科研进阶 | 南加州大学 | 量化金融、金融统计：金融工程与金融统计专题：企业财务数据分析与预测（2...

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。

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[GSW] 金融工程与金融统计专题：企业财务数据分析与预测

该项目适合想要深入金融工程、量化金融、商业分析等方向的大学生，学生将学会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。

推荐理由

01

名校教授指导

Cosimo教授是跨多学科领域的科学家。他拥有能源与环境工程博士学位，生物医学工程博士学位，同时他还专注于商业分析和项目/运营管理。Cosimo教授不同于其他学院派教授的传统风格，无论是初学者还是进阶学生，Cosimo教授都能根据学生能力和兴趣，合理的安排教学内容，因此在南加州大学由Cosimo教授指导的课程场场爆满。这得益于他超过15年的职场和学术研究的有机结合。目前，Cosimo教授正在Thermo Fisher Scientific科技公司（美国上市公司）担任战略和投资经理。在2013-2019年间，教授曾担任医学影像项目副主任，并完成了美国国防部资助的相关项目。

他擅于将数据科学、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。同时在生物医学与商业/项目管理的融合领域上也有非常深厚的造诣和研究。

02

项目产出丰富

● 学术报告

● 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

项目内容

7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时+不限时论文指导

● 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

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经验分享

01

课堂剪影

学员反馈

02

项目将使用不同的财务数据计量与分析方法，向学生介绍金融工程学的理论研究和实践方法，使其更好理解金融工程方法对于解决企业产品组合管理、风险管理和优化等问题的重要作用。 

想了解更多项目情况，欢迎咨询BG学术顾问

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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。