科研背景

美国名校社科及商科类研究助理项目,旨在为中国优秀的本科生、研究生提供一个接触世界优秀学术资源和展示自身才能的平台。成为启德学子,你将大有机会!

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适用人群

意向申请研究生留学,希望在得到海外导师指导并参与科研项目后,提高科研素养、充实科研经历、增强申请竞争力的申请人。

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【研究方案】

针对中国学生在科研准备上的不足,特设计开发了适合在正式科研开题进组之前的“科研素养”专项课程,保证学生在接触项目之前就能具备一定的科研认知,快速融入各课题科研小组,为接下来的研究和论文撰写打好基础。

科研方向
高频金融/金融工程
中国金融市场
统计学
外汇经济学
政治与金融
国际贸易
应用微观经济学
工业结构
运筹学/营运管理学
公司财务
市场学

训练课程

-短期股价变动与信息传导
-日内股票线性定价模型
-日内股票跳跃模型
-股价的相关性与随机微积分 金融定价
-跨行业股票回报率和行业分析的关系
-高阶定价模型
-杠杆作用,权益溢价等数据探索

-低价股对跨行业间股价变动的影响
-A股的波动率与平均回归模型
-A股波动率长记忆模型探索

-蒙特卡洛模拟与r语言编程
-贝叶斯统计学应用
-基础机器学习和系统设计
-有效大数据信息处理与过滤

-政治体制与外汇市场波动
-社会交互与外汇市场
-主权债务危机研究 宏观经济学:
-金融体制自由化,金融系统和货币宏观政策
-经济周期理论
-经济搜索理论与货币政策及失业率

-政治周期,税收制度和金融定价

-中国政治改革与贸易自由化
-对外贸易自由化与对内资源配置

-家庭按揭选择
-人口迁移与房地产
-婚姻经济学:性别与收入差异

-博弈和博彩业
-拍卖机制设计
-搜索和匹配理论在工业结构中的应用

-供应链经济学
-买方市场中心化和去中心化
-网络营销与收支不平衡及社会福利

-公司财务理论和授权

-美国消费市场调查
-贝叶斯统计学在市场分析中的应用

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【辅导课程】

学生根据兴趣、能力、以及专业需求来选择感兴趣的科研项目,我们会根据学生的实际情况来安排学生在该项目中的具体科研内容。

项目内容
信息采集
探究文献
处理数据
建模和编程
模型测试
结果校对
研究报告
处理数据

具体内容和目标

包括搜集课题相关文献、采集数据、将数据集中和整理为可编辑建模的版本。在媒体和新闻评论中收集信息和观点。总结,思考所得信息并进行分类。

包括对搜集到的或已有的文献进行整理并撰写报告,进行自己的初步总结。探究派系和观点发展的历史规律、潜在问题、论据来源和可研究的方向以供课题组进行进一步探究。

包括数据的筛选,提炼有用的数据进行操作。总结计算数据群体的基本特征,并应用所学统计学知识得到数据间的关系和传达的信息。要求学生利用图表和曲线来展现数据的特征和论证基本的统计观点。

包括在基本数据处理的基础上进行统计建模。会使用回归分析(Regression Analysis)、数据模拟(Data Simulation)、数据训练 (Data Training)等基本数据模型方法来进一步探究数据的规律。项目可能会用到电脑的编程知识来处理大量的数据。学生可以通过项目学习数量知识和科研技巧,例如数学分析,随机过程和蒙特卡洛模拟等。除统计和数学模型之外,商科类学生也会学习基本的经济学和金融学的建模技巧,并将这类模型融会在数据建模的过程中。

包括In-Sample Forecast(样本内推测),即用部分数据作为建模基础,其他数据作为推测比较对象和Out-Sample Forecast(样本外推测),即采集新的同类型数据来检测模型准确性,原有数据只为参数的计算。学生需帮忙仔细比对不同样本之间的异同并总结报告。在不同的情境下计算模型参数并比对。计算不同样本和宏观环境下的推测和预判并优化所得结果。

学生的数量结果和建模解释都需与项目研究员进行展示和沟通,以得到进一步的完善。学生需积极参与课题的核心讨论,反复研究结果的合理性和真实性。学生需要展示自己的讨论成果,通常以图表和列表的形式。学生课题开始后需每周一到周五均能与项目辅导员进行交流。

学生可以将自己的科研经历整理为报告作为申请补充材料。课题研究员会基于此报告评价学生的表现。研究成果优异者不光有机会获得学校内部推荐机会,还可由研究辅导员辅导写成文献,获得发表权利。研究报告一般包括相关文献总结,模型,数据分析和测试及结果讨论。

包括数据的清理,提炼有用的数据进行操作。总结计算数据群体的基本特征,并应用所学统计学知识得到数据间的关系和传达的信息。要求学生利用图表和曲线来展现数据的特征和论证基本的统计观点。

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