2023QuantNet金融工程排名出炉！大洗牌！MIT竟赶超NYU...
作为金融工程/金融数学领域排名之一，2023年QuantNet金融工程项目排名正式出炉！该榜单基于全美高校金融工程硕士项目的录取结果、毕业后的就业率等做了排序。
金融工程/金融数学是以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科，事实上，它的叫法有很多种，包括：Financial Engineering、Financial Mathematics、Mathematical Finance、Quantitative Finance 、Computational Finance等
其本质是利用各种衍生金融工具，如期权，期货，对金融领域中的各种风险进行管理，简单来说，就是综合运用数学、统计和计算机编程技术去解决金融问题的一个学科。
排名标准
QuantNet排名对金融工程类的学生，尤其是打算留美工作一段时间的学生，一直有着至关重要的指导作用。后疫情时代经济恢复形势下，这份排名对于申请的参考意义也相对而言更具价值。
以哥大金数为例，在最新统计的MAFN毕业生去向数据中，毕业后三个月内就业率高达87%。
优秀的项目能够带来不错的就业前景和投资回报。QuantNet排名的最大权重在就业成功率上，对就业比较关注的MFE申请者可以根据其排名，做出更适合自己的院校项目选择。
近年来，MFE的申请人数持续增加，录取门槛也在逐步提高，一直是大热中的大热。
排名参考指标
Peer Assessment Score同行评估 (20%)
Placement Success 就业成功率 (55%)：
毕业即时就业率（10%）
毕业后三个月就业率（15%）
平均起薪+入职奖金（20%）
入雇主评分（10%）
Student Selectivity学生水平 (25%)：
本科GPA（17.5%）
项目录取率（7.5%）
往年录取难度标准还包括“录取学生GRE成绩”，但是去年疫情导致考试取消，不少院校不强制提交GRE成绩，所以今年QuantNet没有计入该项。
排名指标中不难看出QuantNet真的非常在乎金融工程项目的“就业数据”，Placement Success在其排名考核标准占比高达55%！不过毕业后三个月就业率和平均起薪和签约奖金改为仅美国(US Only)的指标评估；学生水平考核标准依旧剔除GRE分数的权重占比。
因此，对于想申请MFE项目的同学以及未来有计划留在美国工作的，QuantNet是一份极具参考价值的榜单。
排名亮点
巴鲁克商学院金融工程硕士今年继续蝉联榜首。
巴鲁克？没听说过...那就简单给大家介绍一下吧！
巴鲁克学院金融工程硕士是一个小而精的金工项目，课程与行业联系紧密，偏重实用和计算，平均起薪为134K。这个“天花板”项目的每届录取人数也是非常少，申请2022年秋季入学统计总共有360名申请者申请这个专业，但是最终只有27被录取，最终25名成功注册。巴鲁克项目的申请不强制要求托福成绩，但是金工专业的录取非常重视面试，是少有的“技术面”。
普林斯顿金融硕士今年排名上升1名，位列第二，力压排名第三和第四的UCB和CMU。
哥大金数今年强势反超哥大金工，进入Top5，哥大金工从去年第5降至今年第9。
MIT和康奈尔今年排名上升至第6和第7，携手超越之前的强劲对手——纽大金数金工。
今年新增项目：
· 俄克拉何马州立大学 Quantitative Finance
· 罗格斯大学 Financial Statistics and Risk Management
总体而言，由于今年就业排名指标调整为仅限美国(US Only)，所以排名变化也比较大。
2023最新QuantNet排名
如何申请金融工程项目？
首先同学们要了解金融工程专业。
金融工程专业的课程通常由大学的商学院、数学系和工程学院联合授课，其课程由于集中于金融领域，所以深度远远超过金融方面的课程，通常包括股票市场分析、投资组合分析、期货和期权、资产定价、资本预算、固定收益分析、利率模型、金融风险管理等课程。
那么哪些专业的本科生可以申请金融工程硕士呢？美国各学校对于申请者的先修课程有明确的要求：
数学基础
高级微积分、线性代数、微分方程和概率统计是最普遍的数学背景要求，也是最严格的要求，学校甚至规定了这些数学课程应该学了多少个学期，以达到一定的深度。
计算机基础
美国金融工程硕士申请者要有一定的C语言编程基础，其它对申请有利的包括C++、Fortran、Pascal、Java、VBA，以及数学软件Matlab、Mathematica、Mathcad等。比如：Cornell大学的专业课程比较注重计算机技术、计算机模拟，而JAVA就是其应用最为广泛的编程语言。而Columbia大学则对UNIX操作系统情有独钟。
经济、金融知识基础
金融数学的申请要求并没有把金融知识基础作为一个很硬性的要求放置在网页信息中，但是作为申请者，如果不能对金融知识有所积累、对金融数学的内容一无所知、那势必会影响到申请材料的制作的倾向性以及申请结果。
微观经济学、会计学原理，还有其它金融学入门类课程都是需要读一读的，如果能够根据所学的知识为金融学研究对象建立相应的数学分析模型(如：期权定价模型)，这将会是很有说服力的专业能力的证明，能表现对金融市场，工具，机构强烈的兴趣。
除了课程外，实习也有一定的要求，实习的方向主要有以下3类：
1.证券，银行，基金等金融公司，适合的部门主要有投资银行部、信贷管理部、风险管理部、研究部、量化投资部等。
2.咨询公司，适合的部门主要有行业分析部、投融资部。
3.互联网公司，适合的部门主要有数据分析部、商业分析部、战略投资部等。
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