加州大学洛杉矶分校专业推荐

　　一、金融工程

　　1、项目简介：Master of Financial Engineering项目简称MFE，属于Anderson商学院，项目时长15个月，共52学分。UCLA安德森商学院有着世界一流的师资，优秀的师资和全面的就业指导服务，学生会在该项目中获得前所未有的体验，为未来在金融机构就业做好充足的准备。

　　2、课程设置：课程包括投资、公司金融、固定收益市场、应用金融项目这4个方面的内容，具体包括：

　　投资类课程：财务会计，计量经济学，随机微积分;

　　公司金融：金融计算方法，衍生品市场，金融实验方法;

　　固定收益市场：金融风险管理，金融创新，量化资产管理，高级随机微积分(后3门3选2);

　　应用金融项目：信用市场，数据分析与机器学习，统计套利，行为金融学(4选2)

　　3、申请建议

　　TOEFL最低100，IELTS 7+(UCLA 设置有自己的英语入学考试，所有被录取的考生入学之后，均需参加该考试，再根据该考试成绩决定是否需要先修读 ESL 语言课程。)

　　GRE/GMAT 没有最低分，建议 GRE325+，GMAT710+

　　能够完成研究生级别的商业和金融课程

　　具备计算编程技能(例如，C++)以及熟悉计算机作为计算和管理工具

　　良好的定量背景，包括线性代数、多元微积分、微分方程、数值方法和高级统计学和概率的课程

　　优秀的英语写作、口语和表达能力

　　数学工具经验证明(例如，MATLAB)

　　定量学科的工作或研究经验(推荐但非必需)

　　获得CFA认证的进展

　　统计和计量经济学应用经验(推荐)

　　4、就业概述：

　　2023级毕业生，在毕业六个月后就业率为100%，平均薪资在103,250美元，典型任职公司：

　　Recent Hiring Organizations、Barclays Capital、BlackRock、BNP Paribas、EY、Goldman Sachs、Google、JP Morgan Chase and Co.、Moody's、Morgan Stanley

　　任职职位有：

　　风险分析师、定量分析、衍生品交易员、定量研究助理、桌子策略师、业务分析师、投资数据工程师、模型风险顾问、数据科学家

　　二、经济学：

　　1、项目简介：UCLA经济系是世界顶尖经济系之一，教师队伍年轻活跃，他们研究世界各种关键性问题，并斩获不少奖项。数量经济学硕士项目-Master of Quantitative Economics (此前为应用经济学项目-Master of Applied Economics)隶属于商学院。项目时长9-18个月，属于STEM项目，共48学分。

　　2、课程设置：课程分为两大类：理论基础和应用经济学两类，三门必修课。课程为学生在经济学领域的理论应用提供了独特的机会，增强了他们在经济学领域的书面和口头沟通能力，并可以获得实践经验。 三门必修课：

　　Economists action

　　Applied statistics，econometrics and time series withR and python

　　Intro to econometrics，cross-sectional and panel data，and time series

　　其余课程有：

　　宏观经济学、经济学家应用数据管理、MAE金融实验室、股票市场和基本面股票研究分析、汇率预测、大数据和投资组合设计、金融工程数据科学、核心金融、MQE金融实验室等等

　　3、申请建议

　　建议申请者GPA3.0+ 雅思成绩不低于7.5 托福成绩不低于100，必须提交GRE(不可用GMAT替代)，美国公民和永久居民申请费120美元，其他申请人140美元，不可退还。预估学杂费：根据2023-2023年，所有学生(CA居民和非居民)的学费为每单位1015.81美元，48学分(不包括书本和其他出勤费用)，包括学生费、医疗保险和学费在内的总费用估计为54669.28美元。

　　奖学金：MQE项目的奖学金考虑所有被录取的同学，无需其他申请。

　　先修课要求：对于申请人本科不是经济专业的学生，需要学习微积分Ⅰ和Ⅱ，以及中级微观经济学和中级宏观经济学，对于工作经验，MQE项目没有要求，不过会纳入评估范围。

　　4、就业概述：

　　91% 的 MQE 毕业生在毕业后 3 个月内就业，大多数学生都从事数据分析、财务、咨询和技术领域的职位，就职的公司有：

　　埃森哲、阿里巴巴、亚马逊、中国银行、中信、德勤、IMF、麦肯锡等等，MQE项目会帮助学生在全球各地的公司获得实习、项目以及全职职位，此外还提供学术性研讨会、招聘会、社交活动等帮助学生与雇主建立联系。

　　常见的职位如下：

　　业务分析师、数据分析师、数据顾问、数据科学家、经济学家、金融分析师、投资银行分析师、讲师、市场研究员、产品经理等等

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