Bem-vindos à última edição do guia Risk.net dos principais programas de mestrado em finanças quantitativas do mundo, e ao ranking dos 25 melhores cursos.
Programas de 50 (lista completa abaixo) na edição de 2020 do guia. Destes, 25 foram classificados de acordo com critérios estabelecidos incluindo a seletividade de um programa, seu poder de pesquisa e as ligações de seu corpo docente com a indústria financeira, entre outros (pule para Como ler as tabelas de métricas).
Os programas dos EUA continuam a dominar no ranking deste ano, mas a composição geral é mais diversificada: oito dos 25 principais programas são europeus, enquanto outros dois são canadenses. Cinco programas da Ásia-Pacífico também constam do guia deste ano, incluindo o programa de MSc Engenharia Financeira da Universidade da Cidade de Hong Kong, que faz sua estréia, assim como a Universidade Chinesa de Hong Kong, o Shenzhen’s Master of Science in Financial Engineering – a primeira instituição sediada na China continental a constar do guia.
Como antes, os rankings dão particular peso aos salários médios dos graduados e, num ligeiro ajuste à metodologia deste ano, é dado um pouco mais de destaque a uma forte taxa de emprego dos graduados (salte para a metodologia do Ranking abaixo para mais detalhes).
O guia abrange apenas os programas de mestrado em que o ensino das finanças quantitativas é central. Não foram considerados aqui os programas cujo foco está em outras disciplinas – finanças corporativas, gestão ou estatística – que ainda podem apresentar cursos de finanças quantitativas. A lista de programas não é exaustiva; e os programas que não forneceram estatísticas actualizadas não foram incluídos na edição de 2020.
Estamos mais uma vez gratos pela ajuda dos directores de programas e dos administradores do corpo docente na recolha de dados. Risk.net não se responsabiliza por exceções, excessos ou omissões. Teremos o maior prazer em considerar comentários a este respeito.
O guia não deve ser confiável para conselhos – mas esperamos que se revele útil para os futuros alunos de mestrado, seus professores e seus futuros empregadores.
Clique nas universidades na tabela abaixo para obter detalhes completos do curso. Se a tabela não estiver sendo exibida corretamente, clique aqui para uma versão pop-out
Pesquisa e perfis: James Ryder. Metodologia de classificação: Mauro Cesa. Edição de Alex Krohn, Louise Marshall, Joan O’Neill e Tom Osborn.
Metodologia de classificação
Para compilar o ranking dos 25 melhores programas, consideramos oito métricas. Estas foram padronizadas em relação ao total de inscrições, e foi atribuído um peso a cada uma delas para refletir sua contribuição para a pontuação final. A pontuação total é a soma das oito métricas padronizadas. A instituição com a pontuação mais alta assume a primeira posição na classificação.A metodologia utilizada para a classificação deste ano é muito semelhante à utilizada para a classificação de 2019, com duas métricas modificadas e algumas ponderações actualizadas: em vez da métrica ‘número total de alunos’ utilizada em 2019, foi considerada a média de alunos deste ano, com menor média de alunos com ponderação mais favorável; e em vez do número absoluto de professores afiliados à indústria, foi considerada a relação entre esse número e o número total de professores, o que descreve com maior precisão a contribuição dos profissionais da indústria para o programa.
As oito variáveis e os respectivos pesos são:
5% – Tamanho médio da turma;
10% – Taxa de aceitação;
10% – Porcentagem de titulares de oferta que se inscrevem;
5% – Relação entre professores e alunos;
10% – Número de professores afiliados à indústria sobre o número total de professores;
30% – Taxa de emprego no setor financeiro seis meses após a graduação;
5% – Número de citações para os cinco professores mais citados nos últimos quatro anos;
25% – Salário médio seis meses após a graduação, ajustado pelo fator de conversão do poder de compra fornecido pelo Banco Mundial.
O número médio de alunos por turma e a taxa de aceitação do programa – indicador da seletividade de um programa – contribuem negativamente para a pontuação final; assim, quanto menor for, maior será sua pontuação final.
Para que uma instituição seja considerada para esta classificação, era necessário fornecer dados suficientes para o cálculo da pontuação final. As instituições que apresentaram dados insuficientes não foram consideradas.
Nem todas as instituições forneceram o número de citações para os seus docentes. Sempre que possível, estes números foram fornecidos pelo Google Scholar. Quando isso não foi possível, o número de citações é considerado como zero.
A classificação, assim como o guia, depende dos números fornecidos pelas instituições para ser precisa. O Risk.net não se responsabiliza por quaisquer métricas imprecisas, ou pelo seu impacto na posição de uma universidade no guia.
Americas
Baruch College, City University of New York
Universidade de Boston (Questrom School of Business)
Universidade da Califórnia, Berkeley (Haas School of Business)
Universidade da Califórnia, Los Angeles (Anderson School of Management)
Carnegie Mellon University
Columbia University
Cornell University
Fordham University
Georgia Institute of Technology
University of Illinois at Urbana-Champaign
Universidade Johns Hopkins
Universidade de Minnesota
Universidade de Nova Iorque (Courant Institute of Mathematical Sciences)
Universidade de Nova Iorque (Tandon School of Engineering)
Universidade Estadual da Carolina do Norte
Universidade de Princeton
Universidade Rutgers
Universidade Stony Brook
Universidade de Washington
Universidade de Toronto
Universidade de Waterloo
h4>Europap>Cidade, University of London (Cass Business School)
Imperial College Business School
Imperial College London
King’s College London
University College London
Universidade de Oxford
Universidade de Warwick
Universidade de York
EPFL
ETH Zurique/Universidade de Zurique
Universidade de St Gallen
Universidade de Sorbonne/Ecole Polytechnique
Universidade de Paris
Universidade de Bolonha
Collegio Carlo Alberto, Universidade de Turim
Universidade de Florença
Universidade de Amesterdão
Universidade de Erasmo Roterdão
WU: Vienna University of Economics and Business
Technical University of Munich
KU Leuven
Asia-Pacific
Monash University
University of Technology Sydney
City University of Hong Kong
Hong Kong University of Science and Technology
Chinese University of Hong Kong, Shenzhen
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