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哈佛大学经济学/数学统计/政治经济学专业科研项目

参团对象:研究生,本科生,高中生

活动时间:全年招生名额有限

项目地点:哈佛大学(波士顿)

出发城市:北京上海或广州

建议人数:3-6人

报名截止日期:2019-12-12

名额有限,欲报从速!

项目亮点

★ 挑战自身潜能,切身体会常春藤名校——哈佛大学严苛的学术氛围。通过参加紧张丰富的2-4 周科研,学生能亲身体会国际精英们在这样的学术氛围下如何完成自身成长;

★ 极大拓宽学生视野,哈佛文理学院和商学院(Harvard Graduate School of Design)是世界一流的学术中心,同时经济学也是哈佛大学的优势学科(设计、医学等)之一。处在这样一个学习

★ 学生将有机会与顶尖教授零距离交流,聆听世界一流经济学家的讲座,获取该产业第一手现实资料;

★ 科研完成后,学生将会全面了解并体会到哈佛经济学的培养流程,并对经济学专业有一个完整的认知,将对学生今后的专业选择或者人生规划帮助良多;

★ 进入美国名校实验室科研组接触尖端科学,师从导师开展实验项目获得导师推荐信和科研证书

★ 全天候专业英语环境迅速提升专业水平,高含金量收获助力未来留学深造及就业

项目介绍

哈佛有太多的吸引力,光中组部和国务院发展研究中心每年选拔的约60名中央和地方要员圈子就令多少人趋之若鹜。常听周围朋友说:你只有到了那个层次,才会有相应的圈子。其实层次和圈子从某种程度上说是相辅相成的,自强提升圈子,圈子折射自己。通俗一点的说法是:与其仔细观摩一千张白富美的照片,不如在远离屌丝的路上迈出一步。时钟是留学,秒针是软性背景提升,要让时钟走的准,必须控制好秒针的运行。是时候行动了!哈佛大学学术水准属于世界顶级,长期霸占全美第一名,这里知名教授科研组已虚以待位。

科研时间:寒暑假,每期时间长度为3—4周(针对假期只有3周的学生,可选3周实地 1周远程,确保科研收获)具体情况根据学生面试情况由美方进行调整、报名后1周安排面试,面试前辅导学生阅读1篇专业论文。

经济学项目:科研主题经济学模型和博弈论,科研导师哈佛大学相关专业导师,科研地点哈佛大学科研项目组;

数学统计项目:科研导师哈佛大学数学统计导师,科研地点哈佛大学科研组/研究中心;

政治经济学项目:科研导师 哈佛大学经济学专业导师,科研地点 哈佛大学科研组会议室。

内容模块

◆ 一、经济学项目科研方向

Corporate Finance公司金融
International Business国际商务
Business strategy商务战略
Corporate governance公司管理
Business and government商业和政府
China's GDP growth prospects中国GDP增长前景
Land ownership system design土地所有权的制度设计

◆ 二、数学统计项目科研内容

Schedule:
Topic 1: Data Collection, Cleaning and Normalization
Topic 2: Introduction to statistics, modeling, and computation
Topic 3: Multinomial Logit Models (MNL) and OLS models
Topic 4: Analytic Hierarchy Process (AHP)
Topic 5: Entropy method
Topic 6: Classical TOPSIS
Topic 7: Rank-sum ratio
Topic 8: Clustering Analysis (CA)
Topic 9: BP Neural Network
Topic 10: Principal Component Analysis (PCA)/Common Factor
Analysis (CFA)
Topic 11: Multiple Correspondence Analysis (MCA)
Topic 12: EndNote

◆ 三、政治经济学项目科研方向

State Building and Economic Development国家建设与经济发展
Institutional Economics制度经济学
Political Economy政治经济学
Cultural Economics文化经济学
Comparative Sociology比较社会学

项目证书

常见问题

  • 其他问题
  • 选拔流程:

    1提交报名表

    2科研组择优面试

    3面试通过后,发送录取确认书

    4协调机票、接机、住宿;

    5赴美开始科研

    6科研结束,完成结题报告或者论文,完善科研总结丰富的CV、PS履历,表现优秀获得导师推荐信。

往期回顾

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