留学意向地区：所有国家

适合人群：高中在校生、全日制大学本科生

目标留学阶段：本科、研究生

院校申请范围：所有院校均可申请

预计出国时间：两年内

服务地区：全国

本项目集结启德教育与美国名校科研导师团队为意向提升留学背景的学生推出启德【知·行】留学背景提升项目——美国名校社科及商科类研究助理项目，旨在为学生提供一个接触世界学术资源和展示自身才能的平台，帮助学生提高科研学术能力，感受名校科研氛围，做到帮助学生实现提升留学背景的目标，甚至获得名校内推机会！

项目亮点：

·项目特色：本项目能够为学生提供接触世界前沿学术资源和展示自身才能的平台，并提供科研素养培训，全方位提高学生的科研学术能力，提升留学背景。

·团队优势：本项目集结美国名校科研导师团队，拥有丰富的科研经验，能够为学生提供专业的科研学术与论文指导。

·项目成果：通过参与专业前沿的科研项目，使学生获得独特的研究经历，感受名校科研氛围，找到自己的学术兴趣，建立学术圈的人脉，甚至获取学校内部推荐机会。

信息采集

包括搜集课题相关文献、采集数据、将数据集中和整理为可编辑建模的版本。在媒体和新闻评论中收集信息和观点。总结，思考所得信息并进行分类。

探究文献

包括对搜集到的或已有的文献进行整理并撰写报告，进行自己的初步总结。探究派系和观点发展的历史规律，潜在问题，论据来源和可研究的方向以供课题组进行进一步探究。

处理数据

包括数据的筛选，提炼有用的数据进行操作。总结计算数据群体的基本特征，并应用所学统计学知识得到数据间的关系和传达的信息。要求学生利用图表和曲线来展现数据的特征和论证基本的统计观点。

建模和编程

包括在基本数据处理的基础上进行统计建模。会使用回归分析（Regression Analysis）、数据模拟（Data Simulation）、数据训练 （Data Training）等基本数据模型方法来进一步探究数据的规律。项目可能会用到电脑的编程知识来处理大量的数据。学生可以通过项目学习数量知识和科研技巧，例如数学分析，随机过程和蒙特卡洛模拟等。除统计和数学模型之外，商科类学生也会学习基本的经济学和金融学的建模技巧，并将这类模型融会在数据建模的过程中。

模型测试

包括In-Sample Forecast（样本内推测），即用部分数据作为建模基础，其他数据作为推测比较对象和Out-Sample Forecast（样本外推测），即采集新的同类型数据来检测模型准确性，原有数据只为参数的计算。学生需帮忙仔细比对不同样本之间的异同并总结报告。在不同的情境下计算模型参数并比对。计算不同样本和宏观环境下的推测和预判并优化所得结果。

结果校对

学生的数量结果和建模解释都需与项目研究员进行展示和沟通，以得到进一步的完善。学生需积极参与课题的核心讨论，反复研究结果的合理性和真实性。学生需要展示自己的讨论成果，通常以图表和列表的形式。学生课题开始后需每周一到周五均能与项目辅导员进行交流。

研究报告

学生可以将自己的科研经历整理为报告作为申请补充材料。课题研究员会基于此报告评价学生的表现。研究成果优异者不光有机会获得学校内部推荐机会，还可由研究辅导员辅导写成文献，获得发表权利。研究报告一般包括相关文献总结，模型，数据分析和测试和结果讨论。

处理数据

包括数据的清理，提炼有用的数据进行操作。总结计算数据群体的基本特征，并应用所学统计学知识得到数据间的关系和传达的信息。要求学生利用图表和曲线来展现数据的特征和论证基本的统计观点。

针对中国学生在科研准备上的不足，特设计开发了适合在正式科研开题进组之前的“科研素养”专项课程，保证学生在接触项目之前就能具备一定的科研认知，快速融入各课题科研小组，为接下来的研究和论文撰写打好基础。

具体课程内容：

1.Probability and Exploratory data analysis (10-15 min)

a.Mean, variance, standard deviation

b.Covariance, correlation

c.Properties of moments

d.Sample mean, variance, standard error, confidence interval

e.Hypothesis testing, t and F test

2.Regressions (25-30 min)

a.Ordinary least squares (OLS), basic assumptions

b.Point estimate derivation, (X’X)-1X’Y

c.Multiple regression, interpretation of coefficients

d.Omitted Variable Bias and Multi-collinearity

e.Heteroskedasticity

f.Indicator regression

g.Forecasting regression

3.Time Series Analysis (25-30 min)

a.Definition

b.Conditional vs. unconditional

c.Autocovariance, autocorrelation

d.Stationarity

e.Time Series Regression

f.Fixed Effect and Entity Effect

g.White noise process

h.MA process

i.AR process

4.Introduction to programming for finance and economics (30-35 min)

a.MATLAB or R basics

b.Mean, standard deviation, variance, covariance, correlation

c.Data frames, interaction with Excel

d.Regression

e.Autocorrelation, fitting AR process

f.GMM package in R

g.Simulation and filtration

5.Introduction to modern finance (20-25 min)

a.Markowitz Portfolio theory

b.Capital Asset Pricing Model (CAPM)

c.Fama-French three factor regression

d.Brownian motion

e.Ito’s formula

f.Stochastic Differential Equations and Integrals

6.Big data and machine learning basics (20-25 min)

a.Beyond regression

b.Classic machine learning, MCMC simulation

c.Current Challenges: Storage and processing, large scale challenges

d.Deep learning topics

e.Big data computation tools

人脉——建立专业人脉，结识业界精英

内推——优秀完成项目者可获得内部推荐机会入读美国知名大学

文章——表现优秀者可参与研究组项目的长篇论文（Full-length Article）写作，并有机会作为共同作者在国际学术期刊中发表

证书——获得科研证书一份

推荐人——表现优异的学生，均能拿到项目导师的推荐信

履历——提升个人陈述（Personal Statement）和简历（Resume）的含金量

指导——得到专业的论文开题建议，博士论文立项建议

目标——超前学习到专业知识，尽早接触学术圈

学生申请表（个人陈述、特长、能力、履历表）

Ÿ学校成绩单

Ÿ身份证明文件

Ÿ获奖证书

英语水平证明（包括大学4、6级证书、托福成绩等公共教育水平考试）

1）在线咨询、预约报名

2）学生提交材料及3个感兴趣的课题名称

3）面试并确认课题

4）签约付费

5）科研素养培训

6）布置第一周任务

7）项目开题（发送详细Outline）

8）每周定期辅导及互动答疑

9）撰写论文并结题

10）颁发证书，出具推荐信

3种方式任你选择，享受更快、更便捷的服务体验！
1）    拨打全国免费咨询热线：400-1010-123，服务时间：8:00-24:00
2）    立刻点击 在线咨询，即可有专人快速与您连线
3）    点击填写预约表，服务团队将在1-3个工作日内与您尽快联系
* 报名须知：若您在服务过程中，有任何的建议或意见，可随时与客服团队联系，他们将完成全方位、全过程监督，为您的科研项目保驾护航。

导师来自（部分）：

加州大学洛杉矶分校经济学系

加州大学洛杉矶分校商学院

加州大学洛杉矶分校机械工程系

加州大学洛杉矶分校统计系

芝加哥大学经济学系

哥伦比亚大学经济学系

麻省理工学院经济学系

耶鲁大学经济学系

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