近年来，当以往最受投资银行商学院的MBA们毕业的时候，这些天之骄子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或者Financial Mathematics)！
　　到底什么是金融工程？
　　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 where in 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，他们就需要设计出更加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而展开，具有实用性很强的特点，最适合于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，那么那你就应该是去学习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。，MFE的学习是一年，而知名院校的MBA由于课程覆盖面广而通常需要1.5-2年。
　　以金融会计专业
　　Programme structure
　　Total credits required: 180
　　Compulsory modules
　　• Methods for Stochastics and Finance (15)
　　• Analysis and Computation for Finance (15)
　　• Mathematical Theory of Option Pricing (15)
　　• Fundamentals of Financial Management (30)
　　• Research Methods for Finance and Accounting (15)
　　• Advanced Econometrics (15)
　　Option modules
　　• Research Methodology (15)
　　• Financial Mathematics Project (45)
　　Or
　　• Research Methods for Finance and Accounting (15)
　　• Investment Analysis 1 (15)
　　• Investment Analysis Project (15)
　　Plus
　　Remaining credits taken from:
　　• Corporate Finance (15)
　　• Derivatives Pricing (15)
　　• Principles of Finance (15)
　　• Advanced Financial Theory (15)
　　• Advanced Topics in Statistics (15)
　　• Dynamical Systems and Chaos (15)
　　• Pattern Recognition (15)