密歇根大学安娜堡分校的计量金融和风险管理硕士项目(MS in Quantitative Finance and Risk Management)由数学系和统计系联合开办，侧重于通过高等数学和统计学方法培训培养更多的未来的量化分析师和金融工程师。该项目在QUANTNET2021 TOP30中排在23名以后(今年的QUANTNEIT23名以后30名以内就不区分排名了)。

　　基于密歇根大学悠久的学术成就，这个专业擅长以一种强烈的理论视角来研究量化金融，以使学生成为金融行业的数学家。

　　在这个专业就读，你将获得的专家级的能力包括：

　　1)将金融问题表示为数学模型;

　　2)运用随机分析和概率论进行相关的数学分析;

　　3)使用高级数值方法实现结果;

　　4)根据结果做决定。

　　从这个专业毕业后，毕业生拥有复杂的量化技能，能够将所学知识应用于解决现实世界中的金融问题。往届毕业生担任的典型职业角色如：量化分析师(Quant)、金融工程师、风险经理、交易员等。

　　此外也有不小的比例(约16%)的毕业生会继续读博。

　　课程设置

　　学分要求：36学分，其中24学分是核心必修课，12学分是选修课。

　　必修课包括：

　　3个序列的数学课：数学573-数学574(金融数学和工程导论)，数学526-数学506(用数学知识解决金融领域的问题)侧重建立数学模型，数学472-数学623;

　　1个序列的统计课：统计500-统计509侧重数学模型在金融问题中的应用

　　选修课，须从以下板块选择12个学分的课程。

　　MATH数学领域

　　– 561 (3 cr, Linear Programming, cross-listed as IOE 510)线性规划

　　– 562 (3 cr, Continuous Optimization Methods, cross-listed as IOE 511)连续优化方法

　　– 663 (3 cr, Nonlinear Programming, cross-listed as IOE 611) 非线性规划;

　　STATS统计学领域

　　– 503 (3 cr, Applied Multivariate Analysis)应用多元分析

　　– 531 (3 cr, Analysis of Time Series, cross-listed as ECON 677)时间序列分析;

　　– 535 (3 cr, Reliability, cross-listed as IOE 562)概率

　　ECON经济学领域

　　– 501 (3 cr, Microeconomics)微观经济学

　　– 502 (3 cr, Macroeconomics)宏观经济学

　　– 411 (3 cr, Monetary and Financial Theory)货币金融理论

　　– 441 (3 cr, International Trade Theory)国际贸易理论

　　– 442 (3 cr, International Finance) 国际金融

　　EECS工程类

　　– 484 (4 cr, Database Management)数据库管理;

　　– 492 (4 cr, Introduction to Artificial Intelligence)人工智能导论

　　– 545 (3 cr, Machine Learning)机器学习

　　– 547 (3 cr, Electronic Commerce)电子商务;

　　– 597 (3 cr, Language and Information)语言和信息

　　FIN金融领域

　　– 608 (2.25 cr, Capital Markets & Investment Strategies)资本市场和投资战略

　　– 609 (2.25 cr, Fixed Income Securities and Markets)固定收益证券及市场

　　– 640 (1.5 cr, Financial Trading)金融交易

　　– 645 (2.25 cr, Real Options in Valuation) 实物期权估价

　　申请条件

　　没有最低GPA要求，但往年大部分申请者GPA在3.0以上

　　TOEFL 95+/IELTS 7.0+

　　要求GRE General，建议GRE数学科目考试,GRE没有最低分数要求，往年学生平均分数：Verbal 152、Quantitative 168、Analytical Writing 3

　　要求申请者具有数学，统计，物理，工程或经济等计量领域的本科背景。此项目是跨学科项目，我们希望招收不同理工专业学术背景的学生

　　申请者最好修过以下课程：

　　微积分，线性代数，概率论，编程(Matlab and/or C/C++)

  编辑：翁晓兰