中级农民
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Ok,续借上文,今天完成第二部分,关于UM Master of Financial Engineering的介绍,以飨读者.....
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项目简介:University of Michigan,Ann Arbor
. From 1point 3acres bbs
学院:Interdisciplinary Design + Ross School of Business+College of Engineering,IEOR
费用:学费+生活费=5万刀*2=10万刀
时间:一年半~两年.
课程安排:3~4学期课程+暑期seminar
课程内容:
核心课程. Χ
1.金融工程1 & 2:IEOR部门开设,由IEOR系最为盛名的在此领域研究近五十年的印度IIT+UCB毕业的Romesh Saigal传授.....
但是他讲课条理性不强,口音比较重,考试和作业很难,理论性很强,金融实践性很弱.....
2.期货期权及企业决策:Ross商学院开设,属于研究生级别入门类型课程,主要是讲述最基本的期货期权理念以及BS公式的应用
3.资本市场与投资战略:Ross商学院开设,内容略水....
4.固定收入证券和市场:Ross商学院开设,主要是讲述具有dividend的期权,会用到Black Formula.
5.计算金融:IEOR开设,时间性比较强,属于金工code...
6.随机金融分析:IEOR开设,属于基础随机过程分析,理论性比较强,是金融工程1&2的先修课程
7.金融中的优化方法:主要是讲述无条件约束下线搜索算法+有条件约束下:等式约束 拉格朗日 不等式约束:KKT
8.金融中的统计方法:主要是讲述回归分析,大尾巴的数据处理
9.随机过程:IEOR开设,属于随机过程第一部分,关于马尔科夫及任意行走的分析
10.暑期研讨会
任选课程:.
1.资本市场类型课程(金融+金工+优化分析+数值分析+应用统计分析+随机分析)-----主要是数学类的技术基础课程,难度较大,理论性强,但是很有用
2.保险以及风险管理类型课程(保险以及风险管理+时间序列分析)------前者在四大的规避风险部门似乎挺火的,不知道是不是指的同一个领域,后者是很有用的技术,强烈建议
3.运筹以及信息系统类型课程(信息系统+机器学习+仿真)--------不必多言,都是实用类的课程,机器学习?在大数据背景下当然有用,金融数据现在太火了.....
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优势:1.能够对金工领域有充分的认知与理论技术掌握
2.教授在相关领域有较大影响力,便于走学术道路
3.会有很多往届校友前来招聘全职+实习机会(email方式)
4.在国内有一定影响力,便于回国找到相关工作. 1point3acres
5.以UM为跳板可以申请到较好的学校
缺点:1.相比同级别大学的项目,UM理论性太强,实践性似乎较弱
2.几个学院派系共同管理,其实就是姥姥不亲,舅舅不爱,部门归属感较差. 1point3acres
3.UM地理位置决定了金工类的就业机会很少,即使校园招聘会,也会比较尴尬:工程学院招聘会,对方对金工专业计算机能力会要求很高;商学院招聘会:又对沟通技巧要求很高
4.学费昂贵,性价比并不高,回收期相对较长
5.申请比较冗杂,还需要拍一段video,不知道有啥用处...... .и
录取情况:基本上录取50个master左右,70%中国人,多来自各大财经院校金融系+经济系+国贸系+数学系 . .и
有计算机或者信息管理背景的,会有很大加分
综合评定:课程内容丰富,难度中等偏上,同学整体水平素质较高,但是就业是个硬伤,也有不少人找到工作和实习,however,很多人不得不回国找,幸好在国内这个领域还有知名度.....
笔者也是经常和MFE的人一起上课,但毕竟是外人,能了解的信息有限,希望各位高手补充,便于后人合理选择.......
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