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悲催签到天数: 97 天连续签到: 1 天[LV.6]常住居民II
& && &首先我本人大三在数理金融是入门级（其实门也未必就入了），最近产生了困惑，就是标题所言。
昨晚在知乎上看了几个帖子，精华回答主要是立足于美国与中国市场说的，所以应该不会是完全不适用于我国，而且我认为当谈到我标题里的话题时，不能只看一个国家了，应当看它在世界上的境况。
& && &我个人感觉现在，首先在实务中搞交易这块，用的技术都是统计，各种算法（编程是默认的要求了），毕竟本身统计比随机分析更偏应用，对于一般来说就是看编程加统计，因为金融直觉这些是偏隐性的，需要经验支持。其实我大二就有疑问，期权定价本身应该不是目的，准确的定价是用来推广普及这种衍生品的。因为一种衍生品若定价都无法比较精确，那么愿意接受者应该不多，而问题应该也会频发。我学到现在（时间并不长）以及预期今后若进一步学习的话，主要还是定价。当然还有风险对冲。我感觉学的东西在实务上需求应该不大，而数理金融的发展实务应该是起很大推动作用的，所以我担心，若是实务需求降低至一个相当低的水平，数理金融的生命力还有多少？学术不能离开需求吧？
& &&&学术上其实本人已经无望，而这门学科似乎也到了一个不妙的境地，在信息技术爆炸之后，数据与计算机性能都迅速进步，这使得统计加编程空间大大拓宽，风险中性测度优势似乎在缩小，我不知道鞅定价这种方法，是不是在我刚刚入门的时候，已经步入夕阳了。另外我又认为统计，编程这二者技术色彩更浓，理论味不是很足，应该更多用于业界，我所疑惑的是：金融数学还有存在的必要么？因为我觉得这样下去，是不是会出现业界基本不需要学界在这方面予以理论支持了，现有的只需修改或小的改进即可以满足需求。
& &&&以上我个人看法中肯定会有错误，不当之处。毕竟我仍在学校里，主要信息来源于网上。
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载入中......
其实大家都知道根本原因就是中国的金融市场没什么可以交易的东西，所以数理金融没有用武之地。
定价对于流动性好的产品例如交易所交易的产品，或者是vanilla的衍生品（欧式美式期权）没有什么大用，真的用途在于OTC的产品，例如各种exotic的swap，option，以及很多带有隐含option条款的bond，还有mortgage backed security等等。一般的过程是用市场上流动性较好的产品，例如对于interest rate option，有Euro dollar futures op ...
你可以在网上查查E Benhamou的公司pricing partners, 说是用顶级数学模型提供策略；还有一个是美国的西蒙斯，数学家开公司成功的代表，不过我也是在网上看到的，具体情况我不敢说。
我现在算是才开始搞科研，对于科研发文章来讲，直接用到业界中去确实比较困难，因为发文章只要求创新得到的结果比其他人的结果在某一部分好就行，也就是没有一般性，即使是顶级杂志也一样，只是添砖加瓦而已。书上和论文里都是各种假设，实际中要复 ...
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若真的是这样，那真是未毕业，即失业了。不过上周二有个老师说云南财经来我们学校招数理金融博士，年薪，安家费各20万。这个可能有招聘方在信息上的不完善。毕竟数理金融在我国也还是未真正的兴起吧！
萧焚 发表于
首先我本人大三在数理金融是入门级（其实门也未必就入了），最近产生了困惑，就是标题所言。
昨晚在知 ...个人以为，中国的金融还是在文科阶段徘徊。真正的金融某方面来讲是需要绝大部分理科思想和理科逻辑的。理论和实践两者相对而言也没有太大的界限，只能说大陆的quant没做到家罢了。纯属个人意见
其实大家都知道根本原因就是中国的金融市场没什么可以交易的东西，所以数理金融没有用武之地。
定价对于流动性好的产品例如交易所交易的产品，或者是vanilla的衍生品（欧式美式期权）没有什么大用，真的用途在于OTC的产品，例如各种exotic的swap，option，以及很多带有隐含option条款的bond，还有mortgage backed security等等。一般的过程是用市场上流动性较好的产品，例如对于interest rate option，有Euro dollar futures option，USD cap／floor， swaption等calibrate model，（常用的model例如Libor market model，SABR）等等，然后用calibrate好之后的模型再去price一些流动性不好的exotic的security，例如百慕大的swaption，MBS等等。而我们教科书上一般教的都是price一些最简单的instrument，所以看上去没有用，其实他没有讲下去。OTC的产品更依赖定价，因为没有exchange的交易，所以fair price比较难以discover。
所以其实定价是一种对于market的believe，就是我觉得market是这样的我就选择这个model，而另一个人可能觉得是另一个样子所以选择另一个model，例如我算delta的时候我觉得如果考虑volatiltiy smile会引入更多的vega 部分的noise，那我就可以选择普通的BSmodel来算delta，而我算VaR的时候我觉得应该考虑smile，因为VaR包括所有risk，所以我会用local volatility model或者stochastic volatility model。所以定价不是为了精确，只是不同人对于market的believe不一样，选择不同的东西而已。即便是BS模型它并不是期权的价格，只是一个模型。模型的发明也是基于对于market的观察而不是一种纯粹的数学问题。asset pricing其实是基于一些market facts的。
能在业界流行的模型一定是投入资源少，而且相对比较好用的。有很多学界的模型可能效果不错，但是如果过于复杂，需要很多程序员去implement，去debug，想用的客户又比较少（因为不太好理解）那这种模型肯定就没有市场，业界要build的是一个大的system，不可能像我们写作业或者写论文那样写一些小code就能够解决的，业界的编程有非常strict和universal的logic要遵守，所以不是所有model说要用一拍脑袋就能用上，成本太高就不会用。最后被用的一定是速度快，容易实现，耗费硬件软件少的模型。虽然不一定是最好的，但是实际当中成本和速度才是首先要被考虑的。
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你可以在网上查查E Benhamou的公司pricing partners, 说是用顶级数学模型提供策略；还有一个是美国的西蒙斯，数学家开公司成功的代表，不过我也是在网上看到的，具体情况我不敢说。
我现在算是才开始搞科研，对于科研发文章来讲，直接用到业界中去确实比较困难，因为发文章只要求创新得到的结果比其他人的结果在某一部分好就行，也就是没有一般性，即使是顶级杂志也一样，只是添砖加瓦而已。书上和论文里都是各种假设，实际中要复杂的多，但是如果简单的不好，复杂的更不可能会
分析的有道理
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本帖最后由 王之博 于
17:04 编辑 Chemist_MZ 发表于
定价对于流动性好的产品例如交易所交易的产品，或者是vanilla的衍生品（欧式美式期权）没有什么 ...其实这些只是基于交易上来说，版主现在是在美国做交易员吗？我认为还是有失偏颇，我想在此基础上补充点
其实，金融工程主要包括产品定价和风险管理，其实都很落后，我在某个内部会议真切的了解到了国内这块核心地带落后的可能有50年，其实风险控制这块国内其实大有可为，跟产品定价不一样，要先有产品，但是风险控制这块不一定，但确实有一大部分要落实到产品上，我觉得目前也就这块用得到。
至于交易，我也有幸参与过实际的，确是国内这块就是玩玩’统计‘和’编程‘，打上引号是太水了，其实国外的实务相比较研究方向简单的非常多，但是国内连比较都没资格，那个要求我相信只要上过统计和基础编程课的本科生都没问题，只要努力就ok了。
其实金融数学是数学系的，我马上也要去美国读数学博士，金融工程是偏实务的，还是有区别的，比如第一名的卡内基梅隆，就非常偏编程，当时博士另说，认识人在shreve读博士，根本读不下去，太理论，国外也没有金融工程博士，金数有，还都是顶尖大学，因为太理论了，一般的学校也就是某个老师是这个方向，但时挂在别的专业，尤其是管工特别多，但是方法就旁门左道些了，对了计算数学还有模拟那块也比较多。
说了了么多其实这块本来就很乱，各种方法，甚至还有量子法，我也见过用小波分析做某个小领域的风险分析，当然还有在国内骗人的大数据，所以本身就并不规范，目前认为比较正统的还是法国那派系，我相信楼主应该没接触到，鞅定价最多最多入门，当然国内我也懂，会这样的都不多，所以至于学的用不用，首先看是否学术道路，其次从哪个方向看，最关键这也是伪命题，我没见到哪个理科理论能跟实务挂钩
分析的有道理
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本帖最后由 Chemist_MZ 于
22:31 编辑 王之博 发表于
其实这些只是基于交易上来说，版主现在是在美国做交易员吗？我认为还是有失偏颇，我想在此基础上补充点
我当然只是指业界咯:-)。楼主的问题应该是指金融数学在业界有没有必要，学术界任何学科都有必要～我在Bloomberg做个小quant，[color=rgba(0, 0, 0, 0.701961)]其实我的意思是说，part1 定价并不是跟教科书上的标准理论一样简单，因此金融数学完全有很大发展空间 part2 定价本身是绝对有用，而不仅仅是一种金融数学的学术问题 part3 编程，统计方法并不能取代金融数学，数学公式的那种准确快捷容易实现是业界需要的，抱歉一说起来就天马行空忘了问题了，我只是站在业界角度说一些对金融数学的看法。学界你更有发言权，谢谢补充。[color=rgba(0, 0, 0, 0.701961)]
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本帖最后由 王之博 于
01:41 编辑 Chemist_MZ 发表于
我当然只是指业界咯:-)。楼主的问题应该是指金融数学在业界有没有必要，学术界任何学科都有必要～我在B ...是在英国吗？年薪有多少刀？我也在纠结学术界还是业界，要博士要的多吗？你说的很对，内行看门道，外行看热闹，楼主其实还是以一个外行身份看这个领域，但是发展空间在定价上还真不容易，mallive analysis那些都搞出来真不容易，感觉越来越极端理论了,但我觉敢说国内这块就没几个人懂，风险那块感觉更多些空间，但也很难，真正理论上的东西从04还是07年才有的框架，只有我跟我老师做出来（说来讽刺，是没人做我被抓去壮丁），也有好几个非常不错的学校老师想跟我们合作，讽刺的是想用统计和数据论证论文中一个很小的凸性模型（其实数学上或者理论无任何必要），然后一起发论文，这块也真的很难，跟传统金数完全不是一个框架，我也在大会上做过报告，没人懂，直接忽视，因为最后论证的是一个大家都懂的理论，直接说没用（最为讽刺的是这个解决了某个大银行2千w课题）！但是模型可以做到准确量化预测，就像楼上有人说的，中国真他妈就是文科金融，光凭一堆废话能干啥，而且这是国内最高级的会议，这金工领域的人基本都来了，但是做的报告统计大把，见过用个回归模型预测十年，想不出更扯得了，有大数据报告用报纸杂志的截图讲完40分钟，当然都是题外话，只是说明国内这块真的是牛鬼蛇神遍地，其实看看那些所谓金融大佬，比如大家说的厦大、人大，看看那些过去发的文章，真心的，，，嗨，，而且有意思的，我发现学术界看不起工业界，工业界也看不起学术界，。。。嗨。。。。
楼主是哪个学校的？国内本科金工真心比较靠谱的，其实也就武大那个实验班，西南财经课程设置靠边了，但是老师就。。。。别的学校就算了。。。据我所知shreve那两本科普入门书在上财是原来博士讨论班的，，，，所以书是他们翻译的。。也因为此，上财出版社就这个翻译的好。。。。话说回来，本科怎么可能能开金工的课，那难度广度本科生不可能驾驭，最关键的是要有靠谱老师，真厉害的，根本没空去学校赚那点钱，国内别说本科，硕士上经济学三高的都不多，，，恕我直言，这是个伪命题
当然定价肯定有用，至少参考价值很大，找投机套利神马的必须啊，毕竟跟英国几个银行高管谈过，就1%不到，没有好的定价模型不可能做得到，我也只是说实际应用当中编程和统计用的多，毕竟统计那块你懂的，灌水，骗人，做实务都用得了，懂得不懂得都可以做，其实核心就是数据，谁有数据谁就有话语权，当然这是你本行了，我就不敢班门弄斧了，所以国内这块一团糟，我没啥发言权，我也就是刚刚入门，什么都参与过，有点体会罢了，相互学习的，版主多多指教啊。
这个板块一直收藏着，很有幸能跟版主聊聊，求联系方式啊，这个版最可惜大部分都只是分享材料，很少有真正的讨论，但是大部分都是入门而且相互替代性很高，当然不是批评打击积极性，只是觉得真正阅读一到两本就够了，但是全是，都是400+页，我不信有人看得完，隔壁经济数学版更夸张了，数学专业都没这么多数学，哈哈。
其实对国外最业界的那部分（比如高盛，morgen）具体怎么做还是不清楚，而且一直在想，像最优控制等等得出的策略到底能用上吗？所以这个楼，我也很有兴趣，确实值得思考。
哈哈，我更加天马行空
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抱歉，可能我说话有点狂，但都是真切感受
王之博 发表于
抱歉，可能我说话有点狂，但都是真切感受这样，我不想说一堆完全不搭界的话，我就挨个回答问题。
1）我在Bloomberg纽约总部，年薪8万美元＋bonus，bonus基本也能有个一万五到两万。所以收入还算不错了。
2） 我本科是对外经济贸易大学的经济学实验班，硕士是Fordham University的MSQF。
3） 在美国数学phd在金融行业是非常吃香的，这是我找工作的体会，确实很多岗位phd优势很大。
4）本科确实学金工特别在国内没有什么大的帮助，国内那些金工大佬写的书和论文，尤其是论文很多质量确实一般般，我看一篇也就几分钟，没有什么实质内容。我因为运气比较好，本科进了一个好专业跟了一个好老师，不敢说学过三高，但是我们是学三高中的部分模型，课程算作中级，还有一些金融经济学，主要是asset pricing之类，所以在接触金工之前，我算是先接触的asset pricing theory，当然还有很多微观的基础，例如产组，博弈论，信息不对称及委托代理问题，机制设计，数理经济学（各种优化理论）等等。再操作实务可能就更得心应手一些。
5）论坛确实讨论问题的比较少，分享的书籍大多只可浏览查阅，不能作为真正学习的教材。就我而言，其实我真的非常熟悉，基本上能够“背”出来的也就是Hull和Shreve的书，其他基本都是通过论文获得的知识，因为毕竟教材只能提供标准理论。但是Hull或者Shreve的书虽然数学简单，但是其实很多背后的finance的sense其实不那么简单，所以我一直打比方说，一张好的ppt应该能从小学生用到大学生，不同level的人看出来的东西完全不一样，所以我一直觉得书没有科普高深一说，只是不同的人读到的东西不一样。当然如果你硬是要说小学生的课本对于大学生有什么启发，或者是一些明显的烂书烂论文那我就只能呵呵了，大家应该懂我什么意思。
6）我对trading strategy不是很懂，我主要的work还是在pricing上。其实很多投行的trading业务也萎缩了，因为现在监管很严格，更多是靠做市和承销赚钱，但是真的想做trading可以去hedge fund，那里要很多懂数学和策略的phd，所以绝对能用上。 因为hedge fund一般人都比较少所以招人要求都很高，薪酬也很高十几二十万的样子。但是hedge fund 风险也很大，其实细细想来谁也不比谁聪明，更何况是在街上，没有人能保证赚钱。但是总归是一个施展才华的好地方，纽约北面不远（大概在波士顿和纽约之间），有两个地方叫stamford和Greenwich，大量基金都在那里，我叫那里基金村，当年long term capital就是在Greenwich.
就先说这点吧
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小弟我今年准备申请学校，本科是数学系，
今年有一个同学去了金融工程（mu），我看到网上好多人说要申请金融数学，
想问问各位，金融数学和金融工程的区别在哪？就业怎么样，都是那些方向的就业？
决定去石溪了(08fall),有同去的兄弟姐妹联系我啊?
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回复 #1 holacola 的帖子
感觉差不多吧．
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我们学校的金融数学就在经济学院
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金融工程是职业教育，类似于工商管理，一般12-14个月，最好有工作经验，没奖。金融数学是学术，可以读博士。美国很多希望成为金融分析师的人现在趋向于先拿一个金融数学的博士，再接受一年的职业教育，然后就业。没有学术背景只有职业教育的话一般是做销售吧，不过对语言要求会很高。就业可以在商业银行，投资银行，对冲基金，会计师事务所，软件公司。号称离钱最近的行业，05年高盛的人均年终分红是60多万美元，仅次于模特行业。申请的话对数学，统计和信息技术都会有要求，berkely金融专业对GRE的分数要求是两项都要拿到总分的95%，就是这么直，要sub。
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ms我啥都不懂 学到很多哦
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金融工程偏应用,金融数学偏理论,就业听说很好,具体怎样不知道,不过我想你第一名的话肯定能在美国找到工作,如果回来的话,那就...
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金融工程VS.金融数学, 听说金融工程专业起薪、就业率更高?
金融数学 ( Mathematics of Finance ) 和金融工程 ( Financial Engineering)&到底有哪些区别？以下是对英国曼彻斯特大学数学学院开的金融数学和商学院开的金融工程两个专业的一些个人看法，每个学校都或多或少有些差异，这边不代表所有学校的金融工程和金融数学专业。一个合格的 Quant 是应该具备数学基础和编程能力的，还有对金融市场的熟悉，敏感和兴趣。总的来说，这里的金融数学专业更注重数学理论而实践不足，金融工程专业则相反。数学分析少，上来就让你拿个 Model 去做 Pricing 和 Risk management。从课程设置来看金融数学第一学期：1. Foundation of finance （其实就是 CAPM model，BS model 的其中一种推导方式，不同的推导方法其实是对模型的不同理解）2. Stochastic calculus 3. Financial Derivatives （不涉及 Pricing，更多在于介绍金融工具在金融市场里如何应用，交易，完成对冲）4.Martingale 金融工程第一学期：1. Foundation of finance （同上）2. Stochastic calculus 3. Financial Derivatives （同上）4. Scientific computing （面向对象 c++ 程序设计，要完成几个 Projects，包括 Implied Vol calibration，American Option pricing，还有一个关于柏松过程的 Revenue management的作业）第一学期，其实只有一门课程不同，但是已经可以看出两个专业的侧重面不同了。金融工程的学生可能连 Martingale 这么重要的东西都不知道，这会对模型的理解，价格对推导理解不深。举例，在学 Interest rate modelling 的时候，看见 Vasicek，CIR 可以推导出一条和 BS 很相似的 Bond option 的公式。但是我当时没办法自己推导出来，直到我重新看了 Martingale , 学了 Change of measure， Radon-Nikodym theorem，numeraire 等概念。而当时，我在不清不楚的情况下，还是顺利用 c++ implement 了 Hull－White tree for swap pricing，算其 CVA 等 Project。可见我当时虽然把东西做出来了，但并没有对 Term－structure modelling 有多清晰的理解。金融数学第二学期：1. Brownian Motion2. Stochastic modelling in finance3. Time series4. computational finance金融工程第二学期：1. Financial Econometrics2. Interest rate models3. credit risk4. computational finance第二学期的课程设置能看出更明显的区别。金融数学前三都是数学理论，前两门算是Stochastic calculus 的升级版。而金融工程已经直接上各个 Asset class 的模型和做 Pricing 了。金融工程的学生可能还没听过马尔科夫性或者 Levy process，却可以做出一篇关于某个 Swap portfolio的 Risk profile 的 Report。虽然可能推不出来 Bond option 的 Pricing formula，没深究 Hull-White model 和 CIR++ model 的 Exact calibration 是什么回事。但是公式是会看的，能写进代码里的，Simulation 也还是会写的。而金融数学学生第一学期落下的编程，在第二学期的 Computational finance 上面就表露无遗了。 一个 Project 里写了 N 个 Main 函数，用浮点数做 For 循环的 Counter，各种溢出，各种侧漏。 学生之间各种“相互帮助”，我们一看代码就能看出来了。相比之下，金融工程的学生柔韧有余。 因为金融数学学生犯的错，他们都在第一学期犯过了。所以我觉得，这两专业，还真应该合并在一块儿。从就业前景来看金融数学专业和金融工程专业的就业前景相似。先说说金融数学专业，99%的学金数的人都是为了就业而不是为了继续科研、教学。Quant，矿工。只要名字里面包含了 Quantitative 或者量化这两个字，基本就是矿工，这个方向也是很多人读金数的目标。但是，现实是很骨感的，找工作的时候你就会看到，部分公司是直接说“矿工这个位置招的是各类理工科 PHD”，即便没有直说，金数的 Master 和其他学科（生物、化学、物理等等）的 PHD，他们还是更倾向于 PHD。那怎么办？一个，读 PHD 咯。另一个，硬着头皮投（成功率不怎么样）。还有一个，找其他工作。Risk，风险管理。风险管理这个就业范围就很大了，商行、投行、基金什么地方都有，尤其是08以后，美国这边对风险看得很重,这个职位呢，其实也比较 Quantitative，但是绝大部分情况下，还是不怎么招金数 Master，为什么呢……同学参加 JP Morgan 的 Risk Competition 听回来的话大意就是“ Risk 这种东西，本科生就足够了，没必要招个 Master 进来”（注意，这也算是国外特色，没必要的地方，就不会死抠着学历不放，因为这样成本也低，不用给本科发那么多工资）Trader，这是个神一般的位置。这也分几种吧，但读金数出来做的 Trader 一般也还是要懂一些编程、数学的。压力大，靠奖金为生，节奏快，最可能暴富。但是想在美国这边搞到个 Trader ，没那么容易，因为语言问题摆在那，除非说你的英语真的是接近母语水平了，这个比较适合金数里面偏金融背景的人去做。金融工程的就业前景，我就拿两张图来表示：下图是 Baruch MFE Employment Report 从 Baruch 年的 MFE 就业报告中可以看出，毕业生的目标行业集中在投行，对冲基金，金融机构，咨询，资产管理等，具体工作方向以 Quant，Risk，Trading 居多。总而言之，数学专业和金融工程专业的就业前景十分相似，所以我还是那句话，是不是应该把金融数学专业和金融工程专业合并在一起呢。。。
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作者最新文章美国金融学硕士，金融工程硕士，经济学硕士，金融学博士，经济学博士的区别（转载） - CFA的日志,人人网,CFA的公共主页
中国证券登记结算有限责任公司4月28日公布，前一周沪深两市新增A股开户数4130328户，环比增加26.81%。当周参与交易的A股账户数4338.08万户，环比增加8.05%。期末股票账户数达到2.01亿户，首次突破2亿。
美国金融学硕士，金融工程硕士，经济学硕士，金融学博士，经济学博士的区别（转载）
最近看见很多同学在问这几个问题，恩，说一些我知道的吧，仅供各位参考。首先在美国教育含金量最大的有三块，本科，MBA和PHD，硕士只是一个过渡型的项目，要么为找工作过渡，要么为学术深造过渡，含金量不大且很少有奖学金。金融学硕士(MSF):Master in Science of Finance,一般开设在商学院下面，接受GMAT成绩。MSF适合经管学院的同学们申请，不是太care数学功底，所学课程也以General Finance 为主，出来之后主流一般是去IBD,或者有一小部分去Sales的。Top的program有Princetion(这个其实更像MFE，最top的一个项目，中国人招的很少，一般一年一两个神牛或者没有，就业非常好），然后MIT（这个学费好像有些贵...而且今年扩招了，100多人，据说毕业后能留住北美大行的中国人只有个位数，大部分都去香港了，不管怎样Sloan的名气还是在那的）。还有一个是哥大的，不过我不太了解，CD上有很详细的介绍，大家感兴趣可以去看看~金融工程硕士（MFE）：金工一般都是用GRE成绩申请，因为很多好的项目都开在工学院和数学系下面（比如Nyu)，也有可以同时GMAT和GRE申请的（比如CMU）。金融工程比较强调数学和编程能力，所以清华一般计算机系和基科班的申请结果会比较理想。Top的项目比MSF多，有CMU,Nyu,Columbia,Baruch,Stanford,UCB,Cornell,UCLA,U of Chicago。学生毕业后留北美比MSF稍微容易一些。就业以去Trading为主流，也有去做Quant的，也有牛人去Hedge Fund的。一般来说对于MSF和MFE申请的话，大家比较公认的背景条件排序是本科学校＞GPA＞=实习经历＞GT成绩＞推荐信＞社团活动。其中GPA也是选择经济金融数学这些课来算，四课什么的无关痛痒。我个人觉得如果去不了上述所列的学校的项目的话，清北二校能推本校经管研的还是选择保研吧，很赞同CD上某大神的话,"你要慎重考虑一下从一个国内一流高校跑到一个国外二流高校读书是不是划得来。除非你有特殊的原因（一心想当米国人，爹妈指着你移民，赴大洋彼岸同恋人团聚&&）不然我觉得是不值得的。你有几种更好的选择，第一是保研，第二是工作几年再申MBA&&对于能够保清北复交的研但不确定能否申到一流项目的人，其实保研是很不错的选择。国内研水，努力积累三年的internship去拿一个顶级的front office job，比一年草草地找个工作要好得多，毕竟你如果第一份工作不是front office，你要花上远远比这多得多的努力才可能混进front office的圈子。"&经济学硕士在美国经济学硕士是为以后继续念PHD做跳板的。国内最好的项目是CCER的，连续三年都是华丽丽的placement,今年还有一个Standford GSB。。。个人感觉比美帝任何一所econ master都好...美国最好的跳板公认是Duke的Econ master,往年很给力，不过今年略水了一点，很多Fin都在本校Fuqua继续念了，不过也不错了，南方小哈佛不是~经济学博士只接受GRE和托福成绩，GMAT的不要。Econ我了解的不太多，不是兴趣所在....不过和大牛们聊过一些，大致知道一些现状。Econ主要是三大块，微观，宏观和计量。就业吗...貌似计量最好找教职，因为愿意做的人少，需求又大...微观应该算一般，宏观最难找，特别对于中国人而言...另外现在有很多Econ PHD出来和Fin的PHD一起竞争商学院的教职，也算是一个方向吧。申请难度对于本科直申比硕士大得多，因为PHD侧重点在一个人的研究能力，而不是学习能力。本科生接触科研的机会少，能申到牛校的人大家硬件水平都差不多。所以同等条件下国外的名校更偏好招自己更熟悉的人。一般一个学校的经济系招20人左右，也有多的和少的。申请条件的话，大家都比较赞同 牛推》=（这次是远远大与）本科发表的国际论文（这个不太可能）＞本科学校＞GPA＞GT成绩 GPA主要看数学课和微观宏观计量的分。金融学博士高端大气上档次...曾经有个说法，如果说商学院是美国大学最火的学院，那Finance PHD就是全美最火的PHD。因为这是一个很小的圈子，每年Top商学院的Finance PHD一个学校就招2-3个人,出来之后大都去商学院做教职。因为商学院的教授在北美有很高的社会地位，而且收入不菲（...
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