集思未来热门科研项目-金融数学项目介绍

许多同学咨询小编，科研项目怎么选？有什么热门科研项目，今日小编介绍的是集思未来热门科研项目金融数学专题：随机变量研究在金融市场中的检验---以时间序列AR\MA\ARMA等模型为例，感兴趣的话和小编一起了解一下吧。

项目背景

时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法，亦称简单外延方法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。时间序列分析在第二次世界大战前应用于经济预测。二次大战中和战后，在军事科学、空间科学、气象预报和工业自动化等部门的应用更加广泛。时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。时间序列构成要素是：现象所属的时间，反映现象发展水平的指标数值。

项目介绍

本项目将向学生介绍金融数学中时间序列分析的基本方法和模型，以及在金融市场和股票投资领域的应用。利用多阶段指数平滑，重要的趋势和季节性模型得到了更好的发展和应用。项目中介绍了用于固定时间序列（自回归、移动平均线）的 Box-Jenkins 模型，包括估计、顺序选择和预测方法。学生们将从互联网上收集现实世界的时间序列数据，并使用项目中涵盖的方法进行分析。

项目大纲

• 时间序列分析导论 Introduction to Time Series Analysis
• 时间序列模型;金融时间序列 Simple Time Series Models; financial time series
• 预估噪声序列的时间序列相关性检验固定的流程 Testing estimated noise sequences for time series dependence; stationary processes
• 回归(AR)、移动平均(MA)和ARMA模型 ；模型选择和预测 Auto-regression (AR), moving average (MA), and ARMA models；model selection and forecasting
• 学术研讨1 Final Project Phase I
• 学术研讨1 Final Project Phase II
• 项目回顾和成果展示 Program Review and Presentation
• 论文辅导Project Deliverables Tutoring

项目收获

• 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习 共125课时
• 项目报告
• 优秀学员获主导师Reference Letter
• EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）
• 结业证书
• 成绩单

导师介绍

Peter

麻省理工学院 (MIT)

终身教职

Peter导师以优异成绩获得哈佛大学(Harvard University)应用数学学士学位，并当选为Phi Beta Kappa Alpha Chapter的成员。后续他攻读统计学硕士学位，并获得了伦敦大学帝国理工学院(University of London)的硕士学位和文凭，以及加州大学伯克利分校(University of California Berkeley)的博士学位。在哈佛大学担任统计学教授期间，他获得了美国国家科学基金会的博士后数学科学研究奖学金。随后，他成为麻省理工学院斯隆管理学院(MIT Sloan School of Management)的教授，并晋升为管理科学终身教授。从1990年到1998年，他还担任麻省理工学院斯隆管理学院(MIT Sloan School of Management)的首席研究科学家，在经济和管理科学计算研究中心(CCREMS)和国际金融服务研究中心(IFSRC)进行研究。他是风险管理项目组的积极成员，并开发了纳入行业标准RiskMetrics方法论的分析方法。2013年，他加入MIT数学系，担任金融数学和统计讲师。2014年在北京交通大学全球暑期学校任教期间，被聘为计算机与信息技术学院特聘教授。

招生说明

开始日期: 2023-09-09

课时安排: 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导学习

适合人群：适合年级 (Grade): 高中生/大学生

适合专业 (Major):

金融数学、金融经济学、宏观经济学、计量经济学、金融数据分析、股票投资、商业分析等专业或希望修读相关专业的学生；学生需具备随机变量、概率论等相关知识并熟练掌握R语言。