UCLA 量化经济学硕士（MQE）项目介绍
项目概述
UCLA 的量化经济学硕士（Master of Quantitative Economics, MQE）是一个 STEM 认证（CIP 代码 45.0603） 的应用型硕士项目，符合 最长 36 个月的 OPT 延期 要求。该项目提供 48 学分 的灵活学习路径，学生可选择 9 个月（全日制）或 18 个月（适合希望实习的学生） 完成学业。MQE 结合 数据分析、计量经济学、机器学习、金融、应用统计和量化方法，为学生提供扎实的定量技能，并培养解决 政府、金融机构、跨国企业 复杂商业问题的能力。
学生将学习 R、Python、SQL、Excel 及多个金融数据平台，并通过 企业合作项目（Applied Projects） 获取实战经验。MQE 毕业生适合进入 金融、咨询、科技、政府和学术 领域，职业方向包括 数据分析师、经济学家、金融分析师、咨询顾问 等。
课程结构与方向
MQE 课程结合理论与实践，核心课程奠定坚实的经济学与数据分析基础，选修课提供个性化发展路径。学生需完成以下模块：
- 理论基础（秋季）
宏观经济学（Econ 402）
经济学家实务（Econ 410，必修）
R 和 Python 应用统计与计量经济学（Econ 430，必修）
经济学家的数据管理应用（Econ 441A）
SQL 和数据管理（Econ 443A）
财务会计（Econ 436）
核心金融课程（Econ 433）
- 应用经济学（冬季）
机器学习（Econ 425）
金融工程数据科学（Econ 432）
经济学家的数据管理应用（Econ 441B）
资产定价与投资组合理论（Econ 414）
汇率预测、大数据与投资组合设计（Econ 409）
MQE 金融实验室（Econ 442B）
- 应用选修（春季）
经济学中的机器学习与大数据（Econ 434）
国际经济学（Econ 422）
云计算与区块链应用（Econ 446）
应用金融预测与机器学习（Econ 447）
MQE 金融预测实验室（Econ 442C）
- 方向选择（可选）
学生可专注于以下三个方向之一：
数据分析（Data Analytics）
金融（Finance）
国际与货币经济学（International & Monetary Economics）
项目特色
✅ 灵活的学习路径：9 个月全日制，或 18 个月结合实习与兼职。
✅ 应用型课程：结合 理论、数据分析、机器学习、金融工程，培养行业所需技能。
✅ 实践导向：与企业合作进行 Applied Projects，学生可分析真实数据并提供解决方案。
✅ 就业优势：MQE 适合投身金融、科技、咨询等行业，UCLA 的全球校友网络为职业发展提供助力。
✅ STEM 认证：符合最长 36 个月 OPT，助力国际学生就业。
综合项目（Capstone）
毕业前，学生需完成 综合项目（Capstone），可选择：
研究项目（导师指导，提交论文）
期末综合考试（需三位教授批准）
企业合作应用项目（提交总结报告）
实习经历总结（认可实习 + 总结报告）
就业前景
MQE 毕业生可进入 金融、咨询、科技、政府、学术 领域，适合职位包括：
经济学家 / 计量经济学家
量化分析师 / 金融分析师
数据科学家 / 机器学习工程师
商业分析师 / 咨询顾问
UCLA MQE 项目提供 灵活的课程设置、强大的数据分析与金融训练、丰富的企业合作机会，适合希望在 金融、数据科学、经济咨询 领域获得竞争优势的学生。STEM 认证、OPT 延期、强大的校友网络和 UCLA 经济系的卓越声誉，使 MQE 成为 最具性价比的应用型经济学硕士之一！
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美国高端留学规划师介绍 ：
贾 晓 洋
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