数理金融相关的专业名称主要包括: Mathematical Finance. Quantities Finance, Financial Mathematics, Financial Engineering, Computational Finance, Statistical Finance.虽然名称上有很大的变动，但实际学习的内容是相似的。 Quantitative Finance是一门结合数学和金融的科学，学习和研究的内容主要包括证券衍生物定价，风险分析，金融模型，金融信息分析，和一些高级的金融理论。以下简单介绍各个研究方向:
证券衍生物定价:
90年代，金融数学的鼻祖Dr. Robert C. Merton 利用工程和高级物理数学原理，研究出一套定价金融产品的哲学，之后数学在金融学上的应用的研究就一直如火如荼的进行着。现在主要的金融市场的期货，期权，和一些非公开交易的衍生物产品如FRA，Credit Directives都是按照Dr. Robert的理论定价的。证券衍生物定价的学习涉及到很多关于数学分析，differential equation(物理应用数学必学的课程)的基础,学习上数学的学习将会占课程的大部分，同时加有MBA的金融类课程。这一研究方向的毕业生就业前景一般为投资银行，证券交易所, 保险公司，银行。
风险分析
金融衍生物最大的一个功能就是能够转移风险，因此很多本来不可能的投资服务产品也变为有可能，例如高回报的保本投资，高风险高回报的投资组合。 同时企业会遇到各种各样的金融风险，例如由于汇率，利息的变动而带来的损失。企业尤其是上市的企业，为了保障公司在一个平稳的现金流下运作都会喜欢把风险转移给投机者。学习这个方向的学生必须很熟悉各种金融手段用法，同时要学习去模拟和分析公司现在的经济风险，因此对数理模型的学习是必不可少的。 这一类专业人才就业前景为：银行，投资银行，基金，保险公司，投资顾问公司等, 和其他贸易，能源，甚至农业生产和销售公司都需要这方面人才。
金融模型
数学在金融上的应用很多都是通过模型来实现的，通过数学工具，我们可以更准确的模拟出一个投资或资产组合将来或在不同的经济环境中的变化，从而帮助决策层更准确，更快的下决定。金融模型的专业的学习包括，Linear Modeling, Stochastic Calculus, Dynamic Control, Monte Carlo simulation 等课程，因此对学生在本科学习中对基础数学的掌握要比较扎实。这一类的研究人才，就业方向一般是： 大型的国际银行，金融研究机构，政府等对人才研究能力要求很高的职位。
金融信息分析
信息分析在金融方向的应用主要包括，工业分析，时间序列分析，和基础分析。对于金融数学的学生，学习的内容主要是通过统计和数学的手段进行前两者的分析。因此，这一类的学习/研方向要求学生有扎实的统计学基础，或者工程基础。这一类研究人才的就业方向一般为：金融研究机构，政府，金融评级机构，金融顾问公司等。
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