招生状态：招生中
课时安排：7周在线小组科研+5周不限时论文辅导
适合专业
适合金融数学、金融经济学、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。
项目收获
1. 7周在线小组科研学习+5周不限时论文指导 共125课时
2. 项目报告
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
本项目将向学生介绍金融数学中时间序列分析的基本方法和模型，以及在金融市场和股票投资领域的应用。利用多阶段指数平滑，重要的趋势和季节性模型得到了更好的发展和应用。项目中介绍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进行分析。
项目大纲
时间序列分析导论
时间序列模型；金融时间序列
预估噪声序列的时间序列相关性检验固定的流程
回归(AR)、移动平均(MA)和ARMA模型 ；模型选择和预测
学术研讨1
学术研讨1
项目回顾和成果展示
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。
