金融工程专业解析-新东方前途出国

1. 专业简介

Financial engineering is a multidisciplinary field involving financial theory, methods of engineering, tools of mathematics and the practice of programming. It has also been defined as the application of technical methods, especially from mathematical finance and computational finance, in the practice of finance. --Definition from Wikipedia

金融工程概念：

·         利用数学工具、工程化手段来解决实际金融问题：

·         金融产品设计，金融产品定价，交易策略设计，金融风险管理等；

第一个金融工程学位课程是在20世纪90年代初设立的。这个专业的数量和规模都在迅速增长。目前美国USNEWS排名150的院校中，有50左右个金融工程硕士项目。

2. 专业分支

美国院校常见的专业名称：

u Financial Engineering  金融工程

u Financial Mathematics /Mathematical Finance  金融数学

u Computational Finance 计算机金融

u Quantitative Finance  量化金融

u Quantitative Finance and Risk Management  量化金融和风险管理

3. 所属学院

         工学院：

重视编程能力，会开设optimization , programming等课程。

(Columbia MSFE, Stanford MSFM, Cornell MSFE, USC MSFE, NYU MSFE

商学院：

围绕金融方面学习，会开设Stochastic Methods of Mathematical Finance等课程。

(WUSTL MSF,  UCB MFE, UCLA MFE, Gatech MSQ&CF, BU MSMF,  SIT MSFE,  SUNY-Buffalo MSF,  Temple MSFE, IIT MMF)

数学学院：

课程围绕数学、统计展开，会开设Stochastic Processes等课程，学术性较强。

 (Columbia MAMF, Chicago MSFM, JHU MSFM, UND, USC MSMF, NYU MSMF, UW MSCF, Purdue MSCF, SUNJ MSMF, Minnesota MSFM, SUNY- Stony Brook MSQF, FSU MSFM, Dayton MSFM)

1. 专业背景

总体看来，除了拥有金融、数学、经济、统计、经济计量背景的人，其它方向如计算机、物理、化学、工程等背景的人同样是很受欢迎的申请者。而且在这些"转专业"的人中，工程类专业背景的学生占了将近半数。 如果是纯商科背景， 比较偏好有辅修或者第二专业为相关理工科。

2. 成绩建议

·         托福

1）基本要求：总分100，每项不低于23

2）有1%-3%加分，总分110分，口语25分

·         GRE

1）GRE基本要求：153+165+3.0

2）有1%-3%加分，160+170+3.5

·         GPA

1）大于3.7，有竞争力的成绩

2）3.5-3.7，无优势无劣势

3）3.5以下，无优势成绩

3. 先修课

美国的金融工程硕士看重学生在数学，计算机和金融方面的知识和能力储备。尤其是数学和计算机能力出众的学生，往往录取结果更好。总的来看，常见的先修课主要有以下：

3.1. 数学和统计

·         微积分 （Differential Calculus, Multivariate Calculus）

·         线性代数（Linear Algebra）

·         概率论和统计（Probability and Statistics）

·         微分方程Differential Equations（偏微分PDE&常微分ODE）

以上为最基础的要求，但是要想有更大优势，尽可能多修

·         随机过程Stochastic Processes

·         数值分析Numerical Analysis

·         计量经济学Econometrics

·         时间序列Time Series

·         实变函数Real Analysis

·         优化Optimization

3.2. 计算机

·         C, C++, Matlab, Python, R （目前最常见的）

·         Machine Learning

·         SAS, Gauss, RATS, S-Plus, or Garch

3.3. 金融

•          微观经济学Microeconomics

•          宏观经济学 Macroeconomics

•          公司财务及财务分析 Corporate Finance and Financial Analysis

•          货币和资本市场 Money and Capital Markets

•          投资学 Investments