多伦多大学金融怎样

2024-07-11 14:00:59 来源：金宝搏188入口

同学们您是否也想知道多伦多大学金融怎样？多伦多大学有哪些金融硕士课程？，这个问题的分析和解答呢？相信你通过以下的文章内容就会有更深入的了解，话不多说，接下来就跟着金宝搏188入口小编一起看看吧。

多伦多大学金融怎样？多伦多大学有哪些金融硕士课程？

一、多伦多大学金融怎样？

多伦多大学金融怎样？事实上，目前中国经济学相关专业教育工作的就业机会成本很高，将来社会发展的潜力更大，无论企业商业、投资、法律、会计、市场进行营销，以及公司人力资本资源等都需要懂经济的人才，以经济为根底再选读其它专门学科如物业服务管理的也可以大派用场。

就业前景

通过对本专业的学习，学生毕业后凭借其专业的知识和能力，可进入多个领域内就职，比如普通的管理工作，以及更为专业的管理职能等工作，如会计、营销和咨询等。除此之外，毕业生还可以在国内或国外在金融、服务、零售、制造以及政府部门内就职。

二、多伦多大学有哪些金融硕士课程？

Master of Finance

金融硕士(MF)项目提供目前可用的最深入的理论和应用金融培训。课程会让学生深入了解传统金融领域，以及技术和金融交叉领域的新发展。该课程主要面向有工作经验的专业人士。

学制：20m

课程设置：课程将在前16个月内完成，最后4个月的期限专门用于capstone project。

申请要求：

最后一年的GPA 3.0 or B；

GRE/GMAT要求（通过CFA二级或以上/通过UFE或CFE注册会计师认证，或者是加拿大注册会计师/以优异成绩毕业于多伦多大学/获得工程(P.Eng)或精算(ACIA或FCIA)专业学位，满足其一可豁免）；

托福100(SW22)/雅思7.0；

强烈推荐至少两年的金融或金融相关领域的全职工作经验，申请人如果没有推荐的工作经验，将根据具体情况考虑，特别是如果申请人有突出的学术和专业潜力。

Master of Financial Economics

金融经济学硕士(MFE)项目是由加拿大经济系和商学院罗特曼管理学院联合提供的项目。课程提供对金融理论和该理论所基于的经济学框架的广泛理解。在该项目的学术体验课程中，学生们将会学习罗特曼mba级别的课程（如公司融资、期权与期货、证券与投资组合分析）和研究生经济学课程（如金融经济学、宏观经济学、微观经济学、金融计量经济学），并在顶级金融机构的带薪实习中获得实际工作经验。

学制：18m

申请要求：

项目适合具有很强的定量背景和金融、经济、商业、数学或统计学本科学位的学生申请，要求最后一年平均成绩B (75%)；

成功完成微积分、中级微观经济学、中级宏观经济学和统计学课程；

托福110/雅思7.5(6.5)；

非加本学生需要GRE(Q160, A3.5)/GMAT 710(Q49)；

有video面试。

Master of Financial Insurance

金融保险项目开设在统计科学系，专注于培养将成为全球金融保险行业领导者的学生。课程有三个分支：统计方法、金融数学、保险建模，使学生既可以提供具体金融保险风险的详细分析，也可以提供关于嵌入风险如何影响企业的鸟瞰视角。

学制：12m

课程设置：3个term

申请要求：

统计学、数学、金融和精算学，或任何有重要数量成分的学科学士学位，学过统计学、数学、金融学和精算学，包括高等微积分、计算方法、线性代数、概率和统计学的课程；

最后一年成绩B+；

托福93(WS 22)/雅思7.0(6.5)。

Master of Financial Risk Management

金融风险管理硕士(MFRM)旨在为擅长金融和定量分析的学生在相关部门的职业生涯做准备。学生将更好地理解不同类型的风险，监管环境，以及不同金融机构如何管理不确定性，以及他们考虑风险的衡量和管理方式，考察金融部门目前使用的系统和模型。

学制：10m

学费：$70,370(CAD)

课程设置：3 sessions

申请要求：

公认的四年制本科学历或同等学历：商科、经济学、数学、工程或精算学学位优先；

非以上学科如果有很强的量化技能，并且在微积分、线性代数、统计学或计量经济学的平均成绩至少为B，也将被考虑；

需要具备Python编程知识。

所有的入学邀请都将以成功完成Python编码在线课程和考试为条件，有面试；

最后一年成绩B；

GRE/GMAT建议；

托福100(WS 22)/雅思7.0(6.5)。

Master of Mathematical Finance

在MMF项目中，学生在数学、计算机科学、统计学和工程领域资深学者的帮助下重塑他们现有的分析能力。在12个月的MMF培训期间，最初4个月的课程将集中培训量化技能在金融数学工具上，随之会在合作的企业里进行为期4个月的全职实习，最终在项目的最后4个月完成剩余的课程。

学制：12m

课程设置：课程分为三个学期，全部都是必修课。一个模块包括一个为期四周的单元，模块的大部分学习将通过精心设计的计算机项目和小组学习在课外进行。课程以1、2、3、4或5个模块为单位打包，课程权重将与模块数量相等，六个单元将被视为相当于一个标准格式的完整课程。

申请要求：持有被认可的大学定量或技术学科的学士学位，在最后两年的高级课程中，GPA至少相当于多伦多大学的中级b(75%)；在线性代数、多元微积分、微分方程、真实分析等领域有背景证明；至少一门本科统计学课程，包括置信度检验、应用多元分析、时间序列分析和基本回归等；经济学和金融学的知识有助于理解应用数学的背景；能够使用MATLAB等编程语言；c++、R和Python是必需的；托福93(WS22)/雅思7.0(6.5)；工作经验加分。

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