英国的金融课程设置较为普遍，但多与accounting ,economics or investment相结合，纯粹的finance却不多，还有一些同数学结合紧密的，如mathematics finance ，一些比较好的学校大都设置这两门课程。 Finance在我看来主要分为一下几个方向： 1。 Corporate finance. 主要是研究公司里股权设置与资本机构，以及公司上市兼并等相关事宜，与accounting联系很紧密。主要学习方向包括financial statement analysis, real option , capital structure , financial choice between debt and equity ,dividend policy , acquisition and takeover . 这一块应该是投资银行的重要业务甚至是主要业务，各位想进投行的朋友可要把他学好澳。 2。Econometrics. Econometrics严格来讲不是一个方向，而是一个工具，就象计算机英语一样，在金融的各个领域都有重要的作用，而进些年来econometrics大有独立发展的势头，成为了一门学科。许多job recruitment要的就是skilled econometricians ，待遇相当好啊。而且看看近来获得诺贝尔奖的很多都是econometricians ，像Robert merton, Granger ,Scholes .简单点说，Econometrics就是把统计学方法应用与经济领域，试图从大量经济数据中找到统计规律。比较基本的概念有regression analysis, stationarity , ARIMA model , Garch ,so on . 个人认为 econometrics易学难精，预测精度有待提高，对实际操作帮助不大。 3。 Securities and derivatives. 这个应该大家都很熟悉了，象bonds , treasure bills, futures ,options ,swaps都是这一块的研究对象了。其实这些衍生工具本身都不难理解，可是一来我国暂时还没有，二来由于杠杆效应，风险很高，因此实际操作起来还是难度满大的，像leeson这样的boy wonder一个地震就变成了boy blunder .( 不过我倒是欣赏这时候的lesson，起码是自己作出判断了，不过运气太差，不像之前不过是利用arbitrage opportunities赚钱而以，). 4. Investment science. 可以包括CAPM ，portfolio hedeging ,risk management , 太多了，可以说一切与金融有关的知识都可以在这里找到应用。 英国的金融课程一般都是一年，所学的内容应该大致不超过以上几方面。其实各个学校侧重点不同，有的偏重于证券分析，有的侧重于投资理论，有的有会计结合较多，各有各的特点吗，说不上哪所学校强的太多。因为时间太短，许多课程可能只是引导入门而以，要了解金融的前沿动态，最好自己去找一些学术刊物，例如jouranl of economics , journal of forcasting , journal of finance , 各个大学图书馆里应该找的到的，里面有一些很有趣的文章(可惜没找到祖国大陆发表的)。 说了些大概以后，谈点自己的看法。现代金融的发展趋势是与数学相结合，数学的地位越来越重，例如欧洲期权的定价black-sholes formula , 经过Black ,Sholes ,Merton及后人推衍，如今从简单的no arbitrage pircing出发，应用较少的数学公式，就能推出这个极简单的定价， 每次重温公式的推导过程，之觉得心旷神怡，感叹数学之美。但我想说，数学就是数学，他可以告诉我们世界是怎样运行的，但我们依然无法预知世界的未来。原因在我看来，有以下几点： 1． 隐含参数太多，现实中无法准确测定。以black-sholes formula为例，五个参数，S0,St ,miu , sigma ,T , 其中miu and sigma是根据以往市场的表现统计的出，隐含的假设是这个时间序列是stationary , 因此miu and sigma基本保持不变。首先说，几乎所有经济数据都是non-staionary ,miu and sigma not constant。因此我们在本质上不可能靠一个公式就找到正确的定价。再说就算从统计角度讲是stationary , 无非是告诉我们在遥远的将来，miu在一个点附近上下做一定范围的随机扰动，可不是现在吆。 2． 在参与者很多的情况下，市场表现应该是接近于随机的或者混沌的。就连象彭加勒的太阳地球月球三体运动这样简单的情况都是不可积的，更何况大量分子运动。於是统计原理成为唯一选择，既然是统计结果，必然需要大量实验才能接近理想数值，对单个实验来讲意义不大。试想你去完猜硬币正反面的游戏，玩了很多次以后，理论上你的结果是不赢不输，还不算参与成本，就算你知道出正反面的概率也帮不上忙，最终靠运气。当然市场运行不完全是这样，但从总体上看，赢者是少数，大赢者是极少数，分布是合理的。很滑稽是吗，就象渔夫如果辛辛苦苦的打鱼，建船队，最好还是回到沙滩上晒太阳，表面上一样，实际还是有区别的，境界不同吗。试问出生牛犊不怕虎与知其可怕而不怕哪一个高呢，不言而喻。有一位经济学家说(忘了是不是凯恩斯，请各位指教) ：学经济学并不能使你不在领取救济金的行列，但可以让你明白为什么站在那里。闲暇之时经常以这句话来自慰，唉，可怜白发生。：) 如果我们能百分之百按理论做，而理论又恰好正确的话，应该可以拿到无风险收益或行业平均利润，原则上应该是最优结果了。说实话，对大资金来讲，我觉得无风险收益或稍高应该是可以满足了，就象基金能基本跑赢大盘就很不错了，风险回避比高利润更应值得重视。巴菲特说他成功的秘诀是尽量的回避风险，索罗斯说no, 他偏偏要追逐高风险，两人其实都在说假话。巴菲特要是想回避风险的话，就不会把大多数资金投在少数公司身上，索罗斯的量子基金每天在全世界做不停的对冲交易。他们成功的秘诀不在于回避风险与欢迎风险，在於他们个人对市场的准确把握。他们的成功属於极小概率事件，因此前者不多，后者聊聊。我们平凡人物，生来就不是那么英明神武，还是做山贼比较有前途，不要学人家取经了。来源：英龙在线 英国金融课程小谈
2004-10-6 9:51:03
英国的金融课程设置较为普遍，但多与accounting ,economics or investment相结合，纯粹的finance却不多，还有一些同数学结合紧密的，如mathematics finance ，一些比较好的学校大都设置这两门课程。 Finance在我看来主要分为一下几个方向： 1。 Corporate finance. 主要是研究公司里股权设置与资本机构，以及公司上市兼并等相关事宜，与accounting联系很紧密。主要学习方向包括financial statement analysis, real option , capital structure , financial choice between debt and equity ,dividend policy , acquisition and takeover . 这一块应该是投资银行的重要业务甚至是主要业务，各位想进投行的朋友可要把他学好澳。 2。Econometrics. Econometrics严格来讲不是一个方向，而是一个工具，就象计算机英语一样，在金融的各个领域都有重要的作用，而进些年来econometrics大有独立发展的势头，成为了一门学科。许多job recruitment要的就是skilled econometricians ，待遇相当好啊。而且看看近来获得诺贝尔奖的很多都是econometricians ，像Robert merton, Granger ,Scholes .简单点说，Econometrics就是把统计学方法应用与经济领域，试图从大量经济数据中找到统计规律。比较基本的概念有regression analysis, stationarity , ARIMA model , Garch ,so on . 个人认为 econometrics易学难精，预测精度有待提高，对实际操作帮助不大。 3。 Securities and derivatives. 这个应该大家都很熟悉了，象bonds , treasure bills, futures ,options ,swaps都是这一块的研究对象了。其实这些衍生工具本身都不难理解，可是一来我国暂时还没有，二来由于杠杆效应，风险很高，因此实际操作起来还是难度满大的，像leeson这样的boy wonder一个地震就变成了boy blunder .( 不过我倒是欣赏这时候的lesson，起码是自己作出判断了，不过运气太差，不像之前不过是利用arbitrage opportunities赚钱而以，). 4. Investment science. 可以包括CAPM ，portfolio hedeging ,risk management , 太多了，可以说一切与金融有关的知识都可以在这里找到应用。 英国的金融课程一般都是一年，所学的内容应该大致不超过以上几方面。其实各个学校侧重点不同，有的偏重于证券分析，有的侧重于投资理论，有的有会计结合较多，各有各的特点吗，说不上哪所学校强的太多。因为时间太短，许多课程可能只是引导入门而以，要了解金融的前沿动态，最好自己去找一些学术刊物，例如jouranl of economics , journal of forcasting , journal of finance , 各个大学图书馆里应该找的到的，里面有一些很有趣的文章(可惜没找到祖国大陆发表的)。 说了些大概以后，谈点自己的看法。现代金融的发展趋势是与数学相结合，数学的地位越来越重，例如欧洲期权的定价black-sholes formula , 经过Black ,Sholes ,Merton及后人推衍，如今从简单的no arbitrage pircing出发，应用较少的数学公式，就能推出这个极简单的定价， 每次重温公式的推导过程，之觉得心旷神怡，感叹数学之美。但我想说，数学就是数学，他可以告诉我们世界是怎样运行的，但我们依然无法预知世界的未来。原因在我看来，有以下几点： 1． 隐含参数太多，现实中无法准确测定。以black-sholes formula为例，五个参数，S0,St ,miu , sigma ,T , 其中miu and sigma是根据以往市场的表现统计的出，隐含的假设是这个时间序列是stationary , 因此miu and sigma基本保持不变。首先说，几乎所有经济数据都是non-staionary ,miu and sigma not constant。因此我们在本质上不可能靠一个公式就找到正确的定价。再说就算从统计角度讲是stationary , 无非是告诉我们在遥远的将来，miu在一个点附近上下做一定范围的随机扰动，可不是现在吆。 2． 在参与者很多的情况下，市场表现应该是接近于随机的或者混沌的。就连象彭加勒的太阳地球月球三体运动这样简单的情况都是不可积的，更何况大量分子运动。於是统计原理成为唯一选择，既然是统计结果，必然需要大量实验才能接近理想数值，对单个实验来讲意义不大。试想你去完猜硬币正反面的游戏，玩了很多次以后，理论上你的结果是不赢不输，还不算参与成本，就算你知道出正反面的概率也帮不上忙，最终靠运气。当然市场运行不完全是这样，但从总体上看，赢者是少数，大赢者是极少数，分布是合理的。很滑稽是吗，就象渔夫如果辛辛苦苦的打鱼，建船队，最好还是回到沙滩上晒太阳，表面上一样，实际还是有区别的，境界不同吗。试问出生牛犊不怕虎与知其可怕而不怕哪一个高呢，不言而喻。有一位经济学家说(忘了是不是凯恩斯，请各位指教) ：学经济学并不能使你不在领取救济金的行列，但可以让你明白为什么站在那里。闲暇之时经常以这句话来自慰，唉，可怜白发生。：) 如果我们能百分之百按理论做，而理论又恰好正确的话，应该可以拿到无风险收益或行业平均利润，原则上应该是最优结果了。说实话，对大资金来讲，我觉得无风险收益或稍高应该是可以满足了，就象基金能基本跑赢大盘就很不错了，风险回避比高利润更应值得重视。巴菲特说他成功的秘诀是尽量的回避风险，索罗斯说no, 他偏偏要追逐高风险，两人其实都在说假话。巴菲特要是想回避风险的话，就不会把大多数资金投在少数公司身上，索罗斯的量子基金每天在全世界做不停的对冲交易。他们成功的秘诀不在于回避风险与欢迎风险，在於他们个人对市场的准确把握。他们的成功属於极小概率事件，因此前者不多，后者聊聊。我们平凡人物，生来就不是那么英明神武，还是做山贼比较有前途，不要学人家取经了。来源：英龙在线 
