适合大学生的经济学与人工智能AI科研

来源：北京集思未来科研辅导时间：2022/11/30 17:09:20

　适合大学生的经济学与人工智能AI科研课题来了!人工智能交互数智化经济发展---深度学习、大数据和机器学习在经济量化分析的研究，适合经济学、计量经济学、经济统计、宏观经济学、保险、金融工程和计算机相关专业，以及对量化分析、AI、机器学习、数据挖掘和大数据经济分析工作感兴趣的同学。

　　下面一块来看看集思未来经济学与人工智能AI科研课题招生说明。

　　一、项目背景

　　近年来，得益于大数据的产生和计算能力的爆炸式发展，机器学习发展迅猛，这使得经济学领域也开始关注其应用。根据相关统计，经济学英文顶刊中涉及机器学习的文章数量，在 2014 年之后以每年 74.7% 的速度递增。斯坦福教授 Jonathan Levin 也表示，机器学习的强大之处在于拟合预测模型和处理高维度大数据。在经济领域的研究中经济数据挖掘、经济指标分析与经济政策评估等是备受关注的重点。传统计量模型通常在多个假设前提下对经济变量之间的线性关系作出说明，提取出的信息往往较少。

　　因此，将机器学习方法应用到经济研究领域能够极大提升分析问题的准确度，进而为政策制定者提供更有效参考。机器学习想要做到的不仅仅是靠速度取胜，而是靠“能力”：也就是从大量千丝万缕看似毫无头绪的数据中，发现问题本质或者机会的能力。基于机器学习，我们可以预测股票价格，优化投资组合，也能够控制风险，预测资产波动，并且应用在通货膨胀、货币与汇率问题之中。机器学习正在彻底改我们生活的方方面面。在不久的将来，机器学习将引领经济和金融的世界。

　　二、项目介绍

　　良好的数学、金融和计算机的结合对于现代计量经济学和金融工程的发展至关重要。本项目将是一门关于机器学习的深度课程。我们将介绍机器学习理论、实现的ML算法及其在经济和金融资产管理中的应用。项目内容包括经济数据的挖掘和分析方法及其Python应用、资本资产定价模型、保险定价及其Python应用、深度学习、机器学习、监督/非监督学习结合数学和统计学分析的经济和金融量化模型，掌握机器学习在经济学的分析和研究，在项目结束时提交项目报告，进行成果展示。

　　三、导师介绍

　　导师介绍

　　Miquel

　　哥伦比亚大学 Columbia University教授

　　Miquel导师现任哥伦比亚大学Adjunct Assistant教授、纽约大学Stern商学院Adjunct Assistant教授、Global AI 开发主管、国际能源论坛创新科技主管、西班牙高等管理学院(ESADE)金融大数据方向正教授。曾任瑞银集团(UBS)执行总裁(Executive Director)、安道尔银行CIO和首席投资顾问。研究领域包括商业分析、资产配置、大数据、机器学习在交易算法和金融科技中的应用。Miquel导师是一位商业分析与金融经济大数据领域的经验丰富，是一位在资产管理方面拥有20多年经验的金融科技经验丰富学者和实践者。

　　四、项目大纲

　　经典金融数据挖掘和分析 Classical Data Analysis in Finance

　　机器学习模型 Machine Learning modeling

　　监督式学习(机器学习) Supervised Learning

　　非监督式学习：聚类，降维和隐形马尔可夫模型 Unsupervised Learning: Clustering, PCA decomposition and Hidden Markov Models

　　深度学习 Deep learning

　　强化学习 Reinforcement Learning

　　机器学习在经济和金融的应用分析 Machine Learning in Economic and Finance applications

　　项目回顾与成果展示Program Review and Presentation

　　论文辅导 Project Deliverables Tutoring

　　五、招生说明

　　开始日期: 2022-11-26(滚动开班)

　　课时安排: 7周在线小组科研+5周论文辅导

　　适合年级 (Grade): 大学生及以上

　　适合专业 (Major): 经济学、计量经济学、经济统计、宏观经济学、保险、金融工程和计算机相关专业，以及对量化分析、AI、机器学习、数据挖掘和大数据经济分析工作感兴趣的同学;学生需要具备扎实的数学基础和编程基础

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