、统计、优化、计算机科学和机器学习的基本定量工具。与过去任何时候相比，现在存在一组知识，对于金融证券、投资组合和公司金融决策的适当分析和管理是必不可少的。这些发展的背后动力是学术界和金融行业之间活跃的思想交流。这种合作在社会科学中与工程和应用科学中常见的学术界与私营部门的互动最相似。
M.Fin. 项目旨在为学生准备广泛的内部和外部金融行业职业，包括金融工程与风险管理、量化资产管理、宏观经济学与金融预测、量化交易和应用研究。
课程设计为四个学期完成。录取通知书将注明预期的课程长度。该课程设计为全日制学习。白天授课，每个学期学生选修四至五门课程。所有学生每年都会接受学术进步的审查。
普林斯顿的M.Fin.项目利用了多个部门的综合优势，包括计算机科学系、经济学系、运筹学与金融工程系、统计与机器学习中心等。在过去的几年里，该项目扩展了机器学习、金融科技、数据科学和创业等新课程。
该课程有两个主要的课程组成部分，并在前二年之间要求进行一次暑期实习。首先，有数学金融、经济学、概率、统计和金融计量学的核心必修课程，这些课程对于在高级水平上研究金融是必要的，并且是现代金融分析的综合介绍；其次，是现代金融分析的综合介绍。学生可以从许多部门提供的广泛选修课程中选择，以定制符合自己需求和兴趣的课程。这些课程允许学生在多个感兴趣的领域进行专门化和深入研究，并沿着几个连贯的轨道进行。最后，要求进行的暑期实习旨在提供解决现实世界金融问题的额外实践经验。
作为一个跨学科项目，该学位的课程通过汲取普林斯顿大学各个部门的资源来增强，包括经济学系、运筹学与金融工程系、计算机科学系、数学系等。
在过去的几年里，该项目已经扩展到包括机器学习、金融科技、数据科学和创业等新课程。该项目的所有课程和活动都教育和培训学生在金融的前沿，使他们能够在全球创新精神的公司和组织中担任领导角色。
普林斯顿大学的Bendheim金融中心为学生在世界上竞争力的行业中表现出色做好了高水平的准备。作为金融机器学习的先驱，并提供其中一个定量金融研究生项目，BCF以打破障碍为使命，我们才刚刚开始。
是什么让我们与众不同
Bendheim中心提供一个既严格又支持性的金融硕士课程。在你的课程、研究和职业目标中，你将体验到我们教职员工的全力支持，帮助你实现成功。
跨学科
BCF 通过金融、货币经济学和宏观经济学之间的桥梁，为跨学科的前沿研究提供了肥沃的土壤。我们的学生受益于一个结合了计算机科学、金融工程、经济学、数学、运筹学、机器学习等课程设置。
理论与应用
在BCF，我们采取理论方法。我们相信，仅仅知道“如何”解决方程或问题还不够；我们会深入挖掘，理解整体框架和主题之间的联系。
通过严格的分析，我们的学生将每个项目提升到抽象水平，然后将其理解应用于许多不同的问题。因此，BCF的金融硕士学生不仅学习“为什么”，还学习“如何”，以及其在全球范围上的影响。
服务全球社会
服务融入了普林斯顿生活的各个方面。Bendheim中心从金融和宏观经济学的角度来实现这一使命。我们致力于理解全球社会所面临的挑战，通过货币经济学、财政政策以及世界日益紧密的互联性来找到解决之道。
我们根据职业兴趣和目标提供三个不同的项目轨道：
量化资产管理
专注于设计和评估帮助组织管理风险收益权衡的金融产品。
从事投资组合管理、风险管理、资产定价和对冲的工作，为该领域的发展提供必要的定量背景，为创新者提供支持。
在主要投资银行、对冲基金和成功的量化资产管理公司中备受追捧。
包括概率、优化、随机微积分、动态规划、机器学习以及金融经济学的多个学科的课程。
数据科学与金融科技
对于那些对基于计算机的技术以及其在金融领域中越来越重要的大数据应用感兴趣的人。
重点介绍在“实时”计算环境中所需的计算技术，包括高效的交易系统、算法、高频数据分析、接口、处理大型数据库以及计算机网络的安全性。
对于需要更高效交易流程、更快速度和更低成本数据信号提取的竞争力金融公司来说是必不可少的。
课程涵盖金融技术（FinTech）、计算机科学和金融计算方法的最新工具和技术，包括机器学习、信息检索、人工智能和深度学习。
估值与宏观经济增长分析
关注公司估值的战略理解以及结构性宏观经济增长条件。
研究如何评估和融资投资项目，包括初创融资、交易重组以及如何确定公司的资本结构。
制定与预期宏观经济表现一致的策略。
对风险投资基金、全球宏观基金、金融战略咨询公司和养老基金来说是基础。
包括公司金融、行为金融、投资项目、财务重组、并购、激励设计、首次公开募股、时间序列分析、宏观经济学和资产与负债管理的课程。
