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Master of Science in Computational Finance (MSCF)

MBAと同じTepper School of Businessにある専攻で、金融工学に関する授業を提供しています。Carnegie Mellon Universityが世界に誇るコンピューターサイエンスとビジネススクールのファイナンスを融合した世界トップクラスのカリキュラムで構成されています。

授業の内容は確率解析・数値解析・プログラミング・統計学と極めて専門的なものですが、いくつかの授業はファイナンス系を目指すMBA学生にとっても有益なものとなっています。加えて講義がすべて録画されているため、長い数式展開も後から時間をかけて復習することが可能です。

MSCFはNYCにもキャンパスを持っており、授業はPittsburghとNYC中継が組み合わせて行われます。世界中の金融業が集まるNYCという地の利を生かして、有名企業（投資銀行・ヘッジファンドなど）のマネージャーが頻繁に講義に招待されるというのも醍醐味のひとつです。

金融危機後は日々ダイナミックに変わる金融業界を反映して、極めて頻繁に講師・カリキュラムが変化しています。以下に近年の授業内容を紹介しますが、最新の授業については在校生にお問い合わせください。

・Statistical and Machine Learning Methods for Financial Data
金融市場のデータを用いた機械学習の授業です。基本的な回帰分析に始まり、高次元の回帰分析、Tree、Random Forest、Non parametric regression、Support vector machineと幅広いテーマをカバーします。プログラミング言語Rを用いて実際の市場データを用いた解析を行うため、バイサイドに興味がある学生には特に有益なものとなっています。

・Financial Time Series
金融データを用いた時系列解析の授業です。基本的なARIMA, GARCHをはじめ、Kalman filter、Stochastic volatility modelなど幅広い解析手法を扱います。教授はCMUの統計学科から招いているということもあり、理論的な裏づけは明快かつ簡潔。世界有数の統計学科を抱えるCarnegie Mellon Universityの長所を生かした授業と言えます。

・Risk Management I
VaR, CVA, Default modeling, Extreme value theoryなど金融機関のリスク管理に求められる計量方法を学びます。通常の講義に加えて、Morgan Stanleyから現役のリスクマネージャーを呼び、講義＆宿題のフィードバックまで行ってもらうという非常に豪華なクラスになっています。授業は90%が数式で占められるためフォローが大変ですが、最新のリスク管理動向を知るという意味では非常にホットな授業です。

・Risk Management II
著名なSteve Shreveを講師とした金融機関のリスク管理の授業で、Quasi Gaussian Model, Cheyette Modelをはじめとした金利モデルやCVAやCredit Modelの構築方法を学びます。教授が数々の書籍を執筆しているだけあり、内容は極めて理解しやすく構成されています。教科書的な理論以外にも、Bank of America Merrill Lynchのリスクマネージャーを招き金融規制動向を紹介するなど、最新の動向も欠かしていません。