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金融数学是这些年随着衍生品,量化交易等话题被越来越受重视后被提出的。金融数学和金融的不同点在于,它是 通过 计算、模拟、仿真、数据 等这些工具来对金融市场进行分析 。或者更直白的说, 金融学的是商科思维逻辑,金融数学学的是数学思维逻辑 。相近的专业还有 金融工程, 定量金融 等等。因为现在数据分析,数据处理不断在这个大信息时代被镀金化,所以把对数学和计算机的运用能力提到了一个新的高度。
本科阶段有学生可能就读的是纯商科类的课,学过的数学知识比较浅,所以很希望通过研究生阶段的再深造,补齐这方面劣势。不过在这边想泼个冷水,如果你是因为想要个好听的title而选择金融数学,那么先做好心理准备: 这一年你会学很多纯数学的知识,而数学是非常枯燥的 。举个例子,可能会有一门课程(例如布朗运动)是专门为了研究股价运动而开设的,这门课会让你一直在推倒各类看不懂符号又很难的数学公式,来研究股价的运动规律,整个过程几乎不涉及任何金融知识。
所以,对于那些未来不想做纯数据方面研究,或者走程序员路线的,一定好好考虑清楚是否这个专业适合你。当然,如果你觉得这个专业含金量更高,更好找工作的话,那确实在面试招聘时,或多或少会有一点优势。至少简历关,更容易过的去。
所以在看专业开设课表时也能发现金数的课多是数学课(比如 随机,时间序列,计量等),而金工则更多的是计算机方向的课(如R数据挖掘,C++等)。
在美国,第一批华尔街资本家不断开始运用高频,算法,数据挖掘等进行交易后,金融工程这个专业就变成了香饽饽。美校的这个专业的含金量也比别的国家开设这个专业来的更高。
在英国,也有不少学校会单独开设金融数学专业,不过更多的是同时开设两者。以曼大为例,同时开设了这两个专业,不过两者课程重复率高达70%。当然,在这边我们不谈两个专业的优劣,至少就这两个专业的生源来说,不分伯仲。
英国大学对于就读金数的学生有着明确的要求,几乎都要求学生本科阶段拥有良好的数学背景和基础 ,比如学过:
微积分、概率论、线性代数(比如矩阵运算)、正态分布和数学建模能力。
尽可能需要有的计算机基础包括: SPSS/SAS(参数/非参数检验,模型估计)、Mathlab、 C/C++(构造for循环,while语句,嵌套循环,构造外函数,数组等)。
学生在申请金数的时候,也会将英国学校进行排序,大部分会将其分成三档申请:
第一阶梯 :LSE、 帝国理工、 UCL、KCL(此处暂不考虑牛剑)
第二阶梯 :华威 、爱丁堡、 曼大等
第三阶梯 :约克、利兹 、伯明翰等
关于最后 硕士学位的等级划分 :
一共分为 Pass, Merit 和Distinction。对于MASTER学位来说,及格分为50,40-50不用补考,40以下需要。
Pass :所有科目(不包含论文)均分不低于50分&论文不低于50分&挂的学分不超过30(2门)。
Merit :所有科目(不包含论文)均分不低于60分&论文不低于60分&没有不及格科目。
Distinction :所有科目(不包含论文)均分不低于70分&论文不低于70分&没有不及格科目。
一旦有挂科,最多只能PASS。如果拿不到PASS,就有从学位降级到文凭的可能。
数学金融可能听起来很高大上,但想要拿到学位顺利毕业,Merit 甚至Distinction是需要付出的。
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