约翰霍普金斯大学：中山大学数学本科跨专业收获JHU金融硕士录取
背景介绍
申请难点
留学规划与提升
1、基本熟悉投资银行各种业务的大致流程，了解尽职调查的大致内容，学会使用Bloomberg, Wind等软件获取上市企业的股票数据和企业年报，能够使用企业的财务数据在EXCEL上建立DCF模型，或通过可比公司法等对企业进行估值。
2、学习了行业研究，学会了通过分析产业链、市场规模变化以及政策因素的变化分析行业的发展走势。
3、详细阅读了上市企业招股说明书，通过公司股东、公司财务以及企业运营模式、竞争企业等多方面情况分析企业的发展。
例子：
在复盘万豪(marriott)收购喜达屋(starwood)的项目的小组报告中，我担任了小组组长，小组成员有来自数学、会计、金融等不同背景的成员。小组项目期间，我们首先制定了一份详细的时间表，明确了各成员的分工，数学背景的成员通过Wind的Excel插件导出了目标企业以及同行业的代表企业的财务数据和股票数据，而财务背景的同学对目标企业进行了通过dcf模型和可比公司法对喜达屋的公司估值，金融背景的同学在各大券商的研报或各种财经网站上收集了网络舆论和市场数据对行业进行了宏观分析，通过SWOT的分析方法评估了收购对双方企业而言的战略意义。最后结合所有人的成果，我们用powerpoint展示了自己的成果，并获得了最佳的评分。
影响：
1、对金融和商业领域的就业方向有了一个更全面且细致的了解；
2、了解到投资业务如何为企业创造财富以至于拓宽业务，提升企业价值；
3、了解到行业分析和市场东西对于投资和发行股债等商业行为的巨大影响；
3、认识到自己作为数学本科生在财务和经济逻辑上的局限，明确了研究生阶段应当提升的部分。
1、学习投资学基础课程，了解金融市场中各量化指标的含义；学习利用R语言和多因子定价模型（cpam）完成投资组合的量化策略；学习技术交易策略，包括K线以及移动平均线的分析。
2、基本上了解市场有效性假说的基本内容，能够使用R通过package调用网站的股票数据，对已有数据进行回归分析并进行统计检验和残差分析，绘制模型回测图等。
例子：
项目最后完成了关于日本资本市场的多因子回归分析的小组报告，小组参考多篇多因子定价模型的论文，调用相关网站上日本和美国市场的整体市场因素、公司规模因子与账面市值比因子的相关数据，通过R语言，编写了三因子模型的回归分析程序。该模型对日本与美国两个市场的各投资组合进行按时间序列的回归分析，得到相应的因子系数。通过比较日本和美国两个市场各个因子的系数差别，并结合宏观环境得出了两个市场差异产生的原因。
影响：
1、认识到了本科的数学学习不仅仅在理论研究中有作用，在实践运用中同样有很重要的地位；
2、感受到了数据在市场预测以及金融投资领域应用的方法和优势；
3、找到了作为数学专业学生进入商业领域的切入口。
与此同时，该同学勤奋学习托福和GRE。在我们的规划下，建议未来申请经济学和金融两个方向。
在学生的不懈努力下，托福达到95+的高分，GRE也刷到了320， 于是我们选出了乔治城、密歇根安娜堡、威斯康星麦迪逊、伊利诺伊香槟、乔治华盛顿、波士顿等大学的经济学专业，以及福特汉姆、约翰霍普金斯大学的金融、纽约大学的系统与管理、南加州大学的空间经济与数据分析。
今年的申请竞争也是白热化，在经济学方向连连遭拒，该同学意志消沉的时候，终于收获福特汉姆和约翰霍普金斯大学两枚宝贵的录取。
