科研背景

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

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適用人群

意向申請研究生留學(xué),希望在得到海外導(dǎo)師指導(dǎo)并參與科研項目后,提高科研素養(yǎng)、充實科研經(jīng)歷、增強申請競爭力的申請人。

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【研究方案】

針對中國學(xué)生在科研準(zhǔn)備上的不足,特設(shè)計開發(fā)了適合在正式科研開題進組之前的“科研素養(yǎng)”專項課程,保證學(xué)生在接觸項目之前就能具備一定的科研認知,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
統(tǒng)計學(xué)
外匯經(jīng)濟學(xué)
政治與金融
國際貿(mào)易
應(yīng)用微觀經(jīng)濟學(xué)
工業(yè)結(jié)構(gòu)
運籌學(xué)/營運管理學(xué)
公司財務(wù)
市場學(xué)

訓(xùn)練課程

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

-低價股對跨行業(yè)間股價變動的影響
-A股的波動率與平均回歸模型
-A股波動率長記憶模型探索

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

-政治體制與外匯市場波動
-社會交互與外匯市場
-主權(quán)債務(wù)危機研究 宏觀經(jīng)濟學(xué):
-金融體制自由化,金融系統(tǒng)和貨幣宏觀政策
-經(jīng)濟周期理論
-經(jīng)濟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

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

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

-博弈和博彩業(yè)
-拍賣機制設(shè)計
-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)濟學(xué)
-買方市場中心化和去中心化
-網(wǎng)絡(luò)營銷與收支不平衡及社會福利

-公司財務(wù)理論和授權(quán)

-美國消費市場調(diào)查
-貝葉斯統(tǒng)計學(xué)在市場分析中的應(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目,我們會根據(jù)學(xué)生的實際情況來安排學(xué)生在該項目中的具體科研內(nèi)容。

項目內(nèi)容
信息采集
探究文獻
處理數(shù)據(jù)
建模和編程
模型測試
結(jié)果校對
研究報告
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、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。在媒體和新聞評論中收集信息和觀點??偨Y(jié),思考所得信息并進行分類。

包括對搜集到的或已有的文獻進行整理并撰寫報告,進行自己的初步總結(jié)。探究派系和觀點發(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行進一步探究。

包括數(shù)據(jù)的篩選,提煉有用的數(shù)據(jù)進行操作??偨Y(jié)計算數(shù)據(jù)群體的基本特征,并應(yīng)用所學(xué)統(tǒng)計學(xué)知識得到數(shù)據(jù)間的關(guān)系和傳達的信息。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)計觀點。

包括在基本數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上進行統(tǒng)計建模。會使用回歸分析(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)模型方法來進一步探究數(shù)據(jù)的規(guī)律。項目可能會用到電腦的編程知識來處理大量的數(shù)據(jù)。學(xué)生可以通過項目學(xué)習(xí)數(shù)量知識和科研技巧,例如數(shù)學(xué)分析,隨機過程和蒙特卡洛模擬等。除統(tǒng)計和數(shù)學(xué)模型之外,商科類學(xué)生也會學(xué)習(xí)基本的經(jīng)濟學(xué)和金融學(xué)的建模技巧,并將這類模型融會在數(shù)據(jù)建模的過程中。

包括In-Sample Forecast(樣本內(nèi)推測),即用部分數(shù)據(jù)作為建?;A(chǔ),其他數(shù)據(jù)作為推測比較對象和Out-Sample Forecast(樣本外推測),即采集新的同類型數(shù)據(jù)來檢測模型準(zhǔn)確性,原有數(shù)據(jù)只為參數(shù)的計算。學(xué)生需幫忙仔細比對不同樣本之間的異同并總結(jié)報告。在不同的情境下計算模型參數(shù)并比對。計算不同樣本和宏觀環(huán)境下的推測和預(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目研究員進行展示和溝通,以得到進一步的完善。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目輔導(dǎo)員進行交流。

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

包括數(shù)據(jù)的清理,提煉有用的數(shù)據(jù)進行操作??偨Y(jié)計算數(shù)據(jù)群體的基本特征,并應(yīng)用所學(xué)統(tǒng)計學(xué)知識得到數(shù)據(jù)間的關(guān)系和傳達的信息。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)計觀點。

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