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中国科学技术大学管理学院2018年中美合作金融硕士(MF)项目招生简章

发布时间:2017-09-15来源于:中国科学技术大学
  

量化金融和大数据商务是符合互联网、大数据、物流网等新型经济业态发展的急需专业,是代表未来社会发展趋势的前沿与热点学科。中国科学技术大学金融硕士(MF)项目借鉴国际著名高校的课程设置,充分发挥中国科学技术大学统计、管理学科优势,聘请中国科学技术大学一流师资以及国内外具有丰富金融从业经验的专家,同美国名校合作办学,为有志投身于量化金融和大数据商务相关工作的优秀人才提供良好的学习环境和高端平台。

一、培养目标

   培养掌握金融学理论、大数据分析方法,熟悉金融实务和法规,具有良好职业道德素养,拥有前瞻性国际视野,能熟练运用计算机技术与量化方法解决实际问题,适应量化金融和大数据商务相关工作的高级创新型人才。

二、培养方向

量化金融,大数据商务

三、招生对象

本项目招生对象包括两类:

1.推免生

以C9高校学生为主,欢迎985高校的优秀学生申请;要求有扎实的数理基础,较高的英语水平,参加过中国科学技术大学管理学院夏令营的学生优先考虑。

2.统考生

1)报名条件:国民教育系列大学本科或以上毕业,有扎实的数理基础,较高的英语水平。参加研究生统考。

2)报名程序:网上报名(http://yz.chsi.com.cn)、现场确认、资格审查等环节。网上报名和现场确认时,请注意以下事项:■报考学校:中国科学技术大学;■报考学位类型:金融硕士(专业学位);■报考专业或领域:金融;■报考院系:管理学院。

3)考试科目:政治理论(100分)、英语一(100分)、数学三(150分)、金融学综合(150分)。

《金融学综合》考试覆盖范围:1、货币金融(货币与货币制度,利息和利率,外汇与汇率,金融市场与机构,商业银行与中央银行业务,货币的创造机制,通货膨胀,货币政策,金融监管)。2、公司金融(跨期选择,财务报表与投资项目分析,股票、债券等金融资产的价值评估,投资组合与资产定价,有效市场,资本结构,股利政策)。

4)复试:初试合格者须参加我校组织的复试,复试分数线由本校自主划定。复试成绩计入总分,复试成绩不及格者不予录取。复试采取笔试加面试的形式,考察专业素质和综合素质两个方面。

四、培养方式

1.普通MF项目

1)学制:标准学制为3年(含课程学习、实习和学位申请)。

2)培养方式:全日制。

3)地点:中国科学技术大学上海研究院(上海),中国科学技术大学国际金融研究院(合肥)。确认录取时,学生自选上课地点,必要时学院可以做出调整。

4)学费标准:上海班学费13万元(第一学年初缴费5万元,第二学年初5万元,第三学年初3万元),合肥班学费11万元(第一学年初缴费4万元,第二学年初4万元,第三学年初3万元)。

5)学历学位:修满培养方案所规定的学分,满足论文发表要求,并通过学位论文答辩者,授予金融硕士专业学位和学历证书。

2.MF国际班

中国科学技术大学管理学院与美国圣路易斯华盛顿大学Olin商学院合作开办金融双学位项目(量化金融方向),符合条件的学生第二年自费到Olin商学院学习,结束之后返回中国科学技术大学继续第三年的学习。中国科学技术大学管理学院开设的MF项目课程中,6个学分可以直接转移到美方硕士阶段认可;Olin商学院金融硕士项目课程中,15个学分可以直接转移到中国科学技术大学管理学院MF项目认可。

1)学制:标准学制3年(含课程学习、实习和学位申请)。

2)培养方式:全日制。

3)上课地点:第一年、第三年在中国科学技术大学(上海,合肥);第二年在美国圣路易斯华盛顿大学Olin商学院。

3)学费标准:需支付中国科学技术大学管理学院MF项目学费(上海班13万元,合肥班11万元,均分三次缴纳);另需一次缴清Olin商学院MF项目学费约48,000美元。

5)学历学位:修满双方金融硕士项目规定的学分,满足中国科大管理学院MF项目论文发表要求,并通过学位论文答辩者,同时授予双方学校的金融硕士学位和学历证书。

6)选拔标准:提交学业成绩单,满足英语水平要求,通过美方学校面试。

五、学分要求与课程设置

中国科学技术大学管理学院MF项目实行学分制,学生在申请学位之前,需修满不少于37学分(不包含毕业论文8学分)。具体课程设置如下:

课程类型

课程名称

学分

开课学期

公共基础课

(5学分)

英语

3

1

中国社会主义市场经济理论与实践

 

2

1

专业核心课

(17学分)

金融经济学

3

1

公司金融

3

1

应用统计方法

3

1

金融衍生工具

3

2

数值方法(*)

2

2

金融风险管理

3

3

专业选修课

(≥13学分)

 

模块一:

量化金融

随机分析

3

1

财务会计

3

1

金融数据分析

2

2

固定收益证券

2

2

优化方法

2

2

量化交易

2

3

行为金融(*)

2

3

模块二:

大数据商务

商务决策分析

3

1

数据挖掘

2

2

机器学习(*)

2

2

统计计算

2

2

商业预测分析

2

2

大数据分析技术(*)

2

3

商务智能

2

3

专题讲座

信息技术和金融创新

1

1-3

中国金融市场专题

1

1-3

金融史专题

1

1-3

现代金融前沿讲座

1

1-3

风险管理前沿讲座

1

1-3

专业实习(*)

(2学分)

在金融机构或政府及企事业单位专业相关工作岗位实习3-6个月

2

 

备注:1)选修课可能会有增补与调整,以开学实际开课计划为准。2)带*的课程可作为Olin商学院认可学分的课程(其中,行为金融,机器学习,大数据分析技术,三门课中只能选择一门作为认可课程)。

咨询联系:

中国科学技术大学管理学院研究生教育与学位办公室

地址:合肥市金寨路96号 中国科学技术大学(东区)管理科研楼,邮编230026

咨询电话:0551-63606246  联系人:夏老师 江老师

中国科学技术大学上海研究院

地址:上海市浦东新区秀浦路99号,邮编201315

咨询电话:021-68121379,68121461  联系人:龚老师 刘老师


 

 

合作院校简介

圣路易斯华盛顿大学Olin商学院 (https://olin.wustl.edu/ )

圣路易斯华盛顿大学(Washington University in St. Louis)建于1853年,是美国最负盛名的私立大学之一,是美国“新常春藤”成员。根据金融时报(Financial Times)2015年世界大学排名,圣路易斯华盛顿大学全球排名第42位。根据美国新闻和世界报道(US News & World Report)2017年世界大学排名,圣路易斯华盛顿大学全美排名第19位,Olin商学院排名第21位。根据金融时报2016年金融硕士项目排名,Olin商学院金融硕士项目全美排名第4位,全球排名第35位。

 

Master of Science in Finance Program (Quantitative Finance track)

Curriculum

Fall Semester (September to December, Olin, 16.5 credits)

Courses

Credits

中科大认可学分

FIN 524 Options & Futures

1.5学分

 

FIN 532 Investment Theory

1.5学分

 

FIN 538 Stochastic Foundations for Finance

1.5学分

 

MGT 537 Invest in Your Career

0学分

 

FIN 524B Derivative Securities

1.5学分

 

FIN 532B Data Analysis for Investments

1.5学分

MEC 537 Data Analysis, Forecasting and Risk Analysis

3学分

CSE 501N Programming Concepts and Practices, plus lab (Java programming)

3学分

MGT 560F Professional Business Communication

1.5学分

 

Choose one

FIN 527 Financial Markets (preferred)

1.5学分

 

FIN 521 Financial Intermediation

1.5学分

 

Spring Semester (January to June, Olin, 16.5 credits)

Courses

Credits

中科大认可学分

FIN 525 Fixed Income Securities

1.5学分

 

FIN 534 Advanced Corporate Finance I – Valuation

1.5学分

 

FIN 539 Mathematical Finance

1.5学分

 

FIN 551 Advanced Credit Risk Modeling

1.5学分

FIN 534B Advanced Corporate Finance II – Financing

1.5学分

 

FIN 500Q Quantitative Risk Management

3学分

FIN 537 Advanced Derivative Securities

3学分

 

 

 

 

 

Choose one

(a)MKT 500S Predictive Analytics for Business Decision Making

3学分

 

(b) CSE 502N Fundamentals of Computer Science

3学分

 

(c) CSE 503S Rapid Prototype Development and Creative Programming

3学分

 

(d) CSE 504N Object-Oriented Software Development Laboratory

3学分

 

(e ) CSE 514A Data Mining

3学分

 

(f) CSE 517A Machine Learning

3学分

 

(g) CSE 530A Database Management Systems

3学分