教授小班金融工程与金融统计
课题：金融工程与金融统计
学科：金融运筹学
导师：南加州大学正教授
开题时间：-3-6
课题背景金融工程是利用数学、计算机科学、统计学和计量经济学理论工具，运用数学方法解决金融问题的学科。借助金融工程方法，企业可以解决新产品开发、投资组合管理、风险管理和优化等诸多问题，在激烈的商业竞争中脱颖而出。
项目旨在综合统计、计量与金融，运用现代投资组合理论评估资产定价模型，评估投资组合风险，优化投资组合管理。
课题介绍项目内容为金融工程与金融统计必备核心知识与技能，包括简单线性回归模型、多元线性回归模型、经典回归模型预测、线性回归统计、单因素方差分析、双因素方差分析、金融预测、Box-Jenkins模型选择等等。
学生将通过项目了解现代投资组合理论与实际应用，阐释经典线性回归模型预测，完成诊断性测试，在项目结束时提交报告，进行成果展示。
适合人群
大学生
金融工程、量化金融、金融统计、金融计量、金融数学、商业分析等专业或者希望修读相关专业的学生
对金融投资理论多变量统计技术和金融数据处理模型感兴趣的学生
学生需要具备经济学、金融学、Excel金融数据统计分析基础
导师介绍
Cosimo
南加州大学正教授
是一位金融运筹学家，南加州大学马歇尔商学院讲授运筹管理等课程
在全球体外诊断市场知名企业担任企业战略与投资组合经理，拥有商业分析和运筹管理MBA学位
擅于将数据科学、运筹学与金融业需求点相结合，完成金融大数据处理，结合现代投资理论，优化企业投资组合和管理
任职大学
南加州大学（UniversityofSouthernCalifornia，USC）创立于年，坐落于美国加州洛杉矶市中心，是全球领先私立研究型大学，美国最具多元化学府之一，广受全球博才智杰推崇。南加州大学是美国大学协会（AAU；研究型大学联盟，会员门槛极高，被许多机构视为衡量大学学术研究和品质的基准）的成员，在年U.S.News全美大学综合排名中位列第22,国际商务专排位列第七。课题大纲金融矩阵代数与现代投资组合理论：矩阵表示中的投资组合风险和收益，借助矩阵代数完成最优投资组合分配
回归分析：简单线性回归模型、多元线性回归模型、经典回归模型预测、线性回归统计、定性自变量
方差分析：单因素方差分析、双因素方差分析
金融预测
Box-Jenkins模型选择
项目回顾与成果展示
论文辅导
课题安排与收获
▲7周在线小组科研学习+5周论文辅导学习共课时▲学术报告▲主导师ReferenceLetter▲EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表（可用于申请）▲结业证书
▲成绩单
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