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爱丁堡大学财务建模与优化专业

Financial Modelling and Optimization

专业排名

学制

1年

学费

38100.00英镑/年

雅思

6.5

主页 排名

专业介绍

This programme gives you a flexible syllabus to suit the demands of employers that use modern financial tools and optimization techniques in areas such as the financial sector and energy markets.

We will give you sound knowledge in financial derivative pricing, portfolio optimization and financial risk management.

We will also provide you with the skills to solve some of today’s financial problems, which have themselves been caused by modern financial instruments. This expertise includes mode

移民相关

移民专业:否

就业前景

可从事的工作:在绝大部分的金融领域从事工作

如何申请

个人陈述:500字 个人陈述让您有机会概述自己的学习经历和相关经验,以证明您是所申请课程的合适人选。 您还应在个人陈述中概述您选择所学专业的动机。尽量回答以下问题 您为什么对在爱丁堡学习感兴趣? 您为什么选择这一特定课程? 如果您是为了职业发展而学习,那么您的职业规划是什么? 如果您有任何其他相关经历,例如有偿或志愿工作经历或其他未在其他地方说明的资格证书,请在个人陈述中提供这些信息,也可以将其添加到申请表的 "相关知识/培训技能 "栏中。如果您申请的课程不止一个,您应为每个申请撰写一份量身定制的个人陈述。这样,您就可以参考您申请的具体课程,并强调您的学术背景和技能如何使您适合这一特定课程。

推荐信:1

申请截止日期:01/31 03/31 05/31

学生评价

爱丁堡大学金融学相关的课程设置非常全面,也非常重视交叉学科和新兴学科在金融领域的发展和人才的培养,所以并没有普遍意义上的金融硕士,而是在金融领域做了具体学科划分。

测试申请录取成功率

采用最科学的人工智能算法,已为23127位学生申请到dream school,成功率96.33%。
免费测试

入学要求

相关专业如数学,统计,物理或工程

语言要求:

雅思总分:6.5

雅思听力:6

雅思阅读:6

雅思阅读:6

雅思口语:6

雅思写作:6

托福总分:92

托福听力:20

托福写作:20

托福口语:20

托福阅读:20

世界排名 数据来源: QS世界排名

QS排名

专业课程

Compulsory couses 必修课 Discrete-Time Finance:离散时间金融 Fundamentals of Optimization:优化基础 Stochastic Analysis in Finance:金融中的随机分析 Numerical Probability and Monte Carlo:数值概率与蒙特卡罗 Optimization Methods in Finance:金融中的优化方法 Risk-Neutral Asset Pricing:风险中性资产定价 Dissertation (FMO):论文 (FMO) Research Skills for Financial Mathematics:金融数学的研究技能 Optional courses 选修课 Fundamentals of Operational Research:运筹学基础 Stochastic Modelling:随机建模 Finance, Risk and Uncertainty:金融、风险和不确定性 Python Programming:Python编程 Algorithmic Game Theory and its Applications:算法博弈论及其应用 Time Series:时间序列 Financial Risk Theory:金融风险理论 Large Scale Optimization for Data Science:数据科学的大规模优化 Credit Scoring:信用评分 Stochastic Control and Dynamic Asset Allocation:随机控制与动态资产配置 Machine Learning in Python:Python中的机器学习 Numerical Partial Differential Equations:数值偏微分方程

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