PG电子官方网站适合大学生的金融科研课题项目有哪些？本科在读想申请国外高校金融专业硕士，那么相关科研课程经历是加分好选择，那么适合大学生的金融科研课题项目有哪些?下面为大家整理了部分金融科研课题，供大家了解。

　　一、金融学课题：金融市场分析与可持续发展综合研究---绿色金融、可持续发展产业和ESG维度下的量化金融分析

　　适合专业 (Major): ESG、量化金融、绿色金融、证券投资等相关专业以及希望深入学习资本市场知识的学生;拥有基础数学基础和金融知识的学生优先

　　本项目旨在为学生提供足够的金融市场分析与投资策略知识，以满足市场ESG快速增长的需求。2022年以来，客户对非传统财报的需求、政府政策、中央银行的鼓励和监管要求都在推动投资行业在投资过程中整合环境、社会和公司治理因素，并将其融入整个投资过程。我们希望该课程在提高现有和新进的投资专业人士的技能方面发挥重要作用，并使学生能够展示他们在可持续投资方面的能力和专业度。同时我们不可忽视的是，在合理的自由和竞争的金融市场上，证券股票价格的波动是完全符合市场预期，这一观察对证券估值和投资战略的选择是非常有用。因此，结合传统的风险/收益权衡投资策略与新兴的ESG因子，并有效的将其融入现代投资组合理论中，这将对资产配置和投资组合优化的发展起到至关重要的作用。所以我们也将在本课程中涵盖资本资产定价模型，现代投资组合理论，因素模型，以及股票估值等核心量化金融知识。

　　二、金融与商业分析专题：人工智能下的量化金融与金融科技---机器学习在商业数据分析和股票市场预测中的应用

　　适合专业 (Major): 希望修读商业分析、金融等专业或者对Python机器学习在商业分析中的应用感兴趣的学生

　　学生需要具备线性代数及概率论与数理统计基础，会使用Python八大基础语句;有商业数据分析经验的申请者优先

　　2017年，摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略：机器学习和投资数据分析方法》的报告，对机器学习对金融领域的影响进行了全面的阐述，昭示着机器学习已经敲开金融领域和商业数据分析的大门。机器学习是什么?如何与商业分析相结合?项目将通过介绍两种非常实用的商业分析工具，即Python编程语言和机器学习工具包，帮助学生厘清上述问题的答案。学生将着重了解机器学习在商业分析预测中的应用，利用机器学习分析市场数据解决商业问题。该项目内容包括机器学习与数据科学概论、商业分析中市场数据处理的机器学习技术与算法、Python与Jupiter notebooks交互式学习、机器学习库、预测等。学生将在项目中学习如何使用机器学习完成商业市场数据分析，进行预测，在项目结束时，提交项目报告，进行成果展示。

　　三、金融与财务专题：企业集团财务管理与公司金融综合研究---财务风险、公司估值与资本市场解读

　　适合专业 (Major): 金融学、公司金融、会计学、财务管理、商业分析和商业管理等相关专业以及希望深入学习公司金融和财务管理知识的学生

　　本项目将以公司金融和企业投资项目估值为重点，探索公司财务中的核心内容。从基本的企业财务评估方法进行延展，为后续货币时间价值理论的研究做铺垫。之后，我们将以税收，财务困境和最佳资本结构为重点，讨论资本市场的缺陷，金融市场摩擦及其对公司价值股权等方面的影响，继而引出资本成本和企业资本结构的关系。最后，我们将学习特定的计算资本成本的方法，并将这些方法应用于企业财务预算框架中的投资项目评估。项目中，学生需要收集他们选择的行业中其中一家公司的一组公开交易数据，并使用在项目中学习到的概念和方法进行分析。

　　四、金融学课题：资本结构优化、财务预算与金融市场摩擦研究---马斯克为何亏本收购Twitter?麦当劳真的靠汉堡赚钱?

　　适合专业 (Major): 金融学、公司金融、会计学、财务管理、商业分析和商业管理等相关专业以及希望深入学习公司金融和财务管理知识的学生

　　本项目将以公司金融和企业投资项目估值为重点，探索公司财务中的核心内容。从基本的企业财务评估方法进行延展，为后续货币时间价值理论的研究做铺垫。之后，我们将以税收，财务困境和最佳资本结构为重点，讨论资本市场的缺陷，金融市场摩擦及其对公司价值股权等方面的影响，继而引出资本成本和企业资本结构的关系。最后，我们将学习特定的计算资本成本的方法，并将这些方法应用于企业财务预算框架中的投资项目评估。项目中，学生需要收集他们选择的行业中其中一家公司的一组公开交易数据，并使用在项目中学习到的概念和方法进行分析。

　　五、金融经济学专题：数据科学与时间序列模型的应用---以金融股票预测与经济数据运动行为研究为例

　　适合专业 (Major): 数学、金融经济学PG电子官方网站、宏观经济学、计量经济学、金融数据分析、股票投资、商业分析等专业或希望修读相关专业的学生;学生需具备随机变量、概率论等相关知识并熟练掌握R语言。

　　本项目将向学生介绍时间序列分析的基本方法和模型，以及相关模型在经济学、金融学领域的应用。课题将利用多阶段指数平滑方法将统计概率中的核心数据趋势和季节性模型进行了有效的发展和应用。课程中重点分析研究了用于固定时间序列(自回归、移动平均线)的 Box-Jenkins 模型，包括估计、顺序选择和预测方法。学生们将从互联网上收集现实世界的时间序列数据，并使用项目中涵盖的方法对所自己感兴趣的数据进行分析和检验。

　　六、金融学课题：公司市值分析与企业战略综合研究---基于苹果和阿里巴巴等上市企业的公司金融解读

　　适合专业 (Major): 适合对于金融、公司金融、会计、财务管理PG电子官方网站、企业战略分析和投行管理等专业感兴趣或希望修读相关专业的学生

　　无论我们是想自己投资、成为投资银行家、首席财务官或市场总监PG电子官方网站，了解公司身价背后的主要思想和核心概念对于我们的个人和职业生涯都是至关重要的。 在日益全球化的世界中，了解估值的工作原理使我们可以更好地了解推动公司成功(或失败)的因素。本项目将为学生提供估值相关的重点概念以及财务会计学科的介绍。我们将讨论如何预测未来的现金流量，折现率，以及如何使用倍数估值对公司进行估值以及市场运作，更好地了解全球金融市场并创造一个积极正向的环境。