美国会计硕士就业的真实情况 澳洲莫纳什大学商科硕士毕业生回国就业情况?

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美国会计硕士就业的真实情况

澳洲莫纳什大学商科硕士毕业生回国就业情况?

澳洲莫纳什大学商科硕士毕业生回国就业情况?

怎么说呢monash属于宽进严出的学校只要好好学肯定能学到东西。如果成功毕业,以国外研究生的身份回国,就业应该比一般的本科生要强。澳洲的会计是很不错的,去了还可以提高英语水平。回国找工作主要还是看个人能力吧。不过在国外自己打拼,肯定会磨练自己。

康奈尔会计硕士含金量高吗?

含金量是非常高的。
康奈尔大学(Cornell University)是一所世界顶级私立研究型大学,是著名的常春藤联盟成员。美国历史上第一所具有真正意义的全民大学。
共有56位康奈尔大学的校友或教研人员曾荣获诺贝尔奖,在全球高校中列第十二位,居全美第十位 。

中国学生去美国读金融硕士,就业前景如何?

这个问题由我来回答最合适不过了,准确来说,是由时代兴华的海外导师来回答。作为时代兴华海外导师团成员之一,V老师拥有多年金融量化面和基本面的工作经验,以下详细介绍。
海外导师背景中国政法大学经济学本科纽约大学金融工程硕士6 亿美元管理资产的对冲基金分析师(基本面基金)投资银行证券分析部总监(股票基本面分析)中途经历过慎重的从量化转向基本面的过程,因此同时面过量化和基本面方面的各种职位,且现在也经常替部门筛选简历
主要内容包括以下几个方面海外金融就业中的前、中、 后台梳理从职业发展角度看前台与中后台的选择各个方向上,在工作申请时对学历,成绩和实习的要求各个就业和学习上的书籍推荐海外金融就业中的前/中/后台梳理前台? 中台? 后台?
前台:直接接触资金的部门:投行部门,证券研究部门,交易部门,投资部门等;中台:一部分提供技术支持,偏分析和研究,较少接触机构客户但仍有机会,另一部分是做数据分析。后台:提供技术支持、风险管理、运营、清算等支持工作。
为什么有的量化是前台?有的量化是后台?为什么有的公司财务分析是前台,有的是后台?这些前后台的分别很多时候在技术上反而非常相似,不同之处往往来自于工作期间知识和经验的积累,因此我们称之为 一如后台深似海,从此加薪成路人。因此区别往往来自于选择,并且更多来自于对于工作稳定性的考虑
接下来用两张图大致解释:
各个方向上,在工作申请时对学历,成绩和实习的要求基本面前台对于学生的素质和学历的期待
-基本面对于学校的学历要求主要体现在综合排名和专业排名上。基本面前台往往有种“圈子”的感觉,如果不是名校,相对来说获得工作的几率会降低很多
-就学生而言,想要去前台,更重要的是地理位置,比如我当时所在的纽约大学,因为在许多投资银行和基金的总部附近,对方 HR 组织活动更方便,于是大大增加了本校学生拿到 offer 的概率,而校友的增多进一步增加了对本校学生的青睐。举个例子, 2013 年时摩根斯坦利一家,全球部门就有超过 3000 个纽约大学校友。因此离金融中心近,是你们选校的一个重点。
-比较青睐金融学,会计学,经济学专业的学生。
-很看重实习。
量化前台对学生素质和学历的期待
-量化前台在面试时,相对于基本面前台更加直白,那就是数学,算法和编程
-比较看重 CMU 等传统“技能”强校
-看重在微积分,线性代数,资产定价等课程的成绩(买方相对于关注 time series 时间序列,卖方相对来说关注定价), GRE 数学成绩,数学竞赛和建模竞赛的经历(曾经有量化投资分析师和我说金融可以进来后再好好培训,但编程是基础)
但你是在强校里的某些专业, GPA 就不太重要了,因为选课的原因使得 GPA 浮动太大,更关注选了什么课,当然 Black Scholes 这种公司的推理基本都会问
-我所经历过的量化面试中,出现了心算,数学 trick (红球篮球在一个不透光的袋子里这种),公式推导,和(衍生品)资产价格定价,时间序列,最夸张的有给一张 A4 纸让你手写代码
-金融工程,金融数学,应用数学都是比较青睐的专业
基本面后台职位和项目申请
-基本面后台职位相对来说,职位较多,但是提升空间较为狭小,一般为四大和一些财务咨询公司
-比较青睐会计专业,四大的生活质量在美国还是比国内的四大好很多
-学校来说相对放宽,会关注传统会计强校如 UIUC
-但是很多会比较青睐在读书期间开始考 CFA 的
量化后台职位和项目申请
这一块就是中国人最多的地方了。由于语言关系和国内较为扎实的数学功底,中国学生进入这些部门相对容易,且有一定的 network 空间,有的部门交流语言都变成了中文。主要方向是风险管理, model validation ,资产评级等,如风险管理这种职位,需求很大,不太会裁员
一般名校的金融工程专业好好面试都能进,算是比较稳妥的一个职业选择。面试考的较为简单,相对较少出现复杂的编程题,更多是数字敏感度和 VaR 等基本概念检验
一些偏数据分析的职位会要求 machine learning ,但更多是对各种包的调用(事实上,个人认为大部分量化后台部门无法与科技公司给的 offer 相提并论,这也是很多卖方的量化支持部门都是些本科非理科(比如外语), 2 年金融工程就直接做的原因,无法和科技公司匹配薪资)
书籍阅读推荐量化: Hull_J.C._Options_Futures_and_other_Derivatives_5Ed (
这本书其实相对来说是简单的,比较通俗易懂的,因此经常被人认为是圣经,然而这是面试时主要问题的出处,更难的往往通过做题来让你回答
基本面:沃伦巴菲特年报合集
还有一本书,《价值投资》也是必读的一本,但巴菲特年报里用各种公司例子来说明,对于还未入学的同学,我觉得更容易理解。
硕士生注意事项很多金融学项目时间很短,不足 1 年。因此基本意味着刚适应美国生活,就要准备找正式工作了。而且没有实习机会,暑期就是下一年大公司招正式员工的时期。因此尽量争取在国内申请后就开始实习。
强烈推荐超过 1 年的有暑假的项目,因为会有暑期实习机会,美国公司更认美国实习。锻炼英文能力,大部分硕士生难以找工作不是因为专业能力,是因为想法无法正确表达。找机会开始读英文专业书籍,否则对方提一个公司,你在国内学过,但你都不知道他问的是什么,许多名词中文与英文差别甚大。
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