金融工程专业的应用方向
申请美国留学的专家说，金融工程是一门跨学科的学科，结合了金融，数学和计算机科学。由于美国金融工程毕业生去金融领域找到就业，因此属于商业计划。但是，其课程的科学和工程口味非常强烈。它的课程通常由大学的商学院，数学系和工程学校共同教授。
金融工程是近年来增长最快的学科，其研究范围涵盖了四个主要领域：计算机，金融，数学和统计。深度的课程远远超过MBA财务的课程，通常包括股票市场分析，投资组合分析，期货和期权，资产定价，资本预算，固定收益分析，利率建模，财务风险管理和其他课程。
除了具有金融，数学，经济学，统计和经济学背景的人外，在其他方向上具有背景的人，例如计算机，物理，化学，工程等，也是非常受欢迎的申请人。
在美国申请额外留学的专家说，美国财政硕士工程要求申请人具有良好的数学背景。如果他们不是数学专业的学生，则必须在某些数学课程中获得更好的成绩。这些课程包括：微积分（尤其是多元微积分），概率统计，线性代数（包括特征值和特征向量），微分方程（普通微分方程和部分微分方程非常重要），概率统计量和数值方法。此外，如果申请人在统计上实*，它也将成为增强的数学背景的一部分；如果他参加了数字模型竞赛和其他比赛，他也非常有影响力。
在大多数情况下，美国金融工程硕士申请人必须在C语言编程中具有一定的基础。应用程序的其他好处包括C ++，Fortran，Pascal，Java，VBA，以及数学软件MATLAB，MATHEMATICA，MATHCAD，等等。
财务数学的应用要求并未将财务知识的基础作为非常严格的要求。但是，作为申请人，如果他不能积累财务知识，并且对金融数学的内容一无所知，它将不可避免地影响生产应用材料的趋势和申请结果。
在美国金融工程专业的就业选择方面，分析就业方式的分析，MFE毕业生实际上没有很多地方。对于具有强大工程背景的学生，例如学*计算机或电力工程的本科生和研究生，甚至已经拥有博士学位的学生在物理学中，他们将利用毕业后的计算机优势来进行定量分析，例如使用C ++编写程序并为金融衍生品制定交易策略。
对于某些没有强大编程技能或不想从事量化工作的学生来说，他们的主要职业目标是投资银行或对冲基金的交易者使用其金融衍生品和风险管理的知识来在市场上进行投资或投机性套利。美国金融工程专业的就业领域仍然相对较宽，与金融有关的行业可以尝试金融工程毕业生。当然，返回中国寻找就业的前景也非常乐观，拥有广泛的就业领域和对海外返回者的需求很大。
在大多数情况下，美国金融工程硕士申请人必须在C语言编程中具有一定的基础。应用程序的其他好处包括C ++，Fortran，Pascal，Java，VBA，以及数学软件MATLAB，MATHEMATICA，MATHCAD，等等。
财务数学的应用要求并未将财务知识的基础作为非常严格的要求。但是，作为申请人，如果他不能积累财务知识，并且对金融数学的内容一无所知，它将不可避免地影响生产应用材料的趋势和申请结果。
在美国著名金融工程学校的精选学*
1。斯坦福大学
斯坦福大学的金融数学计划位于数学系已有1 - 1.5年的时间，没有奖学金，该课程非常理论上，专注于研究。例如，您可以选择斯坦福商学院Duffie教授的博士学位课程，他是世界一流的资产定价理论大师。
2。哥伦比亚大学
哥伦比亚大学在纽约的曼哈顿富裕，也是常春藤（常春藤联盟学校）。它对中国人很友好，在我们身上非常受欢迎。它有两个项目。我现在说的是MSFE。它位于技术学院的IEOR系。它从七月开始。只有几个奖学金。
3.纽约大学
纽约大学（NYU）位于华尔街旁边，这是无数人嫉妒的最佳地理位置。纽约大学的黄金数项目位于纽约大学的数学科学学院。它有一个1。5年的项目，具有强烈的数学风味。这些课程基本上是固定的，没有选择性，也没有奖学金。
4。卡内基·梅隆大学卡内基·梅隆大学
卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）是金属加工和金色专业的领导者，尤其是在过去的几年中，金融专业毕业生的起薪为95,886美元。
5。芝加哥大学
芝加哥大学的特征：它属于博士课程，其学术时间表为期五年。它是美国最早的大学，培训潜在学者，成为世界各地创新研究人员。在整个课程中，它始终是通过实践研究和实*来进行的。
6。普林斯顿大学金融工程
普林斯顿大学本德海姆中心提供金融经济学，金融工程和计算算法的硕士课程。这项专业的毕业生通常具有坚实的数学工具，在经济理论，概率，统计，优化和计算机上奠定了良好的基础
金融学与金融工程的区别：定义、研究侧重点等方面剖析
财务和金融工程是两个相关和不同的专业。这是他们的具体差异：
1。定义
财务：金融是一项研究金融通信，金融工具，金融市场，金融机构和金融政策的学科。它主要关注货币的发行和检索，存款的吸收和发行，贷款的发行和回收，购买和销售黄金，银牌和外汇，购买和销售股票和债券以及其他财务活动。它更多地关注有关金融体系总体运营法，金融市场机制，金融机构的运营模型以及宏观经济学和金融政策之间关系的宏观研究。
例如，我们研究货币政策如何影响通货膨胀率，利率水平和经济增长，分析不同国家金融系统的特征和差异，并探索商业银行的商业模式和风险管理策略。
金融工程：金融工程是一门跨学科的学科，全面应用了多学科知识，例如现代财务理论，数学，计算机编程等，以通过金融创新来解决财务问题。它着重于使用数学模型，计算机技术和其他手段来设计，开发和实施新的金融产品和财务交易策略，以满足投资者和企业的特定需求，或解决诸如财务风险控制之类的问题。
例如，开发复杂的金融衍生品，例如期权，期货，掉期等，并使用这些工具来对冲公司，对冲风险或为投资者提供新的投资机会。金融工程还将涉及对金融产品定价模型的研究，例如著名的Black-Scholes选项定价模型，该模型通过数学公式决定了金融衍生品的合理价格。
2。课程设置
金融：
基本课程：包括微观经济学，宏观经济学，会计，统计等。这些课程为学生提供了经济学和会计的基础，并帮助学生了解经济运营的基本原理和公司的财务状况。
专业的核心课程：主要涉及金融市场，货币和银行，国际金融，投资，公司金融等。金融市场研究货币市场，资本市场和外汇市场的运营机制和特征；货币银行研究主要讨论货币，银行业务和监督的供求；国际财政专注于国际金融领域的知识，例如汇率，付款平衡和国际资本流量；投资研究研究证券市场的投资策略，投资组合管理等；公司财务主要分析公司融资决策，投资决策和利润分配决策。
选修课程：可能包括财务风险管理，财务监督，保险，财务历史记录等，使学生能够在金融领域扩大知识，并了解不同金融领域的特定业务和历史发展。
金融工程：
基本课程：除了金融上的一些上述基本课程外，还将添加数学和计算机编程课程。例如，数学课程，例如高级数学，概率理论和数学统计，线性代数等，提供了数学工具，用于建立和分析财务模型；同时，使用计算机编程课程，例如C ++，Python等，以实现金融模型的计算和金融产品定价。
专业核心课程：金融工程是核心课程之一，它系统地介绍了金融工程的基本概念，原理和方法。金融导数课程将详细解释诸如期权，期货，掉期之类的衍生品的特征，定价和应用；固定收益证券课程研究固定收益金融产品（例如债券）的定价和风险管理；风险管理课程的重点是使用金融工程工具来识别，衡量和控制财务风险。
选修课程：可能包括定量投资，财务大数据分析，区块链技术和财务应用等课程。这些课程反映了新兴技术中金融工程的发展趋势，并允许学生掌握尖端的金融技术应用。
3。就业方向
金融：
金融机构：他们可以在商业银行，证券公司和保险公司等传统金融机构中工作。在商业银行中，您可以从事储蓄业务，信贷业务，国际业务等。在一家证券公司中，您可以参加证券经纪，证券投资咨询，证券承销和赞助；在保险公司中，您可以从事保险产品设计，保险索赔，保险营销和其他工作。
金融监管机构：中央银行，中国银行和保险监管委员会等。这些机构需要金融专业人员来制定和实施金融政策，监督金融机构并保持金融市场的稳定性。
公司财务部：在企业的金融部门，财务专业人员可以负责公司的基金管理，融资决策，投资决策等，从而帮助公司优化其财务结构并提高资本使用效率。
金融研究机构：从事金融市场的研究，金融政策的分析等，为金融机构和政府部门提供决策参考。
金融工程
金融机构的产品设计和创新部：主要负责设计新金融产品，例如复杂的结构金融产品，金融衍生产品等。这些产品需要使用金融工程的原理和技术来满足客户的多样化财务需求，同时确保产品的风险是可控制的。
风险管理职位：在金融机构的风险管理部门，金融工程工具用于识别，衡量和控制市场风险，信用风险，运营风险等。例如，通过建立风险模型，使用衍生产品来对冲风险。
定量投资机构：使用数学模型和计算机编程来制定和实施定量投资策略。定量投资需要专业的金融工程知识来建立投资组合并通过算法交易获得回报。
金融科技企业：随着金融技术的快速发展，金融工程专业人员可以从事金融产品创新，金融技术研发以及其他金融技术企业的工作，例如区块链财务，智能投资咨询和其他领域。
4。思维风格
财务：更多地关注对财务现象的整体理解和宏分析。财务专业人员需要从宏观经济环境，政策和法规，市场趋势等的角度分析财务问题，并专注于掌握金融体系的运营规则和金融机构的运营模式。例如，在研究股市趋势时，将考虑诸如宏观经济数据（例如GDP增长率，通货膨胀率），货币政策（例如利率调整），行业发展趋势和其他因素等因素的影响。
金融工程：更专注于使用数学和计算机技术来进行定量分析和模型财务问题的建设。金融工程专业人士将通过数学公式和计算机程序将财务问题抽象成数学模型，并解决实际问题。例如，当定价金融衍生品（Black-Scholes模型）将使用基于基本资产价格，波动性，成熟度等因素等因素来准确计算衍生品的价值时，将使用定价金融衍生品（例如黑色 - choles模型）来准确计算衍生品的价值时
