Maßgeschneidert für die Finanzbranche

Das Masterprogramm Quantitative Finance (QFin) verbindet Mathematik und die Aspekte der Finanzwirtschaft mit IT-Skills und bildet Expert*innen aus, die in der Lage sind, komplexe quantitative Probleme zu lösen.

Speziell in wirtschaftlich herausfordernden Zeiten sind sowohl Unternehmen als auch die Wissenschaft auf der Suche nach kompetenten Finanzexpert*innen, die nicht nur in den Bereichen Finanzwirtschaft, Mikroökonomie, Mathematik, Statistik und Informatik sattelfest sind, sondern auch die innovativsten Tools anwenden können. Hier kommt das Masterprogramm Quantitative Finance (QFin) ins Spiel. Luna Lisa Rigby hat sich für QFin entschieden. Im Alter von zwei Jahren übersiedelte die in Ottawa (Kanada) geborene Studentin mit ihren Eltern nach Wien. Nach der Matura wollte sie ursprünglich Mathematik studieren, entschloss sich dann aber für BWL an der WU, mit dem Plan, Wirtschaftsmathematikerin zu werden. „Die WU genießt international einen sehr guten Ruf“, begründet sie ihre Entscheidung. Während des Bachelorstudiums verstärkte sich ihr Interesse für die Themen Finance und Mathematik. „Da stand für mich fest, dass ich einen Master in Quantitative Finance erwerben möchte, um beide Interessen zu vereinen.“

Gelebte Gemeinschaft

Wichtig ist ihr, die richtigen Tools zu erlernen und ihre Erwartungen wurden vollends erfüllt. „Übertroffen wurden diese aber hinsichtlich der großartigen Gemeinschaft. Teilweise kennen sich die Studierenden jahrgangsübergreifend. Es wird nicht nur gemeinsam gelernt, sondern man unternimmt auch privat viel miteinander.“ Zudem hat Rigby festgestellt, dass in diesem Masterprogramm Studierende mit unterschiedlichen Hintergründen zusammentreffen. „Eine Kommilitonin hat zuvor Mathematik studiert, eine andere Finance oder Volkswirtschaftslehre und wieder andere Computer Science. Dadurch bringen die Teilnehmer*innen unterschiedliches Vorwissen mit.“ Speziell davon profitiert die Gemeinschaft.

Einen wichtigen Part im Masterprogramm bildet die Programmiersprache R. „Von der Anwendung her ist R perfekt geeignet für Statistik und daher eine der beliebtesten Programmiersprachen für Data Science“, erklärt Rigby. Die Studentin schätzt an der Open-Source-Sprache vor allem die Menschen, die dahinterstehen: „Forscher*innen arbeiten kontinuierlich an neuen Packages, die einem das Leben sehr erleichtern können.“

Ungelöste Fragen beantworten

Im dritten Semester von QFin können sich Studierende entweder auf den Bereich Wissenschaft oder Industrie spezialisieren. Rigby entschied sich für den Science Track, weil es einer der Hauptgründe für die Wahl dieses Masterprogramm war. „Ich habe schon im Bachelorstudium bemerkt, dass ich gerne in die Forschung gehen möchte, weshalb es für mich ideal war, dass man durch QFin die Möglichkeit erhielt, einen Einblick zu bekommen. Ich würde den Science Track nicht nur empfehlen, wenn man danach einen PhD anstrebt, sondern auch, wenn man generell gerne Forschungsarbeiten liest und Interesse an der Wissenschaft hat“, so die Studentin. Erfahrungen in der Finanzwirtschaft hat sie bereits gesammelt. Seit rund zwei Jahren ist Rigby als Werkstudentin im quantitativen Kreditrisikomanagement tätig. Ihr Ziel ist es, an der Universität zu lehren und zu forschen. „Mich fasziniert Mathematik sehr und es erfüllt mich, an Fragestellungen in der Finanzmathematik zu rätseln.“

Masterprogramm Quantitative Finance
Dauer: vier Semester (120 ECTS)
Abschluss: MSc Digital Economy
Art des Studiengangs: Vollzeit
Unterrichtssprache: Englisch