南加州大学商学院-金融工程科研

南加州大学商学院-金融工程科研

一.项目背景 Program Background

金融业是以为广大的投资者和公司研发并提供创新投资工具及产品为使命的。投资者投资的大多数金融产品都是通过金融工程领域的技术开发出来的。金融工程师利用数学建模和计算机工程，研发测试和发布新的工具，如新的投资分析方法、新的债务发行、新的投资、新的交易策略、新的金融模型等。金融工程师运用量化风险模型来预测一种投资工具的表现、金融行业的新产品在长期内是否可行和盈利，以及考虑到市场的波动性，每种产品的发行都会出现哪些类型的风险。保险公司、资产管理公司、对冲基金和银行都需要大量的金融工程师，在这些公司中，金融工程师广泛活跃于自营交易、风险管理、投资组合管理、衍生产品和期权定价、结构化产品和公司财务等诸多部门。

二.项目说明

面向对象：欲以申请美国常青藤名校财务管理、金融工程、精算学、统计、风险管理、计量经济学等经济、商科类相关专业的本科生、研究生，以及勇于挑战的高中生。
软性背景：有一定数据知识或者科研履历者优先； 
科研导师：南加州大学商学院教授
科研形式：线上远程，导师授课+练习实战结合，完成课题学习、选题、研究实战及报告撰写；
    phase 1：课题基础知识学习，课程+文献阅读  
    phase 2：确定研究课题，讨论研究思路以及研究进展 
    phase 3：汇报答辩+报告撰写 
科研周期：4-6周线上远程科研，2020年11月16日项目开始。
科研课题：高级回归分析和时间序列理论在财经领域的应用

三.项目/研究介绍Research 

金融工程是运用数学，计算机科学，统计学和计量经济学理论等工具来解决金融问题的方法。企业采用金融工程的方法来解决诸如新产品开发，产品组合管理，风险管理和优化等。本项目计划旨在开发在现代经济学和金融学的许多实际问题中使用的金融，统计和计量经济学工具。学生将通过理论和实践，研究学习应用一套不同的方法分析财务数据，更具体地说，将使用高级回归分析为量化金融，普通最小二乘法和时间系列分析建立坚实的框架，使用Microsoft Excel，以及专用软件EViews分析工具包进行深入说明。在本项目研究中开发的量化工具将使从业人员能够使用投资理论来估计各种资产定价模型，评估财务风险和管理投资组合，为未来在金融领域的进一步工作和学习打下坚实的基础。

四.课题大纲Outline

Session 1: Classic Linear Regression Model (CLRM)
Session 2: Developing and evaluating a linear regression model. Application to house pricing prediction and forecasting
Session 3: Capital Asset Pricing Model (CAPM) 
Session 4: Financial Forecasting 
Session 5: Cointegration 
Session 6: Building a model to determine if assets or markets are cointegrated 
Session 7: Time Series Analysis 
Session 8: Research Project definition and discussion 
Session 9: Final presentation

五.项目收获

◆ 深入学习该领域知识和研究方法，积累科研经历和经验
◆ 完成学术科研报告或者科研论文
◆ 优秀学员将获得导师推荐信，助力世界名校申请
◆ 学术成果有机会在专业国际学术期刊或EI/CPCI国际会议收录发表
◆ 积累学术领域人脉