导语

美国名校社科及商科类研究助理项目,和全球导师一起做课题,急速提升软实力;多项科研方向,专业前沿研究;提升科研素养,充实科研经历,增强申请竞争力。马上报名,开启学术科研之旅。

适用年龄 18岁以上
申请阶段 美国研究生
适用城市 全国
适用国家/地区 美国
核心目标 提供接触世界优秀学术资源的平台

全球金融数据调查研究项目


  ◣申请社科商科类专业,学术背景为何如此重要◥


在实践中提高处理数据、分析模型、文献写作和科学思考等多项能力


获得独特的研究资历


获取学校内部推荐机会


参与专业前沿研究


建立学术圈的人脉


找到自己的学术兴趣


感受名校科研氛围



 ◣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!



 ◣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。



项目亮点


通过线上、远程方式,快速有效参与课程


美国众多知名高校合作,海外名师科研项目


提升科研素养、充实科研经历、增强申请竞争力的优选海外科研课程


美国知名大学社科及商科类研究助理项目利用前沿科研处理工具,为未来专业学习打基础




你的专业是否适合申请此项目?


适合于金融、会计、经济、统计等商科专业的学生


适合于人文社科类的学生


任何年级的在读大学生或近期毕业生


十分优秀的高中生


无需金融和会计的背景知识的学生



你将在社科商科研究助理项目中获得


人脉

建立专业人脉,结识业界精英


内推

优秀完成项目者可获得内部推荐机会入读美国知名大学


文章

表现优秀者可参与研究组项目的长篇论文(Full-length Article)写作,并有机会作为共同作者在国际学术期刊中发表


证书

获得科研证书一份


推荐人

表现优异的学生,均能拿到项目导师的推荐信


履历

提升个人陈述(Personal Statement)和简历(Resume)的含金量


指导

得到专业的论文开题建议,博士论文立项建议


目标

超前学习到专业知识,尽早接触学术圈。



美国名校社科及商科类研究助理项目课程安排


【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。


科研方向及训练课程
高频金融/金融工程

-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


中国金融市场

-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


统计学

-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


外汇经济学

-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


政治与金融

-政治周期,税收制度和金融定价


国际贸易

-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


应用微观经济学

-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


工业结构

-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


运筹学/营运管理学

-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

-公司财务理论和授权


市场学

-美国消费市场调查

-贝叶斯统计学在市场分析中的应用



【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。

项目内容及其具体内容和目标

信息采集

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。


探究文献

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。


处理数据

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。


建模和编程

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。


模型测试

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。


结果校对

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。


处理数据

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,数据分析和测试和结果讨论。



美国名校导师为你上课


✎加州大学洛杉矶分校经济学系


加州大学洛杉矶分校商学院


加州大学洛杉矶分校机械工程系


加州大学洛杉矶分校统计系


芝加哥大学经济学系


哥伦比亚大学经济学系


麻省理工学院经济学系


耶鲁大学经济学系



启德优势
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的辅导下,入读梦想院校
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