金融专业可以申请芝加哥大学金融工程硕士学位吗

芝加哥大学没有金融工程硕士学位。

有很多去美国留学的学生都会选择商科专业，在商科专业，金融工程是比较受欢迎的元民，南加州大学的金融工程专业比较高，你对它了解多少？ 下面就是我带给大家的，南加州大学金融工程硕士怎么样，希望能帮到你。

1.现状 大家对南加州大学了解不多。 该学院在全国，是QS工程学排名中的顶尖大学，在3年的工程学院中，在美国排名前15位，是一所比较优秀的工程学院，位于洛杉矶，生活还是比较方便的，对于学生来说位于加州洛杉矶，这整个地区的工程学科就业比较容易找工作， 因为这个小区离硅谷比较近，硅谷每年都有很多招生人员，来这附近的学校招收学生。此外，学校还与欧美其他大学合作，可以为学生提供许多交流项目，让学生有更多机会在专业上学习更多。

其次，申请方面的要求，就是学生在学校GPA要及格，院校通常考托福，因为托福是国家的语言体系，也有一些专业的雅思也可以。 该机构通常不接受GMAT，GRE也没有明确的分数。 建议学生拿到320，因为是硕士，对学生专业自然有要求，要求学生在本科阶段。

必须与工程、数学、会计相关才能申请这个金融工程专业，如果学生学过概率论和线性代数，成绩好，也会考虑第一志愿。

3.课程设置 具体来说，这门课程是必修的6门课程和4门选修课，但每学期要修的学分是30个，在其他方面，除了学生必须学习的这些课程外，导师布置的许多任务也算是单独的课程。

金融工程专业了解多少，这门课程主要是学习金融、经济、工程三个方面，深入理解后解决很多经济问题，所以这类课程其实会比较偏向于理科甚至数学。 建议擅长理科或数学的学生可以考虑申请。

芝加哥大学是美国一流的大学，金融数学专业是热门专业，那么在芝加哥大学申请金融数学硕士学位有多难呢？ 以下是我整理的《芝加哥大学金融数学硕士申请难点》仅供大家参考，欢迎阅读本文。

在芝加哥大学申请金融数学硕士学位的困难

它有一定的难度。 他们不仅在分数方面有一定的要求，而且对申请人的背景和经验也有一定的要求。 具体如下：

1.背景要求：

金融数学课程寻求具有较强数学技能、相关工作经验和基本计算机编程技能的候选人。 我们承认来自不同教育、社会和地理背景的积极进取的个人。 候选人应该能够在学术和领导能力方面表现出卓越的表现。

所有候选人都应具有扎实的数学背景。 最低数学先决条件是至少成功完成多变量微积分、线性代数和概率。 由于课程密集且要求很高，那些没有足够的数学技能的人会发现很难跟上课程的快节奏。

因此，建议申请人具有一定的数学背景。

2.工作经历：

具有基本计算机编程技能（尤其是C++或其他面向对象语言）以及Python经验的候选人，除了学术数学培训和工作经验外，还将在该计划中具有优势。 所有学生都必须在 FINCH 学位课程中学习 400 个单元的计算机课程。

尽管芝加哥大学的金融数学硕士接受许多没有工作经验的候选人，但强烈建议那些有相关工作经验的人申请该计划并将这些信息包含在他们的申请中。 具有行业经验的候选人通常会发现自己对自己在金融行业从事职业的决定更有信心。 虽然这不像数学技能那么严格，但学校确实对这样的学生给予了相当多的考虑。

3.英语要求：

芝加哥大学金融数学硕士要求所有考生通过提交托福或雅思成绩来满足基本的英语语言要求，并且考试必须在申请截止日期后的两年内参加。 金融数学课程没有规定超过部门要求的固定标准托福或雅思成绩，但通常更喜欢分数明显高于最低要求的候选人。 为了满足能力证明要求，学生可以提交：

英语作为外语考试（纯托福考试）基于互联网的考试（IBT）或国际英语语言测试系统（IELTS）学术 - 注意：申请人必须参加雅思的学术阅读写作考试，而不是一般培训阅读写作考试。

注意：除托福或雅思外，任何其他能力测试、考试、同等课程作业、证书、教师认可和其他措施将不被接受。

4.标准化等级：

任何申请芝加哥大学金融数学硕士学位的申请人都不需要 GRE。 但是，机构欢迎申请人使用 GRE 成绩来改进他们的申请。

近年来，由于金融创新的出现，金融市场发展得越来越复杂，在传统的**和债券中，已经发展出一系列新的投资工具，如期权和期权，也就是俗称的金融衍生品。 如何为这些金融衍生品定价是投资银行面临的一个难题。 同时，由于金融投资工具的复杂性，一些**管理公司越来越觉得传统投资方式难以保持高增长率，需要设计更高级的投资组合来获取利润。

因此，对既精通金融市场又具有数学应用能力的跨学科人才的需求量很大，这在市场上是极其稀缺的。 金融工程就是为了培养这样的人才而创建的。

金融工程是一门集金融、数学和计算机科学于一体的交叉学科，其课程通常由大学的商学院、数学系和工程学院联合授课，其课程远比MBA金融课程更深入，因为它们专注于金融领域，通常包括市场分析、投资组合分析、期权和期权， 资产定价、资本预算、固定收益分析、利率建模、金融风险管理等课程。

金融工程硕士的学习时间一般为1年全日制。 金融工程和MBA一样，是专业教育，而不是学术研究教育，所以没有必要写硕士学位**。 它的所有课程都侧重于金融的应用，并且具有高度的实用性。

在美国，金融工程硕士学历的人才在市场上需求量很大，几乎都被各大投资银行、**管理公司、保险公司、风险投资公司聘用。

主要看题主出门留学的需要，如果题主想能够在美国工作，而且很多金融项目都是12个月期末，不是STEM项目，那么找工作就没有太大的优势，而且学习是比较通俗的课程， 如果该学科想就业，建议金融工程项目会更好，课程会更实用。

为什么LZ不考虑在美国就业？ 成绩这么好，如果你负担得起，建议你攻读金融学博士学位。 这才是真正有效的方法！

目前，国内金融业的发展还很初级，金属加工在很多企业中用处不大。 如果非要比较的话，金属加工可能比金融略有优势，因为金属加工学生学习的课程涵盖了金融的内容，此外，他们还学习了一些数学、物理和化学，以及更多的技术课程。 因此，从就业前景的角度来看，学习金属加工应该更有优势。

随着国内金融业的发展，未来对金属加工专业人才的需求将有增无减。 金融工程研究生院的竞争非常激烈，但房东的GPA绝对有优势，祝你成功！

1.金融工程相对更容易申请，因为工程在过去两年中更容易申请。 近两年来，金融的录取形式一直不太理想。

2.金融和金融工程的不同之处在于，金融侧重于宏观。

另一方面，金融工程侧重于微观层面，是一门以金融为基础的学科。

3.对于硕士学位申请，金融工程对数学和数学建模以及计算机技能的要求很高，一般来说，BU和WPI的申请者较多，而金融对经济学等方面的要求较高。 对数学等方面的要求高于商科，但低于金融工程。

4.以考试为导向，一般来说，最好是擅长GMAT或GRE，这很重要。

因此，有必要根据自己情况的理想蓝图做出决定。

首先，我们来看看哥伦比亚大学金融工程硕士的申请要求：

托福成绩达到 100 分或以上。

GRE成绩（最低1100分）。

GMAT成绩（最低680）。

GPA 分数（最低 85 分）。

申请费：80 美元。

哥伦比亚大学的金融工程系位于工学院下，不在商学院，但与商学院联系也紧密，当然也有人说哥伦比亚大学相关专业太多（有统计学、运筹学、信息系统、数理金融），所以竞争也很激烈。不过，听说其他非金融工程硕士课程不会享受到与金融工程硕士相同的资源（比如有些岗位规定学生想成为MFE，或者**职业服务岗位只对金融工程专业学生开放等），所以金融工程硕士研究生还是有自己的垄断优势的。

1.哥伦比亚大学金融经济学硕士（MSFE）入学要求：

托福雅思：接受托福雅思私人课程

GRE GMAT：需要GRE或GMAT

论文要求：简历，2篇论文

先决条件：

概率。 统计学。

微观 经济学。

微积分第二学期。

线性代数和矩阵理论。

计算机编程。

报名费： $100

温馨提示：哥伦比亚大学的金融经济学可以说是世界上最难申请的专业之一，虽然是硕士，但录取后就要跟着教授做研究，以博士为导向。

哥伦比亚大学金融经济学硕士（MSFE）报名截止日期：

2.哥伦比亚大学金融工程硕士（MFE）入学要求：

托福雅思：接受托福雅思 PTE DET，接受托福在家 TOEFL ITP Plus

GRE GMAT：2020-21 报税季可选。

论文要求：简历、个人陈述。

报名费： $85

哥伦比亚大学金融经济学硕士（MSFE）报名截止日期：

3.哥伦比亚大学的金融数学硕士 （MAMF） 入学要求。

托福雅思：最低托福 100 雅思 Duolingo 120

GRE GMAT：2020-21 报税季可选。

论文要求：简历、个人陈述。

先决条件：

微积分。 线性代数。

基本微分方程。

概率论。 统计学。

尽可能接触高级微积分和数学分析。

报名费： $115

哥伦比亚大学金融经济学硕士（MSFE）报名截止日期：

美国金融工程专业研究生的申请要求---数学能力。

在美国攻读金融工程硕士学位，要求申请者具备良好的数学背景，如果不是数学专业，则要求在某些数学课程中取得好成绩。 总结美国所有金融数学专业，这些课程大致如下：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（常微分方程和偏微分方程很重要）、概率统计、数值方法。

如果学校要求一些课程是申请人没有学过的，那么他或她可以在参加专业课程之前补上这些课程，然后再学习该专业。

其他数学要求是：GRE是定量的，有些要求分数在700分以上，有些排名较高的学校要求GRE数学部分达到90%或更高。 普渡大学、芝加哥大学、加州大学伯克利分校、斯坦福大学对数学的要求特别高，也特别偏向数学专业出身的学生，甚至要求申请者提交GRE数学分项成绩。

此外，如果申请人有统计学工作实习，它也将成为增强数学背景的一部分; 如果你参加过数字仿真比赛等比赛，并获奖，也是很有影响力的。