金融数学就业前景就业方向

金融数学就业前景就业方向

　　金融数学是一门新兴学科，是“金融高新技术 ”的重要组成部分。研究目标是利用我国数学界某些方面的优势，围绕金融市场的均衡与有价证券定价的数学理论进行深入剖析，建立适合国情的数学模型，以下是小编为大家整理的金融数学就业前景就业方向，欢迎阅读与收藏。

　　金融数学

　　金融数学专业是一门新兴学科，是“金融高技术 ”的重要组成部分。金融数学专业总的研究目标是利用我国数学界某些方面的优势，围绕金融市场的均衡与有价证券定价的数学理论进行深入剖析，建立适合我国国情的数学模型，编写一定的计算机软件，对理论研究结果进行仿真计算，对实际数据进行计量经济分析研究，为实际金融部门提供较深入的技术分析咨询。

　　金融数学专业就业方向

　　金融数学专业学生毕业后可以到投资银行工作，或者进行商品贸易或国际贸易的公司(能源公司、航空公司、大型钢铁公司、矿业公司及国际大公司)处理商品价格风险及外汇风险数据分析师、管理培训生、数据分析经理、金融工程师、交易员、软件工程师、分析师、数据分析专员、精算师、产品经理、期货交易员、软件测试工程师等。绝大部分的金融数学家为国际性的投资银行工作。顶尖的管理咨询公司也雇用金融数学家为那些本身未聘请金融数学家的公司提供服务。

　　金融数学专业就业前景

　　金融数学是在两次华尔街革命的基础上迅速发展起来的一门数学与金融学相交叉的前沿学科。也是目前十分活跃的前沿学科之一，而且发展很快。其核心内容就是研究不确定随机环境下的投资组合的最优选择理论和资产的定价理论。这门新兴的学科同样与我国金融改革和发展有紧密的联系，其在我国的发展前景不可限量。现在存在着全球性高素质金融数学家的短缺，因此该专业的就业前景十分看好。

　　该专业可从事以下岗位

　　数据分析师

　　期货操盘手

　　行政助理

　　数据支持专员

　　产品经理

　　数据专员

　　数据分析专员

　　数据分析

　　金融工程师

　　数据挖掘工程师

　　软件工程师

　　数据分析岗

　　金融数学专业就业排名

　　学科：

　　经济学-经济学类

　　排名：

　　经济学类共19个专业，金融数学专业在经济学类专业中排名第10。

　　在整个经济学类19个本科专业中，金融数学专业就业排名第10。

　　培养目标：本专业培养适应社会主义现代化建设需要，面向华南地区特别是广东经济社会发展人才需求，具有一定职业素养和业务操作技能并有开拓创新精神的复合型、应用型专业人才。通过四年的学习，使学生掌握现代金融的基本理论与基本方法，具备扎实的金融数学与金融工程专业知识和科学的投资理念，具有较强的对金融领域信息资源进行金融分析、金融建模和金融计量的应用能力，能够熟练运用各种金融工具开发、设计和操作新型金融产品，分析和解决金融实务问题的能力。

　　主要课程：数学分析、概率论、金融学、国际金融学、财务会计、金融经济学、投资学、证券投资分析、计量经济学、公司金融、数理金融、金融工程学、固定收益证券、投资风险管理、期货投资学、金融数据挖掘、量化投资分析、金融衍生产品定价模型等。

　　历史

　　美国花旗银行副总裁柯林斯（Collins）1995年3月6日在英国剑桥大学牛顿数学科学研究所的讲演中叙述到：“在18世纪初，和牛顿同时代的著名数学家伯努利曾宣称：‘从事物理学研究而不懂数学的人实际上处理的是意义不大的东西。’那时候，这样的说法对物理学而言是正确的，但对于银行业而言不一定对。在18世纪，你可以没有任何数学训练而很好地运作银行。过去对物理学而言是正确的说法现在对于银行业也正确了。于是现在可以这样说：‘从事银行业工作而不懂数学的人实际上处理的是意义不大的东西’。”他还指出：花旗银行70%的业务依赖于数学，他还特别强调，‘如果没有数学发展起来的工具和技术，许多事情我们是一点办法也没有的……没有数学我们不可能生存。”这里银行家用他的经验描述了数学的重要性。在冷战结束后，美国原先在军事系统工作的数以千计的科学家进入了华尔街，大规模的基金管理公司纷纷开始雇佣数学博士或物理学博士。这是一个重要信号：金融市场不是战场，却远胜于战场。但是市场和战场都离不开复杂艰深，迅速的计算工作。21世纪数学技术和计算机技术一样成为任何一门科学发展过程中的必备工具。

　　发展

　　在国内不能回避这样一个事实：受过高等教育的专业人士都可以读懂国内经济类，金融类核心期刊，但国内金融学专业的本科生却很难读懂本专业的国际核心期刊《Journal of Finance》，证券投资基金经理少有人去阅读《Joural of Portfolio Management》，其原因不在于外语的熟练程度，而在于内容和研究方法上的差异，国内较多停留在以描述性分析为主着重描述金融的定义，市场的划分及金融组织等，或称为描述金融；而国外学术界以及实务界则以数量性分析为主，比如资本资产定价原理，衍生资产的复制方法等 ，或称为分析金融，即使在国内金融学的教材中，虽然涉及到了标的资产（Underlying asset）和衍生资产（Derivative asset）定价，但对公式提出的原文证明也予以回避，这种现象是不合理的，产生这种现象的原因有如下几个方面：首先，根据研究方法的不同，我国金融学科既可以归到我国哲学社会科学规划办公室，也可以归到国家自然科学基金委员会管理科学部，前者占主要地位，且这支队伍大多来自经济转轨前的哲学和政治学队伍，因此研究方法多为定性的方法。而西方正好相反，金融研究方向的队伍具有很好的数理功底。其次是我国的金融市场的实际环境所决定。我国证券市场刚起步，也没有一个统一的货币市场，投资者队伍主要由中小投资者构成，市场投机成分高，因此不会产生对现代投资理论的需求，相应地，学术界也难以对此产生研究的热情。

　　然而数学技术以其精确的描述，严密的推导已经不容争辩地走进了金融领域。自从1952年马柯维茨（Markowitz）提出了用随机变量的特征变量来描述金融资产的收益性，不确定性和流动性以来，已经很难分清世界一流的金融杂志是在分析金融市场还是在撰写一篇数学论文。再回到Collins的讲话，在金融证券化的趋势中，无论是我们采用统计学的方法分析历史数据，寻找价格波动规律，还是用数学分析的方法去复制金融产品，谁最先发现了内在规律，谁就能在瞬息万变的金融市场中获取高额利润。尽管由于森严的进入堡垒，数学进入金融领域受到了一定的排斥和漠视，然而为了追求利润，未知的恐惧显得不堪一击。

　　于是，在未来我们可以想象有这样一个充满美好前景的产业链：金融市场--金融数学--计算机技术。金融市场存在巨大的利润和高风险，需要计算机技术帮助分析，然而计算机不可能处理“大概”，“左右”等描述性语言，它本质上只能识别由0和1构成的空间，金融数学在这个过程中正好扮演了一个中介角色，它可以用精确语言描述随机波动的市场。比如，通过收益率状态矩阵在无套利的情形下找到了无风险贴现因子。因此，金融数学能帮助IT产业向金融产业延伸，并获取自己的利润空间。

　　金融数学这门新兴的交叉学科已经成为国际金融界的一枝奇葩。刚刚公布的2003年诺贝尔经济学奖，就是表彰美国经济学家罗伯特·恩格尔和英国经济学家克莱夫·格兰杰分别用“随着时间变化易变性”和“共同趋势”两种新方法分析经济时间数列给经济学研究和经济发展带来巨大影响。

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