去英国学金融工程如何选校?
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董甜甜

去英国学金融工程如何选校?

2021-02-05...

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去英国学金融工程如何选校?

金融数学/工程硕士

金融数学/工程专业兴起于 20 世纪 90 年代,是一门综合运用金融学、数学和计算机科学的交叉学科。在英国的院校中,通常由商学院、数学学院和物理科学学院单独或联合授课,并集中于金融领域,实用性很强。


不同学校的金融工程课程名称有所不同,英国大部分学校称为financial mathematics,另外还有称为financial engineering,少部分称为quantitative finance或computational finance,但学习内容是相似的。课程通常包括随机微积分、金融衍生品、利率模型、统计方法和数据分析、金融与数值运算、随机过程、金融风险管理、投资组合管理等。金融工程专业与金融学、经济学等相近学科有共通之处,但相比之下更注重数量分析。英国的授课型硕士课程的学习时间大多为全日制1年,金融数学/工程专业也不例外。


开设情况

据统计,times英国排名前30以及30名后常申院校中共有20所大学开设了金融数学/工程硕士课程,项目主要开设在商学院、数学学院、物理科学学院下,部分项目是由2-3个学院联合授课的,以下按照2020 times 排名进行列举:

2 university of oxfor, msc in mathematical an computational finance, 数学学院

4 imperial college lonon, msc mathematics an finance, 数学学院

8 university college lonon, msc financial mathematics, 数学与物理科学学院

9 university of warwick, msc financial mathematics, 华威商学院

10 university of lees, msc financial mathematics, 商学院、数学学院

11 lonon school of economics an political science, msc financial mathematics, 数学学院

14 university of exeter, msc financial mathematics, 工程、数学、物理科学学院

15 university of birmingham, msc financial engineering, 数学学院

17 university of york, msc financial engineering, 数学学院、经济学院及其他相关院系合作

18 university of nottingham, msc financial an computational mathematics, 数学科学学院

20 university of glasgow, msc quantitative finance, 亚当斯密商学院

21 university of sheffiel, msc statistics with financial mathematics, 数学与统计学院

22 university of essex, msc financial mathematics, 数学科学学院

24 university of einburgh, msc financial mathematics, 爱丁堡大学数学学院与赫瑞瓦特大学合作

25 university of manchester, msc mathematical finance, 数学学院、商学院

27 university of sussex, msc financial mathematics, 数学学院、商学院、管理学院

28 king’s college lonon, msc financial mathematics, 数学学院

32 university of reaing, msc financial engineering, icma中心、数学学院

34 university of leicester, msc financial mathematics an computation, 数学学院、商学院

cass business school, msc financial mathematics


分支

学校开设金融工程项目的目的,多是为了帮助学生掌握扎实的金融、数学和计算机知识和技能,培养学生运用数学和计算机方法在多变复杂的市场中解决金融领域,特别是衍生品定价及金融工具创造等实际问题并做出决策的能力。大部分项目并没有明确的研究方向,但个别学校开设了较多的研究方向,甚至提供了庞大的选修课内容以供学生选择,构建符合自己未来职业发展所需的独特研究方向。一般来说,常见的学术分支分为以下三个:

  1. finance engineering:研究金融衍生物,其中数学和计算金融是其主要的两个分支。它主要是结合数学与金融理解建立实际模型来解决实际的金融问题。
  2. mathematics finance:研究数学模型的建立和使用技巧。
  3. computational finance:研究金融衍生物定价模型的规划技巧或者引起估价曲线图表的简历。

常见的研究方向如下:

  1. 资产管理(asset management)即资产管理人根据资产管理合同约定的方式、条件、要求及限制,对客户资产进行经营运作,为客户提供证券、基金及其他金融产品的投资管理服务的行为。在金融工程中学习资产管理,即学习运用市场中所提供的庞大数据,结合计算机、数学方法和模型,进行系统的研究分析并对资产进行估值定价,建立投资策略,确定投资方向的过程。
  2. 量化金融(quantitative analytics/quantitative finance)随着 20 世纪 80 年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增,金融从业者开始倾向于运用数据和模型来做出投资决策。在量化金融分支中,学生学习的主要内容集中于“模型”,包括了如何构建模型和使用模型。
  3. 风险管理(risk management)金融衍生物最大的一个功能就是能够转移风险,因此很多本来不可能的投资服务产品也变为有可能,例如高回报的保本投资,高风险高回报的投资组合。同时企业会遇到各种各样的金融风险,例如由于汇率、利息的变动而带来的损失。企业尤其是上市企业,为了保障公司在一个平稳的现金流下运作都会喜欢把风险转移给投机者。学习这个方向的学生必须熟悉各种金融手段,学习模拟和分析公司现在的经济风险,并且对数理模型的学习是必不可少的。
  4. 金融衍生品定价(erivatives)20 世纪 90 年代,金融数学的鼻祖 r. robert c. merton 利用工程和高级物理数学原理,研究出一套定价金融产品的哲学,之后数学在金融学上应用的研究就一直如火如荼地进行着。现在主要的金融市场的期权、期货和一些非公开交易的衍生物产品如 fra, creit irectives 都是按照 r. robert 的理论定价的。衍生物定价的学习涉及到很多数学分析、ifferential equation﹙物理应用数学必学的课程﹚的基础,数学上的学习会占课程的大部分,同时有金融类的课程。
  5. 金融模型数学在金融上的应用很多都是通过模型来实现的,通过数学工具,我们可以更准确地模拟出一个投资或资产组合将来或在不同的经济环境中的变化,从而帮助决策层更准确,更快的下决定。金融模型的学习包括了 linear moeling, stochastic calculus, ynamic control, monte carlo simulation 等课程,因此申请者本科对基础数学的掌握要扎实。
  6. 金融信息分析信息分析在金融方向的应用主要包括,工业分析、时间序列分析和基础分析。对于金工的学生来说,学习的内容主要是通过统计和数学的手段进行前两者的分析。因此,这一类的研究方向要求学生有扎实的统计学基础或者工程基础。

主要课程

不同学校的金融工程项目在课程设置上会依据不同的研究方向而有所侧重,略有不同,但是对于大部分金融工程项目来说,常见的课程如下:

金融课程:

financial erivatives

asset pricing

risk management

optimization methos in finance

interest rate an creit risk

erivatives securities: pricing, heging an traing

fixe income & creit risk

数学课程:

stochastic calculus

numerical methos

statistics an financial ata analysis

probability & stochastic processes

stochastic moelling in finance

quantitative methos for finance

partial ifferential equations in finance

financial time series

计算机课程:

c++ programming with applications in finance

finance research techniques using matlab

computational methos an programming

computations in finance


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