美国金融学和美国金融工程的区别

发布日期:2023-01-29 11:39:39 阅读:4729

大误区:美国金融工程偏理 美国金融学偏文

许多同学在了解MFE的时候,都会把目光放在MFE对数学背景的要求。由于MFE对申请者的数学和计算机背景有较高的要求,所以许多同学认为MFE是金融里面偏理科的学位,而MSF是金融里面偏文科的学位。可能是因为我们国家的教育一向就是以培养理工科人才为重,所以同学们会认为MFE的技术含量比较高,含金量自然也比MSF高。因此,不少有志向的同学认为自己应该做一些“更有技术含量”的工作,便把自己的专业方向定在了MFE。

  首先,国内学校一厢情愿地按照“文科”和“理科”对所有专业进行划分,本来就是非常不科学的。什么是“文”,什 么又是“理”呢?在跟中国同学的交流中,我发现了这样两类解释:文科是不需要数学的,理科是需要数学的;文科是偏理论的,理科是偏实践的。然而这样的非黑 即白的解释,对于现在学术界越来越多的交叉学科,显然是非常不合适的。举个例子,“凤姐”喜欢的“经济学毕业生”,到底应该算是文科生还是理科生呢?如果 是文科,它显然又需要用到不少数学工具;如果是理科,那它的理论性也非常地强,需要对语言文字的逻辑关系有很好的把握。如果文科和理科是互相对立的两类学 科,那这两类学科的交集则显得不伦不类,甚至让人有些不知所措。

  在美国,学科的划分大致可以按照 Humanities (人文学科),Natural Science(自然科学),Social Science(社会科学),Business(商学),Engineering(工程学),Medicine(医学),Law (法学)。它们之间并没有相互对立的关系,而且近年来学术界非常鼓励交叉学科的发展,所以各个学科之间的界限也越来越模糊。

美国金融学MSF学习什么

从Rochester的MSF项目的网站上可以看到,MSF除了要学习大量的商科课程,如投资学、公司金融外,还要学习数学、统计学这样的自然科学,以及Economics这一门社会科学。因此,MSF是一门利用数学方法和经济学原理去解决实际金融问题的学科,比如上市公司的估值,收购兼并股价的区间,对资产负债表的解读等等。

美国金融工程MFE学习什么

另一方面,从卡耐基·梅隆大学MSCF项目的网站上我们也可以看到,传统MFE的课程实际的商科内容很少,而更偏重于随机过程、概率、微积分这类高等数学的训练,以及计算机编程这种工程学的内容。通过高强度的数理能力培养,MFE学生掌握的技能主要是金融衍生品的定价方式,以及如何通过各种金融衍生品的特性进行套利。

美国金融学和美国金融工程各有优劣

从以上的信息来看,MSF和MFE都有不少的数理内容,而且需要使用不少定量分析的工具,因此他们肯定都不是“文科”。另一方面,MSF的内容相当广泛,涵盖了从个人到企业的各种金融课题,上课时可以根据自己的兴趣,选择一个合适的方向,毕业后想找到一个“专业对口”时选择也比较多;MFE由于学习内容比较狭窄,课程的自由度没有MSF大,因此在就业的选择面上,要比MSF小。由于就业是许多打算出国的同学考虑的主要因素,所以在接下来的篇幅中,我会从就业的角度对这两个专业进行分析。

从就业角度详细分析金融学和金融工程

美国金融学毕业生找工作范围广

  MSF由于学习内容广泛,毕业之后的职位也是遍布了三百六十行。面向个人客户方面,比如商业银行或者个人资产管理企业里的理财顾问,又或者是保险和证券买卖的经纪业务,以及投行里面的Private Client Service,面向个人资产在数百万美元以上的客户。面向企业方面,如商业银行里的小额贷款,证券公司里的投行上市业务,又或者是投行内的收购兼并部门。另外,任何一个企业在扩张的时候,肯定都需要金融类的人才对公司的资产状况和融资方法进行一系列的评估,并研究出相应的方案。因此,MSF的毕业生在找工作时的限制并不多,而且有机会根据自己的兴趣去选择一个喜爱的行业。

美国金融工程就业选择范围窄  

      在就业选择上,MFE的毕业生能去的地方其实并不多。对于工程背景比较强的学生,如本科和研究生就是读计算机或者电力工程,甚至是已经有物理学博士学位的学生来说,他们毕业之后会利用自己在计算机方面的有优势,从事quantitative analysis的工作,比如利用C++编写程序,制定金融衍生品的交易策略。有从事这个工作的前辈戏称,自己就像是华尔街的IT蓝领,每天就对着电脑写代码,没有什么机会跟人打交道。对于一些编程能力不强,或者是不希望从事Quant工作的学生来说,他们主要的职业目标则是投行或者对冲基金里的trader,以利用他们对金融衍生品以及风险管理的知识,在市场上进行投资或者投机性套利。总得来说,trader的最大挑战就在于对市场动向的把握和对自己情绪的控制。在市场剧烈波动的时候,一个trader能不能冷静且迅速地做出决定,果断地进行数百万、千万乃至上亿美元的交易,为公司带来收益,并不是一件容易的事情。