为进一步推进学校“双一流”建设和“一流本科教育”建设，接轨世界一流名校的先进办学经验，提高学校国际化水平，激发办学活力，创新人才培养模式，提高人才培养质量，中央财经大学2019年暑期试行小学期。

我校管理科学与工程学院高度重视，精心筹划，邀请两位外籍专家美国史蒂文斯理工学院German G. Creamer副教授、美国宾夕法尼亚州立大学Liang Peng副教授于7月15日至7月24日来我校讲授Machine Learning in Finance、商业量化分析两门课程，我校金融学院、管工学院、商学院、信息学院等学院的30余名同学选修了这两门课程并参加了课程学习。

   在Machine Learning in Finance课程中，German G. Creamer副教授首先介绍了当下全球的金融机器学习的背景——在大数据技术驱动下，全球金融科技企业已觅得先机，纷纷开展从支付、理财、征信，到银行、金融、保险等业务。现在几乎所有零售银行功能都能由Fintech(金融技术)替代，Fintech的颠覆性影响亦普遍存在于中小金融机构中。因为面临挑战，许多金融公司已经利用了这项技术。金融行业非常重视机器学习，大多出于降低运营成本、通过提高生产力和增强用户体验增加收入、更好地遵守和加强安全性等目的。在课程中，German G. Creamer副教授从开源的大规模机器学习算法算子定制，海量多源异构数据应用，数据和模型资产复用，到数据准备、特征工程、模型训练等全程可视化，模型API发布和部署，再到模型仓库的管理等方面详细讲解了机器学习的原理及应用。在当下，金融行业的机器学习主要可以用于通过机器人投资顾问为客户寻找最佳解决方案、将算法交易转变为智能交易、风险管理和反欺诈、延长客户对银行服务的依赖等方面，并将在未来随着机器学习的进一步发展和完善而应用到金融行业的方方面面。

German G. Creamer副教授讲授暑期课程

在商业量化分析课程中，美国宾夕法尼亚州立大学Liang Peng副教授首先介绍了商业量化分析的概念。商业量化分析是指以大数据为背景，以商务经济管理活动中的问题为对象，综合运用统计学、应用数学、管理科学(运筹学)、计算机软件应用和编程、数据挖掘、机器学习等学科知识，对商务经济管理活动中的数据进行处理，以实现数量化认知、预测分析和优化决策的目的。在授课过程中，Liang Peng副教授从数据处理、描述统计、指数、时间序列分析、随机变量及其分布、统计推断、方差分析等方面具体讲解了商业量化分析所需要用到的数理基础知识，并通过讲解具体的商业分析案例，帮助同学们更好地理解量化分析在现代商业决策中所起到的巨大作用。 

Liang Peng副教授讲授暑期课程

参与课程的学生们认为，此次两门外籍专家的暑期课程上课形式新颖，理论与实践相结合，授课专家水平很高而且讲解内容靠近研究前沿和商业实践，可以帮助他们更好地和之前的课程结合起来，对相关领域有了更深刻的了解和体会。学生们表示，外籍教授的英文课程，对于本科生而言具有很大的挑战性，但教授上课时很幽默有趣，课堂气氛十分活跃。此次管理科学与工程学院暑假小学期课程于2019年7月24日圆满结束。

授课结束之后师生合影留念

授课教师介绍：

German G. Creamer，美国史蒂文斯理工学院副教授，哥伦比亚大学兼职副教授，纽约大学特恩学院访问学者，主要研究方向为定量金融、风险管理与商业分析。German G. Creamer副教授曾经是美国运通公司风险、信息和银行部门的高级经理，并曾担任厄瓜多尔总统和赤道几内亚政府的经济顾问，并为联合国、世界银行和美国国际开发署等多家国际组织和对冲基金提供咨询。他拥有哥伦比亚大学（Columbia University）计算机博士学位（专攻计算机金融）、金融硕士学位，以及圣母大学（University of Notre Dame）经济学博士学位。

Liang Peng，美国宾夕法尼亚州立大学副教授，他先后在中国人民大学、耶鲁大学等国内外知名大学攻读，并获得耶鲁大学经济学博士学位。毕业后他先后在科罗拉多州立大学和宾夕法尼亚州立大学任教，在房地产尤其是房地产金融领域有丰硕的研究成果和较高的学术影响力，并在《Real Estate Economics》等国际学术期刊上发表多篇研究文章。他还长期担任《Real Estate Economics Special Issue on Real Estate Investment Trusts》、《Real Estate Economics》、《Journal of Real Estate Finance and Economics》、《Journal of Real Estate Research》等著名国际学术期刊的主编或编辑，在房地产学术界有着广泛的知名度和学术影响力。