科研背景

美國名校社科及商科類研究助理項(xiàng)目,旨在為中國優(yōu)秀的本科生、研究生提供一個(gè)接觸世界優(yōu)秀學(xué)術(shù)資源和展示自身才能的平臺(tái)。成為啟德學(xué)子,你將大有機(jī)會(huì)!

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適用人群

意向申請(qǐng)研究生留學(xué),希望在得到海外導(dǎo)師指導(dǎo)并參與科研項(xiàng)目后,提高科研素養(yǎng)、充實(shí)科研經(jīng)歷、增強(qiáng)申請(qǐng)競(jìng)爭(zhēng)力的申請(qǐng)人。

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【研究方案】

針對(duì)中國學(xué)生在科研準(zhǔn)備上的不足,特設(shè)計(jì)開發(fā)了適合在正式科研開題進(jìn)組之前的“科研素養(yǎng)”專項(xiàng)課程,保證學(xué)生在接觸項(xiàng)目之前就能具備一定的科研認(rèn)知,快速融入各課題科研小組,為接下來的研究和論文撰寫打好基礎(chǔ)。

科研方向
高頻金融/金融工程
中國金融市場(chǎng)
統(tǒng)計(jì)學(xué)
外匯經(jīng)濟(jì)學(xué)
政治與金融
國際貿(mào)易
應(yīng)用微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)
工業(yè)結(jié)構(gòu)
運(yùn)籌學(xué)/營運(yùn)管理學(xué)
公司財(cái)務(wù)
市場(chǎng)學(xué)

訓(xùn)練課程

-短期股價(jià)變動(dòng)與信息傳導(dǎo)
-日內(nèi)股票線性定價(jià)模型
-日內(nèi)股票跳躍模型
-股價(jià)的相關(guān)性與隨機(jī)微積分 金融定價(jià)
-跨行業(yè)股票回報(bào)率和行業(yè)分析的關(guān)系
-高階定價(jià)模型
-杠桿作用,權(quán)益溢價(jià)等數(shù)據(jù)探索

-低價(jià)股對(duì)跨行業(yè)間股價(jià)變動(dòng)的影響
-A股的波動(dòng)率與平均回歸模型
-A股波動(dòng)率長記憶模型探索

-蒙特卡洛模擬與r語言編程
-貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用
-基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)
-有效大數(shù)據(jù)信息處理與過濾

-政治體制與外匯市場(chǎng)波動(dòng)
-社會(huì)交互與外匯市場(chǎng)
-主權(quán)債務(wù)危機(jī)研究 宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué):
-金融體制自由化,金融系統(tǒng)和貨幣宏觀政策
-經(jīng)濟(jì)周期理論
-經(jīng)濟(jì)搜索理論與貨幣政策及失業(yè)率

-政治周期,稅收制度和金融定價(jià)

-中國政治改革與貿(mào)易自由化
-對(duì)外貿(mào)易自由化與對(duì)內(nèi)資源配置

-家庭按揭選擇
-人口遷移與房地產(chǎn)
-婚姻經(jīng)濟(jì)學(xué):性別與收入差異

-博弈和博彩業(yè)
-拍賣機(jī)制設(shè)計(jì)
-搜索和匹配理論在工業(yè)結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用

-供應(yīng)鏈經(jīng)濟(jì)學(xué)
-買方市場(chǎng)中心化和去中心化
-網(wǎng)絡(luò)營銷與收支不平衡及社會(huì)福利

-公司財(cái)務(wù)理論和授權(quán)

-美國消費(fèi)市場(chǎng)調(diào)查
-貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)在市場(chǎng)分析中的應(yīng)用

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【輔導(dǎo)課程】

學(xué)生根據(jù)興趣、能力、以及專業(yè)需求來選擇感興趣的科研項(xiàng)目,我們會(huì)根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況來安排學(xué)生在該項(xiàng)目中的具體科研內(nèi)容。

項(xiàng)目內(nèi)容
信息采集
探究文獻(xiàn)
處理數(shù)據(jù)
建模和編程
模型測(cè)試
結(jié)果校對(duì)
研究報(bào)告
處理數(shù)據(jù)

具體內(nèi)容和目標(biāo)

包括搜集課題相關(guān)文獻(xiàn)、采集數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)集中和整理為可編輯建模的版本。在媒體和新聞評(píng)論中收集信息和觀點(diǎn)??偨Y(jié),思考所得信息并進(jìn)行分類。

包括對(duì)搜集到的或已有的文獻(xiàn)進(jìn)行整理并撰寫報(bào)告,進(jìn)行自己的初步總結(jié)。探究派系和觀點(diǎn)發(fā)展的歷史規(guī)律、潛在問題、論據(jù)來源和可研究的方向以供課題組進(jìn)行進(jìn)一步探究。

包括數(shù)據(jù)的篩選,提煉有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作??偨Y(jié)計(jì)算數(shù)據(jù)群體的基本特征,并應(yīng)用所學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)得到數(shù)據(jù)間的關(guān)系和傳達(dá)的信息。要求學(xué)生利用圖表和曲線來展現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征和論證基本的統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)。

包括在基本數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模。會(huì)使用回歸分析(Regression Analysis)、數(shù)據(jù)模擬(Data Simulation)、數(shù)據(jù)訓(xùn)練 (Data Training)等基本數(shù)據(jù)模型方法來進(jìn)一步探究數(shù)據(jù)的規(guī)律。項(xiàng)目可能會(huì)用到電腦的編程知識(shí)來處理大量的數(shù)據(jù)。學(xué)生可以通過項(xiàng)目學(xué)習(xí)數(shù)量知識(shí)和科研技巧,例如數(shù)學(xué)分析,隨機(jī)過程和蒙特卡洛模擬等。除統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型之外,商科類學(xué)生也會(huì)學(xué)習(xí)基本的經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)的建模技巧,并將這類模型融會(huì)在數(shù)據(jù)建模的過程中。

包括In-Sample Forecast(樣本內(nèi)推測(cè)),即用部分?jǐn)?shù)據(jù)作為建?;A(chǔ),其他數(shù)據(jù)作為推測(cè)比較對(duì)象和Out-Sample Forecast(樣本外推測(cè)),即采集新的同類型數(shù)據(jù)來檢測(cè)模型準(zhǔn)確性,原有數(shù)據(jù)只為參數(shù)的計(jì)算。學(xué)生需幫忙仔細(xì)比對(duì)不同樣本之間的異同并總結(jié)報(bào)告。在不同的情境下計(jì)算模型參數(shù)并比對(duì)。計(jì)算不同樣本和宏觀環(huán)境下的推測(cè)和預(yù)判并優(yōu)化所得結(jié)果。

學(xué)生的數(shù)量結(jié)果和建模解釋都需與項(xiàng)目研究員進(jìn)行展示和溝通,以得到進(jìn)一步的完善。學(xué)生需積極參與課題的核心討論,反復(fù)研究結(jié)果的合理性和真實(shí)性。學(xué)生需要展示自己的討論成果,通常以圖表和列表的形式。學(xué)生課題開始后需每周一到周五均能與項(xiàng)目輔導(dǎo)員進(jìn)行交流。

學(xué)生可以將自己的科研經(jīng)歷整理為報(bào)告作為申請(qǐng)補(bǔ)充材料。課題研究員會(huì)基于此報(bào)告評(píng)價(jià)學(xué)生的表現(xiàn)。研究成果優(yōu)異者不光有機(jī)會(huì)獲得學(xué)校內(nèi)部推薦機(jī)會(huì),還可由研究輔導(dǎo)員輔導(dǎo)寫成文獻(xiàn),獲得發(fā)表權(quán)利。研究報(bào)告一般包括相關(guān)文獻(xiàn)總結(jié),模型,數(shù)據(jù)分析和測(cè)試及結(jié)果討論。

包括數(shù)據(jù)的清理,提煉有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作??偨Y(jié)計(jì)算數(shù)據(jù)群體的基本特征,并應(yīng)用所學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)得到數(shù)據(jù)間的關(guān)系和傳達(dá)的信息。要求學(xué)生利用圖表和曲線來展現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征和論證基本的統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn)。

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