美英港新教育：19F新加坡国立大学量化金融面试笔试（上海场）

数学金融硕士（MSc in Mathematical Finance），简称金数，项目设置在理学院下，为期12个月。 NUS的教授以教学能力出色著称。要求具有微积分（1， 2， 3），线性代数，微分方程的熟练知识他不是一个商科还是一个理科专业，还需有基础的编程能力，并不要求工作经验。目前上海交通大学跟新加坡国立大学也有合办数学金融项目 。

学员： 中央财经大学 Z同学

专业： 数学统计

均分： 83

2019年1月26日 上海场

笔试：

笔试是英文，一共五个大题，不难

注：准备笔试的时候可以翻看大学期间的高数，线代，常微分方程，概率论和统计学等教材，在复习教材的时候，不用看得很深，每一个章节只需要理解基础的求解方法，不用看证明题，一般不会考到；我个人是看当年的考研数学三复习全书，认为很有用，其实考研数学难度比笔试难度大，所以看懂了考研复习题，笔试一般就没啥问题了。

本次笔试具体题目如下：

一道线代求相似矩阵，对角化，给出A，求A=P(-1)DP；其实就是求特征值和特征向量，在复习的时候注重相似矩阵的解法，看教材做题熟练一下即可。一道求极限和积分，复习的时候掌握洛必达法则，各种基础的求积分方法，两者结合。个人感觉结果好像没算对一道常微分，本次考的是二阶其次线性常微分方程，根据以往的笔经，只需掌握简单的一阶和二阶常微分方程解法。一道概率论，给出一个正态分布，求E（e^x）好像是求这个，可侧重于复习期望，方差的求解方法；一道求极值，给出函数，第一问问自变量取何值时因变量达最大值（还给出了x的取值范围），第二问是将函数泰勒展开，求展开式的系数。

面试：

面试老师就是笔试监考老师，人很好。面试没让我自我介绍，另外看之前的帖子是要说一下自己修过的金融和数学课，我还专门把课程的英文名记了一下，根本没用上。主要是根据我的简历，问了问实习经历，未来打算，对这个项目的理解和期望，为什么不去香港美国英国，也问了我有没有其他申请项目。面试官口语很好，全英文面试。最后还介绍了新加坡国立大学和上海交通大学的联合项目，问是否接受调剂。