- 最后登录
- 2024-4-19
- 在线时间
- 26324 小时
- 寄托币
- 8629
- 声望
- 730
- 注册时间
- 2014-3-6
- 阅读权限
- 50
- 帖子
- 4545
- 精华
- 0
- 积分
- 14365
- UID
- 3505689
- 声望
- 730
- 寄托币
- 8629
- 注册时间
- 2014-3-6
- 精华
- 0
- 帖子
- 4545
|
本帖最后由 cheesechan 于 2014-5-10 22:45 编辑
阿瓜阿瓜 发表于 2014-5-10 11:07
哇好详细!!太感谢了!!!!我其实也不一定非要金工,就是会计这个学科实在太依赖经验和估计了,学到现 ...
統計都是science faculty開的, 對academic background也有一定的要求,
反之financial engineering, 某些business school開設的課程數學要求is still not out of your reach,
兩者的難度並會明顯差距 (well, i am not talking about financial mathematics program by sci/eng faculty)
你與其玩命考個gre math sub, 倒不如year 4 玩命的上數統課程 (those hosted by math&stat department but not the business school), 暑假好好的把高微, 線代, (and 分析, optional)溫一遍; 如果你的prob & stat是business school讀的話, 就找science faculty的corresponding version溫一篇. You have to be used the statement of proofs...
把regression, time series, stochastic process, ODE, numerical analysis考一遍, take a good grade, 拿個math/stat的副修會更實際; 副修這還略嫌單薄, 不過最少是到了minimum requirement; 如果你是now year 2 的話, 我會建議minor both math + stat, 每邊最少有五六七個課左右就算solid; 現在如果要你extent的cost要好像大了一點.
那些mathematical analysis, 高級代數, real analysis, 之類, 在你不extent的前提下, 可以放棄. 接近沒自修的可能性. 太抽象了.
畢竟數學這玩意, 是諸多學科之中最難自修的. 不要說business school中由理科升上來的學生, 就算是本身數學系的都不是每個人都能handle well.
你欠的不只是一個sub 去proof your mathematical ability, 而是一個系統的數學訓練.
而系統的數學訓練, 是需要好一段時間的; 而數學這類很abstract的科目, 除了勤力, 還要一點天份的其實(applied math & stat is better to learn in this sense), 不是玩命就一定行的.
P.S. 在你看著人家的數理邏輯如何好的時候, 你可能不清楚人家身邊倒下了多少個人/背後付出了多少時間和精力.
在business school讀了三年coursework的同學....直接的說, 我會覺得你會低估了the workload & difficulties of math/stat.
建議你三思是不是要走量化這一條path, 畢竟會計再extent to finance也是一條好career path; 對於做會計金融的人來說, 正正是這一種依賴經驗和估計, 才令working experience 有價值.
P.S.2 我這裡假設你的金融課是足夠的, 有如investment and portfolio management (min var port., CAPM, APT, EMH and etc.), derivative (john hull), fixed income(tuckman or eqv) - 如果連這個都沒有的就可以回家睡覺了 (or extent/give up). 另外就是基礎微觀宏觀, intro to finance以類也是齊的.
P.S.3 編程, 我假設你是used to VBA (or eqv). 這個假設其實不一定hold, 因為business school student 的編程都是沒有任何基礎, 懂VBA已經well above average. 當然, 以數統金工來說, 這是the basic requirement which is not enough for survival. 你讀numerical analysis 應該會要用MATLAB, time series之類很有機會要R (去經院讀forecasting就會是eviews之類, 比MATLAB/R容易. MATLAB/R這類matrix based scientific lanauage是很重要的, 也是你所欠缺的.
甚麼C++之類, 就等你真的拿到了MFE之類的admission再報有如baruch 之類的C++ prepaation class吧, 編程比數學實在, 更加重視learn by doing, 自學難度較低, 不過三幾年的program experience也是這行人人俱備的.
P.S.4 如果轉stat, 其實statistics是一個tool, a good tools to solve problem, 所以除非打算讀PhD的話, 最好先想好一個application area.
例如biomedical就是biostat, economics就是econometrics, finance就是quantitative finance and risk.
如果打算申stat的話, 除了最common的matrix-based regression 之外, stat inference / mathematical statis也是很重要的.
time series, multivariate, time series, survery, survival, non-para, categorial等等之類的requirement is then quite depends on your application area. |
-
总评分: 寄托币 + 20
声望 + 6
查看全部投币
|