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美国留学金融学/金融工程/金融数学专业区分详解|Finance/Financial Engineering/Financial Mathematics课程设置就业方向区别|美国名校项目推荐

发布时间:2023-02-15

美国留学金融方向一直是商科申请的热门,但是对于金融学finance,金工financial engineering,金融数学financial mathematics ,这三个专业很多留学申请金融方向的同学可能都分不清,那到底他们的课程方向有什么不一样的,包括就业方向又有什么不同?又有哪些名校项目推荐呢?

 

金融学、金融工程、金融数学分别的定义

 

金融学

金融专业是以融通货币和货币资金的经济活动为研究对象,主要研究现代金融机构、金融市场以及整个金融经济的运动规律的学科专业,是从经济学中分化出来的。金融学基本都是开在商学院或者管理学院,比较偏理论,范围也比较广,是比较传统的学科。

 

金融工程

金融工程主要是介绍贸易工具及其在金融市场和工具建模中的使用。金融工程多是商学院和工学院联合创办或者直接开在工学院里。主要学习金融行业内的技术、操作和原理,依赖金融衍生工具,比如期货、期权、远期、互换等等,主要是培养学生运用金融基础知识解决衍生品风险融资、金融大数据和算法交易等实际问题的能力。

 

金融数学

金融数学是一门新兴的跨学科专业,是利用数学工具研究金融,进行数学建模、理论分析、数值计算等定量分析,以求找到金融学内在规律并用以指导实践。通常会开在理学院、数学系或者作为金融学的分支方向而存在。跟金融工程其实有相似之处,但在课程设置上更偏向于现代数学和运算技术在金融领域的应用。

 

 

金融学、金工、金数三者的本质性区别

 

金融学专业偏理论研究,其主要的分支方向包括资本市场、企业融资、风险管理等。在授课方式上会有大量的案例分析。金融工程是广义的金融学的一部分,但是如果二者作为独立的专业时,金融学更加偏重金融理论学习、研究,注重广度,而金融工程更加聚焦金融产品,在金融产品方面更加注重深度。金融工程和金融数学不研究金融理论,实质上两个专业很像,都是以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题。都要求较好的数学和计算机基础。不同点在于两者的课程体系不同。金融工程侧重编程实操性的技术应用,金融数学侧重数学理论和基础以及算法模型。

 

 

金融学、金工、金数课程设置

 

金融学:

会计和财务报告

商务沟通

商业领导力和人类价值观

公司财务

决策经济学

投资

统计分析

计算金融

衍生品

实证金融

固定收益

金融线性计量经济学

金融非线性计量经济学

 

金融工程:

企业金融与金融市场
金融计算学
金融技术与算法

金融风险

财务风险管理

金融工程

电气和计算机工程师的概率

金融工程数学和工具

预测和风险分析

投资分析和投资组合管理

编程系统设计简介

 

金融数学:

金融计算

数据科学和数据驱动建模

融证券和市场

风险和投资组合管理

随机微积分(半学期版)

动态资产定价

项目与演示

金融科学计算

 

 

金融学、金工、金数就业方向区别

 

金融学:

金融专业就业方向有:经济分析预测、对外贸易、市场营销、管理等,如果能获得一些资格认证,就业面会更广,比如特许金融分析师、特许财富管理师、基金经理、精算师、股票分析师等。

 

金融工程:

金融工程在未来的就业方向中同学们可以选择进入金融机构、投资银行、基金公司、风险管理部门等金融服务性行业或其他相关行业从事定量和技术性工作,包括:贸易、投资、金融风险管理、定价,以及金融服务、保险、工业和商业等。

 

金融数学:

金融数学专业与金融工程的就业方向也相似。但偏重数学的金融研究使得金融数学专业毕业生的就业往往是那种高风险,高回报的金融投资产业,比如:对冲基金,投资银行等。

 

 

金融学、金工、金数留学项目推荐:

 

金融学:

 

哥伦比亚大学 -金融经济学硕士

 Master of Science in Financial Economics

 

 

约翰霍普金斯大学-金融学硕士

Master of Science in Finance

 

纽约大学-全球金融学硕士

MS in Global Finance 

 

 

金融工程学

 

加州大学伯克利分校 -金融工程学硕士

Master of Financial Engineering Program

 

哥伦比亚大学-金融工程学硕士

MS Financial Engineering

 

金融数学

 

纽约大学-金融数学硕士

MS in Mathematics in Finance

 

 

芝加哥大学-金融数学硕士

Master of Science in Financial Mathematics 

 

 

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