學院新聞

中國科學技術大學管理學院2018年金融碩士(MF)招生簡章

發布時間:2018-03-20來源于:中國科學技術大學

量化金融和大數據商務是符合互聯網、大數據、物流網等新型經濟業態發展的急需專業,是代表未來社會發展趨勢的前沿與熱點學科。中國科學技術大學金融碩士(MF)項目借鑒國際著名高校的課程設置,充分发挥中国科学技术大学统计、管理學科优势,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數據商務相關工作的優秀人才提供良好的學習環境和高端平台。

一、培養目標

培養掌握金融學理論、大數據分析方法,熟悉金融實務和法規,具有良好職業道德素養,擁有前瞻性國際視野,能熟練運用計算機技術與量化方法解決實際問題,適應量化金融和大數據商務相關工作的高级创新型人才。

二、培養方向

量化金融,大數據商務

三、招生對象

本項目招生對象包括兩類:

1.推免生

C9高校學生爲主,歡迎985高校的優秀學生申請;要求有紮實的數理基礎,較高的英語水平,參加過中國科學技術大學管理學院夏令營的學生優先考慮。

2.統考生

1)報名條件國民教育系列大學本科或以上畢業,有紮實的數理基礎,較高的英語水平。參加研究生統考。

2)報名程序:網上報名(http://yz.chsi.com.cn、現場確認、資格審查等環節。網上報名和現場確認時,請注意以下事項:■報考學校:中國科學技術大學;■報考學位類型:金融碩士(專業學位);■報考專業或領域:金融;■報考院系:管理學院。

3)考試科目:政治理論(100)英語一(100分)、數學三(150)、金融學綜合(150分)

《金融學綜合》考試覆蓋範圍:1、貨幣金融(貨幣與貨幣制度,利息和利率,外彙與彙率,金融市場與機構,商業銀行與中央銀行業務,貨幣的創造機制,通貨膨脹,貨幣政策,金融監管)。2、公司金融(跨期選擇,財務報表與投資項目分析,股票、債券等金融資産的價值評估,投資組合與資産定價,有效市場,資本結構,股利政策)。

4)複試:初試合格者須參加我校組織的複試,複試分數線由本校自主劃定。複試成績計入總分,複試成績不及格者不予錄取。複試采取筆試加面試的形式,考察專業素質和綜合素質兩個方面。

四、培養方式

1.普通MF項目

1)學制:標准學制爲3(含課程學習、實習和學位申請)

2培養方式:全日制。

3)地點:中國科學技術大學上海研究院(上海),中國科學技術大學國際金融研究院(合肥)。確認錄取時,學生自選上課地點,必要時學院可以做出調整。

4学费標准:上海班學費13萬元(第一學年初繳費5萬元,第二學年初5萬元,第三學年初3萬元),合肥班學費11萬元(第一學年初繳費4萬元,第二學年初4萬元,第三學年初3萬元)。

5)學曆學位:修滿培養方案所規定的學分,滿足論文發表要求,並通過學位論文答辯者,授予金融碩士專業學位和學曆證書。

2.MF國際班

中國科學技術大學管理學院與美國聖路易斯華盛頓大學Olin商學院合作开办金融双学位項目(量化金融方向),符合条件的学生第二年自费到Olin商學院學習,結束之後返回中國科學技術大學繼續第三年的學習。中國科學技術大學管理學院開設的MF項目课程中,6个學分可以直接轉移到美方碩士階段認可;Olin商學院金融硕士項目课程中,15个學分可以直接轉移到中國科學技術大學管理學院MF項目認可。

1)學制:標准學制3(含課程學習、實習和學位申請)

2培養方式:全日制。

3)上課地點:第一年、第三年在中國科學技術大學(上海,合肥);第二年在美國聖路易斯華盛頓大學Olin商學院

3学费標准:需支付中國科學技術大學管理學院MF項目学费(上海班13萬元,合肥班11萬元,均分三次繳納);另需一次繳清Olin商學院MF項目學費約48,000美元。

5)學曆學位:修滿双方金融硕士項目规定的學分,满足中国科大管理學院MF項目论文发表要求,并通过学位论文答辩者,同時授予雙方學校的金融碩士學位和學曆證書。

6选拔標准:提交學業成績單,滿足英語水平要求,通過美方學校面試。

五、學分要求与课程设置

中國科學技術大學管理學院MF項目实行學分制,学生在申请学位之前,需修滿不少于37學分(不包含毕业论文8學分)。具体课程设置如下:

課程類型

課程名稱

學分

開課學期

公共基礎課

5學分)

英語

3

1

中國社會主義市場經濟理論與實踐


2

1

專業核心課

17學分)

金融經濟學

3

1

公司金融

3

1

應用統計方法

3

1

金融衍生工具

3

2

數值方法(*

2

2

金融風險管理

3

3

專業選修課

≥13學分)

模塊一:

量化金融

隨機分析

3

1

財務會計

3

1

金融數據分析

2

2

固定收益證券

2

2

優化方法

2

2

量化交易

2

3

行爲金融(*

2

3

模塊二:

大數據商務

商務決策分析

3

1

數據挖掘

2

2

機器學習*

2

2

統計計算

2

2

商業預測分析

2

2

大數據分析技術(*

2

3

商務智能

2

3

專題講座

信息技術和金融創新

1

1-3

中國金融市場專題

1

1-3

金融史專題

1

1-3

現代金融前沿講座

1

1-3

風險管理前沿講座

1

1-3

專業實習(*

2學分)

在金融机构或政府及企事业单位专业相關工作岗位实习3-6個月

2


備注:1)選修課可能會有增補與調整,以開學實際開課計劃爲准。2)帶*的課程可作爲Olin商學院认可學分的课程(其中,行为金融,機器學習,大数据分析技术,三门课中只能选择一门作为认可课程)。

咨詢聯系

中國科學技術大學管理學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

咨詢電話:0551-63606246   联系人:夏老师 江老师

中國科學技術大學上海研究院

地址:上海市浦東新區秀浦路99號,郵編201315

咨詢電話:021-6812137968121461聯系人:龔老師劉老師


合作院校簡介

聖路易斯華盛頓大學Olin商學院 (https://olin.wustl.edu/ )

聖路易斯華盛頓大學(Washington University in St. Louis建于1853年,美國最負盛名的私立大學之一,是美國新常春藤成員。根據金融時報(Financial Times2015年世界大学排名,聖路易斯華盛頓大學全球排名第42位。根據美國新聞和世界報道(US News & World Report2017年世界大学排名,聖路易斯華盛頓大學全美排名第19位,Olin商學院排名第21位。根據金融時報2016年金融硕士項目排名,Olin商學院金融硕士項目全美排名第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

中科大认可學分

FIN 524 Options & Futures

1.5學分


FIN 532   Investment Theory

1.5學分


FIN 538   Stochastic Foundations for Finance

1.5學分


MGT 537 Invest   in Your Career

0學分


FIN 524B   Derivative Securities

1.5學分


FIN 532B Data   Analysis for Investments

1.5學分

MEC 537 Data   Analysis, Forecasting and Risk Analysis

3學分

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

3學分

MGT 560F   Professional Business Communication

1.5學分


Choose one

FIN 527   Financial Markets (preferred)

1.5學分


FIN 521   Financial Intermediation

1.5學分


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

Courses

Credits

中科大认可學分

FIN 525 Fixed   Income Securities

1.5學分


FIN 534 Advanced   Corporate Finance I – Valuation

1.5學分


FIN 539   Mathematical Finance

1.5學分


FIN 551 Advanced   Credit Risk Modeling

1.5學分

FIN 534B   Advanced Corporate Finance II – Financing

1.5學分


FIN 500Q   Quantitative Risk Management

3學分

FIN 537 Advanced   Derivative Securities

3學分






Choose one

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

3學分


(b) CSE 502N   Fundamentals of Computer Science

3學分


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

3學分


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

3學分


(e ) CSE 514A   Data Mining

3學分


(f) CSE 517A   Machine Learning

3學分


(g) CSE 530A   Database Management Systems

3學分