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圣路易斯华盛顿大学
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金融学理学硕士 - 公司金融
📘
圣路易斯华盛顿大学 · 金融学理学硕士 - 公司金融
硕士
Washington University in St. Louis|MS in Finance - Corporate Finance。项目库类目:金融 · 商科。 下面的学制、学费、入学时间、语言要求与课程设置均来自
该校该项目本身
,不与其他学校同一名称的项目共用。
QS 2027 · 第 162 位
学位
硕士
· 入学 秋季 ·
64
门课程
☆
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📋 项目参数
金融学理学硕士 - 公司金融
MS in Finance - Corporate Finance
硕士
商科
入学时间
秋季
项目规模
64人
语言要求
雅思 6.5 · 托福 90
GRE / GMAT
Highly Recommended(强烈建议)
平均起薪
57681美元
当地就业比例
60%
面试形式
机面(kira)
就业方向
投资银行、商业银行、基金管理公司、企业财务部门、金融科技公司
岗位分布
投资银行家、财务顾问、金融分析师、基金经理、并购分析师
📚 课程设置(64 门,核心课程 33 / 选修课程 24 / 实践课程 7)
核心课程
33 门
运用财务报表进行商业分析
Business Analysis Using Financial Statements
运用财务报表进行高级商业分析
Advanced Business Analysis Using Financial Statements
高级公司金融 I - 估值
Advanced Corporate Finance I – Valuation
高级公司金融 II - 融资
Advanced Corporate Finance II – Financing
固定收益证券
Fixed Income Securities
期权与期货
Options & Futures
衍生证券
Derivative Securities
期权与期货
Options & Futures
衍生证券
Derivative Securities
高级衍生证券
Advanced Derivative Securities
投资理论
Investment Theory
投资数据分析
Data Analysis for Investments
金融随机基础
Stochastic Foundations for Finance
数据分析、预测与风险分析
Data Analysis, Forecasting & Risk Analysis
数学金融
Mathematical Finance
固定收益证券
Fixed Income Securities
固定收益衍生品
Fixed Income Derivatives
Python 与数据科学导论
Introduction to Python & Data Science
量化风险管理
Quantitative Risk Management
专业商务沟通
Professional Business Communication
运用财务报表进行商业分析
Business Analysis Using Financial Statements
运用财务报表进行高级商业分析
Advanced Business Analysis Using Financial Statements
高级公司金融 I - 估值
Advanced Corporate Finance I – Valuation
高级公司金融 II - 融资
Advanced Corporate Finance II – Financing
投资理论
Investment Theory
固定收益证券
Fixed Income Securities
投资实践
Investments Praxis
期权与期货
Options & Futures
衍生证券
Derivative Securities
Python 与数据科学导论
Introduction to Python & Data Science
数据库设计与 SQL
Database Design & SQL
量化风险管理
Quantitative Risk Management
专业商务沟通
Professional Business Communication
选修课程
24 门
风险投资方法
Venture Capital Methods
私募股权方法
Private Equity Methods
并购
Mergers & Acquisitions
行为金融学
Behavioral Finance
对冲基金策略
Hedge Fund Strategies
房地产金融
Real Estate Finance
区块链与加密货币导论
Introduction to Blockchain & Cryptocurrencies
用于预测商业结果的机器学习工具
Machine Learning Tools for Prediction of Business Outcomes
数据库设计与 SQL
Database Design & SQL
大数据与云计算
Big Data & Cloud Computing
人工智能导论
Introduction to Artificial Intelligence
数据挖掘
Data Mining
数据结构与算法
Data Structures & Algorithms
风险投资方法
Venture Capital Methods
风险投资实践
Venture Capital Practice
私募股权方法
Private Equity Methods
私募股权实践
Private Equity Practice
并购
Mergers & Acquisitions
行为金融学
Behavioral Finance
对冲基金策略
Hedge Fund Strategies
捐赠基金、基金会与慈善事业
Endowments, Foundations & Philanthropy
财富管理实践
Wealth Management Practice
ESG 投资
ESG Investing
区块链与加密货币导论
Introduction to Blockchain & Cryptocurrencies
实践课程
7 门
CFAR 实践课程
CFAR Practicum
实习、商业与应用
Internship, Business and Application
组织应用问题解决
Applied Problem Solving for Organizations
CFAR 实践课程
CFAR Practicum
金融与会计研究中心实践课程
Center for Finance and Accounting Research Practicum
实习、商业与应用
Internship, Business & Application
CFAR 组织应用问题解决
CFAR Applied Problem Solving for Organizations
🔗 项目官网 ›
📊 申请案例数据分析(48 条)
圣路易斯华盛顿大学「金融学理学硕士 - 公司金融」本身的录取案例仅 0 条,样本不足以单独下结论;下表统计的是该校同一专业方向(金融学)的 48 条案例,可作为选校档次的参考。样本低于 8 条的维度不出图表 —— 拿 3 条案例画一张「趋势图」是假的。
GPA
百分制中位
85.94
(23 条);4 分制中位
3.52
(24 条)
语言
雅思中位
7
(24 条);托福中位
100
(13 条)
本科层次
海外本科
27%
· 211院校
27%
· 普通本科
25%
· 985院校
21%
中位数按同制式分别统计(不同 GPA 制式不可合并),样本少于 5 条时只报数量不报中位
📊 GPA 分布(百分制 23 条)
🎓 本科院校层次(48 条)
🗣️ 雅思成绩分布(24 条)
圣路易斯华盛顿大学
金融
江苏科技大学 · 国际经济与贸易
普通本科
GPA 2.82/4.0
雅思 6.5
圣路易斯华盛顿大学
金融
南京审计大学金审学院 · 环境设计
普通本科
GPA 83.33/100
托福 100
圣路易斯华盛顿大学
金融
中南财经政法大学 · 金融数学
211院校
GPA 90/100
托福 104 · GRE 321
圣路易斯华盛顿大学
金融
多伦多大学 · 数学与图书&媒体研究双专业
海外本科
GPA 3.44/4.0
圣路易斯华盛顿大学
金融
上海立信会计金融学院 · 会计学
普通本科
GPA 86.37/100
雅思 7
圣路易斯华盛顿大学
金融
华侨+乔治梅森 · 经济+金融
海外本科
GPA 3.06/4.0
查看全部 圣路易斯华盛顿大学录取案例 ›
🔗 站内归类方向
该项目已归属站内方向「金融学」,可到该校该方向页看同方向的其他项目与录取案例
圣路易斯华盛顿大学 · 金融学 方向页 ›
🔗 圣路易斯华盛顿大学的其他专业方向
经济学
130=
金融学
151-200
会计学
151-200
商业分析
201-250
供应链与物流管理
251-300
工商管理硕士
251-300
信息系统管理
401-450
管理学
251-300
生物医学工程
47
化学工程
201-250
材料科学与工程
351-400
计算机科学
401-450
网络安全
401-450
数据科学
11 例
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学制 / 学费 / 语言要求 / 申请节奏为按国家(地区)通行区间整理的
参考值
,各校每年均可能调整,最终以院校官网公布为准;本站不提供中介服务。 排名数据:QS 名次来自 QS 官方榜单整理,U.S. News 名次整理自 Ranking Radar 公开数据集(CC-BY-4.0),原始榜单 © U.S. News & World Report。
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