项目介绍
在函数数据分析(FDA)中，感兴趣的变量可以自然地视为平滑的曲线或函数，而不是单变量分析中的标量或多变量分析中的向量。在过去的二十年中，该领域取得了快速发展。虽然FDA的中心思想和方法已经达到了一定的成熟水平，但其在各个学科的应用仍在加速进行中。其中，金融是很大程度上受益于FDA工具广泛使用的领域之一。在金融领域，一些可以自然地被视为曲线的突出例子包括：日内价格曲线（Kokoszka等人，2015年）、利率期限结构（Barsley，2017年）、商品期货远期曲线（Horváth等人，2019年）)，以及价格签名（Oomen，2019年）。
这个博士项目的本质是使用FDA开发的工具来为金融研究产生的见解，这是传统方法无法揭示的。因此，您的第一章和第二章将主要是应用工作。对于某些特定的财务问题，您可能会在FDA当前的工具包中发现一些局限性。然后，第三章可以在FDA中开发一种方法，致力于扩大FDA在金融中的适用性。
选择标准
申请人应具有经济学或相关学科的良好硕士学位。申请人还需要满足大学的英语语言要求。
先决条件
扎实的数学或统计学背景，具有经济学和金融学知识；熟练使用Matlab、R、Python；很好地理解FDA的主要教科书，包括Ramsay和Silverman(2005)、Horváth和Kokoszka(2012)、Kokoszka和Reimherr(2017)。
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