知识工程学（Knowledge Engineering）
[转贴 2006-08-12 07:09:51]
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知识工程学（Knowledge Engineering）
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知识工程学是随着电子计算机技术和人工智能的发展而诞生的一门新兴学科，至今只有约十年的历史。知识工程学是从知识的本源上来探讨知识的产生和使用，进而建造有效的知识系统。它的目的在于使人们有效地掌握、存取、传播和应用知识，提高认识自然和改造自然的能力。知识工程学也有人称之为应用人工智能。
1977年第五届国际人工智能联合会议上，美国斯坦福大学（Stanford
University）计算机系教授费哥巴姆作了关于“人工智能的技艺”（The Art of Artificial
Intelligence
）的讲演，提出“知识工程”这一名称，由此出现了知识工程学，并在近年来获得迅速的发展。
知识工程学的发展从时间上划分大体上经历3个时期：
1.大约从1965至1974年燧MYCIN时期。人工智能（AI）的研究表明，专家之所以成为专家，主要在于他们拥有大量的专门知识，特别是长时期地从实践中总结和积累的经验技能知识。因
此1965年费哥巴姆教授与其它科学家合作，研制出DENDRAL专家系统。这是一种推断分子结构的计算机程序，该系统贮存有非常丰富的化学知识，它所解决问题的能力达到专家水平，甚至在
某些方面超过同行化专家的能力，其中包括它的设计者。DENDRAL系统标志着“专家系统”的诞生。
2.从1975至1980年为实验性系统时期。70年代中期MYCIN专家系统研制成功，这是一种用医学诊断与治疗感染性疾病计算机程序的“专家系统”。MYCIN专家系统是规范性计算机专家系统
的代表，许多其它专家系统都是在MYCIN专家系统的基础上研制而成的。MYCIN系统不但具有较高的性能，而且具有解释功能和知识获取功能，可以用英语与用户对话，回答用户担出的问题，
还可以在专家指导下学习医疗知识，该系统还使用了知识库的概念和不精确推理技术。MYCIN系统对计算机专家系统的理论和实践，都有较大的贡献。
3.1980年以来为知识工程的“产品”在产业部门开始应用的时期。知识工程的研究，目前在美国开展得较为活跃和深入，并且主要集中在斯坦福大学。
知识工程学的研究涉及有关知识的概念。所谓知识是指人类在改造现实世界的实践中所获得的认识和经验的总和。知识有各种类型，知识工程中所讲议化的主要是关于实践活动中积累起
来的带有经验启发性的知识，知识工程学研究的主要方面有：
1.知识的表示（Knowledge
Representation）。为了在电子计算机中处理和加工知识（存贮、检索、汇编、使用、修改），必须解决知识的适当的表示形式。知识的表示一般要求考虑
到①表示知识的功能；②表示知识的模块性（便于计算机加工）；③易懂。表示知识要使用计算机的语言。知识的表示主要包括：①函数型语言如LIST，推理逻辑型语言如PROLOG；②产生式
规则；③框架；④网络。
2.推理问题的研究（Inference）。推理机制的设计和使用，主要是如何应用已整理好的知识来解决现实生活中的各种问题。
3.知识的获取（Knowledge
Acquisition）。主要是如何将所需要的知识自动地或半自动地输入到计算机中去。为此需要解决①如何使知识工程化，建立知识库。②如何保证知识库内的
知识的完全性和一致性。③如何提高知识库自身的学习能力。
4.人的认识过程的研究。
知识工程的研究虽然已经取得许多重要的成果，但也存在着一些重大问题尚待解决，如对于千差万别的客观事物特别是对于人类的智能行为，是难于用简单的一种甚至几种表示方法来完
全描述的。又如，尽管计算机在许多功能上大大超过人类（象运算速度，存贮量、功能行为的一致性等等），但在知识的一些方面又是相当的无知。此外，象如何从专家那里获取知识，如何
适应电子计算机的特性而进行的重新组织知识的工作等，都存在一些困难。
目前知识工程学还处在不断发展和完善阶段，它的一些内容也在不断探索之中，如何借助计算机使机器具有人的记忆、思维和判断能力，如何提高机器的智能，如何用知识工程学的概
念、理论和方法来设计控制系统等等都在研究和发展当中。当然，人们也提出概念上的争议，例如，是人工智能包括知识工程呢，还是知识工程包括人工智能等问题。当今，具有听、读、理
解、解答问题能力的第五代计算机的研制，也将促进知识工程学的更快发展。
知识工程学的本身就包含大量的软科学内容和软科学成果，而知识工程学又为软科学的研究提出许多“软”概念的课题，它是软科学的研究就没有知识工程学的发展，而知识工程学的
发展又丰富了软科学的内容。
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知识工程
3分
目录
摘要
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知识工程-概念
知识工程这个术语最早由美国人工智能专家E.A.费根鲍姆提出。由于在建立专家系统时所要处理的主要是专家的或书本上的知识，正像在数据处理中数据是处理对象一样，所以它又称知识处理学。其研究内容主要包括知识的获取、知识的表示以及知识的运用和处理等三大方面。
知识工程-特点
①为了解决特定领域的一个具体问题，除了需要一些公共的知识，例如哲学思想、思维方法和一般的数学知识等之外，更需要应用大量与所解问题领域密切相关的知识，即所谓领域知识。②采用启发式的解题方法或称试探性的解题方法。为了解一个问题，特别是一些问题本身就很难用严格的数学方法描述的问题，往往不可能借助一种预先设计好的固定程式或算法来解决它们，而必须采用一种不确定的试探性解题方法。③解题中除了运用演绎方法外，必须求助于归纳的方法和抽象的方法。因为只有运用归纳和抽象才能创立新概念，推出新知识，并使知识逐步深化。④必须处理问题的模糊性、不确定性和不完全性。因为现实世界就是充满模糊性、不确定性和不完全性的，所以决定解决这些问题的方式和方法也必须是模糊的和不确定的，并应能处理不完全的知识。总之，人们在解题的过程中，首先运用已有的知识开始进行启发式的解题，并在解题中不断修正旧知识，获取新知识，从而丰富和深化已有的知识，然后再在一个更高的层次上运用这些知识求解问题，如此循环往复，螺旋式上升，直到把问题解决为止。由上面的分析可见，在这种解题的过程中，人们所运用和操作的对象主要是各种知识（当然也包括各种有关的数据），因此也就是一个知识处理的过程。
知识工程-相关最基本的概念
数据
定义为客观事物的属性、数量、位置及其相互关系等的抽象表示。而且要特别强调这些属性、数量、位置及其相互关系等都可能是模糊的。如“20岁左右”、“大约20”、“很年轻”、“不太高”、“点A与点B靠得很近”等等词语中虽包含着数量，但这些数量是模糊的。此外，因为任何一张图（精确的或模糊的）都在某种意义上可认为是表示一些对象之间的某种关系，所以在知识处理中也可以把它认为是一种数据。由此可见在知识处理中数据的范围是很广的。但是，不管什么样的数据，它只表示一种数量及关系概念，具体涵义是没有的。
信息
定义为“数据所表示的涵义（或称数据的语义）”。因此也可以说信息是对数据的解释，是加载在数据之上的涵义。所以反过来可称“数据是信息的载体”。如“5”在一种具体场合可以解释为“5个苹果”，而在另一种特定场合又可以解释成“5种思想”、“5个X”等。对模糊的数据也一样，例如“20左右”这个模糊数，既可能代表年龄“20岁左右”，也可代表日期“20日前后”等。可见信息是带具体涵义的数据。
知识
以各种方式把一个或多个信息关联在一起的信息结构。如果把“不与任何其他信息关联”也认为是一种特殊的关联方式（不关联），则单个的信息也可以认为是知识的特例，我们称之为“原子事实”。
例如“天很阴且闪电频繁”，“天要下雨”等都是一些孤立的信息或“原子事实”。然而，如果把这两个信息用“如果，则”这种因果关系联系起来就成了一条知识：如果“天很阴且闪电频繁”则“
智力
指运用知识解决问题的能力。知识可以存储在书本里，或计算机的磁盘和磁带中等，它是一种静止的死东西。它本身并不会再生知识。然而智力却是一种动态概念。“智力”与“知识”有着密切的关系，
智能
知识库和知识处理器
知识库是指经过分类组织存放在计算机中的“知识的一个集合”。知识处理器（俗称推理机）是指智力在计算机上的一种具体实现机制。一般专家系统中都具有一个存放知识的知识库和一
个运用知识的推理机，因此按这种定义就可认为专家系统是一个具有某种智能的系统。
知识工程-知识的属性
人类大脑中存在的知识是人类在其漫长的生活和实践中认识（客观）世界和改造（客观）世界的产物。劳动创造了世界，也创造了知识。因此我们在知识处理中讨论的知识应该是现实中的知识，而不是抽象的定义。
所以知识应具有以下具体的属性：真理性、相对性、不完全性、模糊性与不精确性、可表示性、可存储性（可记忆性）。所谓知识的模糊性与不精确性是指知识的真理性往往不总是非真即假，而可能处于某种中间
状态，即所谓有真与假之间的某个“真度”。例如在“人老了就可能糊涂”中，“老了”和“可能”都是模糊概念，至于“糊涂”本身当然更是一个模糊和不精确的描述。
知识工程-知识的分类
按知识的涵义大体上可分为事实 、规则（或法则）、规律（或定律）、方法和理论等。方法又可分成推理、联想与类比、综合与分析、预测与外延、假设与验证、直觉与灵感，以及解题方法或算法
等。而后者并不是知识工程所要研究的对象。
在知识处理中，更复杂的一类知识被称为理论。理论是一种知识的体系，是由上述各种知识构成的更高一层的知识。理论也称知识空间，形式上，它由一组概念，若干条公理（事实），若干条推理规则
在知识处理中，更复杂的一类知识被称为理论。理论是一种知识的体系，是由上述各种知识构成的更高一层的知识。理论也称知识空间，形式上，它由一组概念，若干条公理（事实），若干条推理规则
（法则）和一组解题方法和环境约束组成。因此，一个理论T，不妨用一个五元组来表示：T＝｛C，A，R，M，E｝。其中C，A，R，M和E分别表示一个概念的集合，一个公理的集合，一组推理规则，一组
解题方法和一组环境约束。一般说，一个具体的理论总是面向一个特定领域的，因此，其中5个元素，特别是概念与解题方法，都应该反映该领域的特征。
按知识的应用范围，又可分为通用知识与专门知识（或领域知识）两种范畴。通用知识指一般人们共有的知识，适用于所有领域。例如三段论演绎就属于通用知识范畴，更高一层的哲学知识也属于这一个
按知识的应用范围，又可分为通用知识与专门知识（或领域知识）两种范畴。通用知识指一般人们共有的知识，适用于所有领域。例如三段论演绎就属于通用知识范畴，更高一层的哲学知识也属于这一个
范畴。专门知识指面向一个专门领域的知识，因而也称领域知识。它又可分成两大门类：即自然科学与社会科学（或人文科学）。哲学是自然科学与社会科学的更高一层的抽象。各种专门知识都不是知识
工程所要研究的对象。
知识工程-知识工程三要素
人工智能与计算机技术的结合产生了所谓“知识处理”的新课题。即要用计算机来模拟人脑的部分功能，或解决各种问题，或回答各种询问，或从已有的知识推出新知识等等。为了进行知识处理，当然首先
知识的获取
在建立一个具体的专家系统时，人们往往要花很多人力和财力在知识获取上，它被公认为是知识处理的一个“瓶颈”。知识获取要研究的主要问题包括：对专家或书本知识的理解、认识、选择、抽取、汇集、分类和组织的方法；从已有的知识和实例中产生新知识，包括从外界学习新知识的机理和方法；检查或保持已获取知识集合的一致性（或无矛盾性）和完全性约束的方法；尽量保证已获取的知识集合无冗余的方法。知识获取分主动式或被动式两大类。主动式知识获取是知识处理系统根据领域专家给出的数据与资料利用诸如归纳程序之类软件工具直接自动获取或产生知识，并装入知识库中。所以也称知识的直接获取。而被动式知识获取往往是间接通过一个中介人（知识工程师或用户）并采用知识编辑器之类的工具，把知识传授给知识处理系统，所以亦称知识的间接获取。按知识处理系统获取知识的工作方式，可以分成交互式和自主式（或非交互式）两种。交互式知识获取在获取过程中要不断与人进行交互，或提供解释，或要求输入信息，或提问求答，或请求验证等等。交互式的知识获取，对用户或知识工程师有较大的透明度和控制能力，比较适合于从专家大脑中获取知识。自主式知识获取则在获取过程中完全由知识处理系统自主完成，例如输入的是一段讲话，一本书或资料，输出的便是从中抽取出来的知识。这里即便不考虑诸如语声识别，文字识别，自然语言理解和认知科学等方面的许多难题，解决起来仍是十分困难的。按知识获取的策略或机理，可分为：死记硬背式（或称机械照搬式）获取；条件反射式知识获取；教学式（或传授式）知识获取；演绎式知识获取；归纳式知识获取；解释式知识获取；猜想证实式知识获取；反馈修正式知识获取；类比和联想式知识获取；外延式知识获取等。
知识的表示
要以某种形式逻辑地表示出来，并最终编码到计算机中去，这就是所谓的知识的表示问题。不同的知识需要用不同的形式和方法来表示。它既应能表示事物间结构关系的静态知识，又应能表示如何对事物进行各种处理的动态知识；它既要能表示各种各样的客观存在着事实，又要能表示各种客观规律和处理规则；它既要能表示各种精确的、确定的和完全的知识，还应能表示更加复杂的、模糊的、不确定的和不完全的知识。因此一个问题能否有合适的知识表示方法往往成为知识处理（解题）成败的关键。而且知识表示的好坏对知识处理的效率和应用范围影响很大，对知识获取和学习机制的研究也有直接的影响。知识表示的方法很多，例如，谓词逻辑表示，关系表示（或称特性表表示），框架表示，产生式表示，规则表示，语义网表示，与或图表示，过程表示，Petri网表示，H网表示，面向对象表示，以及包含以上多种方法的混合或集成表示等。这些表示方法各适用于表示各种不同的知识，从而被用于各种应用领域。对于“知识面”很窄的专家系统一类的应用，往往可以根据领域知识的特点，从中选择一种或若干种表示方法就可以解决问题。但是为了开发具有较宽领域知识的系统，例如多专家系统的聚合系统（或称协同式专家系统）和分布式多功能知识处理系统等，仅用互不相干的知识表示方法便难以适应要求。
知识的运用和处理
为了让已有的知识产生各种效益（包括社会、经济、政治、军事和科学等方面的效益），使它对外部世界产生影响和作用，必须研究如何运用知识的问题。运用知识来设计机器、建造水坝、推断未来、探索未知、管理社会，乃至运用知识来作曲、绘画或写文章等都是用知识来解决问题和改造世界的活动。显然，知识处理学不能研究这些具体运用知识的过程或方法，而是要研究在上述各种具体的知识运用中都可能用到的一些方法（或模式）。它们主要包括推理、搜索、知识的管理及维护、匹配和识别。推理指各种推理的方法与模式的研究。研究前提与结论之间的各种逻辑关系及真度或置信度的传递规则等。搜索指各种搜索方式与方法的研究。研究如何从一个浩翰的对象（包括知识本身）空间中搜索（或探索）满足给定条件或要求的特定对象。知识的管理及维护包括对知识库的各种操作（如检索、增加、修改或删除），以保证知识库中知识的一致性和完整性约束等的方法和技术。匹配和识别指在数据库或其他对象集合中，找出一个或多个与给定“模板”匹配的数据或对象的各种原理和方法，以及在仅有不完全的信息或知识的环境下，识别各种对象的原理与方法。
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国内一般的金融研究生主要是研究货币银行、金融市场（如股票之类的）、国际金融以及金融与经济发展等等的，偏向宏观，在国外其实不称为金融，属于宏观经济学或国际经济学的门类。
国外的金融学主要包括2个门类，一个是微观的公司金融理论，如MM理论等，跟接近于我们所知的企业理论，高度数理化。 你说的金融工程的研究生是另一个门类，主要是研究期货、期权以及各种投资组合等创新金融工具的研究与设计等等，非常有前途，不过需要较好的数学基础，本科最好是数学或理论物
理专业毕业的。
南开大学 中国人民大学 厦门大学 上海财经大学 武汉大学 东北财经大学 中央财经大学 西南财经大学 华中科技大学 对外经济贸易大学 天津财经大学 |
 作者：佚名 教育考试来源：本站原创 点击数：2224 更新时间：2010-06-11 |
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2010年美国金融工程排名全美最热门学位MFE——金融工程硕士
今年，当以往最受投资银行青睐的沃顿、芝加哥、哥伦比亚商学院的MBA们毕业的时候，这些天之骄子们却发现他们想进入投资银行工作的难度比往年大大增加了，
除了因为经济不景气以外，还有一个主要原因是他们有了一个虽然年轻却很强大的对手----金融工程硕士，MFE(Master in Financial Engineering)！
到底什么是金融工程？笔者抱着疑惑通过E-mail咨询了毕业于加州伯克利大学哈斯商学院的刘华先生。刘华毕业于上海财经大学会计系，在某著名跨国公司作了几
年财务工作后，发现自己并不喜欢这种工作，他想进入更具挑战性的金融领域。然而没有相关学历，想找到金融方面的工作谈何容易。于是，刘华打算申请MBA，在
考完GMAT后，他发现加州伯克利大学哈斯商学院除了提供MBA学位外，还提供MFE金融工程硕士学位，而且只需一年即可获得学位。于是他抱着试一试的念头申请了
MFE，为了增加自己的机会，他参加了GRE数学Sub考试。本来他没抱太大希望，没想到当年MBA申请竞争异常激烈，虽然他的GMAT成绩和工作背景都相当优秀，但他所
申请的几所商学院MBA全都遭拒绝。而当收到伯克利大学MFE的录取通知的时候，他坦言惊讶大于欢喜。经过一年高强度的学习，再经过激烈的应聘竞争，虽然面临着
经济不振的压力，刘华还是获得了美菱、摩根斯坦利、雷曼兄弟、所罗门史密斯等著名投资银行的青睐。刘华选择了在摩根斯坦利银行旧金山分部从事金融衍生物交
易的工作。他说，虽然没能进入他最向往的高盛公司，他对现在的工作仍然十分满意，他坦言现在的工作是在一年多以前所不敢想象的。以下是笔者得到的关于金融
工程的介绍。
金融工程在不同的大学有不同的名称：Financial Engineering， Financial Mathematics，Mathematical Finance，Computational Finance , 然而无论是叫金融工程，金融数学，
数学金融还是计算金融，它们的实质都是一样的----it represents the emerging discipline wherein mathematical tools are used to model financial markets and solve problems in
finance，即以数学工具来建立金融市场模型和解决金融问题的新兴学科。近年来，由于金融创新层出不穷，金融市场发展得越来越复杂，在以往传统的股票和债券上
发展出了期货、期权等一系列新型投资工具，这就是通常所说的金融衍生物。而如何对这些金融衍生物进行定价，是投资银行所面临的一个难题。同时，由于金融投
资工具的复杂化，一些基金管理公司越来越感到传统的投资方式难以保持基金的高成长率，他们需要设计出更加高级的投资组合来获得盈利。因此，他们大量需要那
些既通晓金融市场又有数学应用能力的复合型人才，而这样的人才在市场上极为稀缺。金融工程就是为了培养这样的人才而产生的。金融工程是一门综合了金融学、
数学和计算机科学的交叉学科，其课程通常由大学的商学院、数学系和工程学院联合授课，其课程由于集中于金融领域，所以深度远远超过MBA金融方面的课程，
通常包括股票市场分析、投资组合分析、期货和期权、资产定价、资本预算、固定收益分析、利率模型、金融风险管理等课程。金融工程硕士的学习时间一般为全日
制1年，同MBA一样，是一种职业教育(Professional Education)而非学术研究教育(Academic Research Education)，因此无需撰写硕士论文。其全部课程均围绕金融学的应用
展开，具有实用性很强的特点，最适合那些立志于从事金融工作的年轻人。在美国，持有金融工程硕士学位的人才在市场上炙手可热，基本上全部被各大投资银行、
基金管理公司、保险公司、风险投资公司所聘用。
MFE和MBA有什么不同？MBA是一种泛面商科教育，而MFE则是专门培养高级金融人才的专项教育。金融工程硕士的课程全部集中于金融领域，如果你感兴趣的是会
计、市场营销或人力资源管理，那你应该是去学习MBA课程，因为MBA的课程更广泛。此外，申请金融工程硕士不需要有工作经验，这和MBA有很大不同，但是，申请
金融工程硕士要求申请者在大学本科必须修过两门课----微积分和统计，因此不适合那些大学学文科的人们。最后，MFE的学习是一年，而MBA由于课程覆盖
面广而通常需要两年。
据笔者了解，现在，已经有不少美国大学开设了金融工程的课程，如加州伯克利大学、普林斯顿大学、斯坦福大学、芝加哥大学、哥伦比亚大学、
康奈尔大学、密西根安阿伯大学、卡耐基梅隆大学、纽约大学、南加州大学等等。除美国外，有英国的
牛津大学和爱丁堡大学，
加拿大的多伦多大学和约克大学，等等。亚洲的国家中，新加坡作为东南亚金融中心走在了前列，新加坡国立大学和南洋理工学院都开设了相应的课程。
更多的大学可以查看国际金融工程师联合会IAFE (International Association of Financial Engineers) 的网址，其中有各所开设MFE课程的大学的链接，网址是：
http://www.iafe.org/educate/fe_schools.ihtml
笔者列举了几所著名大学金融工程项目的相关链接
建立在商学院的有
University of California, Berkeley
Haas School of Business,
Master in Financial Engineering
http://haas.berkeley.edu/MFE/index.html
Carnegie Mellon University
Graduate School of Business
Master of Science in Computational Finance
http://student-2k.gsia.cmu.edu/mscf/
建立在工程学院的有
Princeton University
Department of Operations Research & Financial Engineering
M.S.E. in Operations Research and Financial Engineering
http://www.orfe.princeton.edu/graduate/index.html
Columbia University
Department of Industrial Engineering and Operations Research
M.S. in Financial Engineering
http://www.ieor.columbia.edu/finance.html
Cornell University
School of Operations Research and Industrial Engineering
Master of Engineering in Financial Engineering
http://www.orie.cornell.edu/me...ables/financial1.html
University of Michigan, Ann Arbor
College of Engineering
Master of Science in Financial Engineering
http://interpro.engin.umich.edu/fep/
建立在数学系的有
Stanford University
The Departments of Mathematics and Statistics
MS in Financial Mathematics
http://math.stanford.edu/FinMath/
University of Chicago
Department of Mathematics
Master of Science in Financial Mathematics
http://finmath.uchicago.edu/
New York University
Department of Mathematics
Master of Science in Mathematics in Finance
http://math.nyu.edu/financial_mathematics/
University of Southern California
Department of Mathematics
Master of Science in Mathematical Finance
http://www.usc.edu/dept/LAS/CAMS/MF/
加拿大的大学
University of Toronto
Masters Program in Mathematical Finance
http://www.math.toronto.edu/finance/
York University
Graduate Diploma in Financial Engineering
http://www.yorku.ca/fineng/
英国的大学
University of Oxford
Oxford Centre for Industrial and Applied Mathematics
Postgraduate Diploma in Mathematical Finance
http://www.conted.ox.ac.uk/courses/mathsfinance/
The University of Edinburgh
Management School
MSc in Financial Mathematics
http://www.cpa.ed.ac.uk/prosp/...ncialMathematics.html
在亚洲，新加坡已经走在了前列
National University of Singapore
Centre for Financial Engineering
Master of Science in Financial Engineering
http://cfe.nus.edu.sg/msc_fe.htm
Nanyang Technological University
Nanyang Business School.
Master of Science in Financial Engineering
http://nbs.ntu.edu.sg/Programmes/Graduate/MFE/
更多的，请看此链接 http://www.iafe.org/educate/fe_schools.ihtml
加强版(前辈经验总结)
天道留学 www.tiandaoedu.com 时间：2010-08-11 10:50 点击： 1049次
2010天道名校录取榜
美国的金融风暴来势汹涌，不过幸好还没有波及到我。很多留学生都在抱怨如
天道六步曲体系--揭开名校申请真相
头脑风暴挖掘法--知己知彼百战不殆
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专注高端留学--2011使你更加优秀
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一等学校要求普遍在GRE：1350-1400 TOEFL：105+
，且数学成绩要求高。
二等学校
13 University of
Minnesota明尼苏达大学
17 Rutgers, The State University of
New Jersey 新泽西州立大学
18 Temple University天普大学
三等学校
19 Illinois Institute of
Technology伊利诺理工大学
20 DePaul University德保尔大学
21 Lehigh University理海大学
22 Kent State University肯特州立大学
本文来源：互联网 责任编辑：kitty
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金融工程学
出自 MBA智库百科(http://wiki.mbalib.com/)
金融工程学（Financial
Engineering）
品化和工程化。
产生了极大的警觉, 并对金融工程学的研究和应用投注了极大的关注。自20世纪80年代以来,
金融工程学在西方发达国家得到了迅速的发展。由于历史、体制、学科建设等方面的因素的影响制约, 金融工程学在我国的研究和应用几乎呈空白状态。
[编辑]
什么是金融工程学
金融工程一词早在20世纪50年代就曾出现在文献中, 译自英文Financial Engineering,
有人译为财务工程, 目前, 译为金融工程的居多。所谓“工程”, 必须有一定量的科学理论, 并可以用来解决客观存在的实际问题。
金融工程最初的狭义定义是组合金融工具(主要包括形形色色的衍生工具) 和风险管理技术的研究。随着20世纪70、80 年代以来金融创新、金融自由化浪潮席卷西方, 人们对金融工程的认识迅速拓宽。但金融工程学科实质定义是由约翰·芬尼迪(John Finnerty, 1988)
提出的：金融工程是创造性地解决金融问题而进行的包括创新型金融工具与金融手段的设计、开发和应用。这个定义的关键在于“创造”和“创新”这两个词,
这里所指的“创造”和“创新”包括以下三种情况：
1、思维上的飞跃, 也就是一种革命性的新的金融产品问世时所具有的创造性。如互换协议、按揭货款支撑的金融产品的第一次出现等。
成立于1991年的“国际金融工程师学会”把准确地界定这一新兴学科作为自己的职责之一,
并推出广义的金融工程学的定义：金融工程是将工程思维引入金融领域, 综合地采用各种工程技术方法(主要有数学建模、数值计算、网络图解、仿真模拟等)
设计、开发和实施新型的金融产品, 创造性地解决各种金融问题。
这里的金融产品是广义的。它既包括金融商品(所有在金融市场交易的金融工具如股票、债券、期货、期权、互换等都看作是金融商品)
，也包括金融服务(结算、清算、发行、承销等都是金融服务)。而设计、开发和实施新型金融产品的目的是为了创造性地解决金融问题, 因此金融问题的解,
也就可以看作是金融产品。这就给金融产品以最广泛的定义。
广义的金融工程学的定义当然涵盖了狭义的定义。但就技术层面而言,
狭义的定义也已经扣住了金融工程学最核心的部分, 这就是风险管理的工具和技术。
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金融工程学的研究范围
约翰·芬尼迪从他对金融工程的定义出发, 将金融工程的研究范围分为三个方面：
1）新型金融产品和金融工具的开发,
包括面向大众的金融产品(如新型银行帐户、新型共同基金等) 和面向企业的金融工具(如期货、期权、新型可转换债券、新型优先股等) 。
2）新型金融手段的开发, 主要是降低
交易成本, 如电子化证券交易等。
3）创造性地解决金融问题。例如现金管理策略的创新, 公司融资结构的创造等等。
现美国金融工程师协会执行主席、圣·约翰大学工商学院约翰·马歇尔(John F
Marshall,1992) 博士从实务角度, 认为金融工程的研究范围应包括以下四个方面：
清华大学经济管理学院教授,
国家自然科学基金“九五”重大项目“金融工程”课题负责人宋逢明(Frederick(Fengm ing)Song, 1997)
博士将金融工程类比于机械工程中的零件设计、结构设计、整机设计和对机器运作环境的研究, 认为金融工程的研究范围可概括如下四个层次：
1）金融工具与金融手段的设计、开发与实施。
2）风险管理技术，即运用各种金融工具与手段以达到预期的收益/风险目标。
4）对金融市场的研究， 例如对金融市场的完全性、有效率性及金融市场一般均衡的研究,
以及对金融市场在整个市场体系中的地位、作用的研究等等。
这四个层次从微观到宏观概括了金融工程的研究范围。
值得说明的是, 金融工程在实际运用方面,
甚至已超出了金融和财务的领域。一些工业企业已把金融工程的技术方法应用于企业管理、市场营销、商品定价、专利权价值估算、员工福利政策的制定、商务契约的谈判等等方面,
取得了意想不到的成功。而且经常是只用一项简单的金融工程技术就可以解决原本相当复杂的问题。实际上, 只要是牵涉到收益和风险权衡抉择和分配转移问题, 金融工程就有用武之地。也就是说, 金融工作的理论和实务,
可拓展到更为广泛的领域中去。
另外, 在某种意义上, 金融工程师们在扮演着三种角色:
交易方案制定者(市场参与者)、新观念创造者(创造者) 和经济法律打擦边球者。
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金融工程学的发展简史
从科学史的研究发展，每一门真正可以称之为科学的学科(原先主要指自然科学,
现在己延伸至社会科学学科)，其成长过程都要经历三个阶段：第一个阶段是描述性，第二个阶段是分析性的，最后一个阶段是工程化的。如现代生物工程和遗传工程的兴起，标志着生物学及遗传学的工程化。实际上,
一门科学学科只有在工程化后，才能大规模地创造出经济和社会效益。
金融科学正如这些科学一样，经历了描述性阶段和分析性阶段之后,
在20世纪80年代后期发展到了工程化的阶段——金融工程学。也就是说,
金融工程学是金融科学发展的第三个阶段——工程化阶段。金融工程的产生把金融科学推到一个新层次——现代金融领域的高新科技。
1、20世纪50年代初期前，金融科学的描述性阶段
在20世纪50年代初期前,
金融学的研究大多是依赖于经验分析而非理论上的、合乎规范的探讨, 没有精致的数量分析。
2、20世纪50年代初至70年代末期，金融科学的分析性阶段
一般认为, 现代金融理论起始于20世纪50年代初哈里·马柯维茨(Harry Markowitz,1952,1956,1959) 提出的投资组合理论, 这不但奠定了现代有价证券组合理论的基础, 而且也被看作是分析金融学的发端。
事实上，马柯维茨证明了投资者的一个最优资产组合——在既定方差水平上有最大收益率或在既定收益水平上有最小的方差,
将是一个均方差有效率的资产组合, 并将投资者的资产选择问题转变成一个给定目标函数和约束条件的线性规划问题。正是这个贡献引发了大量的对现代证券组合理论的分析研究。20世纪60年代早期, 得兰德·约翰逊(Leland Johnson,1960) 和杰罗斯·斯特因(Jerose Stein,1961) 把证卷组合理论扩展到套期保值, 从而形成现代套期保值理论；以威廉·夏普(William Sharpe, 1961)、约翰·特纳(John Lintner, 1965) 和简·莫辛(Jan Mossin,1966) 为代表的一批学者,
把注意力从马柯维茨的对单个投资者的微观主体研究转向整个市场的研究, 考虑所有遵循马柯维茨假设下的投资者的共同行动将导致怎样的市场状态, 并先后在1964
年和1965 年得出了有关资本市场的均衡的相同结论,
创造地提出了著名的资本资产定阶理论。但资本资产定阶理论严格的假定条件却给经验验证造成了很大障碍,
使得学者们不得不致力于对假定条件进行修改，以使其更符合实际。以迈耶斯(Mayers, 1972)、罗伯特·莫顿(Robert Merton, 1973)、艾尔顿和格鲁伯(Elton and Gruber, 1978)为代表的学者,
通过放松其中的某个假定条件，而保留其它假定条件不变的情况下研究资产定价模型；以费歇·布莱克和梅隆·斯科尔斯(Fisher Black and Myron Scholes, 1971)、罗斯(Ross, 1976) 为代表的学者, 基本放弃资本资产定阶理论假定, 以新假定条件为出发点重新建立模型,
从而分别提出了第一个完整的期权定价模型(1971年还没有期权市场, 布莱克- 斯科尔斯期权定价模型可以说是自经济学产生以来唯一的一次领先于经济事实的理论发现)和套利定价理论。标志着分析型的现代金融理论开始走向成熟。也可以说,
完成了现代金融理论从描述性科学向分析性科学的飞跃。尤其是在罗伯特·莫顿(Robert Merton)的著作中, 新的方法得到了最清晰的体现,
他为分析金融学奠定了大量的数学基础, 取得了一系列突破性的成果。
3、20世纪80年代初以来，金融科学的工程化阶段
20世纪80年代在金融理论上也是多产的。工作主要集中于扩展早期理论、检验新的金融工具和新金融市场的运作,
对风险管理工具和技术进行非常细致而必要的观察分析等方面。实际上, 进入80年代, 在努力寻求一个性状良好的均衡定价模型进展甚微时,
一部分学者不再象当初马柯维茨那样对投资者效用函数之类作规范性研究, 而是通过实证分析方法考察信息与股价变动的关系。具有代表性的有恩格尔(Engle,1982) 提出的P阶条件异方差自回归(ARCH(p))模型。
在此之后,
新一代金融经济学家突破传统的方法论和思维方式。如摒弃风险与收益呈线性关系的假定, 采用非线性的动态定价模型, 如EGARCH (Exponential
GARCH)、A GARCH (Asymmetric GARCH)等, 甚至尝试放弃风险与收益存在正相关关系的基本假设条件, 提出了具有黑盒子性质的定价核(p
rice kernel) 概念。实现现代金融理论从分析性科学向工程化科学过渡的主要贡献者则是达莱尔·达菲(Darrell Duffie) 等人, 他们在不完全市场一般均衡理论方面的经济学研究为金融创新和金融工程的发展提供了重要的理论支持。他们从理论上证明了金融创新和金融工程的合理性和对提高社会资本资源配置效率的重大意义。以金融工程作为技术支持的多种创新活动不仅转移价值,
而且通过增加金融市场的完全性和提高市场效率而实际地创造价值。
20世纪80年代末期, 一些学者意识到金融作为一门科学正在经历第二次根本性的变革,
即由分析性科学向工程化科学转变。如海恩·利兰德(Hayne Leland) 和马克·鲁宾斯坦(Mark
Rubinstein) 开始谈论“金融工程新科学”。1988年约翰·芬尼迪给出金融工程的正式定义。
但金融工程作为一门独立的学科直到20世纪90年代才得以确立并获得迅猛发展。宋逢明(1998)
认为其确立的重要标志是1991年“国际金融工程师学会”的成立。该学会的宗旨是“界定和培育金融工程这一新兴专业”。
[编辑]
金融工程学的发展趋势
1、各国政府、金融学术界及实务界越来越高度重视金融工程的研究和发展趋势
1990年以来,
国际金融界发生的一系列重大事件：墨西哥金融危机、英国巴林银行的倒闭、法国里昂信贷银行巨额亏损、
日本东京三菱银行的合并、泰国货币贬值(1997) 导致的东南亚金融危机(1998) 、日元持续大幅度贬值。1998年底, 一系列美国对冲基金的投机失误, 使人们对于金融变革中的问题产生了极大的警觉, 对金融工程的研究和应用产生了极大的兴趣。
事实上, 金融工程学科的西方发达国家的发展非常迅猛。美国芝加哥大学、麻省理工学院、斯坦福大学、纽约工业大学都已设立金融工程的学位或专业证书教育。以案例教学著称于世的哈佛商学院的金融与财务学教授们专们编著了金融工程案例集出版。金融工程的学术研究非常迅速地应用化,
如纽约工业大学和华尔街的重要金融机构建立了密切的业务合作联系。1997年7月以来, 面对泰国货币贬值的冲击, 中国科学院紧急成立了国家级“金融避险对策研究小组”, 就是集中力量把数理分析与经济问题结合起来, 从理论上研究对新兴金融工具的风险控制和风险管理。国务院和中国人民银行总行的有关官员也多次指示要加快金融工程学科的设立。国家自然科学基金会对金融数学、金融工程领域内的研究项目支持力度也较大。《金融数学、金融工程与金融管理若干重大问题研究》早在1996年就被国家自然科学基金会批准为“九五”重大科研课题。
1997年, 北京大学相继成立了金融数学与金融工程研究中心和金融数学系, 中国科技术大学、南开大学、山东大学也推出了诸如统计金融系。同年7月北京大学金融数学系与联合证券公司合作筹建了“北大联证金融数学实验室”,
年底, 陕西财经学院“金融工程研究中心”成立。相信它们将会对中国的金融改革, 特别是金融数学、金融工程的发展做出有益的尝试和贡献。另外, 清华大学、华中理工大学、西安交通大学、上海交通大学、东北大学、华东师范大学的一些学者纷纷活跃在金融数学、金融工程研究领域, 并开始招收本科生、硕士生、博士生,
如西安交通大学从1996 年起招收金融最优化方法方向博士研究生。1999 年7月北大金融数学系将有第一批金融数学的本科毕业生。
2、伴随着高新技术的发展,
金融创新节奏和金融工程发展有加速的趋势
金融工程学是伴随并推动着金融创新的变革而发展起来的, 它是金融创新最核心的部份,
是西方国家金融领域最前沿最尖端的科学。一方面, 随着计算机和通讯等高新技术的不断发展, 金融基础设施的改善,
为金融创新和金融工程提供了强大的技术支持。另一方面, 全球化的激烈竞争刺激企业和金融机构为规避风险而对金融创新和金融工程成果和产品的需求, 必然导致金融创新和金融工程加速发展的趋势。
3、金融工程研究方法多样化的趋势
在金融工程的研究方面, 所适用的最基本的方法是数学方法,
但也出现了各种自然科学的前沿理论和最新工程技术广泛引入到金融工程中进行研究的势头, 使金领域展现了全新的面貌和广阔的前景。我们知道,
数学方法所涉及的内容十分广泛, 从基本的代数知识、微积分、线性代数到微分方程、运筹学和优化技术, 乃至模糊数学、博弈论(包括微分对策)、统计学中的概率论、随机过程和其它随机分析方面的理论和方法(包括倒向随机微分方程) ,
但随着金融工程学的迅速发展和各学科的相互渗透的结果, 各种自然科学的前沿理论和最新工程技术, 如混沌理论、小波理论、遗传算法、复杂系统理论、人工智能技术(包括知识工程、专家系统和人工神经网络等)、模拟退火方法、面向对象方法等都已经或正在成为金融工程的重要理论与实践工具。
4、金融工程的研究与技术开发手段方面,
出现了金融产品和金融工具设计软件化、标准化的趋势
在诸多工程学科中得到广泛应用的CAD
技术在金融工程中也开始显示威力,已出现了商业化的Financia-CAD for Excel, Financial CAD for Visual Basic
and C等软件。这类软件的开发成功和商业化, 丰富了金融工程师的实践工具, 甚至在一定程度上改变了金融技术开发的概念, 使得金融技术开发的成本大大降低,
从而必将使金融工程技术更迅速的发展和更广泛的应用。
金融工程
悬赏分：10 - 解决时间：2005-12-25 21:06
找金融工程的应用范围和应用领域 金融运作思想的运用 的资料
提问者： minipig_cc - 一级
最佳答案
金融工程为研究对象，以金融创新为核心，综合运用现代金融理论、工具、技术与方法，创造性地解决金融问题的一门新兴金融学科，具有较强的应用性与技术性。主要培养金融产品和金融工具的设计与开发人才、大型企业的财务管理人才和金融技术与开发及金融风险管理人才。 主要课程：金融学、财政学、金融工程、衍生产品的定价理论、金融数学、公司财务、商业银行业务与经营、证券投资学、计量经济学、随机分析与随机控制、信息经济学、多元统计分析等。 专业特色：我国的金融工程专业是参照国外的金融理论研究成果和实践，并根据我国加入WTO后金融业的变化情况而设立的新兴专业，设有银行风险与投资风险两个方向。本专业学生的主要专业知识结构包括金融基础理论；各种金融工具知识；数理知识和网络技术知识；主要专业能力结构包括风险分析和收益预测能力；运用数学模型的能力；无套利均衡分析能力；金融工具定价合理性分析的能力；金融工具合理组合的能力；计算机操作能力；查阅外文资料和用外语进行各种形式交流的能力；经过一定时期的实践后，具有调控宏观金融运行的最基本的能力；具有从事金融工程教学与研究的潜在的能力，有进一步培养的价值；通过团队合作，开发设计新的金融工具的能力. 我又看了一些网站,是本科段的!要读研的也是在职研究生 金融工程跟传统意义上的金融学还是有很大差别. 金融工程更大意义上是金融创新的产物,它综合了现代金融理论、信息技术、工程技术，采用尖端的数理分析技术、电脑电迅技术、自动化和系统工程乃至运筹学、仿真技术、人工神经元
网络等前沿技术. 传统金融学更多的是以基础变量为研究对象和基本工具的,比如利率\汇率\货币供应等等,而金融工程主要依赖金融衍生工具,比如期货期权\远期\互换等等. 在开设专业开来,金融工程更重视数理技术,而金融学则注重经济知识. 金融工程这两年很火,也很看好.但是技术做的尖端的还是在国外,想要挖到中国的金融市场之金不仅仅要靠好技术,还得好好研究中国国情,时机和机遇分外看重. 我学金融,考研还考传统金融学,没有金融工程那个底啊~~
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option is changed to alpha times the current spot if this is profitable for the
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