Der Quantitative Finance Major zielt darauf ab, Studenten auf eine breite Palette von Karrieren in der Finanzindustrie vorzubereiten, einschließlich quantitatives Asset Management und Handel, Financial Engineering, Risikomanagement und angewandte Forschung. Der Major legt einen starken Schwerpunkt auf Finanzökonomie und Datenanalyse, zusätzlich zu fortgeschrittenen quantitativen und rechnerischen Methoden. Es richtet sich an Studierende mit einem starken quantitativen Hintergrund, die ihre Fähigkeiten für quantitative Anwendungen im Finanzwesen entwickeln möchten.Obwohl in der Finanzabteilung basiert, wird der Major auch relevante interdisziplinäre Inhalte aus Buchhaltung, Statistik und Operationen, Informationen und Entscheidungen enthalten. Einige Doktorandenkurse in Finanzen können auch zu diesem Major gezählt werden. MBA-Studenten mit Schwerpunkt Quantitative Finance verfügen sowohl über das technische Fachwissen, das es ihnen ermöglicht, quantitative Positionen im Finanzwesen zu besetzen, als auch über die generalistische MBA-Erfahrung, die ihnen die notwendigen Führungsqualitäten vermittelt, um schnell an die Spitze ihrer Organisationen aufzusteigen.
Warum Quantitative Finance?
CORE COURSE REQUIREMENTS
Der Major erfordert, dass die Studierenden FNCE611 Corporate Finance und FNCE613 Macroeconomics and the Global Economic Environment belegen und MGEC611 und MGEC612 abschließen (oder darauf verzichten).
Der Major erfordert, dass die Schüler FNCE611 und FNCE613 nehmen oder ersetzen. Studenten, die auf FNCE 611 verzichten, können es entweder durch FNCE 720, Investment Management oder FNCE 726, Advanced Corporate Finance ersetzen. Ab dem akademischen Jahr 2021-22 können Studenten, die auf FNCE 611 verzichten, jedoch einen beliebigen Finanzkurs der oberen Ebene wählen, um ihre Kernanforderungen an die Unternehmensfinanzierung zu erfüllen. Studenten, die auf FNCE 613 verzichten, müssen FNCE 893 Zentralbanken, Geldpolitik und Finanzmärkte belegen. Ab dem akademischen Jahr 2021-22 können Studierende, die auf FNCE 613 verzichten, jedoch FNCE 893 oder FNCE 719, Internationale Finanzmärkte, oder FNCE 732, Internationales Bankwesen, belegen, um ihre makroökonomischen Kernanforderungen zu erfüllen.
Um das Hauptfach abzuschließen, müssen die Studierenden weitere vier Krediteinheiten für Wahlfächer der oberen Ebene belegen.
FINANCE ELECTIVES
Dieser Major erfordert mindestens 4 Credit Units (cu) von Wahlkursen.
Mindestens 3 cu müssen aus folgenden Kursen stammen:
• FNCE717 – Finanzderivate
• FNCE719 – Internationale Finanzmärkte
• FNCE720 – Investment Management
• FNCE725 – Festverzinsliche Wertpapiere
• FNCE737 – Data Science für Finanzen
• FNCE757 – Grundlagen der Vermögenspreisbildung
• FNCE892 – Financial Engineering
Die restlichen 1 cu können aus den folgenden Kursen stammen:
• FNCE921 – Einführung in empirische Methoden im Finanzwesen
• ACCT747 – Financial Disclosure Analytics
• OIDD653 – Mathematische Modellierung und ihre Anwendung im Finanzwesen
• STAT533 – Stochastische Prozesse
• STAT711 – Prognosemethoden
Kurse, die bestanden / nicht bestanden wurden, können nicht auf das Hauptfach angerechnet werden. Dieser Major kann nicht in Verbindung mit dem General FNCE Major genommen werden. Darüber hinaus zählen ACCT747, OIDD653, STAT533 und STAT711 nur für den Quantitative Finance Major und werden nicht als Teil der 4 cu-Anforderung für den General Finance Major gezählt.
KURSBESCHREIBUNGEN
FNCE717 – Finanzderivate
In der modernen Finanzarchitektur können Finanzderivate die anspruchsvollsten und exotischsten Wertpapiere sein, die von institutionellen Spezialisten gehandelt werden, während sie gleichzeitig auch die grundlegenden Wertpapiere sein können, die üblicherweise von Kleinanlegern wie S&P Indexoptionen gehandelt werden. Die Grundideen von Finanzderivaten dienen auch als Bausteine, um eine viel breitere Klasse von Finanzproblemen zu verstehen, wie z. B. komplexe Vermögensportfolios, strategische Unternehmensentscheidungen und Phasen der Risikokapitalinvestition. Der globale Derivatemarkt ist mit einem Gesamtwert von über 600 Billionen US-Dollar einer der am schnellsten wachsenden. Das Hauptziel dieses Kurses ist es, den Studierenden die Intuition und Fähigkeiten zu (1) Preisgestaltung und Absicherung von derivativen Wertpapieren und (2) deren Verwendung für das Anlage- und Risikomanagement zu vermitteln. Methodisch wenden wir das Nicht-Arbitrage-Prinzip und das Gesetz des einen Preises auf dynamische Modelle durch drei verschiedene Ansätze an: das Binomialbaummodell, das Black-Scholes-Merton-Optionspreismodell und den simulationsbasierten risikoneutralen Preisansatz. Wir diskutieren ein breites Anwendungsspektrum, darunter den Einsatz von Derivaten in der Vermögensverwaltung, die Bewertung von Unternehmenspapieren wie Aktien und Unternehmensanleihen mit eingebetteten Optionen, Zinsderivate, Kreditderivate sowie Rohölderivate. Neben theoretischen Diskussionen betonen wir auch praktische Überlegungen zur Umsetzung von Strategien, die Derivate als Instrumente einsetzen, insbesondere wenn keine Arbitragebedingungen gelten.
FNCE719 – Internationale Finanzmärkte
Zu den wichtigsten Themen in dieser Klasse gehören Wechselkurse, internationale Geldmärkte, Währungs- und Zinsderivate (Forwards, Optionen und Swaps), internationale Aktien- und Anleihenportfolios sowie Kryptowährungen. Die Studierenden lernen die Merkmale von Finanzinstrumenten und die Motivationen der Marktteilnehmer kennen. Die Klasse konzentriert sich auf Risikomanagement, Investitionen und Arbitrage-Beziehungen in diesen Märkten.
FNCE720 – Investment Management
Dieser Kurs untersucht die Konzepte und Nachweise, die für die Verwaltung von Anlageportfolios relevant sind. Zu den Themen gehören Diversifikation, Asset Allocation, Portfoliooptimierung, Faktormodelle, das Verhältnis zwischen Risiko und Rendite, Handel, passive (z. B. Indexfonds) und aktive (z. B. Hedgefonds, Long-Short) Strategien, Investmentfonds, Leistungsbewertung, Long-Horizon-Investitionen und Simulation. Der Kurs befasst sich sehr wenig mit der individuellen Bewertung von Wertpapieren und diskretionären Anlagen (d. H. „Aktienresearch“ oder „Stock Picking“).
FNCE725 – Festverzinsliche Wertpapiere
Dieser Kurs behandelt festverzinsliche Wertpapiere (einschließlich festverzinslicher Derivate) und bietet eine Einführung in die Märkte, in denen sie gehandelt werden, sowie in die Instrumente, mit denen diese Wertpapiere bewertet und ihr Risiko bewertet und verwaltet werden. Quantitative Modelle spielen eine Schlüsselrolle bei der Bewertung und dem Risikomanagement dieser Wertpapiere. Obwohl alle Anstrengungen unternommen werden, um die verschiedenen Preismodelle und -techniken so intuitiv wie möglich einzuführen, und die technischen Anforderungen auf grundlegende Berechnungen und Statistiken beschränkt sind, ist die Klasse von Natur aus quantitativ und erfordert einen stetigen Arbeitsaufwand. Darüber hinaus sind für die Aufgaben einige Computerkenntnisse erforderlich, obwohl die Vertrautheit mit einem Tabellenkalkulationsprogramm (z. B. Microsoft Excel) ausreicht.
FNCE737 – Data Science for Finance
In diesem Kurs werden die Studierenden in Data Science für Finanzanwendungen mit der Programmiersprache Python und ihrem Ökosystem von Paketen (z. B. Dask, Matplotlib, Numpy, Numba, Pandas, SciPy, Scikit-Learn, StatsModels) eingeführt. Dazu untersuchen die Studierenden eine Vielzahl empirischer Fragen aus verschiedenen Bereichen des Finanzwesens, darunter FinTech, Investment Management, Corporate Finance, Corporate Governance, Venture Capital, Private Equity und Entrepreneurial Finance. Der Kurs wird zeigen, wie Big Data und Datenanalyse die Art und Weise beeinflussen, wie Finanzen praktiziert werden. Das Kursziel ist zweifach: (1) veranschaulichen, wie Datenanalyse die finanzielle Entscheidungsfindung verbessern kann, und (2) den Studierenden eine Grundlage für die Durchführung von Datenanalysen in finanzbezogenen Rollen sowohl innerhalb des Finanzsektors (z. B. Handels- und Investmentbanking, Private Equity, Vermögensverwaltung) als auch außerhalb des Finanzsektors (z. B. Beratung, Unternehmensentwicklung, Treasury).
FNCE757 – Grundlagen des Asset Pricing
Dieser Kurs behandelt Methoden und Themen, die die Grundlagen des modernen As- Set Pricing bilden. Dazu gehören: Anlageentscheidungen unter Unsicherheit, Mittelwert-Varianz-Theorie, Kapitalmarktgleichgewicht, Arbitrage-Preistheorie, staatliche Preise, dynamische Programmierung und risiko-neutrale Bewertung bei Optionspreisen und festverzinslichen Wertpapieren. Nach Abschluss dieses Kurses sollten die Studierenden ein klares Verständnis der wichtigsten Prinzipien in Bezug auf Portfolioentscheidungen unter Unsicherheit und die Bewertungen von Finanzwerten erwerben.
FNCE921 – Einführung in empirische Methoden im Finanzwesen
Dies ist ein Doktorandenkurs. Es bietet den Studierenden eine Einführung in die empirischen Grenzmethoden, die üblicherweise in der Finanzforschung eingesetzt werden. Der Kurs ist um empirische Arbeiten mit Schwerpunkt auf ökonometrischen Methoden organisiert. Ein großes Vertrauen wird auf die Analyse von Finanzdaten gelegt.
ACCT747 – Financial Disclosure Analytics
Dieser Kurs konzentriert sich auf die Analyse der Finanzkommunikation zwischen Unternehmensleitern und Außenstehenden, einschließlich der erforderlichen Abschlüsse, freiwilligen Angaben und Interaktionen mit Investoren, Analysten und den Medien. Der Kurs stützt sich auf die Ergebnisse der jüngsten akademischen Forschung, um eine Reihe von Techniken zu diskutieren, mit denen Außenstehende potenzielle Verzerrungen oder Aggressivität in der Finanzberichterstattung erkennen können. FORMAT: Fallbesprechungen und Vorträge. Umfassende Abschlussprüfung, Gruppenprojekt, Fallbeschreibungen, und Teilnahme am Unterricht.
OIDD653 – Mathematische Modellierung und ihre Anwendung im Finanzwesen
Quantitative Methoden sind zu grundlegenden Werkzeugen bei der Analyse und Planung von Finanzoperationen geworden. Es gibt viele Gründe für diese Entwicklung: die Entstehung einer ganzen Reihe neuer komplexer Finanzinstrumente, Innovationen bei der Verbriefung, die zunehmende Globalisierung der Finanzmärkte, die Verbreitung der Informationstechnologie und der Aufstieg von Hochfrequenzhändlern usw. In diesem Kurs werden Modelle für Hedging, Asset Allocation und mehrperiodische Portfolioplanung entwickelt, implementiert und getestet. Darüber hinaus werden Preismodelle für Optionen, Anleihen, hypothekenbesicherte Wertpapiere und andere Derivate untersucht. Die Modelle erfordern in der Regel die Tools Statistik, Optimierung und / oder Simulation und sind in Tabellenkalkulationen oder einer übergeordneten Modellierungsumgebung, MATLAB, implementiert. Dieser Kurs ist quantitativ und erfordert umfangreiche Computernutzung. Der Kurs richtet sich an Studierende, die ein starkes Interesse an Finanzen haben. Ziel ist es, den Studierenden die notwendigen praktischen Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, die sie benötigen, wenn sie sich für die Finanzdienstleistungsbranche entscheiden, insbesondere in Rollen wie Derivate, quantitativer Handel, Portfoliomanagement, Strukturierung, Financial Engineering, Risikomanagement usw.
STAT533 – Stochastische Prozesse
Eine Einführung in stochastische Prozesse. Der Hauptfokus liegt auf Markov-Ketten, Martingalen und Gaußschen Prozessen. Wir werden viele interessante Anwendungen von der Physik bis zur Ökonomie diskutieren. Themen können sein: simulationen von Pfadfunktionen, Spieltheorie und lineare Programmierung, stochastische Optimierung, Brownsche Bewegung und Black-Scholes.
STAT711 – Prognosemethoden
Dieser Kurs bietet eine Einführung in die breite Palette von Techniken für statistische Prognosen. Qualitative Techniken, Glättung und Zerlegung von Zeitreihen, Regression, adaptive Methoden, autoregressiv-gleitende Durchschnittsmodellierung sowie ARCH- und GARCH-Formulierungen werden untersucht. Der Schwerpunkt liegt auf Anwendungen und nicht auf technischen Grundlagen und Ableitungen. Die Techniken werden kritisch untersucht, wobei ihre Nützlichkeit und Grenzen untersucht werden.