您现在的位置:首页 > 背景提升 > 金融与精算课题:统计在精算中的应用研究-大学组

获取验证码

金融与精算课题:统计在精算中的应用研究【大学组】

金融学/统计/精算


项目背景

精算学在西方已经有三百年的历史,它是一门运用概率论等数学理论和多种金融工具,研究如何处理保险业及其他金融业中各种风险问题的定量方法和技术的学科,是现代保险业、金融投资业和社会保障事业发展的理论基础。随着全球保险业和咨询业的迅速发展,金融市场及各行政单位已对精算师已经提出了十分迫切的需求,项目也将围绕着成为精算师必备的数学与统计技能展开。


项目介绍

本项目将介绍学金融数学、统计学及相关领域中前沿、实用的研究方法。并聚焦于渐近技术、非参数方法和重采样方法,以及这些方法在培养稳健统计方法中的重要作用。学生将在导师指导下选择新兴学术或社会问题并进行分析,在项目结束时提交项目报告,进行成果展示

This project introduces selected research methods that students may find useful for their research studies in data science, statistics or related areas. Focus is on asymptotic techniques, nonparametric methods and resampling methods, and on the important roles such methods play in cultivating a robust statistical methodology.


个性化参考课题 Suggested Research Fields

一.可应用的科研领域 Scientific Exemples:

1.企业生存

Survival Analysis

2.电子商务

E-commerce


二.可应用的实际生活问题 Daily Exemples:

1.假设你是一名在联合国工作的食品和营养科学家。最近你想解决饥荒问题:需要多少耕地来生产足够的粮食给世界人口? 过去(将来)的情况是什么? 我们正面临饥荒吗?我们将面临饥荒吗? 我们应该如何采取相应行动?

Suppose you are a Food and Nutritional Scientist working for the United Nations. Recently you want to solve the problem of famine: What is the minimum area of farmland (or rice field) that is needed to produce enough food (or rice) to the world population? What was (will be) the condition in the past (future)? Are we facing and will we face famine? How should we act accordingly?

2.评估你所在城市的住房需求和供给。过去(将来)的情况是什么? 提出最优化建设方案。

Evaluate the demand and supply of housing in your city. What was (will be) the condition in the past (future)? Suggest your own plan that can provide the optimal level of housing in the future years.

3.评估你所在城市医院的需求和供应。过去(将来)的情况是什么? 提出最优化建设方案。

Evaluate the demand and supply of hospitals in your city. What was (will be) the condition in the past (future)? Suggest your own plan that can provide the optimal level of hospital services in the future years.

4.评估您所在城市的机场状况,并给出合理最优化建议。

Suppose you are monitoring the condition of the Airport in your city. Evaluate its level of usage. Has our airport reached (will it reach) its capacity? Suggest your own plan to ensure an optimal level of service by our airport in the future years.


适合人群

大学生

大学生 金融、精算、统计学专业学生,或计量经济等需要强量化分析能力专业学生 学生需要具备大学概率论基础


导师介绍

香港大学终身教授

Prof. David is an associate professor at the University of Hong Kong whose major research interests are in big data analytics, data mining and machine learning. He is an expert in data science and statistics and has published over 60 research publications in top-notched academic journals and international conferences.

David导师博士毕业于哥伦比亚大学,现任香港大学统计与精算系终身教授。主要研究方向是大数据分析、数据挖掘和机器学习。他是数据科学和统计学方面的专家,在顶级学术期刊和国际会议上发表了60多篇研究论文。


任职学校

香港大学是香港八大之首,被认为是亚洲最具名望的大学之一,有亚洲“常春藤”之称。香港大学为环太平洋大学联盟、松联盟、Universitas 21、中国大学校长联谊会、粤港澳高校联盟、京港大学联盟、沪港大学联盟成员,AACSB及EQUIS双重认证成员,并在2021QS世界大学排名第22位。


项目大纲

渐近方法与其在算术、分析及概率论中的应用 Asymptotic methods with examples in arithmetic, analysis, probability and statistics

收敛模式、大数定理与中心极限定理 Convergence: modes of convergence; laws of large numbers; central limit theorems

随机序:角形法与兰道定理 Stochastic orders: Landau’s notation; delta method

非参数估计方法: 分布函数估计、核密度估计、渐近正态性 Nonparametric estimation of distributions: distribution function estimation; kernel density estimation; asymptotic normality

项目回顾与成果展示 Program review and presentation

论文辅导 Project deliverable tutoring


时间安排与收获

7周在线小组科研学习+5周论文辅导学习 共125课时

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(可用于申请)

结业证书

成绩单

更多课程分类

获取验证码