金融商科专业是许多英美留学选择较多的专业，想申请英美知名学校金融商科专业，那么少不了有高含金量的科研项目经历，下面为大家整理了近期即将开课的2023年暑期金融商科科研课题，供大家了解。
课题一、计量经济学探究：基于计量经济模型和预测模型的金融风险分析。
课题描述：
对于大多数金融机构而言，市场风险、操作风险与信用风险相比显得微不足道，银行系统为信用风险而储备的风险资本的数量要远远大于为市场风险和操作风险而储备的风险资本。在金融机构发展的历史中，大部分的银行倒闭案例都是由信用风险引起的。因此信用风险管理是风险管理最重要的一个部分。
本课程首先概述了金融服务行业的信用风险管理，以提供建模分析如何在风险管理中发挥关键作用的背景。将讨论各种计量经济学建模技术，如二进制和多进制选择模型、样本选择性模型、生存模型、面板数据模型、时间序列模型和机器学习模型。在适合的情况下，将探讨参数和非参数技术。基本的消费者信用局报告将被讨论，以确保学生了解数据集，这通常是建模分析的关键数据源之一。这些项目将为学生提供机会，在商业应用中应用上述计量经济学理论，如违约概率（PD）、违约损失（LGD）、违约风险（EAD）、损失预测（LF）、经济资本（EC）和信用风险管理中的全面资本充足率要求（CCAR）压力测试。
适合人群：
适合对金融工程，金融科技，机器学习，商业分析，风险管理等专业感兴趣，有一定金融市场基本知识以及数据分析能力的高中生或本科生。
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课题一、财务管理与金融科技探究：机器学习算法精准预测与分析。
课题描述：
数据分析是现代社会中不可或缺的一项技能，因为我们生活在一个数据驱动的世界。无论是商业、医疗、金融、教育、公共政策，都需要数据来指导决策。通过对数据的收集、处理、分析和解释，数据分析可以帮助人们发现趋势、规律，挖掘出潜在的商业机会，并为各个行业提供科学决策支持。数据分析技术可以应用于多个领域，如市场研究、财务分析、客户关系管理、人力资源管理等等。
本课程旨在为学生提供一门实践性的机器学习课程，重点放在Python应用。课程将关注数据科学家在常见任务中所需的关键要素和技能集，而非它们的理论公式和属性。课程介绍了方法论的基础，并通过实际案例，帮助学生分析工程、商业和社会等大数据，解决数据科学问题。课程将以案例研究、动手实验和项目为主，让学生进行Python实践操作。此外，本课程还将关注数据分析在金融领域的应用，为学生提供解决方案和实际操作经验。通过学习本课程，学生将掌握Python在数据科学中的实际应用，提高对数据分析的理解和应用能力，更好地适应行业需求，成为具备竞争力的数据科学家。
适合人群：
对数据分析、机器学习、金融工程、统计学、Python感兴趣的高中生和本科生
修读数据科学、计算机、金融、经济学或者其他商科专业，以及未来希望从事统计学、投资、运筹分析、经济学及相关金融机构、投资银行、资本市场等领域从业的学生
课题三、现代数字经济：新型互联网企业的经济学模型
课程描述：
随着互联网在全球的不断普及和电子商务的发展，现代消费市场变得越来越数字化，这些市场与经济学课程研究的传统市场有很大的不同：一些商品或是服务是以很大折扣甚至是免费提供的。例如新闻网站不收取读者费用，或是Facebook不收取使用该平台的用户费用。然而一些商品即使是零成本，它们的供应却很受限，例如电影、音乐等。目前，在线零售通常被少数大型市场或平台所主导，如亚马逊、Ebay或淘宝。消费者的关注点、购物倾向和消费者的私人信息是数字化市场的核心要素。
本课程主要带领学员了解和学习近年来蓬勃发展的互联网市场的经济研究，涉及互联网定价、双边平台、搜索引擎，目标广告和客户数据等相关知识。通过本课程，学生将：
1)全面了解互联网时代的经济学：网络市场中的关键指导思想是什么？企业在网络市场中相应面临的监管问题有哪些？
2) 熟悉最新的互联网经济学研究现状和成就；
3)学习如何找到研究主题并开展课题研究；
4)分组做独立研究：案例调查或构思论文，理论建模或实证研究项目
适合人群：
对数据分析、经济学专业感兴趣的高中生，本科生
修读经济学、数据分析等专业，以及未来希望在经济学、资本市场、数据分析等领域从业的学生
具备数学知识背景、良好的数据分析能力的学生优先
课题四：瑞幸、辉山乳业财务造假解谜：上市公司背后的金融风险实例探究。
课程描述：
由于企业上市之后所能获得利益非常巨大，为了达成上市的目标，企业管理层很可能铤而走险对企业披露的信息进行造假。以瑞幸咖啡为例，为了达成在美国上市的目的不惜对自身的财务报表进行粉饰造假，在事发后极大的伤害了广大投资者对于中国企业的信心。而企业公开披露的信息是公众对其经营状况研究的重要甚至是唯一窗口，因此在当下提升公众对公开披露报表的研读判断，及时发现企业财务舞弊的问题，规避投资和经营风险具有重要意义。
在课程中首先会对学生讲授会计的一些基本概念，之后通过对比在美国上市的中国企业以及美国本土上市企业，分析出两者之间信息披露的差异，引导学生探寻出能够分析财务报表的具体方法。然后通过分析探讨企业所有者和企业管理层之间的利益导向的不同，以过去5至10年中国在美上市企业财务舞弊的具体案例（例如，瑞幸咖啡）为依据，引导学生对企业管理层进行财务报表舞弊的深层原因进行分析，据此总结出发现财务舞弊一般方法。最后教授会指导学生针对信息披露会降低资本成本以及美国企业的财务评价指标为何不适用中国企业等问题进行深入讨论，并且使用具体企业样本数据对讨论的结果进行验证。
适合人群：
对财务报表分析、财务舞弊、企业经营管理、公司金融、风险管理等领域感兴趣的高中生、本科生。 修读会计、市场营销、审计、数学、统计、外语以及理工科等相关学科，以及未来希望在高等院校、政府部门、主流金融机构、世界500强企业中从事相关工作的学生。
课题五、金融数学：期权与对冲基金交易策略研究
课程描述：
自20世纪90年代以来，数学、金融、计算机及全球经济呈现融合趋势。货币市场每天的交易量达到2万亿美元，诸如期权、互换、交叉货币证券等复杂金融工具的交易非常普遍。可以讲，自1973年Black-Scholes公式出现以来，金融界被大量丰富的数学工具和模型所包围。21世纪金融数学领域如Kurzweil加速回报率所描述的那样增长更为迅速，从业人士们也开始运用金融数学的思考模式对大量的市场交易活动进行应用分析。
金融数学关注的是设计和分析产品，以提高市场效率，并创造降低风险的机制。本课程主要讲解建模和对冲中使用的金融概念和数学模型。从金融方面的相关概念、术语和策略开始，逐步讨论其中的模型和计算方法，如Black-Scholes和Heston，以及对市场数据的校准。同时，基于期权波动率的背景下，讨论信用衍生品以及金融市场的风险分析及对冲策略等方面的内容。
适合人群：
对金融学、金融工程、会计学、财务管理、应用经济学专业感兴趣的学生
修读金融学、金融工程、会计学、财务管理等专业，以及未来希望在券商、投行、资本市场等领域从业的学生
具备Python、微积分、统计基础背景的学生优先。
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