金融商科專業(yè)是許多英美留學選擇較多的專業(yè)，想申請英美知名學校金融商科專業(yè)，那么少不了有高含金量的科研項目經歷，下面為大家整理了近期即將開課的2023年暑期金融商科科研課題，供大家了解。

課題一、計量經濟學探究：基于計量經濟模型和預測模型的金融風險分析。

課題描述：

對于大多數(shù)金融機構而言，市場風險、操作風險與信用風險相比顯得微不足道，銀行系統(tǒng)為信用風險而儲備的風險資本的數(shù)量要遠遠大于為市場風險和操作風險而儲備的風險資本。在金融機構發(fā)展的歷史中，大部分的銀行倒閉案例都是由信用風險引起的。因此信用風險管理是風險管理最重要的一個部分。

本課程首先概述了金融服務行業(yè)的信用風險管理，以提供建模分析如何在風險管理中發(fā)揮關鍵作用的背景。將討論各種計量經濟學建模技術，如二進制和多進制選擇模型、樣本選擇性模型、生存模型、面板數(shù)據(jù)模型、時間序列模型和機器學習模型。在適合的情況下，將探討參數(shù)和非參數(shù)技術?；镜南M者信用局報告將被討論，以確保學生了解數(shù)據(jù)集，這通常是建模分析的關鍵數(shù)據(jù)源之一。這些項目將為學生提供機會，在商業(yè)應用中應用上述計量經濟學理論，如違約概率（PD）、違約損失（LGD）、違約風險（EAD）、損失預測（LF）、經濟資本（EC）和信用風險管理中的全面資本充足率要求（CCAR）壓力測試。

適合人群：

適合對金融工程，金融科技，機器學習，商業(yè)分析，風險管理等專業(yè)感興趣，有一定金融市場基本知識以及數(shù)據(jù)分析能力的高中生或本科生。

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課題一、財務管理與金融科技探究：機器學習算法精準預測與分析。

課題描述：

數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代社會中不可或缺的一項技能，因為我們生活在一個數(shù)據(jù)驅動的世界。無論是商業(yè)、醫(yī)療、金融、教育、公共政策，都需要數(shù)據(jù)來指導決策。通過對數(shù)據(jù)的收集、處理、分析和解釋，數(shù)據(jù)分析可以幫助人們發(fā)現(xiàn)趨勢、規(guī)律，挖掘出潛在的商業(yè)機會，并為各個行業(yè)提供科學決策支持。數(shù)據(jù)分析技術可以應用于多個領域，如市場研究、財務分析、客戶關系管理、人力資源管理等等。

本課程旨在為學生提供一門實踐性的機器學習課程，重點放在Python應用。課程將關注數(shù)據(jù)科學家在常見任務中所需的關鍵要素和技能集，而非它們的理論公式和屬性。課程介紹了方法論的基礎，并通過實際案例，幫助學生分析工程、商業(yè)和社會等大數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)科學問題。課程將以案例研究、動手實驗和項目為主，讓學生進行Python實踐操作。此外，本課程還將關注數(shù)據(jù)分析在金融領域的應用，為學生提供解決方案和實際操作經驗。通過學習本課程，學生將掌握Python在數(shù)據(jù)科學中的實際應用，提高對數(shù)據(jù)分析的理解和應用能力，更好地適應行業(yè)需求，成為具備競爭力的數(shù)據(jù)科學家。

適合人群：

對數(shù)據(jù)分析、機器學習、金融工程、統(tǒng)計學、Python感興趣的高中生和本科生

修讀數(shù)據(jù)科學、計算機、金融、經濟學或者其他商科專業(yè)，以及未來希望從事統(tǒng)計學、投資、運籌分析、經濟學及相關金融機構、投資銀行、資本市場等領域從業(yè)的學生

課題三、現(xiàn)代數(shù)字經濟：新型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的經濟學模型

課程描述：

隨著互聯(lián)網(wǎng)在全球的不斷普及和電子商務的發(fā)展，現(xiàn)代消費市場變得越來越數(shù)字化，這些市場與經濟學課程研究的傳統(tǒng)市場有很大的不同：一些商品或是服務是以很大折扣甚至是免費提供的。例如新聞網(wǎng)站不收取讀者費用，或是Facebook不收取使用該平臺的用戶費用。然而一些商品即使是零成本，它們的供應卻很受限，例如電影、音樂等。目前，在線零售通常被少數(shù)大型市場或平臺所主導，如亞馬遜、Ebay或淘寶。消費者的關注點、購物傾向和消費者的私人信息是數(shù)字化市場的核心要素。

本課程主要帶領學員了解和學習近年來蓬勃發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)市場的經濟研究，涉及互聯(lián)網(wǎng)定價、雙邊平臺、搜索引擎，目標廣告和客戶數(shù)據(jù)等相關知識。通過本課程，學生將：

1)全面了解互聯(lián)網(wǎng)時代的經濟學：網(wǎng)絡市場中的關鍵指導思想是什么？企業(yè)在網(wǎng)絡市場中相應面臨的監(jiān)管問題有哪些？

2) 熟悉最新的互聯(lián)網(wǎng)經濟學研究現(xiàn)狀和成就；

3)學習如何找到研究主題并開展課題研究；

4)分組做獨立研究：案例調查或構思論文，理論建模或實證研究項目

適合人群：

對數(shù)據(jù)分析、經濟學專業(yè)感興趣的高中生，本科生

修讀經濟學、數(shù)據(jù)分析等專業(yè)，以及未來希望在經濟學、資本市場、數(shù)據(jù)分析等領域從業(yè)的學生

具備數(shù)學知識背景、良好的數(shù)據(jù)分析能力的學生優(yōu)先

課題四：瑞幸、輝山乳業(yè)財務造假解謎：上市公司背后的金融風險實例探究。

課程描述：

由于企業(yè)上市之后所能獲得利益非常巨大，為了達成上市的目標，企業(yè)管理層很可能鋌而走險對企業(yè)披露的信息進行造假。以瑞幸咖啡為例，為了達成在美國上市的目的不惜對自身的財務報表進行粉飾造假，在事發(fā)后極大的傷害了廣大投資者對于中國企業(yè)的信心。而企業(yè)公開披露的信息是公眾對其經營狀況研究的重要甚至是唯一窗口，因此在當下提升公眾對公開披露報表的研讀判斷，及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)財務舞弊的問題，規(guī)避投資和經營風險具有重要意義。

在課程中首先會對學生講授會計的一些基本概念，之后通過對比在美國上市的中國企業(yè)以及美國本土上市企業(yè)，分析出兩者之間信息披露的差異，引導學生探尋出能夠分析財務報表的具體方法。然后通過分析探討企業(yè)所有者和企業(yè)管理層之間的利益導向的不同，以過去5至10年中國在美上市企業(yè)財務舞弊的具體案例（例如，瑞幸咖啡）為依據(jù)，引導學生對企業(yè)管理層進行財務報表舞弊的深層原因進行分析，據(jù)此總結出發(fā)現(xiàn)財務舞弊一般方法。最后教授會指導學生針對信息披露會降低資本成本以及美國企業(yè)的財務評價指標為何不適用中國企業(yè)等問題進行深入討論，并且使用具體企業(yè)樣本數(shù)據(jù)對討論的結果進行驗證。

適合人群：

對財務報表分析、財務舞弊、企業(yè)經營管理、公司金融、風險管理等領域感興趣的高中生、本科生。 修讀會計、市場營銷、審計、數(shù)學、統(tǒng)計、外語以及理工科等相關學科，以及未來希望在高等院校、政府部門、主流金融機構、世界500強企業(yè)中從事相關工作的學生。

課題五、金融數(shù)學：期權與對沖基金交易策略研究

課程描述：

自20世紀90年代以來，數(shù)學、金融、計算機及全球經濟呈現(xiàn)融合趨勢。貨幣市場每天的交易量達到2萬億美元，諸如期權、互換、交叉貨幣證券等復雜金融工具的交易非常普遍?？梢灾v，自1973年Black-Scholes公式出現(xiàn)以來，金融界被大量豐富的數(shù)學工具和模型所包圍。21世紀金融數(shù)學領域如Kurzweil加速回報率所描述的那樣增長更為迅速，從業(yè)人士們也開始運用金融數(shù)學的思考模式對大量的市場交易活動進行應用分析。

金融數(shù)學關注的是設計和分析產品，以提高市場效率，并創(chuàng)造降低風險的機制。本課程主要講解建模和對沖中使用的金融概念和數(shù)學模型。從金融方面的相關概念、術語和策略開始，逐步討論其中的模型和計算方法，如Black-Scholes和Heston，以及對市場數(shù)據(jù)的校準。同時，基于期權波動率的背景下，討論信用衍生品以及金融市場的風險分析及對沖策略等方面的內容。

適合人群：

對金融學、金融工程、會計學、財務管理、應用經濟學專業(yè)感興趣的學生
修讀金融學、金融工程、會計學、財務管理等專業(yè)，以及未來希望在券商、投行、資本市場等領域從業(yè)的學生
具備Python、微積分、統(tǒng)計基礎背景的學生優(yōu)先。

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