招生状态：招生中
课时安排：7周在线科研+5周在线论文指导
适合专业
应用数学、金融数学、金融工程、数据科学、数据分析、公共卫生等专业或希望修读数学、统计、金融、经济相关专业的学生；学生需要具备概率论及数理统计基础和R语言编程基础；建议选修: R语言统计分析速成。
背景要求
本科阶段就读于美国Top50/英国Top10/其他地区大学 (QS-Top150)
GPA：3.5
托福：90
雅思：6.5
项目收获
1. 7周在线小组科研学习+5周论文指导学习 共125课时
2. 学术报告
3. 优秀学员获主导师Reference Letter
4. EI/CPCI/Scopus/ProQuest/Crossref/EBSCO或同等级别索引国际会议全文投递与发表指导（可用于申请）
5. 结业证书
6. 成绩单
项目介绍
统计建模和随机过程是通过研究随机现象，分析数据来提取有意义的解释以及建立模型的一个数学分支。它正在迅速成为理解世界的基础，在物理学、经济学、公共卫生、生物学和工程学中的应用越来越多。
项目中，导师将介绍现代统计建模和随机过程模型，包括向量自动回归(VAR)，神经网络模型，鞅，马尔可夫链，随机漫步，和布朗运动等，以及线性回归模型如何应用于真实世界的数据，最小二乘估计和预测因子的选择，动态时间序列回归建模。学生将在项目结束时，提交项目研究报告，进行成果展示。
项目大纲
回归模型动态回归模型回归与ARIMA误差向量自回归神经网络模型随机过程模型鞅，马尔可夫链，随机游走和布朗运动
项目回顾与成果展示
论文辅导
导师介绍
PeterMIT斯隆管理学院管理科学终身正教授
Peter教授曾以优异成绩获得哈佛大学应用数学学士学位，并当选为Phi Beta Kappa Alpha Chapter的成员。后续他攻读统计学硕士学位，并获得了帝国理工学院的硕士学位和文凭，以及加州大学伯克利分校的博士学位。
在哈佛大学担任统计学教授期间，他获得了美国国家科学基金会的博士后数学科学研究奖学金。
随后，他成为麻省理工学院斯隆管理学院的教授，并晋升为管理科学终身教授。从1990年到1998年，他还担任麻省理工学院斯隆管理学院的首席研究科学家，在经济和管理科学计算研究中心(CCREMS)和国际金融服务研究中心(IFSRC)进行研究。2013年，他加入MIT数学系，担任金融数学和统计讲师。
2014年在北京交通大学全球暑期学校任教期间，被聘为计算机与信息技术学院特聘教授。
