集思未来教育以学科交叉融合为课程设计基础，借鉴融合海外高校教授的教学经验和课题案例，构建高质量、全学科的科研训练平台。经济学科研项目涉及广泛的研究领域，旨在深入探讨经济现象、规律和问题。通过调研和学习来挑战课题，于探究中将知识融会贯通、提升个人能力。
适合学员：17-18岁,在校大学生
授课形式：网络班授课师资：外教
班级类型：小班,一对一,一对三
总课程数：73课时
单次课时长：45分钟
开班时间：滚动开班
一、密集项目：金融与投资专题：金融市场的“投机”与“赌博”---基于行为金融和量化模型的投资组合与定价理论研究【大学组】
导师：Alexei-哥伦比亚大学Columbia University正教授
适合专业:商业分析、金融工程、金融学、财务管理、金融市场、数据分析、国际金融、风险管理、数学、股票投资、公司金融、精算
二、金融学课题：从“加密货币”到股权期货---金融工程视角下的核心量化投资与股权估值研究【大学组】
导师：David-纽约大学New York University(NYU)正教授
适合专业:金融工程、金融学、财务管理、金融市场、数据分析、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资、财务分析、金融科技
三、金融学课题：初创企业资产结构管理与公司金融投资研究---解构特斯拉与Netflix等企业初创阶段的融资与风投策略
导师：Sh.Bn.-哈佛大学Harvard University讲席终身教授
适合专业:商业分析、金融工程、财务管理、创业创新、风险管理、股票投资、公司金融、商业、商业决策
四、风险投资与创业融资专题：小微企业的逆风翻盘---数字金融、运动时尚、互联网科技等领域的投资机会及前景分析
导师：Sh.Bn.-哈佛大学Harvard University讲席终身教授
适合专业:商业分析、金融工程、财务管理、创业创新、风险管理、股票投资、公司金融、商业、商业决策
五、密集项目：金融投资课题：金融交易逼仓、做空背后的启示—聚焦股权期货等金融衍生品的多元投资交易分析和研究【大学组】
导师：Raghavendra-剑桥大学University of Cambridge讲席终身正教授
适合专业:金融工程、金融学、金融市场、数据分析、财务学、国际金融、风险管理、量化金融、股票投资
六、金融科技与商业分析课题：人工智能技术下的量化金融---基于机器学习的商业数据分析和统计在现实股票市场预测中的应用
导师：Patrick-牛津大学University of Oxford终身教授
适合专业:计算机科学、商业分析、金融工程、机器学习、金融学、数据科学、数据分析、统计学、量化金融、股票投资
七、金融学课题：企业财务危机下的资本结构重组与公司估值---以可口可乐和哔哩哔哩等上市公司为案例的公司金融核心研究
导师：Jawad-康奈尔大学Cornell University终身教授
适合专业:商业分析、金融工程、金融学、财务管理、经济学、会计学、金融市场、管理学、国际金融、风险管理、量化金融、公司金融
八、金融经济学专题：经济数据与金融市场趋势的预测研究---基于动态统计建模和时间序列数据模型
导师：Peter-麻省理工学院(MIT)终身教职
适合专业:商业分析、金融学、经济学、金融市场、计量经济学、数据科学、数据分析、统计学、发展经济学、经济数学、股票投资、宏观经济学
九、金融学课题：大数据时代下的量化金融投资研究---基于对冲基金的高频交易策略与因子投资模型应用【大学组】
导师：Egor-麻省理工学院(MIT)高级教职&研究学者
适合专业:商业分析、金融工程、金融学、财务管理、金融市场、数据分析、财务学、量化金融、股票投资、公司金融
十、金融学课题：私募风投视角下的选股指南---量化解构公司金融背后的盈亏回报与可持续发展潜力【大学组】
导师：Egor-麻省理工学院(MIT)高级教职&研究学者
适合专业:商业分析、金融工程、金融学、财务管理、金融市场、数据分析、财务学、量化金融、股票投资、公司金融
