南洋理工大学金融工程理学硕士研究生申请要求-排名-学费-就业-语言要求

新加坡南洋理工大学金融工程理学硕士课程是由南洋商学院与数理科学学院联合授课，课程内容涵盖了计算机科学、数学、金融等领域内的前沿广泛的专业知识，旨在加深学生对金融高新技术的认识。 新加坡南洋理工大学金融工程理学硕士课程旨在提高学生的逻辑思维能力，促使学生掌握金融高新技术，并能将其应用于实践中。而且，新加坡南洋理工大学金融工程理学硕士课程与美国卡耐基梅隆大学建立合作，致力于把东西方的金融实践知识生动地带入课堂教学中。 新加坡南洋理工大学金融工程理学硕士课程的毕业生大多任职于金融高新技术行业，从事风险管理、定量资产管理、产品结构分析、定量交易、定量研究、金融信息科技等工作。

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申请要求

具有良好的学士学位，需要很强的数学、统计学或计算机编程背景，或者具有应用数学、应用科学、统计学、计算机科学、工程学、经济学或其他量化领域的良好本科学位，学校也会考虑其他学科的申请者 具备良好的GMAT/GRE成绩 有工作经验者优先考虑（不强制要求）

语言要求

雅思

总分要求

6.5

托福

总分要求

100

申请时间

{{ `${per_time.year}年${per_time.enroll_time}季入学${per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 1 ? '（提前批）' : per_time.children.length == 1 && per_time.children[0].head == 2 ? '（夏令营）' : ''}` }}

on hold

国际生

夏令营

提前批次

进行中

on hold

申请量过大，相应的申请有延迟或者无法拿到offer的风险。

国际生

本条是指国际生截止日期

课程设置

微积分和线性代数

Calculus & Linear Algebra

资产定价随机模型

Stochastic Modeling in Asset Pricing

金融随机运算

Stochastic Calculus for Finance

概率与统计学

Probability & Statistics

线性金融模型

Linear Financial Models

公司金融学

Corporate Finance

资产定价理论

Asset Pricing Theory

债券投资组合管理

Bond Portfolio Management

股票投资组合管理

Equity Portfolio Management

衍生证券

Derivative Securities

面向对象的编程（一）

Object Oriented Programming I

面向对象的编程（二）

Object Oriented Programming II

金融时间序列分析

Financial Time Series Analysis

金融风险管理

Financial Risk Management

利率衍生产品

Interest Rate Derivatives

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顾问解析

商学院与物理数学学院合作下的项目，主要教授学生金融、计算机与数学这三个方面的知识。面向本科是应用数学、应用科学、统计、计算机科学、工程、经济学和其他定量相关专业的申请者。 就业服务：南洋商学院的研究生职业发展办公室会提供丰富的职业发展资源，例如各类讲座或培训，包括但不限于简历修改、模拟面试、行业洞见或社交礼仪等主题。有时也会邀请往届校友为同学们内推，或分享职业发展经验。大部分毕业生在金融服务行业工作，同时NTU的行业合作伙伴包括一流的金融机构、科技公司和跨国公司，其中包括新加坡发展银行（DBS）、渣打银行、摩根大通公司和高盛。毕业生工作领域主要围绕风险管理、量化资产管理、产品结构、量化交易、量化研究、金融信息技术以及其他高科技金融领域。雇主包括投资银行、商业银行、金融顾问、金融和数据库软件供应商、金融监管机构、跨国公司、交易所和能源公司的财富和财务部门。 招生特点：根据以往录取情况，看重本科学校，大多数中国学生来自985和211院校，偏好工作经验，平均工作年龄为2年，GMAT均分708，GRE均分320。 班级概况：班级整体人数在45人左右，中国学生近30人。学生背景方面，基本是985+211，有清华大学、复旦大学的学生，还包括一些海本学生。

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录取报告

录取指南|该方向对申请者的院校背景有明显偏好，录取者中985/211背景占据绝大多数，且典型录取者的GPA 85+、雅思7.0+是重要参考线。对于985/211背景的学生，应重点保持高学业成绩并尽早准备语言考试；而普通本科背景的申请者录取比例极低，需通过极高的GPA、顶尖的标化成绩以及丰富的量化实习或科研经历来弥补背景劣势，且需充分认识到录取风险。本科专业高度匹配是重要优势，金融、金工金数、经济、计算机等量化相关专业背景的申请者录取率相对更高。建议申请者优先选择与自身专业背景和职业规划高度契合的子项目，以最大化竞争力。对于跨专业申请者，必须通过补充编程、统计、金融建模等核心课程，以及参与量化金融相关的项目或实习，来证明其具备完成学业所需的数理基础和逻辑能力。从历史数据来看，投递时机对申请结果有显著影响，9月至11月是申请量集中且录取机会较高的推荐窗口。建议申请者在8月前完成所有材料准备，包括文书、推荐信和语言成绩，并尽早提交申请以占据先机。延迟投递至12月及以后，虽然仍有录取可能，但会面临更激烈的竞争和更少的剩余名额，整体风险上升。