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美國留學之金融學、金融工程的區別有哪些？

2020-12-01

　　一、大誤區：美國金融工程偏理美國金融學偏文

　　許多同學在了解MFE的時候，都會把目光放在MFE對數學背景的要求。由于MFE對申請者的數學和計算機背景有較高的要求，所以許多同學認為MFE是金融里面偏理科的學位，而MSF是金融里面偏文科的學位。可能是因為我們國家的教育一向就是以培養理工科人才為重，所以同學們會認為MFE的技術含量比較高，含金量自然也比MSF高。因此，不少有志向的同學認為自己應該做一些“更有技術含量”的工作，便把自己的專業方向定在了MFE。

　　首先，國內學校一廂情愿地按照“文科”和“理科”對所有專業進行劃分，本來就是非常不科學的。什么是“文”，什么又是“理”呢?在跟中國同學的交流中，我發現了這樣兩類解釋：文科是不需要數學的，理科是需要數學的;文科是偏理論的，理科是偏實踐的。然而這樣的非黑即白的解釋，對于現在學術界越來越多的交叉學科，顯然是非常不合適的。舉個例子，“鳳姐”喜歡的“經濟學畢業生”，到底應該算是文科生還是理科生呢?如果是文科，它顯然又需要用到不少數學工具；如果是理科，那它的理論性也非常地強，需要對語言文字的邏輯關系有很好的把握。如果文科和理科是互相對立的兩類學科，那這兩類學科的交集則顯得不倫不類，甚至讓人有些不知所措。

　　在美國，學科的劃分大致可以按照Humanities(人文學科)，Natural Science(自然科學)，Social Science(社會科學)，Business(商學)，Engineering(工程學)，Medicine(醫學)，Law(法學)。它們之間并沒有相互對立的關系，而且近年來學術界非常鼓勵交叉學科的發展，所以各個學科之間的界限也越來越模糊。

　　二、美國金融學MSF學習什么？

　　從Rochester的MSF項目的網站上可以看到，MSF除了要學習大量的商科課程，如投資學、公司金融外，還要學習數學、統計學這樣的自然科學，以及Economics這一門社會科學。因此，MSF是一門利用數學方法和經濟學原理去解決實際金融問題的學科，比如上市公司的估值，收購兼并股價的區間，對資產負債表的解讀等等。

　　三、美國金融工程MFE學習什么?

　　另一方面，從卡耐基·梅隆大學MSCF項目的網站上我們也可以看到，傳統MFE的課程實際的商科內容很少，而更偏重于隨機過程、概率、微積分這類高等數學的訓練，以及計算機編程這種工程學的內容。通過高強度的數理能力培養，MFE學生掌握的技能主要是金融衍生品的定價方式，以及如何通過各種金融衍生品的特性進行套利。

　　四、美國金融學和美國金融工程各有優劣

　　從以上的信息來看，MSF和MFE都有不少的數理內容，而且需要使用不少定量分析的工具，因此他們肯定都不是“文科”。另一方面，MSF的內容相當廣泛，涵蓋了從個人到企業的各種金融課題，上課時可以根據自己的興趣，選擇一個合適的方向，畢業后想找到一個“專業對口”時選擇也比較多;MFE由于學習內容比較狹窄，課程的自由度沒有MSF大，因此在就業的選擇面上，要比MSF小。由于就業是許多打算出國的同學考慮的主要因素，所以在接下來的篇幅中，我會從就業的角度對這兩個專業進行分析。

　　五、從就業角度詳細分析金融學和金融工程

　　1、美國金融學畢業生找工作范圍廣

　　MSF由于學習內容廣泛，畢業之后的職位也是遍布了三百六十行。面向個人客戶方面，比如商業銀行或者個人資產管理企業里的理財顧問，又或者是保險和證券買賣的經紀業務，以及投行里面的Private Client Service，面向個人資產在數百萬美元以上的客戶。面向企業方面，如商業銀行里的小額貸款，證券公司里的投行上市業務，又或者是投行內的收購兼并部門。另外，任何一個企業在擴張的時候，肯定都需要金融類的人才對公司的資產狀況和融資方法進行一系列的評估，并研究出相應的方案。因此，MSF的畢業生在找工作時的限制并不多，而且有機會根據自己的興趣去選擇一個喜愛的行業。

　　2、美國金融工程就業選擇范圍窄

　　在就業選擇上，MFE的畢業生能去的地方其實并不多。對于工程背景比較強的學生，如本科和研究生就是讀計算機或者電力工程，甚至是已經有物理學博士學位的學生來說，他們畢業之后會利用自己在計算機方面的有優勢，從事quantitative analysis的工作，比如利用C++編寫程序，制定金融衍生品的交易策略。有從事這個工作的前輩戲稱，自己就像是華爾街的IT藍領，每天就對著電腦寫代碼，沒有什么機會跟人打交道。對于一些編程能力不強，或者是不希望從事Quant工作的學生來說，他們主要的職業目標則是投行或者對沖基金里的trader，以利用他們對金融衍生品以及風險管理的知識，在市場上進行投資或者投機性套利。總得來說，trader的最大挑戰就在于對市場動向的把握和對自己情緒的控制。在市場劇烈波動的時候，一個trader能不能冷靜且迅速地做出決定，果斷地進行數百萬、千萬乃至上億美元的交易，為公司帶來收益，并不是一件容易的事情。