定量的な金融専攻は、定量的な資産管理と取引、金融工学、リスク管理と応用研究を含む、金融業界でのキャリアの広い範囲のための学生を準備することを目的としています。 主要な場所は、高度な定量的および計算方法に加えて、金融経済学とデータ分析に強い重点を置いています。 金融の定量的なアプリケーションのための自分のスキルを開発したい強い定量的な背景を持つ学生にアピールするように設計されています。
財務部門に基づいていますが、主要なはまた、会計、統計や操作、情報や意思決定から関連する学際的なコンテンツが含まれます。 金融のいくつかの博士課程はまた、この専攻にカウントすることができます。 定量的な金融を専攻するMBAの学生は、彼らが金融の定量的な位置のために完了することを可能にする技術的な専門知識とすぐに彼らの組織のトップに上昇するために必要なリーダーシップスキルとそれらを提供するジェネラリストMBAの経験の両方を持つことになります。
なぜ定量的な金融を選択しますか？
コアコースの要件
メジャーは、fnce611コーポレートファイナンスとFNCE613マクロ経済学と世界経済環境を取り、完全（または放棄）MGEC611とMGEC612を取るために学生
専攻は、fnce611とFNCE613を取るか、または置き換えるために学生を必要とします。 FNCE611を放棄した学生は、Fnce720、Investment Management、またはFnce726、Advanced Corporate Financeのいずれかに置き換えることができます。 しかし、2021-22年度以降、FNCE611を放棄する学生は、コア企業金融要件を満たすために、任意の上位レベルの金融コースを選択することができます。 FNCE613を放棄する学生は、Fnce893中央銀行、金融政策、金融市場を取る必要があります。 しかし、2021-22年度以降、FNCE613を放棄した学生は、コアマクロ経済学の要件を満たすために、Fnce893またはFnce719、国際金融市場、またはFnce732、国際銀行を取ることがで
専攻を完了するには、学生は上位レベルの選択科目の追加の四つの単位を取る必要があります。
金融選択科目
このメジャーは、選択科目の授業の4単位単位（cu）の最小値が必要です。
少なくとも3cuは、次のコースから来ている必要があります:
•FNCE717–金融デリバティブ
•FNCE719–国際金融市場
•FNCE720–投資管理
•Fnce725–債券証券
•Fnce737–金融のためのデータサイエンス
•Fnce757–資産価格の基礎
*FNCE892–金融工学
残りの1cuは、次のコース:
•FNCE921–金融における経験的方法の紹介
•ACCT747–財務開示分析
•OIDD653–数学的モデリングと金融におけるその応用
•STAT533–確率的プロセス
*STAT711–予測方法
この専攻は、一般的なFNCE専攻と一緒に取ることはできません。 さらに、ACCT747、OIDD653、STAT533およびSTAT711は、量的金融メジャーに対してのみカウントされ、一般金融メジャーの4cu要件の一部としてカウントされません。
コースの説明
FNCE717–金融デリバティブ
現代の金融アーキテクチャでは、金融デリバティブは、機関の専門家によって取引される最も挑戦的 金融デリバティブの基本的な考え方は、複雑な資産ポートフォリオ、戦略的な企業の意思決定、ベンチャーキャピタル投資の段階など、より広範な財務問題を理解するためのビルディングブロックとしても機能します。 世界のデリバティブ市場は、合計でover600兆以上の価値で、最も急速に成長しているの一つです。 このコースの主な目的は、（1）デリバティブ証券の価格設定とヘッジ、（2）投資とリスク管理のためにそれらを使用することについての直感とスキルを身 方法論的には、二項木モデル、Black-Scholes-Mertonオプション価格モデル、およびシミュレーションベースのリスクニュートラル価格設定アプローチの三つの異なるアプローチ 資産運用におけるデリバティブの利用、株式や社債などの企業有価証券の評価、オプション組み込み型、金利デリバティブ、クレジットデリバティブ、原油デリバティブなど、幅広い用途について議論しています。 理論的な議論に加えて、特に裁定なしの条件が成立しない場合には、デリバティブをツールとして使用して戦略を実装する実践的な考慮事項も強調し
Fnce719–国際金融市場
このクラスの主なトピックには、為替レート、国際金融市場、通貨および金利デリバティブ（フォワード、オプション、スワップ）、国際株式およ 学生は、金融商品の特徴と市場参加者の動機について学びます。 このクラスでは、これらの市場におけるリスク管理、投資、裁定関係に焦点を当てています。
FNCE720–投資管理
このコースでは、投資ポートフォリオの管理に関連する概念と証拠を研究します。 トピックは、多様化、資産配分、ポートフォリオの最適化、要因モデル、リスクとリターンの関係、取引、パッシブ（例えば、インデックスファンド）とアクティブ（例えば、 このコースでは、個々のセキュリティ評価と裁量投資（すなわち、”株式調査”または”株式ピッキング”）をほとんど扱っていません。
FNCE725–債券証券
このコースでは、債券証券（債券デリバティブを含む）をカバーし、それらが取引されている市場だけでなく、これらの有価証券を評価し、リ 定量的モデルは、これらの有価証券の評価とリスク管理において重要な役割を果たしています。 その結果、可能な限り直感的に様々な価格モデルや技術を導入するためにあらゆる努力がなされ、技術的要件は基本的な微積分と統計に限られていますが、クラスはその性質上定量的であり、安定した作業が必要になります。 さらに、割り当てにはコンピュータの習熟度が必要ですが、スプレッドシートプログラム（Microsoft Excelなど）に精通していれば十分です。
FNCE737–Data Science for Finance
このコースでは、Pythonプログラミング言語とそのパッケージのエコシステム（Dask、Matplotlib、Numpy、Numba、Pandas、SciPy、Scikit-Learn、StatsModelsなど）を使用して、金融アプリケーションのデータサイ そのために、学生は、フィンテック、投資管理、コーポレートファイナンス、コーポレートガバナンス、ベンチャーキャピタル、プライベートエクイティ、起業家ファイナンスなど、ファイナンス内のさまざまな分野からの様々な経験的な質問を調査します。 このコースでは、ビッグデータとデータ分析が金融の実践方法をどのように形作るかを強調します。 コースの目的は、(1)データ分析が財務意思決定をどのように改善できるかを説明すること、(2)金融部門（商業-投資銀行、プライベート-エクイティ、資産管理など）と金融部門（コンサルティング、企業開発、財務省など）の両方において、金融関連の役割でデータ分析を実行するための基礎を学生に提供することです。
Fnce757–資産価格の基礎
このコースでは、現代のas-set価格設定の基礎を形成する方法とトピックをカバーします。 これらには、不確実性、平均分散理論、資本市場均衡、裁定価格理論、州価格、動的計画法、オプション価格および債券証券に適用されるリスク中立評価の下での投資決定が含まれます。 このコースを修了すると、不確実性の下でのポートフォリオ決定と金融証券の評価に関する主要な原則の明確なアンダースタンディングを取得する必
FNCE921–金融における経験的方法の紹介
これは博士課程レベルのコースです。 これは、一般的に金融研究で採用されているフロンティア経験的方法への紹介を学生に提供します。 このコースは、計量経済学的方法に重点を置いた経験的論文を中心に構成されています。 財務データの分析には大きな依存が置かれます。
ACCT747–財務ディスクロージャー分析
このコースでは、必要な財務諸表、自主的な開示、投資家、アナリスト、メディアとの相互作用を含む、企業経営者と部外者 このコースでは、最近の学術研究の調査結果に基づいて、外部者が財務報告の潜在的なバイアスや積極性を検出するために使用できる多くの技術を議論 形式：ケースディスカッションや講義。 総合的な最終試験、グループプロジェクト、ケース書き込みアップ、およびクラス参加。
OIDD653–数学的モデリングと金融におけるその応用
定量的方法は、金融業務の分析と計画における基本的なツールとなっています。 この開発のための多くの理由があります：新しい複雑な金融商品の全範囲の出現、証券化の革新、金融市場のグローバル化の増加、情報技術の普及、高頻度 このコースでは、ヘッジ、資産配分、および複数期間ポートフォリオ計画のモデルを開発、実装、およびテストします。 さらに、オプション、債券、住宅ローン担保証券、およびその他のデリバティブの価格モデルが検討されています。 モデルは通常、統計、最適化、および/またはシミュレーションのツールを必要とし、スプレッドシートまたは高レベルのモデリング環境であるMATLABで実装され このコースは定量的であり、広範なコンピュータの使用が必要になります。 このコースは、金融に強い関心を持っている学生を対象としています。 目的は、特にデリバティブ、定量的取引、ポートフォリオ管理、構造化、金融工学、リスク管理などの役割で、金融サービス業界に参加することを選択した場合に必要な実用的なツールを学生に提供することです。
STAT533–確率的プロセス
確率的プロセスの紹介。 主な焦点はマルコフ連鎖、マーチンゲール、ガウス過程である。 私たちは、物理学から経済学への多くの興味深い応用について議論します。 トピックには次のものがあります: パス関数、ゲーム理論と線形計画法、確率的最適化、ブラウン運動とブラックショールズのシミュレーション。
STAT711–予測方法
このコースでは、統計的予測に利用可能な幅広い技術を紹介します。 定性技術、時系列の平滑化と分解、回帰、適応法、自己回帰-移動平均モデリング、およびアーチとGARCH定式化を調査します。 重点は、技術的基盤や派生ではなく、アプリケーションになります。 技術は、その有用性と限界を検討して、批判的に研究されます。