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发布时间：2023-08-15 文章来源: 至领留学 点击：1945次
新加坡国立大学数学系于2009年推出量化金融硕士项目。该项目同时获得新国大经济系、统计与数据科学系的支持，是一门融合了金融数学、计量金融、金融统计学的跨学科课程。近年来，新国大量化金融硕士项目与时俱进，课程内容不断深化发展，目前已拓展至人工智能和大数据等新兴科学。
强大的学术团队 - 该项目由新加坡国立大学的三个强大学术部门合作提供：数学系、统计与应用概率系和经济系。这三者的深度合作为学生提供了丰富的学习资源和全方位的专业指导。
强调数学方法的应用 - 与MSc金融工程相比，MSc量化金融更强调数学方法、理解和计算的运用，为学生提供强大的量化基础。
具有广度的选修课程 - MSc量化金融为学生提供了涵盖数学和统计金融以及金融经济的广泛的选修课程，以拓宽他们的教育视野。
量化金融硕士项目每年只有一次录取，与每年8月份的学年开始时间相吻合。关于申请时间和截止日期的具体信息如下：
提前申请批次：提前批次的申请时间为2023年5月16日至2023年7月15日。提前批次的申请方式为滚动录取，即从2023年8月开始发放录取通知。强烈建议优秀的申请者在这个时间段内提交申请。
正式申请批次：正式批次的申请时间为上一年的10月1日至次年的1月31日。所有申请人的申请结果将在5月31日前公布。
40学分， 10门课
1) 必须课：5门
Stochastic Analysis in Mathematical Finance;
Structured Products;
Risk Management;
Financial Derivatives: Modelling and Computation;
Financial Time Series: Theory and Computation;
2)5门选修课：从以下课程中选择5门课程
Foundations of Machine Learning;
Data Science in Quantitative Finance;
Modeling and Numerical Simulations;
Computational Mathematics;
Interest Rate Theory and Credit Risk;
Numerical Methods in Quantitative Finance;
Topics in Quantitative Finance I;
Topics in Quantitative Finance II;
Investment and Portfolio Selection;
AI & FinTech;
Monte Carlo Methods in Quantitative Finance;
Graduate Internship in Quantitative Finance I;
Macroeconomics;
Quantitative & Computing Methods;
Machine Learning and Economic Forecasting;
Corporate Finance;
Non-parametric regression;
Applied Data Mining;
1)本科学历：4年制本科/或者荣誉学位;
2)专业背景：很强的量化和数学和统计背景，如数学，统计学，经济学，金融，计算机，工程，物理等;
3)语言要求：TOEFL85+;IELTS6.0+;
4)推荐信：不需要;
5) GRE：不需要;
6)资金证明;
编辑：翁晓兰
